1.1. Структура и параметры эффективности и качества функционирования СМО

Многие экономические задачи связаны с системами массового обслуживания, т.е. такими системами, в которых, с одной стороны, возникают массовые запросы (требования) на выполнение каких-либо услуг, с другой – происходит удовлетворение этих запросов. СМО включает в себя следующие элементы: источник требований, входящий поток требований, очередь, обслуживающие устройства (каналы обслуживания), выходящий поток требований. Исследованием таких систем занимается теория массового обслуживания.

Средства, обслуживающие требования, называются обслуживающими устройствами или каналами обслуживания. Например, к ним относятся заправочные устройства на АЗС, каналы телефонной связи, посадочные полосы, мастера-ремонтники, билетные кассиры, погрузочно-разгрузочные точки на базах и складах.

Методами теории массового обслуживания могут быть решены многие задачи исследования процессов, происходящих в экономике. Так, в организации торговли эти методы позволяют определить оптимальное количество торговых точек данного профиля, численность продавцов, частоту завоза товаров и другие параметры. Другим характерным примером систем массового обслуживания могут служить заправочные станции, и задачи теории массового обслуживания в данном случае сводятся к тому, чтобы установить оптимальное соотношение между числом поступающих на заправочную станцию требований на обслуживание и числом обслуживающих устройств, при котором суммарные расходы на обслуживания и убытки от простоя были бы минимальными. Теория массового обслуживания может найти применение и при расчете площади складских помещений, при этом складская площадь рассматривается как обслуживающее устройство, а прибытие транспортных средств под выгрузку – как требование. Модели теории массового обслуживания применяются также при решении ряда задач организации и нормирования труда, других социально-экономических проблем.

Каждая СМО включает в свою структуру некоторое число обслуживающих устройств, называемых каналами обслуживания (к их числу можно отнести лиц, выполняющих те или иные операции, - кассиров, операторов, менеджеров, и т.п.), обслуживающих некоторый поток заявок (требований), поступающих на ее вход в случайные моменты времени. Обслуживание заявок происходит за неизвестное, обычно случайное время и зависит от множества самых разнообразных факторов. После обслуживания заявки канал освобождается и готов к приему следующей заявки. Случайный характер потока заявок и времени их обслуживания приводит к неравномерности загрузки СМО - перегрузке с образованием очередей заявок или недогрузке - с простаиванием ее каналов. Случайность характера потока заявок и длительности их обслуживания порождает в СМО случайный процесс, для изучения которого необходимы построение и анализ его математической модели. Изучение функционирования СМО упрощается, если случайный процесс является марковским (процессом без последействия, или без памяти), когда работа СМО легко описывается с помощью конечных систем обыкновенных линейных дифференциальных уравнений первого порядка, а в предельном режиме (при достаточно длительном функционировании СМО) посредством конечных систем линейных алгебраических уравнений. В итоге показатели эффективности функционирования СМО выражаются через параметры СМО, потока заявок и дисциплины.

Из теории известно, чтобы случайный процесс являлся Марковским, необходимо и достаточно, чтобы все потоки событий (потоки заявок, потоки обслуживаний заявок и др.), под воздействием которых происходят переходы системы из состояния в состояние, являлись пуассоновским, т.е. обладали свойствами последствия (для любых двух непересекающихся промежутков времени число событий, наступающих за один из них, не зависит от числа событий, наступающих за другой) и ординарности (вероятность наступления за элементарным, или малый, промежуток времени более одного события пренебрежимо мала по сравнению с вероятностью наступления за этот промежуток времени одного события). Для простейшего пуассоновского потока случайная величина Т (промежуток времени между двумя соседними событиями) распределена по показательному закону, представляя собой плотность ее распределения или дифференциальную функцию распределения.

Если же в СМО характер потоков отличен от пуассоновского, то ее характеристики эффективности можно определить приближенно с помощью Марковской теории массового обслуживания, причем тем точнее, чем сложнее СМО, чем больше в ней каналов обслуживания. В большинстве случаев для обоснованных рекомендаций по практическому управлению СМО совсем не требует знаний точных ее характеристик, вполне достаточно иметь их приближенные значения.

Каждая СМО в зависимости от своих параметров обладает определенной эффективностью функционирования.

Эффективность функционирования СМО характеризуют три основные группы показателей:

1. Эффективность использования СМО – абсолютная или относительная пропускные способности, средняя продолжительность периода занятости СМО, коэффициент использования СМО, коэффициент не использования СМО;

2. Качество обслуживания заявок- среднее время (среднее число заявок, закон распределения) ожидания заявки в очереди или пребывания заявки в СМО; вероятность того, что поступившая заявка немедленно примется к исполнению;

3. Эффективность функционирования пары CМО потребитель, причем под потребителем понимается как совокупность заявок или их некоторый источник (например, средний доход, приносимый СМО за единицу времени эксплуатации, и др).

1.2 Классификация СМО и их основные элементы

СМО классифицируются на разные группы в зависимости от состава и от времени пребывания в очереди до начала обслуживания, и от дисциплины обслуживания требований.

По составу СМО бывают одноканальные (с одним обслуживающим устройством) и многоканальные (с большим числом обслуживающих устройств). Многоканальные системы могут состоять из обслуживающих устройств как одинаковой, так и разной производительности.

По времени пребывания требований в очереди до начала обслуживания системы делятся на три группы:

1) с неограниченным временем ожидания (с ожиданием),

2) с отказами;

3) смешанного типа.

В СМО с неограниченным временем ожидания очередное требование, застав все устройства занятыми, становится в очередь и ожидает обслуживания до тех пор, пока одно из устройств не освободится.

В системах с отказами поступившее требование, застав все устройства занятыми, покидает систему. Классическим примером системы с отказами может служить работа автоматической телефонной станции.

В системах смешанного типа поступившее требование, застав все (устройства занятыми, становятся в очередь и ожидают обслуживания в течение ограниченного времени. Не дождавшись обслуживания в установленное время, требование покидает систему.

Кратко рассмотрим особенности функционирования некоторых из этих ситем.

1. СМО с ожиданием характеризуется тем, что в системе из n (n>=1) любая заявка, поступившая в СМО в момент, когда все каналы заняты, становится в очередь и ожидает своего обслуживания, причем любая пришедшая заявка обслужена. Такая система может находится в одном из бесконечного множества состояний: s n +к (r=1.2…) –все каналы заняты и в очереди находится r заявок.

