Глава 5. Задачи по дисциплине «Моделирование систем» для студентов 4 курса по кафедре «асу» по направлениям

1. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют нормальное распределение с параметрами и .

2. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют нормальное распределение с параметрами и .

3. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют нормальное распределение с параметрами и .

4. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют нормальное распределение с параметрами и .

6. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют нормальное распределение с параметрами и .

7. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют нормальное распределение с параметрами и .

8. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют нормальное распределение с параметрами и .

9. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют нормальное распределение с параметрами и .

10. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют нормальное распределение с параметрами и .

11. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют нормальное распределение с параметрами и .

12. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют распределения Эрланга второго и третьего порядков с математическими ожиданиями 10 и 21.

13. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют распределения Эрланга 4-го и 7-го порядков с математическими ожиданиями 8 и 21.

14. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют распределения Эрланга 6-го и 8-го порядков с математическими ожиданиями 10 и 24.

15. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют распределения Эрланга 9-го и 11-го порядков с математическими ожиданиями 9 и 22.

16. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют распределения Эрланга 4-го и 7-го порядков с математическими ожиданиями 8 и 21.

17. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют распределения Эрланга 8-го и 10-го порядков с математическими ожиданиями 8 и 20.

18. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют распределения Эрланга 11-го и 13-го порядков с математическими ожиданиями 22 и 39.

19. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют распределения Эрланга 13-го и 15-го порядков с математическими ожиданиями 26 и 30.

20. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют распределения Эрланга 12-го и 16-го порядков с математическими ожиданиями 24 и 32.

21. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют распределения Эрланга 5-го и 6-го порядков с математическими ожиданиями 10 и 12.

22. Составить блок-схему моделирующего алгоритма для расчета функции распределения случайной величины , где и имеют распределения Эрланга 7-го и 9-го порядков с математическими ожиданиями 14 и 27.

23. Составить блок-схему алгоритма для расчета оценки интеграла методом имитационного (статистического) моделирования и построить доверительный интервал для него с доверительной вероятностью 0,95 .

24. Составить блок-схему алгоритма для расчета оценки интеграла методом имитационного (статистического) моделирования и построить доверительный интервал для него с доверительной вероятностью 0,96 .

25. Составить блок-схему алгоритма для расчета оценки интеграла методом имитационного (статистического) моделирования и построить доверительный интервал для него с доверительной вероятностью 0,99.

26. Составить блок-схему алгоритма для расчета оценки интеграла методом имитационного (статистического) моделирования и построить доверительный интервал для него с доверительной вероятностью 0,95.

27. Составить блок-схему алгоритма для расчета оценки интеграла методом имитационного (статистического) моделирования и построить доверительный интервал для него с доверительной вероятностью 0,97.

28. Составить блок-схему алгоритма для расчета оценки интеграла методом имитационного (статистического) моделирования и построить доверительный интервал для него с доверительной вероятностью 0,97.

29. Составить блок-схему алгоритма для расчета оценки интеграла методом имитационного (статистического) моделирования и построить доверительный интервал для него с доверительной вероятностью 0,96.

30. Составить блок-схему алгоритма для расчета оценки интеграла методом имитационного (статистического) моделирования и построить доверительный интервал для него с доверительной вероятностью 0,98.

31. Составить блок-схему алгоритма для расчета оценки интеграла методом имитационного (статистического) моделирования и построить доверительный интервал для него с доверительной вероятностью 0,97.

32. Составить блок-схему алгоритма для расчета оценки интеграла методом имитационного (статистического) моделирования и построить доверительный интервал для него с доверительной вероятностью 0,99.

33. Составить блок-схему алгоритма для расчета оценки интеграла методом имитационного (статистического) моделирования и построить доверительный интервал для него с доверительной вероятностью 0,95.

34. Интервалы времени между сообщениями, поступающими в информационную систему, распределены равномерно в интервале (1,3). Каждое сообщение с вероятностью 0,01 содержит ошибки и не принимается системой.

Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения интервалов времени между сообщениями, принимаемыми системой.

35. Интервалы времени между сообщениями, поступающими в информационную систему, распределены равномерно в интервале (2,5). Каждое сообщение с вероятностью 0,02 содержит ошибки и не принимается системой.

Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения интервалов времени между сообщениями, принимаемыми системой.

36. Интервалы времени между сообщениями, поступающими в информационную систему, распределены равномерно в интервале (1,4). Каждое сообщение с вероятностью 0,03 содержит ошибки и не принимается системой.

Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения интервалов времени между сообщениями, принимаемыми системой.

37. Интервалы времени между сообщениями, поступающими в информационную систему, распределены равномерно в интервале (2,5). Каждое сообщение с вероятностью 0,01 содержит ошибки и не принимается системой.

Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения интервалов времени между сообщениями, принимаемыми системой.

38. Интервалы времени между сообщениями, поступающими в информационную систему, распределены равномерно в интервале (3,7). Каждое сообщение с вероятностью 0,001 содержит ошибки и не принимается системой.

Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения интервалов времени между сообщениями, принимаемыми системой.

39. Интервалы времени между сообщениями, поступающими в информационную систему, распределены равномерно в интервале (4,9). Каждое сообщение с вероятностью 0,005 содержит ошибки и не принимается системой.

Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения интервалов времени между сообщениями, принимаемыми системой.

40. Интервалы времени между сообщениями, поступающими в информационную систему, распределены равномерно в интервале (5,11). Каждое сообщение с вероятностью 0,002 содержит ошибки и не принимается системой.

Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения интервалов времени между сообщениями, принимаемыми системой.

41. Интервалы времени между сообщениями, поступающими в информационную систему, распределены равномерно в интервале (4,6). Каждое сообщение с вероятностью 0,03 содержит ошибки и не принимается системой.

Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения интервалов времени между сообщениями, принимаемыми системой.

42. Интервалы времени между сообщениями, поступающими в информационную систему, распределены равномерно в интервале (2,9). Каждое сообщение с вероятностью 0,004 содержит ошибки и не принимается системой.

Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения интервалов времени между сообщениями, принимаемыми системой.

43. Интервалы времени между сообщениями, поступающими в информационную систему, распределены равномерно в интервале (5,9). Каждое сообщение с вероятностью 0,008 содержит ошибки и не принимается системой.

Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения интервалов времени между сообщениями, принимаемыми системой.

44. Интервалы времени между сообщениями, поступающими в информационную систему, распределены равномерно в интервале (6,11). Каждое сообщение с вероятностью 0,008 содержит ошибки и не принимается системой.

Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения интервалов времени между сообщениями, принимаемыми системой.

45. Пассажирский поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,9. В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 2 порядка со средним значением 4 мин. Стоянка поезда на станции по графику длится 2 мин. Она выполняется с вероятностью 0,8. В противном случае происходит задержка отправления на случайное время, имеющее усеченное в нуле нормальное распределение . Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

46. Пассажирский поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,95. В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 3 порядка со средним значением 6 мин. Стоянка поезда на станции по графику длится 3 мин. Она выполняется с вероятностью 0,9. В противном случае происходит задержка отправления на случайное время, имеющее усеченное в нуле нормальное распределение . Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

47. Пассажирский поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,91. В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 4 порядка со средним значением 8 мин. Стоянка поезда на станции по графику длится 5 мин. Она выполняется с вероятностью 0,85. В противном случае происходит задержка отправления на случайное время, имеющее усеченное в нуле нормальное распределение . Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

48. Пассажирский поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,93. В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 5 порядка со средним значением 5 мин. Стоянка поезда на станции по графику длится 3 мин. Она выполняется с вероятностью 0,84. В противном случае происходит задержка отправления на случайное время, имеющее усеченное в нуле нормальное распределение . Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

49. Пассажирский поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,94. В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 6 порядка со средним значением 12 мин. Стоянка поезда на станции по графику длится 4 мин. Она выполняется с вероятностью 0,9. В противном случае происходит задержка отправления на случайное время, имеющее усеченное в нуле нормальное распределение . Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

50. Пассажирский поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,95. В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 3 порядка со средним значением 9 мин. Стоянка поезда на станции по графику длится 10 мин. Она выполняется с вероятностью 0,91. В противном случае происходит задержка отправления на случайное время, имеющее усеченное в нуле нормальное распределение . Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

51. Пассажирский поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,98. В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 2 порядка со средним значением 5 мин. Стоянка поезда на станции по графику длится 5 мин. Она выполняется с вероятностью 0,92. В противном случае происходит задержка отправления на случайное время, имеющее усеченное в нуле нормальное распределение . Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

