Простейшие системы массового обслуживания, примеры использования при решении экономических задач 1. Одноканальная СМО с отказами. Пример. Пусть одноканальная СМО с отказами представляет собой один пост ежедневного обслуживания (ЕО) для мойки автомобилей. Заявка - автомобиль, прибывший в момент, когда пост занят, - получает отказ в обслуживании. Интенсивность потока автомобилей = 1,0 (автомобиль в час). Средняя продолжительность обслуживания - 1,8 часа. Поток автомобилей и поток обслуживания являются простейшими. Требуется определить в установившемся режиме предельные значения: - относительной пропускной способности q; - абсолютной пропускной способности А; - вероятности отказа Pотк. Необходимо 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.  2. Одноканальная СМО с ожиданием Характеристика системы Ø СМО имеет один канал. Ø Входящий поток заявок на обслуживание - простейший поток с интенсивностью. Ø Интенсивность потока обслуживания равна m (т. е. в среднем непрерывно занятый канал будет выдавать m обслуженных заявок). Ø Длительность обслуживания - случайная величина, подчиненная показательному закону распределения. Ø Поток обслуживания является простейшим пуассоновским потоком событий. Ø Заявка, поступившая в момент, когда канал занят, становится в очередь и ожидает обслуживания. Граф состояний  Состояния СМО имеют следующую интерпретацию: S0 - «канал свободен»; S1 - «канал занят» (очереди нет); S2 - «канал занят» (одна заявка стоит в очереди); ……………………………………………………. Sn - «канал занят» (n -1 заявок стоит в очереди); SN - «канал занят» (N - 1 заявок стоит в очереди). Стационарный процесс в данной системе описывается следующей системой алгебраических уравнений:  Решением системы уравнений является:   Тогда:  3. Одноканальная СМО с ограниченной очередью. Длина очереди:(N - 1) Характеристики системы: 1. Вероятность отказа в обслуживании системы:  2. Относительная пропускная способность системы:  3. Абсолютная пропускная способность системы:  4. Среднее число находящихся в системе заявок:  5. Среднее время пребывания заявки в системе:  6. Средняя продолжительность пребывания клиента (заявки) в очереди:  7. Среднее число заявок (клиентов) в очереди (длина очереди):  Пример. Специализированный пост диагностики представляет собой одноканальную СМО. Число стоянок для автомобилей, ожидающих проведения диагностики, ограниченно и равно 3 [(N - 1) = 3]. Если все стоянки заняты, т. е. в очереди уже находится три автомобиля, то очередной автомобиль, прибывший на диагностику, в очередь на обслуживание не становится. Поток автомобилей, прибывающих на диагностику, распределен по закону Пуассона и имеет интенсивность 0,85 (автомобиля в час). Время диагностики автомобиля распределено по показательному закону и в среднем равно 1,05 час. Требуется определить вероятностные характеристики поста диагностики, работающего в стационарном режиме.   4. Одноканальная СМО с ожиданием без ограничения на длину очереди Условия функционирования СМО остаются без изменений с учетом того, что N . Стационарный режим функционирования такой СМО существует: при t  для любого n = 0, 1, 2, ... и когда λ< μ. Система уравнений, описывающих работу СМО: Решение системы уравнений имеет вид: где: ХарактеристикиСМО: 1. Среднее число находящихся в системе клиентов (заявок): 2. Средняя продолжительность пребывания клиента в системе: 3. Среднее число клиентов в очереди на обслуживании: 4. Средняя продолжительность пребывания клиента в очереди: Пример. Специализированный пост диагностики представляет собой одноканальную СМО. Число стоянок для автомобилей, ожидающих проведения диагностики, не ограниченно. Поток автомобилей, прибывающих на диагностику, распределен по закону Пуассона и имеет интенсивность λ = 0,85 (автомобиля в час). Время диагностики автомобиля распределено по показательному закону и в среднем равно 1,05 час. Требуется определить вероятностные характеристики поста диагностики, работающего в стационарном режиме. В результате решения задачи необходимо определить финальные значения следующих вероятностных характеристик: ü вероятности состояний системы (поста диагностики); ü среднее число автомобилей, находящихся в системе (на обслуживании и в очереди); ü среднюю продолжительность пребывания автомобиля в системе (на обслуживании и в очереди); ü среднее число автомобилей в очереди на обслуживании; ü среднюю продолжительность пребывания автомобиля в очереди. Решение. 1. Параметр потока обслуживания и приведенная интенсивность потока автомобилей: μ = 0,952; ψ = 0,893. 2. Предельные вероятности состояния системы:  и т.