Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии


Довільним розподілом часу обслуговування



Існує велика кількість СМО які не описуються моделями пуассонівського типу. До них відносяться багатофазні СМО, СМО з пріоритетами, СМО з довільним (не експоненціальним) розподілом імовірностей часу надходження та обслуговування заявок тощо, тобто вхідні і вихідні потоки не є пуассонівськими. Ці моделі мають багато аналогів у реальних системах обслуговування, зокрема у транспортних системах.

Аналіз моделей СМО, у яких вхідні і вихідні потоки не підкоряються пуассонівському розподілу, є складним. У таких випадках для моделювання СМО застосовуються вкладені ланцюги Маркова. Їх застосування до аналізу моделі з довільним розподілом часу обслуговування грунтується на можливості спостереження за змінами станів обслуговуючої системи в моменти вибуття із неї реалізованих заявок. Елементи матриці переходів при цьому інтерпретуються як імовірності того, що в інтервалі, початкова точка якого відповідає початку обслуговування, а кінцева точка – завершенню цієї процедури, у систему надійде деяка задана кількість заявок.

Ефективність використання такого підходу для аналізу процесів масового обслуговування обумовлена тим, що вдається описати будь-який із згаданих вище процесів за допомогою дискретного ланцюга Маркова навіть і у тому випадку, коли досліджувана система не є марковською.

Розглянемо один із випадків СМО, яка не підкоряється пуассонівському розподілу, для якого одержані аналітичні результати. Мова йде про випадок, коли час обслуговування заявок має довільний розподіл.

Математична модель. Розглянемо одноканальну СМО, яка характеризується наступними параметрами

1) вхідний потік є пуассонівським з інтенсивністю ;

2) розподіл тривалостей обслуговування є довільним з середнім значенням  і дисперсією ;

3) виконуються умови стаціонарності при

Друга умова цілковито змінює структуру аналізу даної СМО у порівнянні з випадком, коли вхідний і вихідний потоки є пуассонівськими. У цьому випадку виведення формул для ймовірностей станів  суттєво ускладнюється і потребує застосування теорії вкладених ланцюгів Маркова. У даному розділі наведемо формули, які визначають найбільш важливі характеристики СМО.

Отже, нехай інтенсивність вхідного потоку заявок на обслуговування дорівнює . Розподіл часу обслуговування  є довільним з середнім значенням  і дисперсією .

Позначимо через  другий момент розподілу часу обслуговування. Тоді дисперсію часу обслуговування можна представити у вигляді

.

Позначимо також через  коефіцієнт використання обслуговуючих пристроїв. При заданих значеннях  і умові  середня кількість заявок у системі обслуговування в момент уходу обслуженої заявки виражається формулою

.

Ця формула виражає середню довжину черги в момент уходу обслуженої заявки через відомі величини, а саме через коефіцієнт використання , інтенсивність вхідного потоку  і другий момент часу обслуговування . Перепишемо цю формулу, вводячи нормовану дисперсію часу обслуговування  ( коефіцієнт варіації). Заміняючи  їх виразами, одержимо

.

Цей вираз представляє собою відому формулу для середнього числа заявок у системі з довільним розподілом часу обслуговування, яку називають формулою Поллачека-Хінчина для середнього значення.

Підкреслимо, що середнє значення залежить тільки від перших двох моментів розподілу часу обслуговування  Крім того, зауважимо, що  зростає лінійно із зростанням дисперсії часу обслуговування (або з квадратом його коефіцієнта варіації).

Формула Поллачека-Хінчина дозволяє знайти середню кількість заявок у системі в моменти уходу обслуженої заявки. Однак, вона також дозволяє знайти і середню кількість заявок і в моменти їх надходження і у будь-які інші моменти часу.

Знайдемо тепер зв’язок між середньою кількістю заявок у системі  і середньою кількістю заявок у черзі . За визначенням середня кількість заявок у системі дорівнює математичному сподіванню

де – ймовірність того, що у системі знаходиться k заявок.

Довжина черги на одиницю менше кількості заявок у системі, якщо система не пуста, тому

або

Але друга сума дорівнює , і ми приходимо до рівності

У якості прикладу застосування формули Поллачека-Хінчина розглянемо одноканальну систему з пуассонівським вхідним і вихідним потоком заявок. Для такої системи

Із формули Поллачека-Хінчина можна одержати інші функціональні характеристики СМО.

1. Середня кількість заявок у черги (довжина черги)

.

2. Середній час, проведений заявкою у системі

.

3. Середній час перебування заявки у черзі

.

Приклад 2.11. Припустимо, що на автомобільній мийці мийка автомобіля здійснюється автоматичним пристроєм, і тривалість мийки автомобіля в середньому займає = 10 хв. Вхідний потік є пуассонівським з інтенсивністю  автомобілів на годину. Розподіл тривалостей обслуговування є довільним з середнім значенням  і дисперсією . Виконуються умови стаціонарності .

Визначимо операційні характеристики даної СМО.

Розв'язання. Оскільки середня тривалість обслуговування є постійною, маємо , а дисперсія . Таким чином маємо СМО з параметрами:

 

Алгоритм розрахунку операційних характеристик СМО:

1. Середня кількість заявок у системі

2. Довжина черги

3.Середній час перебування заявки у системі (год.)

4. Середній час перебування заявки у черзі (год.)

Порівняємо ці характеристики з аналогічними характеристиками для пуассонівської СМО, тобто для СМО, у якій вхідний і вихідний потоки заявок розподілені за законом Пуассона з параметрами  і  (система M/M/1). Зробимо розрахунки відповідних характеристик цієї СМО.

Параметри СМО


Поделиться:



Последнее изменение этой страницы: 2019-04-10; Просмотров: 252; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2024 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.016 с.)
Главная | Случайная страница | Обратная связь