- •Міністерство освіти і науки україни
- •Практичне заняття № 1 статистичні дослідження вхідних випадкових параметрів системи
- •1.1 Методика попередньої обробки статичної інформації
- •1.1.1 Визначення основних статистичних характеристик
- •1.1.2 Виключення грубих аномальних спостережень
- •1.1.3 Перевірка статистичної однорідності сукупності
- •1.1.4 Визначення мінімальної кількості спостережень
- •1.2 Встановлення емпіричного закону розподілу досліджуваних параметрів
- •1.3 Приклад статистичного аналізу випадкової величини
- •Література
- •Практичне заняття №2 систематизація статистичної інформації для кореляційно–регресійного аналізу процесів функціонування системи
- •2.1 Загальні положення
- •2.2 Рекомендації щодо відбору факторів
- •2.3 Методика комплексної систематизації статистичної інформації
- •2.4 Приклад повного статистичного аналізу вихідної інформації
- •Розрахунковий аналіз
- •Література
- •Практичне заняття № 3 аналіз процесу функціонування систем
- •3.1 Основні теоретичні положення
- •3.1.1 Основні поняття
- •3.1.2 Формалізація марківського випадкового процесу з дискретним часом
- •3.1.3 Формалізація марківського процесу з неперервним часом
- •3.2 Приклади побудови формалізованих моделей функціонування системи
- •3.2.1 Система з дискретним станом і дискретним часом
- •3.2.2 Системи з дискретним станом і неперервним часом
- •Література
- •Практичне заняття № 4 статистичні моделі процесів функціонування систем
- •4.1 Основні принципи і поняття імітаційного моделювання
- •4.2 Основи моделювання методом статистичних випробувань
- •4.3 Приклад побудови статистичної моделі
- •Практичне заняття № 5 статистичне моделювання випадкових подій
- •5.1 Основні процедури моделювання подій.
- •Використовуючи таблицю або генератор випадкових чисел рвп [0, 1] процедуру моделювання випробувань за “жеребкуванням” виконують в такій послідовності:
- •5.2 Моделювання незалежних подій
- •5.3 Моделювання залежних подій.
- •Практичне заняття № 6 статистичне моделювання дискретних випадкових величин
- •6.1 Імітація на основі емпіричного розподілу дискретної величини
- •6.2 Імітація на основі теоретичних законів розподілу
- •Практичне заняття № 7 статистичне моделювання неперервних випадкових величин.
- •7.1 Загальні принципи моделювання
- •7.2 Імітація за відомим теоретичним законом розподілу
- •7.3 Наближені способи імітації
- •7.3.1 Імітація методом кускової апроксимації
- •7.3.2 Імітація на основі несистематизованої статистичної таблиці
- •7.3.3 Графоаналітичний спосіб імітації
- •Література.
3.2 Приклади побудови формалізованих моделей функціонування системи
3.2.1 Система з дискретним станом і дискретним часом
Розглянемо процес функціонування організаційної системи управління перевізним процесом на автотранспортному підприємстві (АТП). При плануванні і організації роботи транспортних засобів необхідно врахувати їх можливі стани.
Кожний автомобіль в заданий момент часу може бути в одному із наступних станів:
– робота на лінії (Л);
– технічне обслуговування ТО-1 (1);
– технічний ремонт ТР (Р);
– технічне обслуговування ТО-2 (2);
– перебування у парку (резерві) (П).
Для заданих станів складемо матрицю перехідних ймовірностей Р за дискретними періодами часу =1 день. Зафіксовані за часом стани 10 автомобілів КАМАЗ–5320 протягом періоду часу Т=1місяць (31 день) наведені у таблиці (3.2) [2].
Наприклад, протягом місяця перший автомобіль (перший рядок таблиці 3.2) 3 дні (з 1-го по 3-й день місяця) працював на лінії (Л), потім один день (4-й) знаходився на технічному ремонті (Р), з 5-го по 13-й день місяця працював на лінії, в 14-й проходив технічне обслуговування ТО-1 (1), з 15-го по 19-й день на лінії, 20-й день на ТО-1, 21-й - 23-й – на лінії, 24-й – на ТО-1, з 25-го по 31-й – на лінії і т.д. Аналогічно восьмий автомобіль 1-й та 2-й дні поточного місяця перебував на лінії, на 3-й день знаходився у парку (резерві), з 4-го по 9-й — на лінії і т.д.
Таблиця 3.2 – Статистичні дані про роботу автомобілів КАМАЗ-5320 протягом місяця
Номер автомобіля |
Дні місяця | ||||||||||||||||||||||||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
31 | |
1 |
Л |
Л |
Л |
Р |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
2 |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
3 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Р |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Р |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
4 |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Р |
Л |
Р |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Р |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
5 |
Л |
Л |
Р |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
2 |
2 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
6 |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Р |
Р |
Р |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
7 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
8 |
Л |
Л |
П. |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Р |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
2 |
1 |
Л |
9 |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
П. |
Л |
Л |
П. |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
2 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
2 |
2 |
Л |
10 |
Л |
Р |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Р |
П. |
Л |
Л |
П. |
Л |
Л |
Л |
Л |
1 |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Л |
Матриця імовірностей має вигляд:
Р= .
