- •Таблица 8.1
- •Глава 17. МОДЕЛИ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
- •17.1. Объекты коллективного использования в структуре ИС
- •17.2. Поток событий
- •17.3. СМО с потерями
- •17.5. СМО с приоритетами
- •17.6. Сети СМО
- •Все возможные векторные оценки образуют множество таких векторов
- •Табл. 18.1
- •Величину отношения
- •Чем меньше значения Pлт и Pпрп, тем выше качество системы обнаружения. В математической статистике величину Pлт называют уровнем значимости, а величину Pобн – мощностью решения.
- •Алгоритм Беллмана-Форда
- •Алгоритм Дийкстра
- •Беллман-Форд:
- •Дийкстра:
- •Алгоритм Флойда-Уоршела
- •23.3. Управление информационными сетями
- •Глава 17. МОДЕЛИ СИСТЕМ МАССОВОГО БСЛУЖИВАНИЯ
- •17.1. Объекты коллективного использования в структуре ИС………291
- •17.2. Поток событий……………………………………………………294
- •17.3. СМО с потерями………………………………………………….296
- •17.5. СМО с приоритетами……………………………………………..302
- •17.6. Сети СМО…………………………………………………………304
ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МОДЕЛИ ИС |
|
Часть 3 |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
P (n) = Cv Pv |
(1 − P )n −v , |
|
|
|
|
|
v |
n 0 |
0 |
|
|
где P0 – вероятность искажения одного символа. |
|
|
||||
Вероятность правильного приема: |
|
|
|
|||
P |
= P (n) = C0 P0 (1 − P )n −v = (1 − P )n ≈ 1 − nP . |
|||||
v |
0 |
n 0 |
0 |
0 |
0 |
|
Вероятность обнаружения ошибок: |
|
|
||||
|
|
Pобн = |
∑ Pv (n) , |
|
|
|
|
|
|
ν Rобн. |
|
|
|
где Rобн – множество обнаруживаемых сочетаний ошибок. |
||||||
Вероятность исправления ошибки: |
|
|
|
|||
|
|
Pиспр = |
∑ Pv (n) , |
|
|
|
|
|
|
ν Rиспр. |
|
|
|
где Rиспр – множество исправляемых сочетаний ошибок.
Вероятность ошибочного приема сообщений определяет множество Rнеоб необнаруживаемых сочетаний ошибок:
Pнеоб. = ∑ Pν (n) =1− Pпр − Робн ,
ν Rнеоб.
поскольку все обнаруженные ошибки исправляются (или непосредственно в пункте приема, или по обратному каналу).
В настоящее время разработано большое число различных кодов. Краткий обзор их имеется в книгах [5,6,9,11,15].
Глава 17. МОДЕЛИ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
17.1. Объекты коллективного использования в структуре ИС
В структуре ИС много компонент, которые используются большим числом абонентов коллективно (каналы связи, узлы распределения информации, системы хранения и обработки информации).
Устройства коллективного использования различны по своему строению, функциям, технологии обслуживания заказов. Эти их особенности подробно изучаются в специальных курсах. Здесь мы отвлекаемся от конкретной
~ 291 ~
Часть 3 ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МОДЕЛИ ИС
технологии обслуживания, а будем учитывать только дополнительные временные и точностные потери, связанные с организацией обслуживания абонентов.
Проблема сложности анализа таких систем обусловлена случайным характером потока заявок на обслуживание и случайным характером длительности обслуживания. В связи с чем процесс работы системы протекает нерегулярно: временами приборы обслуживания простаивают, временами образуются очереди на обслуживание. Необходимо заботиться как об уменьшении очередей, так и об исключении непроизводительных простоев приборов обслуживания.
Основоположником работ по количественному анализу систем коллективного использования в сфере информационного обслуживания является датский ученый А.К. Эрланг (1878-1929). Дальнейшее развитие этих работ было в трудах советского математика А.Я. Хинчина (1894 - 1959), который назвал этот раздел прикладной математики теорией массового обслуживания.
Математическая модель систем массового обслуживания (СМО) включает три основных элемента:
а) поток событий;
б) схему распределения ресурсов;
– в) дисциплину обслуживания.
Событиями в СМО являются причины перехода системы из одного состояния в другое. Причинами перехода могут быть: поступление заявки на обслуживание, завершение этапа обслуживания, постановка заявки в очередь, покидание ею очереди.
Эти события следуют одно за другим, образуя поток событий, который характеризуется своими параметрами. Нас будут интересовать такие параметры: длительность промежутков между соседними событиями или число зая-
~ 292 ~
ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МОДЕЛИ ИС |
Часть 3 |
|
|
вок на заданном интервале времени. Эти параметры носят случайный характер.
Схема распределения ресурсов определяет порядок доступа заявок к обслуживающим приборам. Возможны варианты построения, когда к каждому обслуживающему прибору организуется своя очередь. Более выгодной может оказаться общая очередь ко всем ресурсам обслуживания; возможны и промежуточные варианты.
Дисциплина обслуживания характеризует особенности взаимодействия потока вызовов с системой обслуживания. Она учитывает:
-способы обслуживания заявок ( с потерями, с ожиданием, комбинированное обслуживание);
-порядок обслуживания заявок ( в порядке очередности поступления, в случайном порядке и т.д.);
-наличие преимуществ (приоритетов) в обслуживании некоторых категорий заявок;
-наличие ограничений при обслуживании (по длительности ожидания, длительности обслуживания, числу ожидающих заявок и пр.).
Обобщенная математическая модель СМО представлена на рис. 17.1..
Повторное
обслуживание
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Обслуж. |
|
|
|
Вход. |
|
Очередь |
|
|
|
|
Вых. |
|||
|
|
|
|
|
|
приборы |
|
поток |
||
поток |
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Отказ |
Необслуж. |
|
заявки |
Рис.17.1
~ 293 ~
Часть 3 ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МОДЕЛИ ИС
В научной литературе для компактной записи математических моделей СМО пользуются условными обозначениями из последовательности символов, разделенных наклонной чертой (например, М/М/m). Первый символ обозначает функцию распределения промежутков между заявками во входном потоке ( М- показательное, Е – эрланговское, D – равномерной плотности, G- произвольное распределение). Второй символ обозначает функцию распределения длительности обслуживания ( что эквивалентно распределению промежутков между событиями в выходном потоке). Значения букв те же, что и в первом случае.
Третий символ указывает на число приборов обслуживания. Процесс функционирования СМО представляет собой случайный про-
цесс: в случайные моменты времени система скачкообразно переходит из одного состояния в другое (меняется число занятых каналов, число заявок, длина очереди и т.д.) Исследование этих процессов связано с анализом потоков событий.
~ 294 ~
