Магазины

Многоканальная смо с отказами. СМО с отказами и полной взаимопомощью для произвольных потоков. Граф, система уравнений, расчетные соотношения Вероятность обслуживания заявки

Классификационные признаки Разновидности систем массового обслуживания
Входящий поток требований Ограниченность требований Замкнутые Открытые
Закон распределения Системы с конкретным законом распределения входящего потока: показательным, Эрланга k -го порядка, Пальма, нормальным и т.п.
Очередь Дисциплина очереди С упорядоченной очередью С неупорядоченной очередью С приоритетом обслуживания
Ограничения ожидания обслуживания С отказами С неограниченным ожиданием С ограничениями (смешанные)
По длине очереди По времени ожидания в очереди По времени пребывания в СМО Комбинированные
Дисциплина обслуживания Этапность обслуживания Однофазные Многофазные
Количество каналов обслуживания Одноканальные Многоканальные
С равноценными каналами С неравноценными каналами
Надежность каналов обслуживания С абсолютно надежными каналами С ненадежными каналами
Без восстановления С восстановлением
Взаимопомощь каналов Без взаимопомощи С взаимопомощью
Достоверность обслуживания С ошибками Без ошибок
Распределение времени обслуживания Системы с конкретным законом распределения времени обслуживания: детерминированным, экспоненциальным, нормальным и т.п.

Если обслуживание производится поэтапно некоторой последовательностью каналов, то такую СМО называют многофазной .

В СМО со «взаимопомощью» между каналами одна и та же заявка может одновременно обслуживаться двумя и более каналами. Например, один и тот же вышедший из строя станок могут обслуживать два рабочих сразу. Такая «взаимопомощь» между каналами может иметь место как в открытых, так и в замкнутых СМО.

В СМО с ошибками заявка, принятая к обслуживанию в системе, обслуживается не с полной вероятностью, а с некоторой вероятностью ; другими словами, могут иметь место ошибки в обслуживании, результатом которых является то, что некоторые заявки, пошедшие СМО и якобы «обслуженные», в действительности остаются не обслуженными из-за «брака» в работе СМО.

Примерами таких систем могут быть: справочные бюро, иногда выдающие неправильные справки и указания; корректор, могущий пропустить ошибку или неверно ее исправить; телефонная станция, иногда соединяющая абонента не с тем номером; торгово-посреднические фирмы, не всегда качественно и в срок выполняющие свои обязательства, и т.д.

Для анализа процесса, протекающего в СМО, существенно знать основные параметры системы : число каналов , интенсивность потока заявок , производительность каждого канала (среднее число заявок, обслуживаемое в единицу времени каналом), условия образования очереди, интенсивность ухода заявок из очереди или системы.

Отношение называют коэффициентом загрузки системы . Часто рассматриваются только такие системы, в которых .

Время обслуживания в СМО может быть как случайной, так и не случайной величиной. На практике это время чаще всего принимается распределенным по показательному закону , .

Основные характеристики СМО сравнительно мало зависят от вида закона распределения времени обслуживания, а зависят главным образом от среднего значения . Поэтому часто пользуются допущением, что время обслуживания распределено по показательному закону.

Допущения о пуассоновском характере потока заявок и показательном распределении времени обслуживания (которые мы будем предполагать впредь) ценны тем, что позволяют применить в теории массового обслуживания аппарат так называемых марковских случайных процессов.

Эффективность систем обслуживания в зависимости от условий задач и целей исследования можно характеризовать большим числом разных количественных показателей.

Наиболее часто применяются следующие показатели :

1. Вероятность того, что обслуживанием заняты каналов – .

Частным случаем является – вероятность того, что все каналы свободны.

2. Вероятность отказа заявки в обслуживании .

3. Среднее число занятых каналов характеризует степень загрузки системы.

4. Среднее число каналов, свободных от обслуживания:

5. Коэффициент (вероятность) простоя каналов .

6. Коэффициент загрузки оборудования (вероятность занятости каналов)

7. Относительная пропускная способность – средняя доля поступивших заявок, обслуживаемая системой, т.е. отношение среднего числа заявок, обслуживаемых системой в единицу времени, к среднему числу поступающих за это время заявок.

