- •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