2. СМО с ожиданием и ограничением на длину очереди отличается от вышеприведенной тем, что эта система может находиться в одном из n+m+1 состояний. В состояниях s 0 ,s 1 ,…, s n очереди не существует, так как заявок в системе или нет или нет вообще и каналы свободны (s 0), или в системе есть несколько I (I=1,n) заявок, которого обслуживает соответствующее (n+1, n+2,…n+r,…,n+m) число заявок и (1,2,…r,…,m) заявок, стоящих в очереди. Заявка, пришедшая на вход СМО в момент времени, когда в очереди стоят уже m заявок, получает отказ и покидает систему необслуженной.

Т.о, многоканальная СМО работает по сути как одноканальная, когда все n каналов работают как один с дисциплиной взаимопомощи, называемой все как один, но с более высокой интенсивностью обслуживания. Граф состояний подобной подобной системы содержит всего два состояния: s 0 (s 1)- все n каналов свободны (заняты).

Анализ различных видов СМО с взаимопомощью типа все как один показывает, что такая взаимопомощь сокращает среднее время пребывания заявки в системе, но ухудшает ряд других таких характеристик, как вероятность отказа, пропускная способность, средние число заявок в очереди и время ожидания их выполнения. Поэтому для улучшения этих показателей используется изменение дисциплины обслуживания заявок с равномерной взаимопомощью между каналами следующим образом:

· Если заявка поступает в СМО в момент времени, когда все каналы свободны, то все n каналов приступает к ее обслуживанию;

· Если в это время приходит следующая заявка, то часть каналов переключается на ее обслуживание

· Если во время обслуживания этих двух заявок поступает третья заявка, то часть каналов переключается на обслуживание этой третьей заявки, до тех пор, пока каждая заявка, находящаяся в СМО, не окажется под обслуживанием только одного канала. При этом заявка, поступившая в момент занятости всех каналов, в СМО с отказами и равномерной взаимопомощью между каналами, может получить отказ и вынуждена будет покинуть систему необслуженной.

Методы и модели, применяющиеся в теории массового обслуживания, можно условно разделить на аналитические и имитационные.

Аналитические методы теории массового обслуживания позволяют получить характеристики системы как некоторые функции параметров ее функционирования. Благодаря этому появляется возможность проводить качественный анализ влияния отдельных факторов на эффективность работы СМО. Имитационные методы основаны на моделировании процессов массового обслуживания на ЭВМ и применяются, если невозможно применение аналитических моделей.

В настоящее время теоретически наиболее разработаны и удобны в практических приложениях методы решения таких задач массового обслуживания, в которых входящий поток требований является простейшим (пуассоновским).

Для простейшего потока частота поступления требований в систему подчиняется закону Пуассона, т.е. вероятность поступления за время t ровно k требований задается формулой:

Важная характеристика СМО - время обслуживания требований в системе. Время обслуживания одного требования является, как правило, случайной величиной и, следовательно, может быть описано законом распределения. Наибольшее распространение в теории и особенно в практических приложениях получил экспоненциальный закон распределения времени обслуживания. Функция распределения для этого закона имеет вид:

Т.е. вероятность того, что время обслуживания не превосходит некоторой величины t, определяется этой формулой, где µ- параметр экспоненциального обслуживания требований в системе, т.е. величина, обратная времени обслуживания t об:

Рассмотрим аналитические модели наиболее распространенных СМО с ожиданием, т.е. таких СМО, в которых требования, поступившие в момент, когда все обслуживающие каналы заняты, ставятся в очередь и обслуживаются по мере освобождения каналов.

Общая постановка задачи состоит в следующем. Система имеет n обслуживающих каналов, каждый из которых может одновременно обслуживать только одно требование.

В систему поступает простейший (пауссоновский) поток требований c параметром . Если в момент поступления очередного требования в системе на обслуживании уже находится не меньше n требований (т.е. все каналы заняты), то это требование становится в очередь и ждет начала обслуживания.

В системах с определенной дисциплиной обслуживания поступившее требование, застав все устройства занятыми, в зависимости от своего приоритета, либо обслуживается вне очереди, либо становится в очередь.

Основными элементами СМО являются: входящий поток требований, очередь требований, обслуживающие устройства, (каналы) и выходящий поток требований.

Изучение СМО начинается с анализа входящего потока требований. Входящий поток требований представляет собой совокупность требований, которые поступают в систему и нуждаются в обслуживании. Входящий поток требований изучается с целью установления закономерностей этого потока и дальнейшего улучшения качества обслуживания.

В большинстве случаев входящий поток неуправляем и зависит от ряда случайных факторов. Число требований, поступающих в единицу времени, случайная величина. Случайной величиной является также интервал времени между соседними поступающими требованиями. Однако среднее количество требований, поступивших в единицу времени, и средний интервал времени между соседними поступающими требованиями предполагаются заданными.

Среднее число требований, поступающих в систему обслуживания за единицу времени, называется интенсивностью поступления требований и определяется следующим соотношением:

где Т - среднее значение интервала между поступлением очередных требований.

Для многих реальных процессов поток требований достаточно хорошо описывается законом распределения Пуассона. Такой поток называется простейшим.

Простейший поток обладает такими важными свойствами:

1) Свойством стационарности, которое выражает неизменность вероятностного режима потока по времени. Это значит, что число требований, поступающих в систему в равные промежутки времени, в среднем должно быть постоянным. Например, число вагонов, поступающих под погрузку в среднем в сутки должно быть одинаковым для различных периодов времени, к примеру, в начале и в конце декады.

2) Отсутствия последействия, которое обуславливает взаимную независимость поступления того или иного числа требований на обслуживание в непересекающиеся промежутки времени. Это значит, что число требований, поступающих в данный отрезок времени, не зависит от числа требований, обслуженных в предыдущем промежутке времени. Например, число автомобилей, прибывших за материалами в десятый день месяца, не зависит от числа автомобилей, обслуженных в четвертый или любой другой предыдущий день данного месяца.

3) Свойством ординарности, которое выражает практическую невозможность одновременного поступления двух или более требований (вероятность такого события неизмеримо мала по отношению к рассматриваемому промежутку времени, когда последний устремляют к нулю).

При простейшем потоке требований распределение требований, поступающих в систему подчиняются закону распределения Пуассона:

вероятность того, что в обслуживающую систему за время t поступит именно k требований:

где. - среднее число требований, поступивших на обслуживание в единицу времени.