52. Пассажирский поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,92. В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 7 порядка со средним значением 7 мин. Стоянка поезда на станции по графику длится 2 мин. Она выполняется с вероятностью 0,87. В противном случае происходит задержка отправления на случайное время, имеющее усеченное в нуле нормальное распределение . Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

53. Пассажирский поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,93. В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 5 порядка со средним значением 15 мин. Стоянка поезда на станции по графику длится 5 мин. Она выполняется с вероятностью 0,86. В противном случае происходит задержка отправления на случайное время, имеющее усеченное в нуле нормальное распределение . Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

54. Пассажирский поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,93. В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 3 порядка со средним значением 9 мин. Стоянка поезда на станции по графику длится 2 мин. Она выполняется с вероятностью 0,94. В противном случае происходит задержка отправления на случайное время, имеющее усеченное в нуле нормальное распределение . Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

55. Пассажирский поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,95. В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 4 порядка со средним значением 12 мин. Стоянка поезда на станции по графику длится 5 мин. Она выполняется с вероятностью 0,91. В противном случае происходит задержка отправления на случайное время, имеющее усеченное в нуле нормальное распределение . Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

56. Грузовой поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,8.

В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 3 порядка со средним значением 12 мин. На станции на нем с вероятностями 0,2, 0,3 и 0,5 осуществляется одна из трех возможных операций: смена локомотива, смена локомотивной бригады, технический осмотр. Смена локомотива по графику производится 40 мин., что осуществляется с вероятностью 0,9; в противном случае возникает задержка, которая имеет равномерное распределение в интервале (0, 20 мин.). Смена локомотивной бригады по графику производится 15 мин., что осуществляется с вероятностью 0,8; в противном случае возникает задержка, которая имеет усеченное нормальное распределение . Технический осмотр по графику производится 30 мин., что осуществляется с вероятностью 0,7; в противном случае возникает задержка, которая имеет распределение Эрланга 4 порядка со средним значением 12 мин. Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

57. Грузовой поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,85.

В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 4 порядка со средним значением 16 мин. На станции на нем вероятностями 0,3, 0,3 и 0,4 осуществляется одна из трех возможных операций: смена локомотива, смена локомотивной бригады, технический осмотр. Смена локомотива по графику производится 40 мин., что осуществляется с вероятностью 0,95; в противном случае возникает задержка, которая имеет равномерное распределение в интервале (0, 30 мин.). Смена локомотивной бригады по графику производится 15 мин., что осуществляется с вероятностью 0,85; в противном случае возникает задержка, которая имеет усеченное нормальное распределение . Технический осмотр по графику производится 30 мин., что осуществляется с вероятностью 0,75; в противном случае возникает задержка, которая имеет распределение Эрланга 5 порядка со средним значением 15 мин. Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

58. Грузовой поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,88.

В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 5 порядка со средним значением 15 мин. На станции на нем вероятностями 0,4, 0,3 и 0,3 осуществляется одна из трех возможных операций: смена локомотива, смена локомотивной бригады, технический осмотр. Смена локомотива по графику производится 40 мин., что осуществляется с вероятностью 0,89; в противном случае возникает задержка, которая имеет равномерное распределение в интервале (0, 25 мин.). Смена локомотивной бригады по графику производится 15 мин., что осуществляется с вероятностью 0,81; в противном случае возникает задержка, которая имеет усеченное нормальное распределение . Технический осмотр по графику производится 30 мин., что осуществляется с вероятностью 0,74; в противном случае возникает задержка, которая имеет распределение Эрланга 3 порядка со средним значением 12 мин. Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

59. Грузовой поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,82.

В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 4 порядка со средним значением 16 мин. На станции на нем вероятностями 0,1, 0,4 и 0,5 осуществляется одна из трех возможных операций: смена локомотива, смена локомотивной бригады, технический осмотр. Смена локомотива по графику производится 40 мин., что осуществляется с вероятностью 0,92; в противном случае возникает задержка, которая имеет равномерное распределение в интервале (0, 30 мин.). Смена локомотивной бригады по графику производится 15 мин., что осуществляется с вероятностью 0,8; в противном случае возникает задержка, которая имеет усеченное нормальное распределение . Технический осмотр по графику производится 30 мин., что осуществляется с вероятностью 0,74; в противном случае возникает задержка, которая имеет распределение Эрланга 6 порядка со средним значением 12 мин. Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

60. Грузовой поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,83.

