- •Лабораторна робота №6 моделі масового обслуговування з очікуванням
- •Мета роботи
- •2. Короткі теоретичні відомості
- •Основні поняття
- •2.2. Найпростіший потік
- •2.3. Опис функціонування марковського процесу з неперервним часом
- •2.4 Процеси розмноження і загибелі
- •2.5 Кодування смо
- •2.6 Розв’язання системи диференціальних рівнянь
- •Хід роботи
- •3.1 Постановка задачі
- •3.2 Приклад виконання лабораторної роботи №6
- •3.2.1 Граф станів
- •3.2.2 Математична модель стаціонарного режиму
- •3.2.3 Стационарні характеристики смо
- •3.2.4 Математична модель нестаціонарного режиму
- •3.2.5 Нестаціонарні характеристики смо
- •Завдання до лабораторної роботи №6
- •Вимоги до звіту
- •Питання до захисту
- •Література
3.2.3 Стационарні характеристики смо
На основі отриманих значень ймовірностей перебування системи в станах визначаються необхідні показники ефективності стаціонарного режиму. А саме,
– ймовірність того, що всі машини не працюють;
– ймовірність того, що одна машина зайнята рубкою;
– ймовірність того, що дві машини зайняті рубкою;
– ймовірність того, що дві машини зайняті рубкою і одна колода очікує в черзі;
– ймовірність того, що дві машини зайняті рубкою і дві колоди очікують у черзі.
Розглянемо інші показники ефективності роботи СМО.
Нехай – число машин, зайнятих рубкою. Це є випадкова величина з можливими значеннями: 0, 1, 2. Імовірності цих значень відповідно рівні
,
,
.
Тоді середнє число машин, зайнятих рубкою, є математичне сподівання випадкової величини, що дорівнює
.
Отже, середнє число працюючих машин дорівнює 1,54.
Нехай – число машин, вільних від рубки. Це є випадкова величина з можливими значеннями: 0, 1, 2. Імовірності цих значень відповідно рівні
,
,
.
Тоді середнє число машин, вільних від рубки, є математичне сподівання випадкової величини, що дорівнює
.
Отже, середнє число простоюють машин дорівнює 0,46. Загальна кількість зайнятих і вільних від рубки машин дорівнює
.
Коефіцієнт завантаження машин дорівнює відношенню середнього числа завантажених машин до загальної кількості машин в цеху, тобто.
.
Тоді
у відсотках
.
Коефіцієнт простою машин дорівнює відношенню середнього числа машин, вільних від рубки, до загальної кількості машин в цеху, тобто
.
Тоді
у відсотках
.
Нехай
– число колод у черзі. Це є випадкова
величина з можливими значеннями: 0, 1, 2.
Імовірності цих значень відповідно
рівні
,
,
.
Тоді середнє значення колод в черзі є математичне сподівання випадкової величини, що дорівнює
.
Таким чином, середнє число колод, що знаходяться в черзі на рубку, так само 0,47, тобто менше однієї колоди.
3.2.4 Математична модель нестаціонарного режиму
Позначимо ймовірність перебування системи в момент часу в стані , . Це – перехідні ймовірності, що змінюються з часом. Згідно з правилом, сформульованим у п.2.4, нестаціонарний режим описується наступною системою диференціальних рівнянь, складеною за графом станів, зображеному на рис.4:
. (14)
Розв’язання цієї системи має задовольняти початкову умову
,
, (15)
що означає, що в момент часу система знаходиться в стані : колод в цеху немає, рубальні машини простоюють і черга відсутня. Контролем правильності розв’язку є умова нормування
, (16)
яке
означає, що для будь-якого моменту часу
сума ймовірностей постійна і дорівнює
.
Це випливає з зауваження п.2.6.
Розв'язання завдання (14) – (15) отримаємо в Excel на Листі 2 методом Ейлера, як показано в табл.6.
Таблиця 6
|
A |
B |
C |
D |
E |
F |
G |
H |
I |
||
1 |
|
6,07 |
Розв'язання системи диференціальних рівнянь |
||||||||
2 |
|
3,1 |
t |
|
|
|
|
|
|
||
3 |
h |
0,05 |
0,00 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
||
4 |
|
|
0,05 |
0,6965 |
0,3035 |
0 |
0 |
0 |
1 |
||
5 |
|
|
0,10 |
0,532155 |
0,375733 |
0,092112 |
0 |
0 |
1 |
||
6 |
|
|
0,15 |
0,428884 |
0,393523 |
0,149636 |
0,027956 |
0 |
1 |
||
7 |
|
|
0,20 |
0,359714 |
0,389646 |
0,185935 |
0,05622 |
0,008485 |
1 |
||
8 |
|
|
0,25 |
0,310936 |
0,377807 |
0,20755 |
0,08079 |
0,022917 |
1 |
||
… |
|
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
||
42 |
|
|
1,95 |
0,117569 |
0,229212 |
0,223365 |
0,217563 |
0,212291 |
1 |
||
43 |
|
|
2,00 |
0,117415 |
0,229044 |
0,223341 |
0,21769 |
0,212511 |
1 |
||
У
клітинках B1 і B2 помістимо значення
інтенсивностей
і
.
У клітинку B3 помістимо значення кроку
інтегрування
.
Приймемо, спочатку
.
Блок клітинок C3: H3 зарезервуємо для
запису часу початку функціонування
системи
та початкових ймовірностей
,
узятих з (15). У блоці клітинок C4: H4 помістимо
формули Ейлера з п.2.7, за якими розраховуються
ймовірності для поточного моменту часу
за відомими ймовірностями для попереднього
моменту часу
.
Ці формули наведені в табл.7.
Таблиця 7
C4 |
C3 + $B$3 |
D4 |
D3 + $B$3 * (-$B$1 * D3 + $B$2 * E3) |
E4 |
E3 + $B$3 * ($B$1 * D3 – ($B$2 + $B$1) * E3 + 2 * $B$2 * F3) |
F4 |
F3 + $B$3 * ($B$1 * E3 – (2 * $B$2 + $B$1) * F3 + 2 * $B$2 * G3) |
G4 |
G3 + $B$3 * ($B$1 * F3 – (2 * $B$2 + $B$1) * G3 + 2 * $B$2 * H3) |
H4 |
H3 + $B$3 * ($B$1 * G3 – 2 * $B$2 * H3) |
Протягуючи ці формули вниз, отримаємо розв’язання системи рівнянь.
В табл.6 колонка I служить для контролю правильності введених співвідношень, а також для контролю правильності вибору кроку інтегрування. У клітку I3 запишемо формулу
= СУММ( D3 : H3 ),
яку
протягнемо вниз. Для прийнятого кроку
елементи цієї колонки не рівні «одиниці».
Зменшимо крок інтегрування до
.
Тоді всі елементи колонки I стануть
рівними «одиниці». А це означає
правильність рішення системи
диференціальних рівнянь (14).
Ймовірності зі зростанням часу наближаються до своїх стаціонарних значень , не залежних від часу і отриманим в п.3.2. Тому таблицю ймовірностей слід обчислювати до тих пір, поки ні будуть виконуватися співвідношення:
,
,
,
,
.
Як
випливає з табл.2, зазначені співвідношення
виконуються з точністю до трьох знаків
після коми вже для моменту часу
.
Графічна ілюстрація ймовірностей з табл.6 наведено на рис.5.
Рис.5. Ймовірності станів системи
Рисунок 5 свідчить про досить швидке входженні процесу в стаціонарний режим, при якому ймовірності практично не змінюються, а графіки стають паралельними осі часу.