На практике условия простейшего потока не всегда строго выполняются. Часто имеет место нестационарность процесса (в различные часы дня и различные дни месяца поток требований может меняться, он может быть интенсивнее утром или в последние дни месяца). Существует также наличие последействия, когда количество требований на отпуск товаров в конце месяца зависит от их удовлетворения в начале месяца. Наблюдается и явление неоднородности, когда несколько клиентов одновременно пребывают на склад за материалами. Однако в целом пуассоновский закон распределения с достаточно высоким приближением отражает многие процессы массового обслуживания.

Кроме того, наличие пуассоновского потока требований можно определить статистической обработкой данных о поступлении требований на обслуживание. Одним из признаков закона распределения Пуассона является равенство математического ожидания случайной величины и дисперсии этой же величины, т.е.

Одной из важнейших характеристик обслуживающих устройств, которая определяет пропускную способность всей системы, является время обслуживания.

Время обслуживания одного требования ()- случайная величина, которая может изменятся в большом диапазоне. Она зависит от стабильности работы самих обслуживающих устройств, так и от различных параметров, поступающих в систему, требований (к примеру, различной грузоподъемности транспортных средств, поступающих под погрузку или выгрузку.

Случайная величина полностью характеризуется законом распределения, который определяется на основе статистических испытаний.

На практике чаще всего принимают гипотезу о показательном законе распределения времени обслуживания.

Показательный закон распределения времени обслуживания имеет место тогда, когда плотность распределения резко убывает с возрастанием времени t. Например, когда основная масса требований обслуживается быстро, а продолжительное обслуживание встречается редко. Наличие показательного закона распределения времени обслуживания устанавливается на основе статистических наблюдений.

При показательном законе распределения времени обслуживания вероятность события, что время обслуживания продлиться не более чем t, равна:

где v - интенсивность обслуживания одного требования одним обслуживающим устройством, которая определяется из соотношения:

где - среднее время обслуживания одного требования одним обслуживающим устройством.

Следует заметить, что если закон распределения времени обслуживания показательный, то при наличии нескольких обслуживающих устройств одинаковой мощности закон распределения времени обслуживания несколькими устройствами будет также показательным:

где n - количество обслуживающих устройств.

Важным параметром СМО является коэффициент загрузки , который определяется как отношение интенсивности поступления требований к интенсивности обслуживания v.

где a - коэффициент загрузки; - интенсивность поступления требований в систему; v - интенсивность обслуживания одного требования одним обслуживающим устройством.

Из (1) и (2) получаем, что

Учитывая, что - интенсивность поступления требований в систему в единицу времени, произведение показывает количество требований, поступающих в систему обслуживания за среднее время обслуживания одного требования одним устройством.

Для СМО с ожиданием количество обслуживаемых устройств п должно быть строго больше коэффициента загрузки (требование установившегося или стационарного режима работы СМО) :

В противном случае число поступающих требований будет больше суммарной производительности всех обслуживающих устройств, и очередь будет неограниченно расти.

Для СМО с отказами и смешанного типа это условие может быть ослаблено, для эффективной работы этих типов СМО достаточно потребовать, чтобы минимальное количество обслуживаемых устройств n было не меньше коэффициента загрузки :

1.3 Процесс имитационного моделирования

Как уже было отмечено ранее, процесс последовательной разработки имитационной модели начинается с создания простой модели, которая затем постепенно усложняется в соответствии с требованиями, предъявляемыми решаемой проблемой. В процессе имитационного моделирования можно выделить следующие основные этапы:

1. Формирование проблемы: описание исследуемой проблемы и определение целей исследования.

2. Разработка модели: логико-математическое описание моделируемой системы в соответствии с формулировкой проблемы.

3. Подготовка данных: идентификация, спецификация и сбор данных.

4. Трансляция модели: перевод модели на язык, приемлемый для используемой ЭВМ.

5. Верификация: установление правильности машинных программ.

6. Валидация: оценка требуемой точности и соответствие имитационной модели реальной системе.

7. Стратегическое и тактическое планирование: определение условий проведения машинного эксперимента с имитационной моделью.

8. Экспериментирование: прогон имитационной модели на ЭВМ для получения требуемой информации.

9. Анализ результатов: изучение результатов имитационного эксперимента для подготовки выводов и рекомендаций по решению проблемы.

10. Реализация и документирование: реализация рекомендаций, полученных на основе имитации, составление документации по модели и ее использованию.

Рассмотрим основные этапы имитационного моделирования. Первой задачей имитационного исследования является точное определение проблемы и детальная формулировка целей исследования. Как правило, определение проблемы является непрерывным процессом, который обычно осуществляется в течении всего исследования. Оно пересматривается по мере более глубокого понимания исследуемой проблемы и возникновения новых ее аспектов.

Как только сформулировано начальное определение проблемы, начинается этап построения модели исследуемой системы. Модель включает статистическое и динамическое описание системы. В статистическом описании определяются элементы системы и их характеристики, а в динамическом- взаимодействие элементов системы, в результате которых происходит изменение ее состояния во времени.

Процесс формирования модели во многом является искусством. Разработчик модели должен понять структуру системы, выявить правила ее функционирования и суметь выделить в них самое существенное, исключив ненужные детали. Модель должна быть простой для понимания и в то же время достаточно сложной, чтобы реалистично отображать характерные черты реальной системы. Наиболее важными являются принимаемые разработчиком решения относительно того, верны ли принятые упрощения и допущения, какие элементы и взаимодействия между ними должны быть включены в модель. Уровень детализации модели зависит от целей ее создания. Необходимо рассматривать только те элементы, которые имеют существенное значение для решения исследуемой проблемы. Как на этапе формирования проблемы, так и на этапе моделирования необходимо тесное взаимодействие между разработчиком модели и ее пользователями. Кроме того, тесное взаимодействие на этапах формулирования проблемы и разработки модели создает у пользователя уверенность в правильности модели, поэтому помогает обеспечить успешную реализацию результатов имитационного исследования.

На этапе разработки модели определяются требования к входным данным. Некоторые из этих данных могут уже быть в распоряжении разработчика модели, в то время как для сбора других потребуется время и усилия. Обычно значение таких входных данных задаются на основе некоторых гипотез или предварительного анализа. В некоторых случаях точные значения одного (и более) входных параметров оказывают небольшое влияние на результаты прогонов модели. Чувствительность получаемых результатов к изменению входных данных может быть оценена путем проведения серии имитационных прогонов для различных значений входных параметров. Имитационная модель, следовательно, может использоваться для уменьшения затрат времени и средств на уточнение входных данных. После того как разработана модель и собраны начальные входные данные, следующей задачей является перевод модели в форму, доступную для компьютера.

