С ИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ понятие и структура СМО классификация СМО основные характеристики работы СМО имитационное моделирование в исследовании СМО

ТЕОРИЯ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ это прикладная область теории случайных процессов, занимающаяся исследованием вероятностных моделей реальных систем обслуживания Основоположник ТМО: Агнер Эрланг (1878 – 1929) занимался решением задач телефонии Термин ТМО ввёл: А. Я. Хинчин (1894 – 1959)

СМО – ЭТО СИСТЕМА, В КОТОРОЙ, С ОДНОЙ СТОРОНЫ, ВОЗНИКАЮТ МАССОВЫЕ ЗАПРОСЫ ( ТРЕБОВАНИЯ ) НА ВЫПОЛНЕНИЕ КАКИХ - ЛИБО УСЛУГ, А С ДРУГОЙ ПРОИСХОДИТ УДОВЛЕТВОРЕНИЕ ЭТИХ ЗАПРОСОВ. Элементы СМО: источник требований (заявка на обслуживание) входящий поток требований очередь обслуживающие устройства (каналы обслуживания) выходящий поток требований

СТРУКТУРА СМО Входящий поток требований – последовательность заявок, поступающих на пункт обслуживания Очередь – множество заявок, ожидающих обслуживания Каналы обслуживания – совокупность устройств, выполняющих операции по обслуживанию заявок Выходящий поток требований – поток заявок, покидающих обслуживающую систему 1 2 n

ПРОСТЕЙШИЙ ПОТОК ТРЕБОВАНИЙ это поток, в котором вероятность поступления требований в систему подчиняется закону Пуассона: СВОЙСТВА ПРОСТЕЙШЕГО ПОТОКА: ординарность (практическая невозможность одновременного поступления двух и более требований) стационарность (математическое ожидание числа требований, поступающих в систему в единицу времени не меняется во времени) отсутствие последействия (число требований, поступивших в систему до момента t, не определяет того, сколько требований поступит в следующий момент времени)

КЛАССИФИКАЦИЯ СМО В зависимости от условий ожидания начала обслуживания: СМО с потерями (отказами) СМО с ожиданием По числу каналов обслуживания: одноканальные многоканальные По месту нахождения источника требований: разомкнутые замкнутые

МЕТОДЫ ТЕОРИИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ Аналитические позволяют получить характеристики системы как некоторые функции параметров её функционирования Имитационные основаны на моделировании процессов массового обслуживания на ЭВМ

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РАБОТЫ СМО ОТНОСИТЕЛЬНАЯ ПРОПУСКНАЯ СПОСОБНОСТЬ (q) средняя доля пришедших заявок, обслуживаемых системой АБСОЛЮТНАЯ ПРОПУСКНАЯ СПОСОБНОСТЬ (A) среднее число заявок, обслуживаемых системой ВЕРОЯТНОСТЬ ОТКАЗА (P отк ) вероятность того, что заявка покинет систему необслуженной

ОДНОКАНАЛЬНАЯ СМО С ОТКАЗАМИ λ – интенсивность поступления заявок в систему μ – интенсивность обслуживания S 0 – канал свободен (ожидание) S 1 – канал занят (идёт обслуживание заявки) S0S1 λ μ

ПРИМЕР Пусть одноканальная СМО с отказами представляет собой один пост ежедневного обслуживания для мойки автомобилей. Заявка – автомобиль, прибывший в момент, когда пост занят, – получает отказ в обслуживании. Интенсивность потока автомобилей λ=1,0 (автомобиль в час). Средняя продолжительность обслуживания – 1,8 часа. Поток автомобилей и поток обслуживаний являются простейшими. Требуется определить в установившемся режиме предельные значения: относительной пропускной способности q; абсолютной пропускной способности А; вероятности отказа Р отк. Сравнить 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 Определим интенсивность потока обслуживания: Вычислим относительную пропускную способность: Абсолютную пропускную способность определим по формуле: A=λ·q=1·0,356=0,356 Вероятность отказа: Р отк =1 – q=1 – 0,356=0,644 Определим номинальную пропускную способность системы:

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ИССЛЕДОВАНИИ СМО Имитационное моделирование методология исследования меняющегося во времени динамического поведения систем в условиях неопределённости. Имитационная модель специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Метод Монте-Карло способ исследования вероятностных систем в условиях, когда не известны в полной мере внутренние взаимодействия в этих системах.