2.5. Непрерывно-стохастические модели

(Q-СХЕМЫ)

Особенности непрерывно-стохастического подхода рассмотрим на примере использования в качестве типовых математических схем систем массового обслуживания (англ. queuing system), которые будем называть Q-схемами. Системы массового обслуживания представляют собой класс математических схем, разработанных в теории массового обслуживания и различных приложениях для формализации процессов функционирования систем, которые по своей сути являются процессами обслуживания [6, 13, 33, 37, 51].

Основные соотношения. В качестве процесса обслуживания могут быть представлены различные по своей физической природе процес­сы функционирования экономических, производственных, техничес­ких и других систем, например потоки поставок продукции некото­рому предприятию, потоки деталей и комплектующих изделий на сборочном конвейере цеха, заявки на обработку информации ЭВМ от удаленных терминалов и т. д. При этом характерным для работы таких объектов является случайное появление заявок (требований) на обслуживание и завершение обслуживания в случайные моменты времени, т. е. стохастический характер процесса их функционирова­ния. Остановимся на основных понятиях массового обслуживания, необходимых для использования Q-схем, как при аналитическом, так и при имитационном.

В любом элементарном акте обслуживания можно выделить две основные составляющие: ожидание обслуживания заявкой и со­бственно обслуживание заявки. Это можно изобразить в виде неко­торого г-го прибора обслуживания П_i(рис. 2.6), состоящего из накопителя заявок H_h в котором может одновременно находиться li,=0, Li^H заявок, где L_f^H — емкость г-го накопителя, и канала об­служивания заявок (или просто канала) K_t. На каждый элемент прибора обслуживания Д поступают потоки событий: в накопитель Hi — поток заявок,w_i на канал Ki — поток обслуживании.

Потоком событий называется последовательность событий, происходящих одно за другим в какие-то случайные моменты времени. Различают потоки однородных и неоднородных собы­тий. Поток событий называется однородным, если он характеризу­ется только моментами поступления этих событий (вызываю­щими моментами) и задается последовательностью {t_n„} = {0≤ t₁≤t_2…≤t_n≤… }, где t_n — момент наступления n-го собы­тия — неотрицательное вещественное число. Однородный поток событий также может быть задан в виде последовательности про­межутков времени между n-м и (n—1)-м событиями {τ_n}, которая однозначно связана с последовательно­стью вызывающих моментов {t_n}, где τn= t_n -t_n -t_{n -}1,1 t_{o =0 Т.Е} τ =t_1.

Потоком неоднородных событий называется последовательность {t_n,ƒ_n), где t_n -вызывающие моменты; t_n — набор признаков события. Например, применительно к процессу обслуживания для неоднородного потока заявок могуть быть заданы принадлежность к тому или иному источнику заявок, нали­чие приоритета, возможность обслуживания тем или иным типом канала и т. п.

Рассмотрим поток, в котором события разделены интервалами времени τ₁„ τ ₂,... ..., которые вообще являются случайными величинами. Пусть интервалы τ _1; τ ₂,... независимы между собой. Тогда поток событий называется потоком с ограниченным последействием.

Пример потока событий приведен на рис. 2.7, где обозначено T_j — интервал между событиями (случайная величина); Т_и — время наблюдения, Т_с — момент совершения события.

Интенсивность потока можно рассчитать экспериментально по формуле

где N— число событий, произошедших за время наблюдения Т_и. Если Т_j =const или определено какой-либо формулой T_j=ƒ(T_{j -1}), то поток называется детерминирован­ным. Иначе поток называется случайным

Случайные потоки бывают:

— ординарными, когда вероятность одновременного появления 2-х и более событий равна нулю;

— стационарными, когда частота появления событий постоянная;

— без последействия, когда вероятность не зависит от момента совершения предыдущих событий.

Поток событий называется ординарным, если вероятность того, что на малый интервал времени Δt, примыкающий к моменту времени t, попадает больше одного события Р_>1 (I, Δt), пренебрежительно мала по сравнению с вероятностью того, что на этот же интервал времени Δt попадает ровно одно событие Р₁ (t, Δt), т. е. Р₁ (t, Δt)»P_>t1 (t, Δt). Если для любого интервала Δt событие

как сумма вероятностей событий, образующих полную группу и несовместных, то дня ординарного потока событий

Стационарным потоком событий называется поток, для которого вероятность появления того или иного числа событий на интервале времени τ зависит лишь от длины этого участка и не зависит от того, где на оси времени 0t взят этот участок.

Рассмотрим на оси времени 0t ординарный поток событий и найдем среднее число событий, наступающих на интервале времени Δt, примыкающем к моменту времени t. Получим

Тогда среднее число событий, насту­пающих на участке времени Δt в единицу времени, составит [P_t (t, Δt)]/Δt. Рассмот­рим предел этого выражения при Δt→0. Если этот предел существует, то она назы­вается интенсивностью (плотностью) ор­динарного потока событий

Интенсивность потока может быть любой неотрицательной функцией времени, имеющей размерность, обратную размерности времени. Для стационар­ного потока его интенсивность не зависит от времени и представляет собой постоян­ное значение, равное среднему числу событий, наступающих в единицу времени

Возможные приложения. Обычно в приложениях при моделиро­вании различных систем применительно к элементарному каналу обслуживания Кi можно считать, что поток заявок w,e W, т. е. интервалы времени между моментами появления заявок (вызыва­ющие моменты) на входе K_i образует подмножество неуправля­емых переменных, а поток обслуживания, u _i€ Uт. е. интервалы времени между началом и окончанием обслуживания заявки, об­разует подмножество управляемых переменных.