На этапах верификации и валидации осуществляется оценка функционирования имитационной модели. На этапе верификации определяется, соответствует ли запрограммированная для ЭВМ модель замыслу разработчика. Это обычно осуществляется путем ручной проверки вычисления, а также может быть использован и ряд статистических методов.

Установление адекватности имитационной модели исследуемой системы осуществляется на этапе валидации. Валидация модели обычно выполняется на различных уровнях. Специальные методы валидации включают установление адекватности путем использования постоянных значений всех параметров имитационной модели или путем оценивания чувствительности выходов к изменению значений входных данных. В процессе валидации сравнение должно осуществляться на основе анализа как реальных, так и экспериментальных данных о функционировании системы.

Условия проведения машинных прогонов модели определяется на этапах стратегического и тактического планирования. Задача стратегического планирования заключается в разработке эффективного плана эксперимента, в результате которого выясняется взаимосвязь между управляемыми переменными, либо находится комбинация значений управляемых переменных, минимизация или максимизация имитационной модели. В тактическом планировании в отличии от стратегического решается вопрос о том, как в рамках плана эксперимента провести каждый имитационный прогон, чтобы получить наибольшее количество информации из выходных данных. Важное место в тактическом планировании занимают определение условий имитационных прогонов и методы снижения дисперсии среднего значения отклика модели.

Следующие этапы в процессе имитационного исследования- проведение машинного эксперимента и анализ результатов- включают прогон имитационной модели на ЭВМ и интерпретацию полученных выходных данных. Последним этапом имитационного исследования является реализация полученных решений и документирование имитационной модели и ее использование. Ни одни из имитационных проектов не должен считаться законченным до тех пор, пока их результаты не были использованы в процессе принятия решений. Успех реализации во многом зависит от того, насколько правильно разработчик модели выполнил все предыдущие этапы процессов имитационного исследования. Если разработчик и пользователь работали в тесном контакте и достигли взаимопонимания при разработке модели и ее исследовании, то результат проекта скорее всего будет успешно внедряться. Если же между ними не было тесной взаимосвязи, то, несмотря на элегантность и адекватность имитационного моделирования, сложно будет разработать эффективные рекомендации.

Вышеперечисленные этапы редко выполняются в строго заданной последовательности, начиная с определения проблемы и кончая документированием. В ходе имитационного моделирования могут быть сбои в прогонах модели, ошибочные допущения, от которых в дальнейшем приходится отказываться, переориентировки целей исследования, повторные оценки и перестройки модели. Такой процесс позволяет разработать имитационную модель, которая дает верную оценку альтернатив и облегчает процесс принятия решений.

Глава 2. Распределения и генераторы псевдослучайных чисел

Ниже будут использованы следующие обозначения:

X - случайная величина; f(х) - функция плотности вероятности X; F(х) - функция вероятности X;

а - минимальное значение;

b - максимальное значение;

μ -математическое ожидание М[Х]; σ2 -дисперсия М[(Х-μ)2];

σ -среднеквадратичное отклонение; α-параметр функции плотности вероятности;

Очередь длины k, остается в ней с вероятностью Pk и не присоединяется к очереди с вероятностью gk=1 - Pk,". именно так обычно ведут себя люди в очередях. В системах массового обслуживания, являющихся математическими моделями производственных процессов, возможная длина очереди ограничена постоянной величиной (емкость бункера, например). Очевидно, это частный случай общей постановки. Некоторые...

Рассмотренный в предыдущей лекции марковский случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем имеет место в системах массового обслуживания (СМО).

Системы массового обслуживания – это такие системы, в которые в случайные моменты времени поступают заявки на обслуживание, при этом поступившие заявки обслуживаются с помощью имеющихся в распоряжении системы каналов обслуживания.

Примерами систем массового обслуживания могут служить:

• расчетно-кассовые узлы в банках, на предприятиях;
• персональные компьютеры, обслуживающие поступающие заявки или требования на решение тех или иных задач;
• станции технического обслуживания автомобилей; АЗС;
• аудиторские фирмы;
• отделы налоговых инспекций, занимающиеся приёмкой и проверкой текущей отчетности предприятий;
• телефонные станции и т. д.

	Узлы	Требования
Больница	Санитары	Пациенты
Производство
Аэропорт	Выходы на взлетно-посадочные полосы Пункты регистрации	Пассажиры

Рассмотрим схему работы СМО (рис. 1). Система состоит из генератора заявок, диспетчера и узла обслуживания, узла учета отказов (терминатора, уничтожителя заявок). Узел обслуживания в общем случае может иметь несколько каналов обслуживания.

Рис. 1

1. Генератор заявок – объект, порождающий заявки: улица, цех с установленными агрегатами. На вход поступает поток заявок (поток покупателей в магазин, поток сломавшихся агрегатов (машин, станков) на ремонт, поток посетителей в гардероб, поток машин на АЗС и т. д.).
2. Диспетчер – человек или устройство, которое знает, что делать с заявкой. Узел, регулирующий и направляющий заявки к каналам обслуживания. Диспетчер:

• принимает заявки;
• формирует очередь, если все каналы заняты;
• направляет их к каналам обслуживания, если есть свободные;
• дает заявкам отказ (по различным причинам);
• принимает информацию от узла обслуживания о свободных каналах;
• следит за временем работы системы.

1. Очередь – накопитель заявок. Очередь может отсутствовать.
2. Узел обслуживания состоит из конечного числа каналов обслуживания. Каждый канал имеет 3 состояния: свободен, занят, не работает. Если все каналы заняты, то можно придумать стратегию, кому передавать заявку.
3. Отказ от обслуживания наступает, если все каналы заняты (некоторые в том числе могут не работать).

Кроме этих основных элементов в СМО в некоторых источниках выделяются также следующие составляющие:

терминатор – уничтожитель трансактов;

склад – накопитель ресурсов и готовой продукции;

счет бухгалтерского учета – для выполнения операций типа «проводка»;

менеджер – распорядитель ресурсов;

Классификация СМО

Первое деление (по наличию очередей):

• СМО с отказами;
• СМО с очередью.

В СМО с отказами заявка, поступившая в момент, когда все каналы заняты, получает отказ, покидает СМО и в дальнейшем не обслуживается.

В СМО с очередью заявка, пришедшая в момент, когда все каналы заняты, не уходит, а становится в очередь и ожидает возможности быть обслуженной.

