
- •Содержание
- •1 Моделирование
- •1.1 Место моделирования в научном познании
- •1.2 Виды моделирования
- •1.3 Математическое моделирование
- •1.4 Системный подход к моделированию
- •1.5 Параметры математических моделей
- •Внешняя среда анализируемая система .
- •1.6 Методы реализации математических моделей
- •1.7 Этапы построения математических моделей
- •1.8 Требования к математическим моделям
- •2 Типы математических моделей
- •2.1 Структурные модели
- •2.2 Теоретико-множественные модели
- •2.3 Модели формальных систем
- •2.4 Геометрическое моделирование
- •2.5 Функциональное моделирование
- •2.6 Обработка экспериментальных данных
- •2.7 Математические модели объектов на микроуровне
- •2.8 Математические модели на основе фундаментальных законов сохранения
- •2.9 Метод конечных элементов
- •2.10 Математические модели объектов на макроуровне
- •2.11 Моделирование нелинейных систем
- •2.12 Оптимизационные модели
- •2.13 Решение задачи линейного программирования
- •2.14 Моделирование в условиях неопределенности
- •2.15 Имитационное моделирование
- •2.16 Системы массового обслуживания
- •2.17 Клеточные автоматы
- •2.18 Модели теории игр
- •4 Вопросы для контроля
- •Литература
2.16 Системы массового обслуживания
Системами массового обслуживания (СМО) называют такие системы, в которых, с одной стороны, возникают массовые запросы (требования) на выполнение каких-либо услуг, с другой – происходит удовлетворение этих запросов. Математические модели систем массового обслуживания относятся к классу имитационных моделей.
По месту нахождения источника требований СМО делят на разомкнутые (источник требований вне системы) и замкнутые (источник требований в самой системе). Примером разомкнутой системы может служить ремонтная мастерская. Здесь неисправная техника – это источник требований, находящийся вне системы, число требований можно считать неограниченным. К замкнутым СМО относится, например, станочный участок, в котором станки являются источником неисправностей, а следовательно источником требований на их обслуживание, например, бригадой ремонтников.
В зависимости от условий ожидания начала обслуживания различают СМО с потерями (отказами) и СМО с ожиданием. В СМО с отказами требования, поступающие в момент, когда все каналы обслуживания заняты, получают отказ и теряются. Классическим примером системы с отказами является телефонная станция. Если вызываемый абонент занят, то требование на соединение с ним получает отказ и теряется. В СМО с ожиданием требование, застав все обслуживающие каналы занятыми, становится в очередь и ожидает, пока не освободится один из обслуживающих каналов (автозаправочная станция). СМО, допускающие очередь, но с ограниченным числом требований в ней, называются системами с ограниченной длиной очереди.
СМО, допускающие очередь, но с ограниченным сроком пребывания каждого требования в ней, называются системами с ограниченным временем ожидания.
По числу каналов обслуживания СМО делятся на одноканальные и многоканальные.
Время обслуживания, как правило, также является случайной величиной, для него обычно принимают экспоненциальный закон распределения:
(28),
где
- параметр распределения. Эта величина
обратно пропорциональна среднему
времени обслуживания
:
. (29)
Показателем загрузки СМО называют отношение:
, (30)
где математическое ожидание числа требований.
Расчет характеристик СМО различного вида может быть проведен на основе вероятности их состояний с помощью так называемых формул Эрланга. Рассмотрим постановку задачи и порядок расчета характеристик для замкнутой СМО.
Предполагается, что СМО имеет обслуживающих каналов, каждый из которых в данный момент времени может удовлетворять только одно требование. Если в момент поступления очередного требования все каналы оказываются занятыми, то это требование становится в очередь и ждет начала обслуживания. Для замкнутой СМО характерен ограниченный поток требований, т.е. число обслуживаемых объектов не может быть больше некоторого заданного числа .
При условии, что число требований, находящихся в системе, не превосходит числа обслуживающих каналов системы, вероятность того, что занято обслуживающих каналов, определяется по формуле:
. (31)
Вероятность того, что в системе находится требований для случая, когда их число больше обслуживающих каналов:
.
(32)
В формулах (31) и
(32) вероятность того что все обслуживающие
каналы свободны
находится из очевидного условия:
, (33)
означающего, что сумма всех вероятностей событий в системе равна единице.
Критериями, характеризующими качество функционирования замкнутой СМО, являются:
1. Коэффициент простоя обслуживаемого объекта
, (34)
характеризующий потери времени из-за ожидания начала обслуживания.
2. Среднее число требований, ожидающих начала обслуживания (средняя длина очереди):
(35)
3. Математическое ожидание числа требований, находящихся в обслуживающей системе, обслуживаемых и ожидающих обслуживания:
. (36)
4. Коэффициент простоя обслуживающего канала
, (37)
характеризующий полноту загрузки обслуживающей системы.
Рассмотрим конкретный пример - обслуживание группы станков.
Предположим, что
оператор имеет задание обслуживать
группу из трех станков с программным
управлением. Поток требований на
обслуживание станков подчиняется закону
распределения Пуассона (27). с параметром
,
а время обслуживания подчинено
экспоненциальному закону распределения
(28). Обслуживание одного станка занимает
у оператора в среднем
часа.
Необходимо определить среднее число
станков, ожидающих обслуживания,
коэффициент простоя станка, коэффициент
простоя оператора.
Обслуживающий
канал в этой задаче единственный (им
является оператор):
.
Общее число требований не может превышать
число станков, т.е.
.
По формуле (29)
По формуле (30)
.
Система может
находиться в одном из четырех различных
состояний, с соответствующими вероятностями
(таблица 7).
Таблица 7 – Расчет вероятности состояний СМО
k |
Состояние |
|
0 |
Все станки работают |
|
1 |
Один станок стоит и обслуживается оператором, а два работают (31) |
|
2 |
Два станка стоят, один обслуживается, один ждет обслуживания (32) |
|
3 |
Три станка стоят, из них один обслуживается, а два ждут очереди (33) |
|
Из уравнения (33) найдем вероятность :
,
,
,
откуда
,
,
.
Коэффициент простоя станков из-за ожидания обслуживания найдется по формуле (34):
.
Это означает, что оборудование простаивает в среднем около 16 % времени.
Средняя длина очереди станков, ожидающих обслуживания (35):
,
т.е. в среднем 0,49 станка в данный момент времени простаивают в ожидании обслуживания.
Математическое ожидание числа простаивающих станков, обсуживаемых и ожидающих обслуживания (36):
.
Коэффициент простоя оператора (37) в данном случае совпадает с :
,
т.е. оператор простаивает в среднем около 28 % времени.