8. Абсолютная пропускная способность , т.е. число заявок (требований), которое может обслужить система за единицу времени:

9. Среднее время простоя канала

Для систем с ожиданием используют дополнительно характеристики:

10. Среднее время ожидания требований в очереди .

11. Среднее время пребывания заявки в СМО .

12. Средняя длина очереди .

13. Среднее число заявок в сфере обслуживания (в СМО)

14. Вероятность того, что время пребывания заявки в очереди не продлится больше определенного времени.

15. Вероятность того, что число требований в очереди, ожидающих начала обслуживания, больше некоторого числа.

Кроме перечисленных критериев при оценке эффективности систем могут быть использованы стоимостные показатели :

– стоимость обслуживания каждого требования в системе;

– стоимость потерь, связанных с ожиданием в единицу времени;

– стоимость убытков, связанных с уходом требований из системы;

– стоимость эксплуатации канала системы в единицу времени;

– стоимость единицы простоя канала.

При выборе оптимальных параметров системы по экономическим показателям можно использовать следующую функцию стоимости потерь :

а) для систем с неограниченным ожиданием

Где – интервал времени;

б) для систем с отказами ;

в) для смешанных систем .

Варианты, в которых предусматривается строительство (ввод) новых элементов системы (например, каналов обслуживания), обычно сравниваются по приведенным затратам .

Приведенные затраты по каждому варианту есть сумма текущих затрат (себестоимости) и капитальных вложений, приведенных к одинаковой размерности в соответствии с нормативом эффективности, например:

(приведенные затраты за год);

(приведенные затраты за срок окупаемости),

где – текущие затраты (себестоимость) по каждому варианту, р.;

– отраслевой нормативный коэффициент экономической эффективности капитальных вложений (обычно = 0,15 - 0,25);

– капитальные вложения по каждому варианту, р.;

– нормативный срок окупаемости капитальных вложений, лет.

Выражение есть сумма текущих и капитальных затрат за определенный период. Их называют приведенными , так как они относятся к фиксированному отрезку времени (в данном случае к нормативному сроку окупаемости).

Показатели и могут применяться как в виде суммы капитальных вложений и себестоимости готовой продукции, так и в виде удельных капитальных вложений на единицу продукции и себестоимости единицы продукции.

Для описания случайного процесса, протекающего в системе с дискретными состояниями , часто пользуются вероятностями состояний , где – вероятность того, что в момент система будет находиться в состоянии .

Очевидно, что .

Если процесс, протекаемый в системе с дискретными состояниями и непрерывным временем, является марковским , то для вероятностей состояний можно составить систему линейных дифференциальных уравнений Колмогорова.

Eсли имеется размеченный граф состояний (рис.4.3) (здесь над каждой стрелкой, ведущей из состояния в состояние, проставлена интенсивность потока событий, переводящего систему из состояния в состояние по данной стрелке), то систему дифференциальных уравнений для вероятностей можно сразу написать, пользуясь следующим простым правилом .

В левой части каждого уравнения стоит производная , а в правой части – столько членов, сколько стрелок связано непосредственно с данным состоянием; если стрелка ведет в

Если все потоки событий, переводящие систему из состояния в состояние, стационарны , общее число состояний конечно и состояний без выхода нет, то предельный режим существует и характеризуется предельными вероятностями .

Информатика, кибернетика и программирование

На систему обслуживания имеющую n каналов обслуживания поступает пуассоновский поток заявок с интенсивностью λ. Интенсивность обслуживания заявки каждым каналом. После окончания обслуживания все каналы освобождаются. Поведение такой системы массового обслуживания можно описать Марковским случайным процессом t представляющим собой число заявок находящихся в системе.

2. СМО с отказами и полной взаимопомощью для массовых потоков. Граф, система уравнений, расчетные соотношения.

Постановка задачи. На систему обслуживания, имеющую n каналов обслуживания, поступает пуассоновский поток заявок с интенсивностью λ. Интенсивность обслуживания заявки каждым каналом - µ. Заявка обслуживается всеми каналами одновременно. После окончания обслуживания все каналы освобождаются. Если вновь прибывшая заявка застает заявку, она тоже принимается к обслуживанию. Часть каналов продолжают обслуживать первую заявку, а остальные - новую. Если в системе уже обслуживается n заявок, то вновь прибывшая заявка получает отказ. Поведение такой системы массового обслуживания можно описать Марковским случайным процессом ξ(t), представляющим собой число заявок, находящихся в системе.

