- •0 Методы сетевого планирования и управления 6
- •1 Вероятностные модели систем 25
- •2 Управление запасами 51
- •3 Методы принятия технических решений 72
- •Введение
- •0Методы сетевого планирования и управления
- •1.1.Сетевая модель и ее основные элементы
- •1.2. Параметры сетевой модели с учетом временных характеристик
- •1.3. Методы расчета параметров сетевой модели
- •1Вероятностные модели систем
- •2.1. Ориентированный граф состояния системы. Марковские процессы.
- •2.2. Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний
- •2.3. Системы массового обслуживания (смо)
- •2.3.1. Общая характеристика смо
- •2.3.2. Математическая модель однофазной смо и показатели ее эффективности.
- •2.3.3. Смо с конечной очередью
- •2.3.4. Смо с отказами
- •2.3.5. Чистая смо с ожиданием.
- •2.3.6. Смешанные системы массового обслуживания
- •2.3.7. Особенности применения моделей массового обслуживания
- •2Управление запасами
- •3.1. Системы управления запасами
- •3.2. Управление запасами при детерминированном стационарном спросе
- •3.2.1. Мгновенная поставка, возникновение дефицита не допускается.
- •3.2.2.Мгновенная поставка, возникновение дефицита допускается.
- •3.2.3. Поставка с постоянной интенсивностью
- •3.3. Однокаскадные суз при вероятностном дискретном спросе
- •3Методы принятия технических решений
- •4.1. Основная формальная структура принятия решений
- •4.1.1. Матрица решений
- •4.1.2. Оценочная функция
- •4.1.3. Особые случаи
- •4.2. Классические критерии принятия решений
- •4.2.1. Минимаксный критерий
- •Пример вариантов решения без учета риска
- •4.2.2. Критерий Байеса — Лапласа
- •4.2.3. Критерий Сэвиджа
- •4.2.4. Расширенный минимаксный критерий
- •4.2.5. Применение классических критериев
- •4.3. Производные критерии
- •4.3.1. Критерий Гурвица
- •4.3.2. Критерий Ходжа-Лемана
- •4.3.3. Критерий Гермейера
- •4.3.4. Bl (mm)-критерий
- •4.3.5. Критерий произведений
- •4.3.6. Принятие решений согласно производным критериям
- •Литература
- •Часть II
- •191186, Санкт-Петербург, ул. Миллионная, 5
2.3.3. Смо с конечной очередью
СМО с конечной очередью длины т характеризуется тем, что при поступлении очередной заявки возможны три исхода:
– заявка немедленно принимается на обслуживание, если в системе в данный момент находится k заявок и k<n;
– заявка становится в очередь, если п k<n+m;
– заявка получает отказ и покидает систему, если k=n+m. Следовательно, в любой момент времени система может находиться в одном из п+т+1 состояний, то есть множество состояний
Увеличение числа заявок в системе происходит только под воздействием потока заявок интенсивности , а уменьшение числа заявок в системе — только в результате завершения обслуживания одной из заявок, то есть
(k занятых приборов порождают поток обслуженных заявок интенсивности k ).
Р азмеченный граф состояний СМО с конечной очередью для п=3, т=2 изображен на рис. 2.5.
Для определения вероятностей состояний системы в формулы (2.16) и (2.17) подставим значения
и получим:
для kn ;
для k<n .
Полагая в уравнении (2.17) N=n+m, находим
(2.25)
Учитывая, что 0/0!=1 и вычисляя сумму т членов геометрической прогрессии со знаменателем , находим
(2.26)
Из уравнения (2.16) находим вероятности состояний
; (2.27)
(2.28)
На основании формул (2.25) – (2.28) определим основные показатели эффективности системы.
1. Вероятность отказа в обслуживании – это вероятность того, что в СМО имеется п+т заявок, то есть
(2.29)
Зная Ротк по формулам (2.19) – (2.21), можно вычислить абсолютную и относительную пропускную способность системы, среднее число занятых приборов, коэффициенты их загрузки и простоя.
2. Вероятность того, что поступившая в систему заявка застанет все каналы занятыми (не будет немедленно принята на обслуживание),
. (2.30)
3. Средняя длина очереди
,
где Pn+r – вероятность того, что в очереди находится ровно r заявок (k=n+r).
Подставляя в полученное выражение Pn+r, находим
; (2.31)
. (2.32)
4. Среднее время ожидания в очереди определяется как математическое ожидание. Если к моменту поступления заявки в очереди находится r=0, 1, . . ., т–1 заявок, то она поступит на обслуживание после завершения обслуживания r+1 заявок, то есть
;
. (2.33)
Среднее время ожидания – это среднее время накопления очереди длиной L.
Среднее число заявок, находящихся в СМО, и среднее время пребывания заявки в системе определяются по формулам (2.22) и (2.23) с учетом формул (2.31) – (2.33).
Из полученных соотношений следует, что показатели Ротк, q, Nз, L, Y не зависят от конкретных значений и , а только от их соотношения . Показатели напротив, чувствительны к изменению не только параметра , но и к изменению при =const. Так, например, при увеличении и в два раза Ротк, q, nз и L не изменяются, Q увеличивается, а уменьшается в два раза, то есть при одновременном увеличении плотности потоков заявок и обслуживании характеристики процесса обслуживания улучшаются.
2.3.4. Смо с отказами
СМО с отказами является частным случаем СМО с конечной очередью при m=0. Полагая в формулах (2.25) – (2.29) т=0, найдем показатели эффективности СМО с отказами:
– вероятность простоя всех обслуживающих приборов из выражения (2.26)
; (2.34)
– вероятность того, что в системе находится k заявок, из формулы (2.27)
; (2.35)
– вероятность отказа в обслуживании из выражения (2.29)
; (2.36)
– абсолютная и относительная пропускная способность системы и среднее число занятых приборов
(2.37)
Зависимости (2.34) – (2.36) были впервые получены датским инженером А.К.Эрлангом и поэтому известны как формулы Эрланга.
Советский ученый Б.А.Севастьянов доказал, что формулы Эрланга справедливы при любом законе распределения времени обслуживания, но при конечном и постоянном значении его математического ожидания. Это позволяет использовать соотношения (2.34) – (2.37) для решения широкого класса практических задач.