Заявки, обслуженные каналом _Кi и заявки, покинувшие прибор Пi по различным причинам необслуженными (например, из-за переполнения накопителя П_i), образуют выходной поток y>,e Y, т. е. интервалы времени между моментами выхода заявок образуют подмножество выходных переменных.

Процесс функционирования прибора обслуживания П_iможно представить как процесс изменения состояний его элементов во времени z_i(t). Переход в новое состояние для П_i означает изменение количества заявок, которые в нем находятся (в канале Ki и в накопи­теле Н_i .Таким образом, вектор состояний для Пi имеет вид z,= (z,^H, Zi^K), где z,_н — состояние накопителя Н_i (z; =0 — накопитель пуст, z,^н=1 — в накопителе имеется одна заявка, ..., zн=Lн — емкость накопи­тель полностью заполнен); L_i — емкость накопителя H_h измеря­емая числом заявок, которые в нем могут поместиться; z_t^K — состо­яние канала Ki(z_k =0— канал свободен, z_ik =1—канал занят и т. д.).

В практике моделирования систем, имеющих более сложные структурные связи и алгоритмы поведения, для формализации ис­пользуются не отдельные приборы обслуживания, а Q-схемы, об­разуемые композицией многих элементарных приборов обслужива­ния П_i(сети массового обслуживания). Если каналы K_t различных приборов обслуживания соединены параллельно, то имеет место многоканальное обслуживание (многоканальная Q-схема), а если приборы Пi и их параллельные композиции соединены последовате­льно, то имеет место многофазное обслуживание (многофазная Q-схема). Таким образом, для задания Q-схемы необходимо ис­пользовать оператор сопряжения R, отражающий взаимосвязь эле­ментов структуры (каналов и накопителей) между собой.

Связи между элементами Q-схемы изображают в виде стрелок (линий потока, отражающих направление движения заявок). Раз­личают разомкнутые и замкнутые Q-схемы. В разомкнутой Q-схеме выходной поток обслуженных заявок не может снова поступить на какой-либо элемент, т. е. обратная связь отсутствует, а в замкнутых Q-схемах имеются обратные связи, по которым заявки двигаются в направлении, обратном движению вход-выход.

Собственными (внутренними) параметрами Q-схемы будут яв­ляться количество фаз L_ф, количество каналов в каждой фазе L_kp ,количество накопителей каждой фазы ем­костьi-го накопителя Следует отметить, что в теории мас­сового обслуживания в зависимости от емкости накопителя приме­няют следующую терминологию для систем массового обслужива­ния: системы с потерями

(L_i ^н=0, т. е. накопитель в приборе П_i отсутствует, а имеется только канал обслуживания Ki), системы с ожиданием (Li^H→oo, т. е. накопительПi, имеет бесконечную ем­кость и очередь заявок не ограничивается) и системы смешанного типа (с ограниченной емкостью накопителя Н_i. Всю совокупность собственных параметров Q-схемы обозначим как подмножество Н.

Для задания Q-схемы также необходимо описать алгоритмы ее функционирования, которые определяют набор правил поведения заявок в системе в различных неоднозначных ситуациях. В зависи­мости от места возникновения таких ситуаций различают алгорит­мы (дисциплины) ожидания заявок в накопителе H_t и обслуживания заявок каналом K_t каждого элементарного обслуживающего прибо­ра П_i Q-схемы. Неоднородность заявок, отражающая процесс в той или иной реальной системе, учитывается с помощью введения клас­сов приоритетов.

В зависимости от динамики приоритетов в Q-схемах различают статические и динамические приоритеты. Статические приоритеты назначаются заранее и не зависят от состояний Q-схемы, т. е. они являются фиксированными в пределах решения конкретной задачи моделирования. Динамические приоритеты возникают при модели­ровании в зависимости от возникающих ситуаций. Исходя из пра­вил выбора заявок из накопителя на обслуживание каналом K_h можно выделить относительные и абсолютные приоритеты. От­носительный приоритет означает, что заявка с более высоким при­оритетом, поступившая в накопитель Нi ожидает окончания об­служивания предшествующей заявки каналом K_i и только после этого занимает канал. Абсолютный приоритет означает, что заявка с более высоким приоритетом, поступившая в накопитель Н_;, пре­рывает обслуживание каналом K_i, заявки с более низким приорите­том и сама занимает канал (при этом вытесненная из K_t заявка может либо покинуть систему, либо может быть снова записана на какое-то место в Н_i.