Возможные состояния этого процесса E = (0, 1, . . . , n). Найдем характеристики рассматриваемой СМО в стационарном режиме.

Граф, соответствующий рассматриваемому процессу, представлен на рисунке 1.

Рис. 1. СМО с отказами и полной взаимопомощью для пуассоновских потоков

Составим систему алгебраических уравнений:

Решение данной системы имеет вид:

Здесь χ =λ/nµ - среднее число заявок, поступающих в систему за среднее время обслуживания одной заявки всеми каналами.

Характеристики многоканальной системы массового обслуживания с отказами и полной взаимопомощью между каналами.

1. Вероятность отказа в обслуживании (вероятность того, что все каналы заняты):

2. Вероятность обслуживания заявки (относительная пропускная способность системы):


А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

32353. Методы правового регулирования (авторитарный и автономный) способы правового воздействия. Современные тенденции развития способов и методов правового регулирования в российском праве 37 KB
Методы правового регулирования авторитарный и автономный способы правового воздействия. Современные тенденции развития способов и методов правового регулирования в российском праве. Юридическая наука различает понятия правового воздействия и правового регулирования. Тем не менее следует отличать строго определенные средства правового воздействия на общественные отношения специально предназначенные для их непосредственного регулирования.
32354. Понятие правосознания. Структура правосознания 30 KB
Правосознание это совокупность представлений и чувств выражающих отношение людей социальных общностей классов наций народа к действующему и желаемому праву. Будучи субъективной реакцией человека на правовую действительность правосознание с одной стороны представляет форму вид общественного сознания наряду с нравственным политическим религиозным эстетическим и др. Право и правосознание связаны неразрывно. Алексеев правосознание неизбежный спутник права.
32355. Педагогическая деятельность, ее структура и специфика. Требования к личности учителя 16.92 KB
Требования к личности учителя. Содержание определяется соцфакторами место и функция учителя в обществе требования общества к учителю и соцпсихологическими факторами ожиданиями окружающих общественными ожиданиями и установками. Коммуникативный установление и поддержание отношений с учащимися родителями администрацией учителями. Учитель должен знать и учитывать особенности ученика которые мешают или помогают ему и соответственно реагировать на них медлительность ученика связанная с его темпераментом требует терпения и такта...
32356. Психологические основы обучения. Учение как процесс и ка деятельность. Основные модели обучения 17.22 KB
Основные модели обучения. Учение как организованный процесс является стороной обучения и является продуктом учебной деятельности. Компоненты обучения: Целевой цели и задачи Содержание учебная программа Деятельностный деятельность педагога и учащихся Результативный оценка самооценка Функции обучения: Образовательная усвоение ЗУНов Воспитательная ценностное отношение к миру Развивающая установление взаимосвязи между явлениями и факторами Обучение целенаправленная познавательная деятельность учащихся направленная на усвоение ими...
32357. Общее понятие о темпераменте. Свойства и типы темперамента, их проявление в деятельности и поведении 16.91 KB
Темперамент врожденные индивидуальные особенности человека обусловливающие динамические характеристики интенсивности и скорости реагирования степени эмоциональной возбудимости и уравновешенности особенности приспособления к окружающей среде. Они определяют динамику различной деятельности человека игровой учебной трудовой рекреационной: Реактивность степень непроизвольности реакций человека на внешние или внутренние воздействия одинаковой силы. Пластичность легкость гибкость и быстрота приспособления человека к меняющимся внешним...
32358. Самосознание личности. Структура самосознания. Развитие самосознания в онтогенезе 18.56 KB
Таким образом самосознание включает в себя: Самопознание интеллектуальные аспекты познания себя Самоотношение эмоциональное отношение к самому себе В целом можно выделить три пласта сознания человека: Отношение к себе Ожидание отношения других людей к себе атрибутная проекция Отношение к другим людям: эгоцентрический уровень отношений если мне помогают то это хорошие люди группоцентрический уровень если принадлежит к моей группе то он хороший просоциальный уровень поступай с другими так как хотел чтобы поступали стобой...
32359. Общие понятия о характере. Структура характера. Типология характера 13.96 KB
Структура характера. Типология характера. В структуре личности характера занимает центральное место объединяя все другие свойства и особенности поведения: Влияет на познавательные процессы На эмоциональную жизнь На мотивацию и волю Определяет индивидуальность и своеобразие личности Характер человека сплав врожденных свойств высшей нервной деятельности с приобретенными в течении жизни индивидуальными чертами. Структура характера: Черты выражающие направленность личности устойчивые потребности установки интересы склонности идеалы цели...
32360. Групповая и совместная деятельность. Факторы эффективности групповой и совместной деятельности 15.38 KB
Факторы эффективности групповой и совместной деятельности. Совместимость способность членов группы к совместной деятельности. Виды совместимости: Психофизиологическая определенное сходство характеристик людей и на этой основе согласованность их эмоциональных и поведенческих реакций синхронизация темпа совместной деятельности. Критерии оценки: Результаты деятельности.
32361. Психологическая готовность ребенка к школе. Методы диагностики психологической готовности к обучению в школе 13.85 KB
Психологическая готовность ребенка к школьному обучению необходимый и достаточный уровень психического развития ребенка для освоения школьной учебной программы в условиях обучения в коллективе сверстников. Структура компоненты: Психоматорная готовность сбалансированность процессов возбуждения и торможения которая позволяет ребенку более длительное время сосредотачивать свое внимание способствует формированию произвольных форм поведения и познавательных процессов; развитие мелких мышц руки и зрительно моторных координаций что создает...