В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 4 порядка со средним значением 12 мин. На станции на нем вероятностями 0,2, 0,4 и 0,4 осуществляется одна из трех возможных операций: смена локомотива, смена локомотивной бригады, технический осмотр. Смена локомотива по графику производится 40 мин., что осуществляется с вероятностью 0,85; в противном случае возникает задержка, которая имеет равномерное распределение в интервале (0, 26 мин.). Смена локомотивной бригады по графику производится 15 мин., что осуществляется с вероятностью 0,83; в противном случае возникает задержка, которая имеет усеченное нормальное распределение . Технический осмотр по графику производится 30 мин., что осуществляется с вероятностью 0,76; в противном случае возникает задержка, которая имеет распределение Эрланга 8 порядка со средним значением 16 мин. Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

61. Грузовой поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,86.

В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 5 порядка со средним значением 15 мин. На станции на нем вероятностями 0,15, 0,35 и 0,5 осуществляется одна из трех возможных операций: смена локомотива, смена локомотивной бригады, технический осмотр. Смена локомотива по графику производится 40 мин., что осуществляется с вероятностью 0,91; в противном случае возникает задержка, которая имеет равномерное распределение в интервале (0, 26 мин.). Смена локомотивной бригады по графику производится 15 мин., что осуществляется с вероятностью 0,82; в противном случае возникает задержка, которая имеет усеченное нормальное распределение . Технический осмотр по графику производится 30 мин., что осуществляется с вероятностью 0,78; в противном случае возникает задержка, которая имеет распределение Эрланга 6 порядка со средним значением 18 мин. Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

62. Грузовой поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,87.

В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 7 порядка со средним значением 14 мин. На станции на нем вероятностями 0,3, 0,25 и 0,45 осуществляется одна из трех возможных операций: смена локомотива, смена локомотивной бригады, технический осмотр. Смена локомотива по графику производится 40 мин., что осуществляется с вероятностью 0,89; в противном случае возникает задержка, которая имеет равномерное распределение в интервале (0, 27 мин.). Смена локомотивной бригады по графику производится 15 мин., что осуществляется с вероятностью 0,83; в противном случае возникает задержка, которая имеет усеченное нормальное распределение . Технический осмотр по графику производится 30 мин., что осуществляется с вероятностью 0,72; в противном случае возникает задержка, которая имеет распределение Эрланга 8 порядка со средним значением 16 мин. Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

63. Грузовой поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,87.

В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 7 порядка со средним значением 21 мин. На станции на нем вероятностями 0,3, 0,15 и 0,55 осуществляется одна из трех возможных операций: смена локомотива, смена локомотивной бригады, технический осмотр. Смена локомотива по графику производится 40 мин., что осуществляется с вероятностью 0,91; в противном случае возникает задержка, которая имеет равномерное распределение в интервале (0, 29 мин.). Смена локомотивной бригады по графику производится 15 мин., что осуществляется с вероятностью 0,82; в противном случае возникает задержка, которая имеет усеченное нормальное распределение . Технический осмотр по графику производится 30 мин., что осуществляется с вероятностью 0,72; в противном случае возникает задержка, которая имеет распределение Эрланга 5 порядка со средним значением 15 мин. Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

64. Грузовой поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,82.

В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 6 порядка со средним значением 18 мин. На станции на нем вероятностями 0,5, 0,2 и 0,3 осуществляется одна из трех возможных операций: смена локомотива, смена локомотивной бригады, технический осмотр. Смена локомотива по графику производится 40 мин., что осуществляется с вероятностью 0,92; в противном случае возникает задержка, которая имеет равномерное распределение в интервале (0, 27 мин.). Смена локомотивной бригады по графику производится 15 мин., что осуществляется с вероятностью 0,83; в противном случае возникает задержка, которая имеет усеченное нормальное распределение . Технический осмотр по графику производится 30 мин., что осуществляется с вероятностью 0,72; в противном случае возникает задержка, которая имеет распределение Эрланга 4 порядка со средним значением 14 мин. Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

65. Грузовой поезд приходит на станцию без опоздания с вероятностью 0,78.