СМО с очередями подразделяются на разные виды в зависимости от того, как организована очередь, – ограничена или не ограничена . Ограничения могут касаться как длины очереди, так и времени ожидания, «дисциплины обслуживания».

Итак, например, рассматриваются следующие СМО:

• СМО с нетерпеливыми заявками (длина очереди и время обслуживания ограничено);
• СМО с обслуживанием с приоритетом, т. е. некоторые заявки обслуживаются вне очереди и т. д.

Типы ограничения очереди могут быть комбинированными.

Другая классификация делит СМО по источнику заявок. Порождать заявки (требования) может сама система или некая внешняя среда, существующая независимо от системы.

Естественно, поток заявок, порожденный самой системой, будет зависеть от системы и ее состояния.

Кроме этого СМО делятся на открытые СМО и замкнутые СМО.

В открытой СМО характеристики потока заявок не зависят от того, в каком состоянии сама СМО (сколько каналов занято). В замкнутой СМО – зависят. Например, если один рабочий обслуживает группу станков, время от времени требующих наладки, то интенсивность потока «требований» со стороны станков зависит от того, сколько их уже исправно и ждет наладки.

Пример замкнутой системы: выдача кассиром зарплаты на предприятии.

По количеству каналов СМО делятся на:

• одноканальные;
• многоканальные.

Характеристики системы массового обслуживания

Основными характеристиками системы массового обслуживания любого вида являются:

• входной поток поступающих требований или заявок на обслуживание;
• дисциплина очереди;
• механизм обслуживания.

Входной поток требований

Для описания входного потока требуется задать вероятностный закон, определяющий последовательность моментов поступления требований на обслуживание, и указать количество таких требований в каждом очередном поступлении. При этом, как правило, оперируют понятием «вероятностное распределение моментов поступления требований». Здесь могут поступать как единичные, так и групповые требования (количество таких требований в каждом очередном поступлении ). В последнем случае обычно речь идет о системе обслуживания с параллельно-групповым обслуживанием.

А i – время поступления между требованиями – независимые одинаково распределенные случайные величины;

E(A) – среднее (МО) время поступления;

λ=1/E(A) – интенсивность поступления требований;

Характеристики входного потока:

1. Вероятностный закон, определяющий последовательность моментов поступления требований на обслуживание.
2. Количество требований в каждом очередном поступлении для групповых потоков.

Дисциплина очереди

Очередь – совокупность требований, ожидающих обслуживания.

Очередь имеет имя.

Дисциплина очереди определяет принцип, в соответствии с которым поступающие на вход обслуживающей системы требования подключаются из очереди к процедуре обслуживания. Чаще всего используются дисциплины очереди, определяемые следующими правилами:

• первым пришел – первый обслуживаешься;

first in first out (FIFO)

самый распространенный тип очереди.

Какая структура данных подойдет для описания такой очереди? Массив плох (ограничен). Можно использовать структуру типа СПИСОК.

Список имеет начало и конец. Список состоит из записей. Запись – это ячейка списка. Заявка поступает в конец списка, а выбирается на обслуживание из начала списка. Запись состоит из характеристики заявки и ссылки (указатель, за кем стоит). Кроме этого, если очередь с ограничением на время ожидания, то еще должно быть указано предельное время ожидания.

Вы как программисты должны уметь делать списки двусторонние, односторонние.

Действия со списком:

• вставить в хвост;
• взять из начала;
• удалить из списка по истечении времени ожидания.
• пришел последним - обслуживаешься первым LIFO (обойма для патронов, тупик на железнодорожной станции, зашел в набитый вагон).

Структура, известная как СТЕК. Может быть описан структурой массив или список;

• случайный отбор заявок;
• отбор заявок по критерию приоритетности.

Каждая заявка характеризуется помимо прочего уровнем приоритета и при поступлении помещается не в хвост очереди, а в конец своей приоритетной группы. Диспетчер осуществляет сортировку по приоритету.

Характеристики очереди

• ограничение времени ожидания момента наступления обслуживания (имеет место очередь с ограниченным временем ожидания обслуживания, что ассоциируется с понятием «допустимая длина очереди»);
• длина очереди.

Механизм обслуживания

Механизм обслуживания определяется характеристиками самой процедуры обслуживания и структурой обслуживающей системы. К характеристикам процедуры обслуживания относятся:

• количество каналов обслуживания (N );
• продолжительность процедуры обслуживания (вероятностное распределение времени обслуживания требований);
• количество требований, удовлетворяемых в результате выполнения каждой такой процедуры (для групповых заявок);
• вероятность выхода из строя обслуживающего канала;
• структура обслуживающей системы.

Для аналитического описания характеристик процедуры обслуживания оперируют понятием «вероятностное распределение времени обслуживания требований».

S i – время обслуживания i -го требования;

E(S) – среднее время обслуживания;

μ=1/E(S) – скорость обслуживания требований.

Следует отметить, что время обслуживания заявки зависит от характера самой заявки или требований клиента и от состояния и возможностей обслуживающей системы. В ряде случаев приходится также учитывать вероятность выхода из строя обслуживающего канала по истечении некоторого ограниченного интервала времени. Эту характеристику можно моделировать как поток отказов, поступающий в СМО и имеющий приоритет перед всеми другими заявками.

Коэффициент использования СМО

N ·μ – скорость обслуживания в системе, когда заняты все устройства обслуживания.

ρ=λ/(N μ) – называется коэффициентом использования СМО , показывает, насколько задействованы ресурсы системы.

Структура обслуживающей системы

Структура обслуживающей системы определяется количеством и взаимным расположением каналов обслуживания (механизмов, приборов и т. п.). Прежде всего следует подчеркнуть, что система обслуживания может иметь не один канал обслуживания, а несколько; система такого рода способна обслуживать одновременно несколько требований. В этом случае все каналы обслуживания предлагают одни и те же услуги, и, следовательно, можно утверждать, что имеет место параллельное обслуживани .

Пример. Кассы в магазине.

Система обслуживания может состоять из нескольких разнотипных каналов обслуживания, через которые должно пройти каждое обслуживаемое требование, т. е. в обслуживающей системе процедуры обслуживания требований реализуются последовательно . Механизм обслуживания определяет характеристики выходящего (обслуженного) потока требований.

Пример. Медицинская комиссия.

Комбинированное обслуживание – обслуживание вкладов в сберкассе: сначала контролер, потом кассир. Как правило, 2 контролера на одного кассира.

