Моделирование систем

Лекция 4. ПРИМЕРЫ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

4.1. Марковские системы массового обслуживания (СМО). Одноканальная СМО (с отказами) с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания заявок

Простейшей одноканальной моделью с вероятностным входным потоком и процедурой обслуживания является модель, характеризуемая показательным распределением как длительностей интервалов между поступлениями требований, так и длительностей обслуживания. При этом плотность распределения длительностей интервалов между поступлениями требований имеет вид:

(4.1), где l - интенсивность поступления заявок в систему.

Под интенсивностью потока понимают:

(4.2), где m(t, t+t) - среднее число событий в интервале (t, t+t).

Для задания СМО необходимо задать вероятностные характеристики времени обслуживания одной заявки. Обозначим это время через Tobsl. Величина Tobsl является случайной. Во многих задачах теории массового обслуживания закон распределения времени обслуживания предполагается показательным, т.е.

, (4.3)

Параметр этого распределения µ называемая интенсивностью потока обслуживания, есть величина, обратная среднему времени обслуживания, т.е.

.(4.4)

При этом под потоком обслуживания понимается поток заявок, обслуживаемых одна за другой одним непрерывно занятым каналом. Если Tobsl представляет собой случайную величину, имеющую показательное распределение, то поток обслуживания является простейшим.

Если входящий поток и все потоки обслуживания простейшие, то процесс, протекающий в СМО, является марковским случайным процессом (цепью) с дискретными состояниями и непрерывным временем. Поэтому СМО, в которой все потоки простейшие, называют

марковской СМО.

Таким образом, предположение о показательном законе распределения времени обслуживания и интервала времени между двумя последовательными поступлениями заявок играет исключительную роль в теории массового обслуживания, так как упрощает аналитическое исследование СМО, сводя его к исследованию цепей Маркова.

Поток заявок и обслуживания простейшие, т.е. обладающие свойствами стационарности (среднее число событий, воздействующих на систему, в течение единицы времени, остается постоянным), ординарности (вероятность попадания на элементарный участок времени двух и более событий пренебрежимо мала) и отсутствия последействия (для любых непересекающихся участков времени количество событий, попадающих на один из них, не зависит от того, сколько событий попало на другие участки времени).

Для простейшего потока интенсивность λ= const.

Пусть система работает с отказами. Необходимо определить абсолютную и относительную пропускную способности системы. Система имеет два состояния: S0 - канал свободен и S1 - канал занят. Переход из S0 в S1 связан с появлением заявки и немедленным началом ее обслуживания. Переход из S1 в S0 осуществляется, как только очередное обслуживание завершится.

Представим данную систему массового обслуживания в виде графа (рис. 4.1), у которого имеются два состояния:

S0 - канал свободен (ожидание);

S1 - канал занят (идет обслуживание заявки).

Рис. 4.1. Граф состояний одноканальной СМО с отказами

Обозначим вероятности состояний: P0(t) - вероятность состояния «канал свободен»; P1(t) - вероятность состояния «канал занят». По размеченному графу состояний (рис. 4.1) составим систему дифференциальных уравнений Колмогорова для вероятностей состояний:

(4.5)

Система линейных дифференциальных уравнений (4.12) имеет решение с учетом нормировочного условия P0(t) + P1(t) = 1 . Решение данной системы называется неустановившимся, поскольку оно непосредственно зависит от t и выглядит следующим образом:

пришедшая к моменту t, будет обслужена, а следовательно, для данного момента времени t среднее отношение числа обслуженных заявок к числу поступивших также равно P0(t), т. е.

По истечении большого интервала времени (при ) достигается стационарный (установившийся) режим:

пропускная способность (А) - среднее число заявок, которое может обслужить система массового обслуживания в единицу времени:

ежедневного обслуживания (ЕО) для мойки автомобилей. Заявка - автомобиль, прибывший в момент, когда пост занят, - получает отказ в обслуживании. Интенсивность потока автомобилей

= 1,0 (автомобиль в час). Средняя продолжительность обслуживания - 1,8 часа. Поток автомобилей и потокобслуживании являются простейшими.

Требуется определить в установившемся режиме предельные значения:

относительной пропускной способности q;

абсолютной пропускной способности А;

вероятности отказа Pотк ;

Сравните фактическую пропускную способность СМО с номинальной, которая была бы, если бы каждый автомобиль обслуживался точно 1,8 часа и автомобили следовали один за другим без перерыва.

Решение

1. Определим интенсивность потока обслуживания:

.

2. Вычислим относительную пропускную способность:

.