Використовуючи інформацію таблиці 3.2 як вихідні дані, визначимо загальну кількість переходів цих автомобілів із п’яти станів (Л); (1); (Р); (2); (П) в ті самі стани. Для цього підготуємо таблицю 3.3, в котрій по горизонталі і вертикалі вказано стани (Л); (1); (Р); (2); (П).
Таблиця 3.3 – Підсумкові дані про кількість переходів в різні технологічні стани
Стани |
Стани | ||||
Л (лінія) |
1 (ТО-1) |
Р (ТР) |
2 (ТО-2) |
П (парк) | |
Л (лінія) |
2+8+4+2+9+8+8+15+4+5+9+4+8+13+8+7+2+5+3+3+7+2+2+11+8+11+2+2+3 |
1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1 |
1+1+1+1+1+1+1+1+1 |
1+1+1+1 |
1+1+1+1+1 |
1 (ТО-1) |
21 |
– |
– |
– |
1 |
Р (ТР) |
8 |
1 |
2 |
– |
– |
2 (ТО-2) |
2 |
1 |
– |
2 |
1 |
П (парк) |
7 |
– |
– |
– |
1 |
Послідовно проглядаємо рядки таблиці 3.2, підраховуємо кількість відповідних переходів і проставляємо їх на перехрещені відповідних станів. Кількість переходів слід підраховувати так:
1) кількість переходів одних і тих же станів в самих себе (наприклад “лінія – лінія”) на одиницю менше того числа днів, протягом яких автомобіль знаходився в цих станах. Наприклад, перший автомобіль (рядок 1 табл. 3.2) три дні (1-3-й дні місяця) працював на лінії, тобто 3–1=2 рази виконував перехід “лінія – лінія”, потім один раз (4-й день) перейшов із стану “лінія” в стан ”технічний ремонт” (Р); далі (5-й день) перейшов в стан “лінія – лінія” і т.д.
2) при переході із одного рядка в другий, тобто до показників наступного автомобіля, останні дані попереднього рядка і наступного рядка необхідно розглядати як неперервну інформацію. Наприклад, при аналізі закінчення рядка 5 і початку рядка 6 два дні (30-й і 31-й) перебування п’ятого автомобіля на лінії і 5 днів (з 1-го по 5-й) шостого автомобіля слід об’єднати. При цьому кількість днів, проведених на лінії, складатимуть 7, а переходів “лінія – лінія” 7–1=6. Результати підрахунків для станів Л–Л; Л–1; Л–Р; Л–2; Л–Л наведені в п’яти стовпчиках таблиці 3.3. Останні значення таблиці 3.3 наведені лише підсумковими даними.
Визначивши для першого рядка таблиці 3.3 сумарне значення відповідних переходів отримаємо матрицю п’ятого порядку
А =.
Сумарні значення переходів за всіма рядкам матриці відповідно дорівнює: 262; 22; 11; 6; 8. Поділивши кожний елемент рядка на відповідну суму, одержимо основну матрицю перехідних імовірностей:
P = .
Згідно з матрицею перехідних ймовірностей на рисунку 3.4 зображено розмічений граф станів технологічного процесу роботи автомобілів.
Рисунок 3.4 – Розмічений граф станів технологічного процесу роботи автомобілів
Розрахуємо компоненти вектора Рк для декількох періодів n. Спочатку визначимо початковий розподіл Ро автомобілів для п’яти станів, використовуючи звітні дані АТП за розглядуваний період часу (1 місяць). Для цього загальне число днів роботи усіх автомобілів на лінії, а також їх перебування відповідно на ТО-1, ТР, ТО-2 і в резерві розділимо на їх сумарну кількість. Нехай в розглядуваний момент вектор початкових розподілів складає
Ро = (0.81; 0.08; 0.06; 0.03; 0.02).
Це означає, що 81% усіх автомобілів знаходилося на лінії, 8% на ТО–1, 6% на ТР, 3 % на ТО-2 і 2% в резерві.
Після одного періоду (n0=1) розподіл імовірностей станів парка автомобілів складає:
Р1=P0Р=[0.81,0.08,0.06,0.03,0.02]=
=[0.810.83 + 0.080.95 + 0.06 0.73 + 0.030.33 + 0.020.88; 0.080.08 + 0.060.05 + 0.030.17; 0.810.03 + 0.060.18; 0.810.02 + 0.030.33; 0.820.02 + 0.080.05 + 0.030.17 + 0.020.12] = [0.82; 0.074; 0.035; 0.026; 0.027].
для періоду n2=2 маємо:
Р2= Р1Р=P0P2=[0.82; 0.074; 0.035; 0.026; 0.027]P=[0.84; 0.085; 0.032; 0.025; 0.027].
Аналіз розподілу Р0 і Рк показує, що в перспективі слід очікувати: приблизно однакову кількість автомобілів на лінії; збільшення числа автомобілів, які проходять ТО-1 і знаходяться в резерві; зменшення автомобілів, які проходять ТО-2 і ТР.