В противном случае он опаздывает на случайное время, распределенное по закону Эрланга 7 порядка со средним значением 21 мин. На станции на нем вероятностями 0,25, 0,35 и 0,4 осуществляется одна из трех возможных операций: смена локомотива, смена локомотивной бригады, технический осмотр. Смена локомотива по графику производится 40 мин., что осуществляется с вероятностью 0,94; в противном случае возникает задержка, которая имеет равномерное распределение в интервале (0, 28 мин.). Смена локомотивной бригады по графику производится 15 мин., что осуществляется с вероятностью 0,78; в противном случае возникает задержка, которая имеет усеченное нормальное распределение . Технический осмотр по графику производится 30 мин., что осуществляется с вероятностью 0,73; в противном случае возникает задержка, которая имеет распределение Эрланга 6 порядка со средним значением 18 мин. Найти методом имитационного (статистического) моделирования функцию распределения суммарной задержки поезда на станции.

66. Найти методом имитационного (статистического) моделирования оценки функции распределения, математического ожидания и дисперсии времени отклика в однолинейной системе массового обслуживания с рекуррентным входящим потоком с распределением Эрланга 7 порядка с математическим ожиданием 21 мин. интервала между последовательными моментами поступления требований в длительностью обслуживания, имеющей равномерное распределение в интервале (10 мин., 20 мин.).

67. Найти методом имитационного (статистического) моделирования оценки функции распределения, математического ожидания и дисперсии времени отклика в однолинейной системе массового обслуживания с рекуррентным входящим потоком с распределением Эрланга 5 порядка с математическим ожиданием 15 мин. интервала между последовательными моментами поступления требований в длительностью обслуживания, имеющей равномерное распределение в интервале (15 мин., 25 мин.).

68. Найти методом имитационного (статистического) моделирования оценки функции распределения, математического ожидания и дисперсии времени отклика в однолинейной системе массового обслуживания с рекуррентным входящим потоком с распределением Эрланга 6 порядка с математическим ожиданием 18 мин. интервала между последовательными моментами поступления требований в длительностью обслуживания, имеющей равномерное распределение в интервале (5 мин., 10 мин.).

69. Найти методом имитационного (статистического) моделирования оценки функции распределения, математического ожидания и дисперсии времени отклика в однолинейной системе массового обслуживания с рекуррентным входящим потоком с распределением Эрланга 8 порядка с математическим ожиданием 24 мин. интервала между последовательными моментами поступления требований в длительностью обслуживания, имеющей равномерное распределение в интервале (12 мин., 24 мин.).

70. Найти методом имитационного (статистического) моделирования оценки функции распределения, математического ожидания и дисперсии времени отклика в однолинейной системе массового обслуживания с рекуррентным входящим потоком с распределением Эрланга 8 порядка с математическим ожиданием 32 мин. интервала между последовательными моментами поступления требований в длительностью обслуживания, имеющей равномерное распределение в интервале (20 мин., 30 мин.).

Литература

1. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. Монография. М.: Наука, 1978, 399 с

2. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. Монография. –М.:Альтекс - А, 2004, 380 с.

3. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. Монография. М.: Наука, 1964, - 283 с.

4. Клейнен Д. Статистические методы в имитационном моделировании. Монография. М.: Мир, 1978, т. 1 – 245 с., т. 2 – 297 с.

5. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Учебное пособие. –М.: Высшая школа, 1985, 270 с.

6. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: практикум. Учебное пособие. –М.: Высшая школа, 2005, 296 с.

7. Инженерные имитационные игры. Сборник статей. Под ред. Г.В. Дружинина. М.: Транспорт, 1992, - 207 с.–М.: Мир, 1962.

8. Шаракшанэ А.С., Железнов И.Г., Ивницкий В.А., Сложные системы, Учебное пособие. М.: Высшая школа, 1977, - 247 (главы 11-15).

9. Бутко Г.И., Ивницкий В.А., Порывкин Ю.П. Оценка характеристик систем управления летательными аппаратами. Монография. М.: Машиностроение, 1983, - 272 (главы 9-10).

10. Голенко Д.И. Статистические модели в управлении производством. Монография. М.: Энергия, 1973, 198 с.

11. Чистяков В.П. Курс теории вероятностей. Учебник. М.: Наука, 1982, 255с.