При рассмотрении алгоритмов функционирования приборов об­служивания П_i(каналов K_i и накопителей Н_i ) необходимо также задать набор правил, по которым заявки покидают Н_i, и К_i{. для Hi — либо правила переполнения, по которым заявки в зависимо­сти от заполнения Нi покидают систему, либо правила ухода, связанные с истечением времени ожидания заявки в H_i для K_i — правила выбора маршрутов или направлений ухода. Кроме того, для заявок необходимо задать правила, по которым они остаются в канале Кi или не допускаются до обслуживания каналом Ki т. е. правила блокировок канала. При этом различают блокировки Кi по выходу и по входу. Такие блокировки отражают наличие управля­ющих связей в Q-схеме, регулирующих поток заявок в зависимости от состояний Q-схемы. Весь набор возможных алгоритмов поведе­ния заявок в Q-схеме можно представить в виде некоторого опера­тора алгоритмов поведения заявок А.

Таким образом, Q-схема, описывающая процесс функциониро­вания системы массового обслуживания любой сложности, одно­значно задается в виде Q=(W, U, H, Z, R, А).

При ряде упрощающих предположений относительно подмно­жеств входящих потоков W и потоков обслуживания U(выполнение условий стационарности, ординарности и ограниченного последей­ствия) оператора сопряжения элементов структуры R (однофазное одноканальное обслуживание в разомкнутой системе), подмножест­ва собственных параметров Н (обслуживание с бесконечной ем­костью накопителя), оператора алгоритмов обслуживания заявок А (бесприоритетное обслуживание без прерываний и блокировок) для оценки вероятностно-временных характеристик можно исполь­зовать аналитический аппарат, разработанный в теории массового обслуживания. При принятых предположениях в обозначениях Д. Кендалла будет иметь место классическая система обслуживания типа М/М/1 (одноканальная система с марковским входящим пото­ком заявок и марковским потоком обслуживания). Рассмотрим на примере основные аналитические соотношения для такой элемен­тарной Q-схемы [6, 24, 37].

Пример 2.6. Допустим, что процесс обслуживания начинается при отсутствии заявок в накопителе. Тогда состояния системы массового обслуживания описыва­ются следующей системой уравнений:

где Р_п (t) — вероятность нахождения системы в состоянии z_n (t)€Z в момент време­ни t, т. е. когда в ней имеется п заявок.

Эти уравнения следуют из того, что вероятность нахождения в системе л заявок в момент времени (t+∆t) равна вероятности нахождения в системе л заявок в момент t, умноженной на вероятность того, что за время ∆t в систему не поступит ни одной заявки и ни одна заявка не будет обслужена, плюс вероятность нахождения в системе (n— 1) заявок в момент t, умноженная на вероятность того, что за время ∆t поступит одна заявка и ни одна заявка не будет обслужена, плюс вероятность нахождения в системе (n+ 1) заявок в момент t, умноженная на вероятность того, что за время ∆t одна заявка покинет систему и не поступит ни одной заявки. Вероятность того, что за время ∆t не поступит ни одной заявки и ни одна заявка не покинет систему, равна (1 —λ∆t)(1+ µ∆t). Член, содержащий (∆t)², при составлении дифференциального уравнения опускается. Следовательно, можно записать 1— (λ+μ)∆t. Относительно остальных двух членов первого уравнения заметим, что

Перенеся Рn (t) влево и устремив ∆t к нулю, получим систему дифференциальных уравнений

Найдем выражение для математического ожидания числа заявок, находящихся в накопителе, и среднего времени ожидания заявок в накопителе для стационарного состояния р= λ / µ <1. Приравняв нулю производные по времени и исключив, таким образом, время t из уравнений, получим систему алгебраических уравнений

Пусть в первом уравнении и=1. Тогда (1+p)P₁=P₂+PP₀- Подставив сюда значение, из второго уравнения, находим р₂₌р²Ро- Повторяя эти операции,получаем рn=р²р₀, причем так как это сумма вероятностей того, что в системе нет ни одной заявки, имеется одна заявка, две заявки и т. д. Сумма этих вероятностей должна быть равна единице, так как рассматриваются все возможные состояния системы. Поэтому

Отметим, что l_n — среднее значение и возможны колебания числа заявок, ожида­ющих обслуживания, что можно оценить с помощью дисперсии:

Математическое ожидание числа заявок, находящихся в накопителе,

777777777777777777777777777777777777777777777777777

Среднее время ожидания заявок в накопителе

Возможности оценки характеристик с использованием аналити­ческих моделей теории массового обслуживания являются весьма ограниченными по сравнению с требованиями практики исследова­ния и проектирования систем, формализуемых в виде Q-схем. Не­сравненно большими возможностями обладают имитационные мо­дели, позволяющие исследовать Q-схему, задаваемую Q—(W, U,H, Z, Y, R, А), без ограничений. На работу с Q-схемами при машинной реализации моделей ориентированы многие языки имитационного моделирования, например SIMULA, SIMSCRIPT, GPSS и др. Дета­льно вопросы, связанные с имитационным моделированием Q-схем, будут рассмотрены далее.

55555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555