- •Частина 2
- •Одеса 2008 Раздел 1. Основы моделирования систем
- •Тема 1.1. Модели и моделирование
- •§ 1.1.4. Объекты моделирования и их классификация
- •Сколько методов исследования объектов применяется в практике специалистов по автоматизации?
- •Раздел 1
- •Тема 2 Математическое моделирование
- •§ 1.2.1. Основные понятия математического моделирования
- •§ 1.2.2. Классификация математических моделей
- •Тема 1. 3 Обеспечение процедуры математического моделирования
- •§ 2.2.3. Описание связи между подсистемами разной природы
- •Тема 2.3. Представление математических моделей на макро уровне
- •§ 2.3.3. Реализация аналитических математических моделей на эвм
- •Раздел 2 Методы построения и формы представление аналитических математических моделей
- •Тема 2.1 Методика создания концептуальных аналитических моделей
- •§ 2. 1. 1 Методика создания математических моделей на микро уровне
- •В зависимости от места в иерархии описаний мм делятся, как относящиеся к микро, макро, и мета - уровням.
- •§ 2. 1. 1 Методика создания математических моделей на макроуровне
- •Дучп Микроуровень
- •Раздел 2 Методы построения и формы представление аналитических математических моделей
- •Тема 2.2 Формальный метод построения математических моделей на макроуровне.
- •§ 2.2.2. Описание связей между элементами одной природы
- •Раздел 3 Методы построения эмпирических математических моделей
- •Тема 3.1. Основы методологии построения экспериментальных моделей.
- •§ 3.1.1. Основные понятия и определения. Классификация методов.
- •§ 3.1.2 Методика подготовки, планирования и проведения эксперимента
- •§ 3.1.3 Методика обработки результатов эксперимента
- •Тема 3.2 Построение моделей по результатам активных экспериментов
- •§ 3.2.1. Методика построения статических экспериментальных моделей
- •§ 3.2.2. Методика построения динамических экспериментальных моделей
- •§ 3.2.3. Методика оценки адекватности эмпирических моделей
- •Тема 4.2. Имитационное моделирование на метауровне
- •§ 4.2.1. Методы и алгоритмы генерирования случайных величин
- •§ 4.2.2. Основы теории систем массового обслуживания (смо).
- •§ 4.2.3 Марковские модели
- •Тема 3. Методика имитационного моделирования на эвм
- •§ 4. 3.1. Формирование замысла модели
- •§ 4.3. 2. Реализация модели
- •§ 4.3. 3. Результаты моделирования
- •Раздел 4 Имитационное моделирование на эвм.
- •§ 4.1.1 Имитационные и стохастические модели.
- •§ 4.1.2 Математическое обеспечение имитационного моделирования.
- •Раздел 4 Имитационное моделирование на эвм.
- •§ 4.1.1 Имитационные и стохастические модели.
- •§ 4.1.2 Математическое обеспечение имитационного моделирования.
§ 4.2.2. Основы теории систем массового обслуживания (смо).
В практических
задачах часто встречаются ситуации,
когда с течением времени случайным
образом осуществляются те или другие
однородные события, например: поступление
вызовов на телефонную станцию, выход
из строя элемента в технической системе,
и т.д.
Структура такой системы может быть представлена следующей схемой:
Рис 4.1. Структура СМО
Источник требований;
Входной поток требований (заявок);
Очередь требований (ожидание обслуживания);
Обслуживающее устройство (m каналов);
Выходящий поток обработанных требований (заявок);
Выходящий поток не обработанных требований (заявок).
Системой массового обслуживания (СМО) называют любую систему, предназначенную для обслуживания большого потока заявок. Классификацию СМО проводят в соответствии с рис. 4.2.
Различают два основных типа СМО по условиям ожидания канала обслуживания:
СМО с отказами (заявка, которая поступила во время, когда обслуживающее устройство (ОП) занятый, получает отказ и оставляет систему)
СМО с ожиданием (заявка при отказе не оставляет систему, а становится в очередь и ждет пока освободится ОП)
Время ожидания и количество мест в очереди могут быть как ограниченными, так и неограниченными.
Система обслуживания может быть одноканальной и многоканальной.
Поступление заявки (требования) на обслуживание - случайное событие N(t). Число событий N(t) в промежутке времени (0, t) представляет собой непрерывную, неубывающую целочисленную функцию, которая увеличивается скачками.
Под потоком событий понимают последовательность случайных событий, которые происходят одно за другим в какие-то промежутки времени (различаются только моментом времени, когда они проявляются).
Такой поток можно графически представить как последовательность точек t1, t2, ...,tk на числовой оси, соответствующих моментам появления событий (рис 4.3).
|
Однофазная СМО | ||||
|
| ||||
|
Свойства входного потока заявок |
|
Организация ожидания обслуживания |
|
Свойства канала обслуживание |
|
Закон распределения потока заявок
Поток нерегулярный Ординарный |
|
Без ожидания Ожидание
- ограниченная по величине - без ограничения - упорядоченная - неупорядоченная - с приоритетом - без приоритета |
|
- ограниченная - неограниченная
- абсолютная - вероятная - с восстановлением - без восстановления |
Рис. 4.2. Классификация СМО

Рис. 4.3. Графическое представление потока
Потоком однородных случайных событий называется случайный процесс N(t) с целочисленными непрерывными значениями и непрерывным временем.
Поток называется стационарным, если вероятность попадания того или другого числа событий на участок (рис. 4.3) зависит только от длины участка и не зависит от того, где именно на вехе времени расположенный этот участок.
Поток случайных событий (ПСС) называется потоком без последствий, если число событий, которые поступили в интервалы времени которые не пересекаются, являются независимыми случайными величинами.
ПСС называют ординарным, если вероятность попадания на элементарный участок t двух или больше событий значительно меньше по сравнению с попаданием одного события.
Если - число событий в определенное время, то =1/ - плотность потока.
ПСС может быть задан распределением числа событий, которые происходят в интервале времени произвольной длины и расположенные произвольно относительно начала отсчета или распределением продолжительности интервала между отбытием событий.
Наиболее часто используемая функция распределения представляют собой вероятность того, что в интервале [0,t] или [ti, tj] состоится ровно N событий.
Если поток стационарен, ординарен и не имеет последействий, то он называется простым (стационарным пуассоновским, Пальма) потоком, т.к. распределение подчиняется закона Пуассона.

где
a - математическое ожидание случайной величины;
- плотность потока (среднее число событий в единицу времени);
В частности вероятность
того, что на промежутке
не состоится ни одной события, будет:
Поток Эрланга
получают из простого путем разряжения
на величину k:
СМО характеризуют следующими показателями:
m - число каналов обслуживания;
l - длина допустимой очереди;
n - число требований в очереди;
Pn - вероятность того, что в системе n требований;
Pотк - вероятность отказа обслуживания;
Mоч - время ожидания;
- интенсивность обслуживания;
Tобсл - время обслуживания, распределение времени обслуживания.
Для СМО разных типов обычно ищется Pотк, время обслуживания, средняя длина очереди, число каналов обслуживания и т.д.