Величина q означает, что в установившемся режиме система будет обслуживать примерно 35% прибывающих на пост ЕО автомобилей.

3. Абсолютную пропускную способность определим по формуле:

.

Это означает, что система (пост ЕО) способна осуществить в среднем 0,356 обслуживания автомобилей в час.

4. Вероятность отказа:

.

Это означает, что около 65% прибывших автомобилей на пост ЕО получат отказ в обслуживании.

5. Определим номинальную пропускную способность системы:

(автомобилей в час).

Оказывается, что Аном в 1,5 раза больше, чем фактическая пропускная способность, вычисленная с учетом случайного характера потока заявок и времени обслуживания.

4.2. Одноканальная СМО с ожиданием, без ограничений на вместимость

накопителя

Система массового обслуживания имеет один канал. Входящий поток заявок на обслуживание - простейший поток с интенсивностью . Интенсивность потока обслуживания равна (т. е. в среднем непрерывно занятый канал будет выдавать обслуженных заявок).

Длительность обслуживания - случайная величина, подчиненная показательному закону распределения. Поток обслуживании является простейшим пуассоновским потоком событий. Заявка, поступившая в момент, когда канал занят, становится в очередь и ожидает обслуживания.

Рассмотреним одноканальную СМО с ожиданием без ограничения на вместимость

блока ожидания (т. е. ) Остальные условия функционирования СМО остаются без изменений.

Рассмотрим количество требований в системе в момент времени (T+h), h>0, интервал времени очень малой продолжительности.

Pn (T + h) = λ h(1 − µh)Pn −1(T ) + (1 − λ )(1 − µ)Pn (T ) + (λ h)(µh)Pn (T ) + (1 − λ h)µhPn +1 (T )

Перенесем Pn влево и разделим уравнение на h. Получим выражение

Характеристики одноканальной СМО с ожиданием, без ограничения на длину очереди, следующие:

• среднее число находящихся в системе клиентов (заявок) на обслуживание:

• средняя продолжительность пребывания клиента в системе:

• среднее число клиентов в очереди на обслуживании:

• средняя продолжительность пребывания клиента в очереди:

Пример 4.2. Специализированный пост диагностики представляет собой одноканальную СМО. Поток автомобилей, прибывающих на диагностику, распределен по закону Пуассона и

имеет интенсивность = 0,85 (автомобиля в час). Время диагностики автомобиля распределено по показательному закону и в среднем равно 1,05 час. . Пусть рассматриваемый пост диагностики располагает неограниченным количеством площадок для стоянки прибывающих на обслуживание автомобилей, т. е. длинаочереди не ограничена.

Требуется определить вероятностные характеристики поста диагностики, работающего в

стационарном режиме, то есть требуется определить финальные значения следующих вероятностных характеристик:

1.вероятности состояний системы (поста диагностики);

2.среднее число автомобилей, находящихся в системе (на обслуживании и в очереди);

3.среднюю продолжительность пребывания автомобиля в системе (на обслуживании и в очереди);

4.среднее число автомобилей в очереди на обслуживании;

5.среднюю продолжительность пребывания автомобиля в очереди.

Решение

1.Параметр потока обслуживания и приведенная интенсивность потока автомобилей

ρопределены в примере 4.2:

=0,952; ρ =0,893.

2. Вычислим предельные вероятности системы по формулам (ψ= ρ)

и т.д.

Следует отметить, что P0(t) определяет долю времени, в течение которого пост диагностики вынужденно бездействует (простаивает). В нашем примере она составляет 10,7%,

так как P0(t) = 0,107.

3. Среднее число автомобилей, находящихся в системе (на обслуживании и в очереди)

(ψ= ρ):

ед.

4. Средняя продолжительность пребывания клиента в системе:

час. 5. Среднее число автомобилей в очереди на обслуживание:

.

6. Средняя продолжительность пребывания автомобиля в очереди:

час. 7. Относительная пропускная способность системы: q = 1

т. е. каждая заявка, пришедшая в систему, будет обслужена. 8. Абсолютная пропускная способность:

.

Следует отметить, что предприятие, осуществляющее диагностику автомобилей, прежде всего интересует количество клиентов, которое посетит пост диагностики при снятии ограничения на длину очереди.

Допустим, в первоначальном варианте количество мест для стоянки прибывающих автомобилей было равно трем (см. пример 4.2). Частота т возникновения ситуаций, когда прибывающий на пост диагностики автомобиль не имеет возможности присоединиться к

очереди:

.