Рассмотрим многоканальную систему массового обслуживания (всего каналов n), в которую поступают заявки с интенсивностью λ и обслуживаются с интенсивностью μ. Заявка, прибывшая в систему, обслуживается, если хотя бы один канал свободен. Если все каналы заняты, то очередная заявка, поступившая в систему, получает отказ и покидает СМО. Пронумеруем состояния системы по числу занятых каналов:

  • S 0 – все каналы свободны;
  • S 1 – занят один канал;
  • S 2 – занято два канала;
  • S k – занято k каналов;
  • S n – все каналы заняты.
Очевидно, что система переходит из состояния в состояние под действием входного потока заявок. Построим граф состояния для данной системы массового обслуживания.

Рис. 7.24
На рисунке 6.24 изображен граф состояний, в котором S i – номер канала; λ – интенсивность поступления заявок; μ – соответственно интенсивность обслуживания заявок. Заявки поступают в систему массового обслуживания с постоянной интенсивностью и постепенно занимают один за другим каналы; когда все каналы будут заняты, то очередная заявка, прибывшая в СМО, получит отказ и покинет систему.
Определим интенсивности потоков событий, которые переводят систему из состояния в состояние при движении как слева направо, так и справа налево по графу состояний.
Например, пусть система находится в состоянии S 1 , т. е. один канал занят, поскольку на его входе стоит заявка. Как только обслуживание заявки закончится, система перейдет в состояние S 0 .
Например, если заняты два канала, то поток обслуживания, переводящий систему из состояния S 2 в состояние S 1 будет вдвое интенсивнее: 2-μ; соответственно, если занято k каналов, интенсивность равна k-μ.

Процесс обслуживания является процессом гибели и размножения. Уравнения Колмогорова для этого частного случая будут иметь следующий вид:

(7.25)
Уравнения (7.25) называются уравнениями Эрланга .
Для того, чтобы найти значения вероятностей состояний Р 0 , Р 1 , …, Р n , необходимо определить начальные условия:
Р 0 (0) = 1, т. е. на входе системы стоит заявка;
Р 1 (0) = Р 2 (0) = … = Р n (0) = 0, т. е. в начальный момент времени система свободна.
Проинтегрировав систему дифференциальных уравнений (7.25), получим значения вероятностей состояний Р 0 (t ), Р 1 (t ), … Р n (t ).
Но гораздо больше нас интересуют предельные вероятности состояний. При t → ∞ и по формуле, полученной при рассмотрении процесса гибели и размножения, получим решение системы уравнений (7.25):

(7.26)
В этих формулах отношение интенсивности λ / μ к потоку заявок удобно обозначить ρ .Эту величину называют приведенной интенсивностью потока заявок, то есть среднее число заявок, приходящих в СМО за среднее время обслуживания одной заявки.