д. P0(t) определяет долю времени, в течение которого пост диагностики вынужденно бездействует (простаивает). В примере эта доля составляет 10,7%, так как P0(t) = 0,107. 3. Среднее число автомобилей, находящихся в системе (на обслуживании и в очереди): 4. Средняя продолжительность пребывания клиента в системе 5. Среднее число автомобилей в очереди на обслуживание: 6. Средняя продолжительность пребывания автомобиля в очереди: 7. Относительная пропускная способность системы: q = 1, т. е. каждая заявка, пришедшая в систему, будет обслужена. 8. Абсолютная пропускная способность: Презентационное оформление материала представлено в файле «ТМО» Вопросы и задачи (по Афанасьеву М.Ю. [2 ]) Вопрос 1. Одна работница обслуживает тридцать ткацких станков, обеспечивая их запуск после разрыва нити. Модель такой системы массового обслуживания можно охарактеризовать как: 1) многоканальную однофазовую с ограниченной популяцией; 2) одноканальную однофазовую с неограниченной популяцией; 3) одноканальную многофазовую с ограниченной популяцией; 4) одноканальную однофазовую с ограниченной популяцией; 5) многоканальную однофазовую с неограниченной популяцией. Вопрос 2. В теории массового обслуживания для описания простейшего потока заявок, поступающих на вход системы, используется распределение вероятностей: 1) нормальное; 2) экспоненциальное; 3) пуассоновское; 4) биномиальное; 5) ничто из вышеуказанного не является верным. Вопрос 3. В теории массового обслуживания предполагается, что количество заявок в популяции является: 1) фиксированным или переменным; 2) ограниченным или неограниченным; 3) известным или неизвестным; 4) случайным или детерминированным; 5) ничто из вышеуказанного не является верным. Вопрос 4. Двумя основными параметрами, которые определяют конфигурацию системы массового обслуживания, являются: 1) темп поступления и темп обслуживания; 2) длина очереди и правило обслуживания; 3) распределение времени между заявками и распределение времени обслуживания; 4) число каналов и число фаз обслуживания; 5) ничто из вышеуказанного не является верным. Вопрос 5. В теории массового обслуживания для описания времени, затрачиваемого на обслуживание заявок, обычно используется распределение вероятностей: 1) нормальное; 2)экспоненциальное; 3) пуассоновское; 4) биномиальное; 5) ничто из вышеуказанного не является верным. Вопрос 6. Ремонт вышедших из строя компьютеров на экономическом факультете осуществляют три специалиста, работающие одновременно и независимо друг от друга. Модель такой системы массового обслуживания можно охарактеризовать как: 1) многоканальную с ограниченной популяцией; 2) одноканальную с неограниченной популяцией; 3) одноканальную с ограниченной популяцией; 4) одноканальную с ограниченной очередью; 5) многоканальную с неограниченной популяцией. Ответы на вопросы: 1—4, 2 — 3, 3—2, 4—4, 5—2, 6—1. СЕТЕВОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ Системы сетевого планирования и управления (СПУ) представляют особую разновидность систем организованного управления, предназначенных для регулирования производственной деятельности коллективов. Как и в других системах этого класса, «объектом управления» в системах СПУ является коллектив исполнителей, располагающих определенными ресурсами: людскими, материальными, финансовыми. Однако, данным системам присущ ряд особенностей, так как их методологическую основу составляют методы исследования операций, теория ориентированных графов и некоторые разделы теории вероятностей и математической статистики. Необходимым свойством системы планирования и управления является также способность оценивать текущее состояние, предсказывать дальнейший ход работ и таким образом воздействовать на ход подготовки и производства, чтобы весь комплекс работ был выполнен в заданные сроки и с наименьшими затратами. В настоящее время модели и методы СПУ широко используются при планировании и осуществлении строительно-монтажных работ, планировании торговой деятельности, составлении бухгалтерских отчетов, разработке торгово-финансового плана и т.д. Диапазон применения СПУ весьма широк: от задач, касающихся деятельности отдельных лиц, до проектов, в которых участвуют сотни организаций и десятки тысяч людей (например, разработка и создание крупного территориально-промышленного комплекса). Для того чтобы составить план работ по осуществлению больших и сложных проектов, состоящих из тысяч отдельных исследований и операций, необходимо описать его с помощью некоторой математической модели. Таким средством описания проектов (комплексов) является сетевая модель. |