Итак, функциональные возможности любой системы массового обслуживания определяются следующими основными факторами :

• вероятностным распределением моментов поступлений заявок на обслуживание (единичных или групповых);
• мощностью источника требований;
• вероятностным распределением времени продолжительности обслуживания;
• конфигурацией обслуживающей системы (параллельное, последовательное или параллельно-последовательное обслуживание);
• количеством и производительностью обслуживающих каналов;
• дисциплиной очереди.

Основные критерии эффективности функционирования СМО

В качестве основных критериев эффективности функционирования систем массового обслуживания в зависимости от характера решаемой задачи могут выступать:

• вероятность немедленного обслуживания поступившей заявки (Р обсл =К обс /К пост);
• вероятность отказа в обслуживании поступившей заявки (P отк =К отк /К пост);

Очевидно, что Р обсл + P отк =1.

Потоки, задержки, обслуживание. Формула Поллачека–Хинчина

Задержка – один из критериев обслуживания СМО, время проведенное заявкой в ожидании обслуживания.

D i – задержка в очереди требования i ;

W i =D i +S i – время нахождения в системе требования i .

(с вероятностью 1) – установившаяся средняя задержка требования в очереди;

(с вероятностью 1) – установившееся среднее время нахождения требования в СМО (waiting).

Q(t) – число требований в очереди в момент времени t;

L(t) – число требований в системе в момент времени t (Q(t) плюс число требований, которые находятся на обслуживании в момент времени t.

Тогда показатели (если существуют)

(с вероятностью 1) – установившееся среднее по времени число требований в очереди;

(с вероятностью 1) – установившееся среднее по времени число требований в системе.

Заметим, что ρ<1 – обязательное условие существования d, w, Q и L в системе массового обслуживания.

Если вспомнить, что ρ= λ/(N μ), то видно, что если интенсивность поступления заявок больше, чем N μ, то ρ>1 и естественно, что система не сможет справиться с таким потоком заявок, а следовательно, нельзя говорить о величинах d, w, Q и L.

К наиболее общим и нужным результатам для систем массового обслуживания относятся уравнения сохранения

Следует обратить внимание, что упомянутые выше критерии оценки работы системы могут быть аналитически вычислены для систем массового обслуживания M/M/N (N >1), т. е. систем с Марковскими потоками заявок и обслуживания. Для М/G/ l при любом распределении G и для некоторых других систем. Вообще распределение времени между поступлениями, распределение времени обслуживания или обеих этих величин должно быть экспоненциальным (или разновидностью экспоненциального распределения Эрланга k-го порядка), чтобы аналитическое решение стало возможным.

Кроме этого можно также говорить о таких характеристиках, как:

• абсолютная пропускная способность системы – А=Р обсл *λ;
• относительная пропускная способность системы –

Еще один интересный (и наглядный) пример аналитического решения – вычисление установившейся средней задержки в очереди для системы массового обслуживания M/G/ 1 по формуле:

.

В России эта формула известна как формула Поллачека– Хинчина, за рубежом эта формула связывается с именем Росса (Ross).

Таким образом, если E(S) имеет большее значение, тогда перегрузка (в данном случае измеряемая как d ) будет большей; чего и следовало ожидать. По формуле можно обнаружить и менее очевидный факт: перегрузка также увеличивается, когда изменчивость распределения времени обслуживания возрастает, даже если среднее время обслуживания остается прежним. Интуитивно это можно объяснить так: дисперсия случайной величины времени обслуживания может принять большое значение (поскольку она должна быть положительной), т. е. единственное устройство обслуживания будет занято длительное время, что приведет к увеличению очереди.

Предметом теории массового обслуживания является установление зависимости между факторами, определяющими функциональные возможности системы массового обслуживания, и эффективностью ее функционирования. В большинстве случаев все параметры, описывающие системы массового обслуживания, являются случайными величинами или функциями, поэтому эти системы относятся к стохастическим системам.

Случайный характер потока заявок (требований), а также, в общем случае, и длительности обслуживания приводит к тому, что в системе массового обслуживания происходит случайный процесс. По характеру случайного процесса , происходящего в системе массового обслуживания (СМО), различают системы марковские и немарковские . В марковских системах входящий поток требований и выходящий поток обслуженных требований (заявок) являются пуассоновскими. Пуассоновские потоки позволяют легко описать и построить математическую модель системы массового обслуживания. Данные модели имеют достаточно простые решения, поэтому большинство известных приложений теории массового обслуживания используют марковскую схему. В случае немарковских процессов задачи исследования систем массового обслуживания значительно усложняются и требуют применения статистического моделирования, численных методов с использованием ЭВМ.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Курсовой проект

Сравнительный анализ эффективности простейши х систем массового обслуживания

Введение

массовый обслуживание производительность

В производственной деятельности и повседневной жизни часто возникают ситуации, когда появляется крайне важность в обслуживании требований или заявок поступающих в систему. Часто встречаются ситуации, в которых крайне важно пребывать в ситуации ожидания. Примерами тому может служить очередь покупателей у касс большого магазина, группа пассажирских самолетов, ожидающих разрешения на взлет в аэропорте, ряд вышедших из строя станков и механизмов, поставленных в очередь для починки в ремонтном цехе предприятия и т.д. Иногда системы обслуживания обладают ограниченными возможностями для удовлетворения спроса, и это приводит к образованию очередей. Как правило, ни время возникновения потребностей в обслуживании, ни продолжительность обслуживания заранее не известны. Избежать ситуации ожидания чаще всего не удается, но можно сократить время ожидания до какого-то терпимого предела.

Предметом теории массового обслуживания являются системы массового обслуживания (СМО). Задачами теории массового обслуживания являются анализ и исследование явлений, возникающих в системах обслуживания. Одна из базовых задач теории заключается в определении таких характеристик системы, которые обеспечивают заданное качество функционирования, к примеру, минимум времени ожидания, минимум средней длины очереди. Цель изучения режима функционирования обслуживающей системы в условиях, когда фактор случайности является существенным, контролировать некоторые количественные показатели функционирования системы массового обслуживания. Такими показателями, в частности являются среднее время пребывания клиента в очереди или доля времени, в течение которой обслуживающая система простаивает. При этом в первом случае мы оцениваем систему с позиции «клиента», тогда как во втором случае мы оцениваем степень загруженности обслуживающей системы. Путем варьирования операционными характеристиками обслуживающей системы может быть достигнут разумный компромисс между требованиями «клиентов» и мощностью обслуживающей системы.