С учетом сделанных обозначений система уравнений (7.26) примет следующий вид:

(7.27)
Эти формулы для вычисления предельных вероятностей называются формулами Эрланга .
Зная все вероятности состояний СМО, найдем характеристики эффективности СМО, т. е. абсолютную пропускную способность А , относительную пропускную способность Q и вероятность отказа Р отк.
Заявка, поступившая в систему, получит отказ, если она застанет все каналы занятыми:

.
Вероятность того, что заявка будет принята к обслуживанию:

Q = 1 – Р отк,
где Q – средняя доля поступивших заявок, обслуживаемых системой, или среднее число заявок обслуженных СМО в единицу времени, отнесенное к среднему числу поступивших за это время заявок:

A=λ·Q=λ·(1-P отк)
Кроме того, одной из важнейших характеристик СМО с отказами является среднее число занятых каналов . В n -канальной СМО с отказами это число совпадает со средним числом заявок, находящихся в СМО.
Среднее число заявок k можно вычислить непосредственно через вероятности состояний Р 0 , Р 1 , … , Р n:

,
т. е. находим математическое ожидание дискретной случайной величины, которая принимает значение от 0 до n с вероятностями Р 0 , Р 1 , …, Р n .
Еще проще выразить величину k через абсолютную пропускную способность СМО, т.е. А. Величина А – среднее число заявок, которые обслуживаются системой в единицу времени. Один занятый канал обслуживает за единицу времени μ заявок, тогда среднее число занятых каналов

Постановка задачи. На вход n -канальной СМО поступает простейший поток заявок с плотностью λ. Плотность простейшего потока обслуживания каждого канала равна μ. Если поступившая на обслуживание заявка застает все каналы свободными, то она принимается на обслуживание и обслуживается одновременно l каналами (l < n ). При этом поток обслуживаний одной заявки будет иметь интенсивность l .

Если поступившая на обслуживание заявка застает в системе одну заявку, то при n ≥ 2l вновь прибывшая заявка будет принята к обслуживанию и будет обслуживаться одновременно l каналами.

Если поступившая на обслуживание заявка застает в системе i заявок (i = 0,1, ...), при этом (i + 1)l n , то поступившая заявка будет обслуживаться l каналами с общей производительностью l . Если вновь поступившая заявка застает в системе j заявок и при этом выполняются совместно два неравенства: (j + 1)l > n и j < n , то заявка будет принята на обслуживание. В этом случае часть заявок может обслуживаться l каналами, другая часть меньшим, чем l , числом каналов, но в обслуживании будут заняты все n каналов, которые распределены между заявками произвольным образом. Если вновь поступившая заявка застанет в системе n заявок, то она получает отказ и не будут обслуживаться. Попавшая на обслуживание заявка обслуживается до конца (заявки «терпеливые»).

Граф состояний такой системы показан на рис. 3.8.

Рис. 3.8. Граф состояний СМО с отказами и частичной

взаимопомощью между каналами

Заметим, что граф состояний системы до состояния x h с точностью до обозначений параметров потоков совпадает с графом состояний классической системы массового обслуживания с отказами, изображенным на рис. 3.6.

Следовательно,

(i = 0, 1, ..., h ).

Граф состояний системы, начиная от состояния x h и кончая состоянием x n , совпадает с точностью до обозначений с графом состояний СМО с полной взаимопомощью, изображенным на рис. 3.7. Таким образом,

.

Введем обозначения λ / l μ = ρ l ; λ / n μ = χ, тогда

С учетом нормированного условия получаем

Для сокращения дальнейшей записи введем обозначение

Найдем характеристики системы.

Вероятность обслуживания заявки

Среднее число заявок, находящихся в системе,

Среднее число занятых каналов

.

Вероятность того, что отдельный канал будет занят

.

Вероятность занятости всех каналов системы

3.4.4. Системы массового обслуживания с отказами и неоднородными потоками

Постановка задачи. На вход n -канальной СМО поступает неоднородный простейший поток с суммарной интенсивностью λ Σ , причем

λ Σ = ,

где λ i – интенсивность заявок в i -м источнике.

