Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Разработка модели

Читайте также:
  1. Cn3D выравнивание модели
  2. I. 1.1. Пример разработки модели задачи технического контроля.
  3. I. 4.4. Анализ чувствительности математической модели и
  4. Q: Какое определение спиральной модели жизненного цикла ИС является верным
  5. SWOT – анализ и разработка стратегии деятельности предприятия
  6. А.3.1.5 Среда моделирования GERA
  7. Алгоритм модели

 

Система массового обслуживания (СМО) имеет следующую структуру (рис 9.1.):

– входящий поток требований (регулярный или случайный);

– обслуживание - это обработка и поочерёдное удовлетворение требований на обслуживание;

– очередь - формально характеризуется длиной очереди, то есть числом требований, заявок, клиентов, которые ожидают обслуживания;

– накопитель – пространство, где размещаются требования;

– выходящий поток – это последовательность обслуженных требований, выходящих из обслуживающей системы.

В данном примере для проведения моделирования используются три случайные величины:

Х – интервал времени входящего потока требований;

Y – интервал времени выходящего потока требований;

Z – интервал времени обслуживания.

Отметим, что X, Y, Z – это непрерывные случайные величины.

Тот же самый процесс может быть обобщен путем использования дискретной случайной величины.

В таком варианте тот же самый процесс может быть формализован показателем интенсивности потока λ.

Каждый из рассматриваемых потоков характеризуется, в среднем, макропоказателем, который называется интенсивностью потока - это среднее количество требований в потоке, проходящее в единицу времени:

 

где: λх, λy, λz - интенсивность потока соответственно: входящего, потока обслуживания и выходящего потока;

T - продолжительность макропромежутка времени, в котором

оценивается интенсивность потока;

Nx, Ny, Nz – число наблюдённых требований в соответствующем

потоке требований.

 

Каждая реальная система обслуживания имеет свои правила обслуживания, которые фигурируют в теории как дисциплина обслуживания.

В этой связи, входящий поток и возникающая очередь весьма подробно классифицируются и могут видоизменяться в связи с реальной обстановкой, которая складывается системах.

Входящий поток может быть с конечным и бесконечным числом требований, перед подачей требований в обслуживающую систему ими можно управлять (так, например, организуется замедление движения судов перед входом в Суэцкий канал); требования могут поступать в одиночку или собираться в группы для удобства обслуживания.

Имеет значение психологическое поведение клиентов. Клиенты могут вступать в соглашения друг с другом, уходить из очереди и возвращаться, менять по своему усмотрению обслуживающую систему и тому подобное.

Полнота информации о входящем потоке, о характере и интересах клиентов имеет также большое значение для реальной организации обслуживания.

При организации очередей потоки можно направлять по определённым каналам; возможна организация очереди в порядке поступления требований; возможен случайный выбора вида обслуживания; может иметь место обслуживание с приоритетами для отдельных клиентов, возможна организация специализированных очередей,

Соответственно и каналы обслуживания могут быть разнообразным образом структурированы. В частности, часто используются различные комбинации каналов обслуживания.

Выходящий поток также требует соответствующей организации. Особенно это относится к системам, имеющим сложную структуру, включая такие системы, где осуществляется последовательный переход от одного аппарата обслуживания, к последующему.

Математическая вероятностная модель массового обслуживания, по своей сути, является взаимодействием случайных величин, которое осуществляется через взаимодействие их реализаций

В системах массового обслуживания имитационные модели используются на основе опыта эксплуатации существующих систем. Опыт выражается в том, что, как правило, имеются статистические данные предыдущих исследований и наблюдений. Статистические оценки используются в системах контроля, а в нормах проектирования используется теоретико-вероятностный системный подход, к созданию техники и технологий транспортных отраслей.

 


Дата добавления: 2015-10-29; просмотров: 131 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Разработка операционных моделей | Формулировка задачи | Описание алгоритма однократного замещения | Алгоритм решения | Основы теории графов | Алгоритм графоаналитического метода построения сетевых моделей | Методика оптимизации сетевых моделей | Непрерывная случайная величина | Постановка задач | Входящий поток |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Постановка задачи| Графоаналитическая модель имитации обслуживания.

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.005 сек.)