1. Теоретическая часть

1.1 Классификация СМО

Системы массового обслуживания (СМО) классифицируются по разным признакам, что подробно изображено на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1. Классификация СМО

По числу каналов обслуживания (n) СМО разделяются на одноканальные (n = 1) и многоканальные (n > 2). К одноканальным СМО в торговле можно отнести практически любой вариант локального обслуживания, например выполняемый одним продавцом, товароведом, экономистом, торговым аппаратом.

В зависимости от взаимного расположения каналов системы подразделяются на СМО с параллельными и с последовательными каналами. В СМО с параллельными каналами входной поток заявок на обслуживание является общим, и поэтому заявки в очереди могут обслуживаться любым свободным каналом. В таких СМО очередь на обслуживание можно рассматривать как общую.

В многоканальной СМО с последовательным расположением каналов каждый канал может рассматриваться как отдельная одноканальная СМО, или фаза обслуживания. Очевидно, выходной поток обслуженных заявок одной СМО является входным потоком для последующей СМО.

В зависимости от характеристик каналов обслуживания многоканальные СМО подразделяются на СМО с однородными и неоднородными каналами. Отличие состоит в том, что в СМО с однородными каналами заявка может обслуживаться любым свободным каналом, а в СМО с неоднородными каналами отдельные заявки обслуживаются только специально для этой цели предназначенными каналами, например кассы для оплаты одного-двух предметов в универсаме.

В зависимости от возможности образования очереди СМО подразделяются на два основных типа: СМО с отказами обслуживания и СМО с ожиданием (очередью) обслуживания.

В СМО с отказами возможен отказ в обслуживании, если все каналы уже заняты обслуживанием, а образовывать очередь и ожидать обслуживания нельзя. Примером такой СМО является стол заказов в магазине, в котором прием заказов осуществляется по телефону.

В СМО с ожиданием, если заявка находит все каналы обслуживания занятым, то она ожидает, пока не освободится хотя бы один из каналов.

СМО с ожиданием подразделяются на СМО с неограниченным ожиданием или с неограниченной очередью lоч и временем ожидания Точ и СМО с ограниченным ожиданием, в которых накладываются ограничения или на максимально возможную длину очереди (max lоч = m), или на максимально возможное время пребывания заявки в очереди (max Точ = Тогр), или на время работы системы.

В зависимости от организации потока заявок СМО подразделяются на разомкнутые и замкнутые.

В разомкнутых СМО выходной поток обслуженных заявок не связан с входным потоком заявок на обслуживание. В замкнутых СМО обслуженные заявки после некоторой временной задержки Тз снова поступают на вход СМО и источник заявок входит в состав СМО. В замкнутой СМО циркулирует одно и то же конечное число потенциальных заявок, например, посуда в столовой - через торговый зал, мойку и раздачу. Пока потенциальная заявка циркулирует и не преобразовалась на входе СМО в заявку на обслуживание, считается, что она находится в линии задержки.

Типовые варианты СМО определяются также и установленной дисциплиной очереди, которая зависит от преимущества в обслуживании, т.е. приоритета. Приоритет отбора заявок на обслуживание может быть следующий: первый пришел - первый обслужен; последний пришел - первый обслужен; случайный отбор. Для СМО с ожиданием и обслуживанием по приоритету возможны следующие виды: абсолютный приоритет, например для сотрудников контрольно-ревизионного управления, министра; относительный приоритет, например для директора торга на подведомственных ему предприятиях; специальные правила приоритета, когда обслуживание заявок оговорено в соответствующих документах. Существуют и другие типы СМО: с поступлением групповых заявок, с каналами разной производительности, со смешанным потоком заявок.

Совокупности СМО разных типов, объединенные последовательно и параллельно, образуют более сложные структуры СМО: секции, отделы магазина, универсама, торговой организации и т.п. Такое моделирование позволяет выявить существенные связи в торговле, применить методы и модели теории массового обслуживания для их описания, оценить эффективность обслуживания и разработать рекомендации по его совершенствованию.

1.2 Примеры СМО

Примерами СМО могут служить:

­ телефонные станции;

­ ремонтные мастерские;

­ билетные кассы;

­ справочные бюро;

­ магазины;

­ парикмахерские.

Как своеобразные системы массового обслуживания могут рассматриваться:

­ информационно-вычислительные сети;

­ операционные системы электронных вычислительных машин;

­ системы сбора и обработки информации;

­ автоматизированные производственные цехи, поточные линии;

­ транспортные системы;

­ системы противовоздушной обороны.

Близкими к задачам теории массового обслуживания являются многие задачи, возникающие при анализе надежности технических устройств.

Случайный характер, как потока заявок, так и длительности обслуживания приводит к тому, что в СМО будет происходить какой-то случайный процесс. Чтобы дать рекомендации по рациональной организации этого процесса и предъявить разумные требования к СМО, необходимо изучить случайный процесс, протекающий в системе, описать его математически. Этим и занимается теория массового обслуживания.

Заметим, что область применения математических методов теории массового обслуживания непрерывно расширяется и все больше выходит за пределы задач, связанных с обслуживающими организациями в буквальном смысле слова.

Число моделей систем (сетей) обслуживания, используемых на практике и изучающихся в теории, очень и очень велико. Даже для того, чтобы описать схематично основные их типы, требуется не один десяток страниц. Мы рассмотрим только системы с очередью. При этом будем предполагать, что эти системы являются открытыми для вызовов, т.е., заявки, поступают в систему извне (в некотором входном потоке), каждому из них требуется конечное число обслуживаний, по окончании последнего из которых заявка навсегда покидает систему; а дисциплины обслуживания таковы, что в любой момент времени каждый прибор может обслуживать не более одного вызова (другими словами, не допускается параллельного обслуживания двух и более заявок одним прибором).

Во всех случаях мы обсудим условия, которые гарантируют стабильную работу системы.

2 . Расчётная часть

2.1 Первый этап. Система с отказами

На данном этапе проведём минимизацию средней стоимости обслуживания одной заявки в единицу времени для системы с отказами. Для этого определим число каналов обслуживания, обеспечивающее в системе с отказами наименьшее значение параметра - средней стоимости обслуживания одной заявки в единицу времени.

В соответствии с вариантом задания определены следующие параметры системы:

­ интенсивность входного потока (среднее число заявок, поступающих в систему в единицу времени) 1/ед. времени.