Так как поток заявок рассматривается как суперпозиция требований от различных источников, то объединенный поток с достаточной для практики точностью можно считать пуассоновским для N = 5...20 и λ i ≈ λ i +1 (i 1,N ). Интенсивность обслуживания одного прибора распределена по экспоненциальному закону и равна μ = 1/t . Обслуживающие приборы для обслуживания заявки соединяются последовательно, что равносильно увеличению времени обслуживания во столько раз, сколько приборов объединяется для обслуживания:

t обс = kt , μ обс = 1 / kt = μ/k ,

где t обс – время обслуживания заявки; k – число обслуживающих приборов; μ обс – интенсивность обслуживания заявки.

В рамках принятых в главе 2 допущений состояние СМО представим в виде вектора , гдеk m – число заявок в системе, каждая из которых обслуживается m приборами; L = q max – q min +1 – число входных потоков.

Тогда количество занятых и свободных приборов (n зан (),n св ()) в состоянииопределяется следующим образом:

Из состояния система может перейти в любое другое состояние. Так как в системе действуетL входных потоков, то из каждого состояния потенциально возможно L прямых переходов. Однако из-за ограниченности ресурсов системы не все эти переходы осуществимы. Пусть СМО находится в состоянии и приходит заявка, требующаяm приборов. Если m n св (), то заявка принимается на обслуживание и система переходит в состояниес интенсивностью λ m . Если же заявка требует приборов больше, чем имеется свободных, то она получит отказ в обслуживании, а СМО останется в состоянии . Если в состояниинаходятся заявки, требующиеm приборов, то каждая из них обслуживается с интенсивностью m , а общая интенсивность обслуживания таких заявок (μ m ) определяется как μ m = k m μ / m . При завершении обслуживания одной из заявок система перейдет в состояние, в котором соответствующая координата имеет значение, на единицу меньшее, чем в состоянии ,=, т.е. произойдет обратный переход. На рис. 3.9 представлен пример векторной модели СМО дляn = 3, L = 3, q min = 1, q max = 3, P (m ) = 1/3, λ Σ = λ, интенсивность обслуживания прибора – μ.

Рис. 3.9. Пример графа векторной модели СМО с отказами в обслуживании

Итак, каждое состояниехарактеризуется числом обслуживаемых заявок определенного типа. Например, в состоянии
обслуживается одна заявка одним прибором и одна заявка двумя приборами. В этом состоянии все приборы заняты, следовательно, возможны лишь обратные переходы (приход любой заявки в этом состоянии приводит к отказу в обслуживании). Если раньше закончилось обслуживание заявки первого типа, то система перейдет в состояние(0,1,0) с интенсивностью μ, если же раньше закончилось обслуживание заявки второго типа, то система перейдет в состояние(0,1,0) с интенсивностью μ/2.

По графу состояний с нанесенными интенсивностями переходов составляется система линейных алгебраических уравнений. Из решения этих уравнений находятся вероятности Р (), по которым определяется характеристика СМО.

Рассмотрим нахождение Р отк (вероятность отказа в обслуживании).

,

где S – число состояний графа векторной модели СМО; Р () – вероятность нахождения системы в состоянии.

Число состояний согласно определяется следующим образом:

, (3.22)

;

Определим число состояний векторной модели СМО по (3.22) для примера, представленного на рис. 3.9.

.

Следовательно, S = 1 + 5 + 1 = 7.

Для реализации реальных требований к обслуживающим приборам необходимо достаточно большое число n (40, ..., 50), а запросы на число обслуживающих приборов заявки на практике лежат в пределах 8–16. При таком соотношении приборов и запросов предложенный путь нахождения вероятностей становится чрезвычайно громоздким, т.к. векторная модель СМО имеет большое число состояний S (50) = 1790, S (60) = 4676, S (70) = = 11075, а размер матрицы коэффициентов системы алгебраических уравнений пропорционален квадрату S , что требует большого объема памяти ЭВМ и значительных затрат машинного времени. Стремление снизить объем вычислений стимулировало поиск рекуррентных возможностей расчета Р () на основе мультипликативных форм представления вероятностей состояний. В работе представлен подход к расчетуР ():

(3.23)

Использование предложенного в работе критерия эквивалентности глобального и детального балансов цепей Маркова позволяет снижать размерность задачи и выполнять вычисления на ЭВМ средней мощности, используя рекуррентность вычислений. Кроме того, имеется возможность:

– произвести расчет для любых значений n ;

– ускорить расчет и снизить затраты машинного времени.

Аналогичным образом могут быть определены и другие характеристики системы.