
- •Математические модели и их виды. Классификация моделей
- •Экстемум функций многих переменных. Линии уровня. Градиент. Условный экстремум
- •Постановка и свойства задачи линейного программирования. Геометрическая интерпретация.
- •Симплекс- метод решения задачи линейного программирования
- •Двойственная задача линейного программирования, ее интерпретация и свойства
- •Транспортная задача и ее математическая модель. Определение опорного плана транспортной задачи
- •Определение оптимального плана транспортной задачи методом потенциалов. Приемы решения методом потенциалов транспортных задач
- •Геометрическая и экономическая интерпретация задач нелинейного программирования. Метод множителей Лагранжа. Возможности численного решения нелинейных и целочисленных задач
- •Основные понятия и общая характеристика задач динамического программирования, их геометрическая и экономическая интерпретация. Нахождение решение задач методом динамического программирования
- •Оптимизационные задачи, решаемые при помощи графов. Алгоритмы на графах
- •Нахождение максимального и минимального пути в графе. Решение транспортной задачи с помощью графов
- •Основные понятия теории массового обслуживания. Компоненты и классификация моделей систем массового обслуживания
- •Определение характеристик систем массового обслуживания. Марковский процесс. Уравнения Колмогорова
- •Одноканальные и многоканальные смо с пуассоновским входным потоком и экпотенциальным распределением длительности обслуживания
- •Основные количественные характеристики простейшего потока.
- •Распределение интервала времени t между произвольными двумя соседними событиями простейшего потока.
- •Одноканальная смо с отказами и ее характеристики
- •Многоканальная смо с отказами и ее характеристики
- •Одноканальная смо с ожиданием и его характеристики. Формула Литтла
- •Многоканальное смо с ожиданием и ее характеристики. Формула Литтла
- •Простейшие задачи решаемые методом имитационного моделирования. Теоретические основы метода имитационного моделирования
- •Моделирование смо с использованием метода Монте- Карло
- •Имитация процессов, происходящих во времени. Основная идея и методы прогнозирования. Количественные методы прогноза. Прогнозирование временных рядов. Модель линейной регрессии
- •Предмет теории игр, основные понятия. Матричные игры. Цны, доминирующие и оптимальные стратегии игр. Принцип минмакса. Решение задач теории игр в чистых стратегиях
- •Стратегические игры в смешанных стратегиях. Основная теорема теории игр. Решение задачи в смешанных стратегиях методами линейного программирования
- •Оценка сложных систем в условиях неопределенности. Матрица рисков. Критерии: Байеса, Лапласа, Вальда, Сэвиджа, Гурвица.
Одноканальная смо с отказами и ее характеристики
Простейшей из всех задач теории массового обслуживания является модель одноканальной СМО с отказами (потерями).
При этом
система массового обслуживания состоит
только из одного канала (n = 1) и на нее
поступает пуассоновский поток заявок
с интенсивностью
,
зависящей, в общем случае, от времени:
Заявка,
заставшая канал занятым, получает отказ
и покидает систему. Обслуживание заявки
продолжается в течение случайного
времени
,
распределенного по показательному
закону с параметром
:
Из
этого следует, что «поток обслуживания»
— простейший, с интенсивностью
Чтобы
представить себе этот поток, вообразим
один непрерывно занятый канал, который
будет выдавать обслуженные заявки
потоком с интенсивностью
Требуется найти:
1)абсолютную пропускную способность СМО (А);
2)относительную пропускную способность СМО (q).
Рассмотрим единственный
канал обслуживания как физическую
систему
S, которая может находиться в одном из
двух состояний:
—
свободен,
—
занят.
Из
состояния
в
систему,
очевидно, переводит поток заявок с
интенсивностью
;
из
в
—
«поток обслуживания» с интенсивностью
.
Вероятности
состояний:
и
.
Очевидно, для любого момента t:
=
1
Составим дифференциальные уравнения Колмогорова для вероятностей состояний согласно правилу, данному выше:
Из двух
уравнений (5.37) одно является лишним, так
как
и
связаны
соотношением (5.36). Учитывая это, отбросим
второе уравнение, а в первое подставим
вместо
выражение
:
или
Поскольку
в начальный момент канал свободен,
уравнение следует решать при начальных
условиях:
=
1,
=0.
Линейное
дифференциальное уравнение (5.38) с одной
неизвестной функцией
легко
может быть решено не только для простейшего
потока заявок
,
но и для случая, когда интенсивность
этого потока со временем меняется.
Для первого случая решение есть:
Зависимость
величины
от
времени имеет вид, изображенный на рис.
5.6, б. В начальный момент (при t = 0) канал
заведомо свободен (
(0)
= 1). С увеличением t вероятность
уменьшается
и в пределе (при
)
равна
.
Величина,
дополняющая
до
единицы, изменяется так, как показано
на том же рисунке.
Нетрудно
убедиться, что для одноканальной СМО с
отказами вероятность
есть
не что иное, как относительная пропускная
способность q. Действительно,
есть
вероятность того, что в момент t канал
свободен, или вероятность того, что
заявка, пришедшая в момент t, будет
обслужена. Следовательно, для данного
момента времени t среднее отношение
числа обслуженных заявок к числу
поступивших также равно
В пределе,
при
,
когда процесс обслуживания уже
установится, предельное значение
относительной пропускной способности
будет равно:
Зная относительную пропускную способность q, легко найти абсолютную А. Они связаны очевидным соотношением:
В пределе,
при
,
абсолютная пропускная способность тоже
установится и будет равна
Зная относительную пропускную способность системы q (вероятность того, что пришедшая в момент t заявка будет обслужена), легко найти вероятность отказа:
или
среднюю часть необслуженных заявок
среди поданных. При