В нашем примере при N = 3 + 1 = 4 и = 0,893

автомобиля в час При 12-часовом режиме работы поста диагностики это эквивалентно тому, что пост

диагностики в среднем за смену (день) будет терять 12 • 0,134 = 1,6 автомобиля.

Снятие ограничения на длину очереди позволяет увеличить количество обслуженных клиентов в нашем примере в среднем на 1,6 автомобиля за смену (12ч. работы) поста диагностики. Ясно, что решение относительно расширения площади для стоянки автомобилей, прибывающих на пост диагностики, должно основываться на оценке экономического ущерба, который обусловлен потерей клиентов при наличии всего трех мест для стоянки этих автомобилей.

4.2. Одноканальная СМО с ожиданием, с ограничением на вместимость накопителя

Предположим, что независимо от того, сколько требований поступает на вход обслуживающей системы, данная система (очередь + обслуживаемые клиенты) не может вместить более N-требований (заявок), т. е. клиенты, не попавшие в ожидание, вынуждены обслуживаться в другом месте. Наконец, источник, порождающий заявки на обслуживание, имеет неограниченную (бесконечно большую) емкость.

Граф состояний СМО в этом случае имеет вид, показанный на рис. 4.2.

Рис. 4.2. Граф состояний одноканальной СМО с ожиданием (схема гибели и размножения)

Тогда

не обязательно, поскольку число допускаемых в обслуживающую систему заявок контролируется путем введения ограничения на длину очереди (которая не может превышать N - 1), а не соотношением между интенсивностями входного потока, т. е. не отношением

ρ = λµ .

Определим характеристики одноканальной СМО с ожиданием и ограниченной длиной очереди, равной (N - 1):

вероятность отказа в обслуживании заявки:

средняя продолжительность пребывания клиента (заявки) в очереди:

(4. 26)

среднее число заявок (клиентов) в очереди (длина очереди):

(4.27)

Рассмотрим пример одноканальной СМО с ожиданием.

Пример 4.3. Специализированный пост диагностики представляет собой одноканальную СМО. Число стоянок для автомобилей, ожидающих проведения диагностики, ограничено и равно 3 [(N - 1) = 3]. Если все стоянки заняты, т. е. в очереди уже находится три автомобиля, то очередной автомобиль, прибывший на диагностику, в очередь на обслуживание не становится. Поток автомобилей, прибывающих на диагностику, распределен по закону Пуассона и имеет

интенсивность = 0,85 (автомобиля в час). Время диагностики автомобиля распределено по показательному закону и в среднем равно 1,05 час.

Требуется определить вероятностные характеристики поста диагностики, работающего в стационарном режиме.

Решение

1.Параметр потока обслуживании автомобилей:

2.Приведенная интенсивность потока автомобилей определяется как отношение

8. Среднее время пребывания автомобиля в системе:

часа 9. Средняя продолжительность пребывания заявки в очереди на обслуживание:

часа.

10. Среднее число заявок в очереди (длина очереди):

.

Работу рассмотренного поста диагностики можно считать удовлетворительной, так как пост диагностики не обслуживает автомобили в среднем в 15,8% случаев ( Pотк = 0,158).

Лекция 5. Анализ на чувствительность. Многоканальные СМО.

5.1. Анализ на чувствительность разомкнутой одноканальной СМО с ожиданием

Основные операционные характеристики одноканальной СМО с дисциплиной очереди «первым пришел – первым обслуживаешься» приведены в таблице 1.

Таблица 1. Основные операционные характеристики одноканальной СМО

λ- интенсивность потока заявок (количество требований, поступивших в систему за единицу времени); µ – скорость обслуживания (количество требований, обслуживаемых в единицу времени);

ρ=λ/µ - траффик – интенсивность.

При возрастании трафик-интенсивности ρ ожидаемые значения таких параметров, как число находящихся в системе требований Ls, длина очереди Lq, полное время пребывания требования в системе Ws и чистое время его пребывания в очереди, также начинают быстро возрастать; в то же время вероятность незанятости канала обслуживания P0 =1-ρ убывает.

Рис. 1. Зависимость операционных характеристик от трафик-интенсивности

Хотя все перечисленные нами показатели при достаточно больших ρ < 1 могут принимать сколь угодно большие значения, может пройти весьма много времени, прежде чем система достигнет равновесного состояния. При заданной скорости обслуживания µ, когда траффик-интенсивность ρ незначительна, основная доля среднего времени пребывания требования в системе связана с самой процедурой обслуживания (средняя продолжительность процедуры обслуживания равняется 1/ µ);