­ среднее время обслуживания одной заявки ед. времени;

­ стоимость эксплуатации одного канала ед. стоим./канал;

­ стоимость простоя одного канала ед. стоим./канал;

­ стоимость эксплуатации одного места в очереди

­ ед. стоим./заявка в очереди;

­ стоимость убытков, связанных с уходом заявки из системы, получившей отказ в обслуживании ед. стоим.ед. врем.

Задавая значения (число каналов обслуживания) от единицы до шести, вычислим финальные вероятности и в соответствии с ними показатели эффективности системы. Результаты вычислений приведены в Таблица 2.1 и Таблица 2.2, а также показаны на графиках функций, приведённых на Рисунок 2.1.

Выполним расчеты по формулам 2.1.

Вероятность того, что занят один (в данном случае все) канал равна:

Так как канал всего один, то.

1/ед. времени.

1/ед. времени.

Коэффициент загрузки равен:

ед. времени.

Так как анализируемая система с отказами не имеет очереди, то среднее число заявок, находящихся в очереди равно нулю при любом числе каналов обслуживания.

Вычислим показатели эффективности для системы с отказами при.

Вероятность того, что все каналы свободны равна:

Вероятность того, что занято два (в данном случае все) канала равна:

Так как канала всего два, то.

Вероятность обслуживания заявки равна:

Абсолютная пропускная способность системы (среднее число обслуженных заявок в единицу времени) равна:

1/ед. времени.

Интенсивность потока не обслуженных заявок (среднее число заявок, получивших отказ в обслуживании, в единицу времени) равна:

1/ед. времени.

Среднее число занятых каналов равно:

Среднее число свободных каналов равно:

Коэффициент загрузки равен:

Время пребывания заявки в системе равно:

ед. времени.

Общая стоимость обслуживания всех заявок в единицу времени равна:

Средняя стоимость обслуживания одной заявки в единицу времени равна:

Вычислим показатели эффективности для системы с отказами при.

Вероятность того, что все каналы свободны равна:

Вероятность того, что занят один канал равна:

Вероятность того, что занято три (в данном случае все) канала равна:

Так как канала всего три, то.

Вероятность обслуживания заявки равна:

Абсолютная пропускная способность системы (среднее число обслуженных заявок в единицу времени) равна:

1/ед. времени.

Интенсивность потока не обслуженных заявок (среднее число заявок, получивших отказ в обслуживании, в единицу времени) равна:

1/ед. времени.

Среднее число занятых каналов равно:

Среднее число свободных каналов равно:

Коэффициент загрузки равен:

Время пребывания заявки в системе равно:

ед. времени.

Общая стоимость обслуживания всех заявок в единицу времени равна:

Средняя стоимость обслуживания одной заявки в единицу времени равна:

Вычислим показатели эффективности для системы с отказами при.

Вероятность того, что все каналы свободны равна:

Вероятность того, что занят один канал равна:

Вероятность того, что занято два канала равна:

Вероятность того, что занято три канала равна:

Вероятность того, что занято четыре (в данном случае все) канала равна:

Так как канала всего четыре, то.

Вероятность обслуживания заявки равна:

Абсолютная пропускная способность системы (среднее число обслуженных заявок в единицу времени) равна:

1/ед. времени.

Интенсивность потока не обслуженных заявок (среднее число заявок, получивших отказ в обслуживании, в единицу времени) равна:

1/ед. времени.

Среднее число занятых каналов равно:

Среднее число свободных каналов равно:

Коэффициент загрузки равен:

Время пребывания заявки в системе равно:

ед. времени.

Общая стоимость обслуживания всех заявок в единицу времени равна:

Средняя стоимость обслуживания одной заявки в единицу времени равна:

Для и вычисления выполняются аналогично, поэтому подробного приводить не требуется. Результаты расчётов также внесены в Таблица 2.1 и Таблица 2.2. и показаны на Рисунок 2.1.

Таблица 2.1. Результаты расчётов для СМО с отказами

Система с отказами 1/ед. времени, ед. времени	Результирующие показатели

Таблица 2.2. Вспомогательные расчёты для СМО с отказами

	ед. стоим.	ед. стоим.	ед. стоим.	ед. стоим.	ед. стоим.

Полученные расчёты позволяют сделать вывод, что наиболее оптимальным количеством каналов системы с отказами будет, так как при этом обеспечивается минимальное значение средней стоимости обслуживания одной заявки в единицу времени, экономического показателя, характеризующего систему как с точки зрения потребителя, так и с точки зрения её эксплуатационных свойств.

Рисунок 2.1. Графики результирующих показателей СМО с отказами

Значения основных показателей эффективности оптимальной СМО с отказами:

ед. времени.

Допустимое для смешенной СМО значение времени пребывания заявки в системе вычисляется по формуле 2.2.

ед. времени.

2.2 Второй этап. Смешанная система

На данном этапе изучается, соответствующая заданию, система массового обслуживания с ограничением на время пребывания в очереди. Основной задачей этого этапа является решение вопроса о возможности с введением очереди обеспечить уменьшение значения оптимального для рассматриваемой системы значения экономического показателя С и улучшить другие показатели эффективности изучаемой системы.

Задавая значения параметра (среднего времени пребывания заявки в системе), вычислим те же показатели эффективности, что и для системы с отказами. Результаты вычислений приведены в Таблица 2.3 и Таблица 2.4, а также показаны на графиках функций, приведённых на Рисунок 2.2.

Для вычисления вероятностей и основных показателей эффективности используем следующие формулы:

,

,

,

,

,

,

, . 2.3

Выполним расчеты по формулам 2.3.

Значение показателя одинаково для всех.

.

.

Вероятность того, что все каналы свободны, вычисляется по формулам:

,

, . 2.4

Вычислим несколько первых членов ряда, использую формулы 2.3:

.

.

.

.

.

Выполним остальные расчеты по формулам 2.2.

Вычислим финальные вероятности:

.

.

.

.

Среднее число свободных каналов равно:

Среднее число занятых каналов равно:

.

1/ед. времени.

Интенсивность потока не обслуженных заявок (среднее число заявок, получивших отказ в обслуживании, в единицу времени) равна:

1/ед. времени.

.

ед. времени.

Общая стоимость обслуживания всех заявок в единицу времени равна:

ед. ст.

Средняя стоимость обслуживания одной заявки в единицу времени равна:

ед. ст.

Так как полученная средняя стоимость обслуживания одной заявки меньше аналогичного параметра оптимальной СМО с отказами

, следует увеличить.

Выполним расчёт показателей эффективности СМО с ограничением на время пребывания в очереди ед. времени.

.

Требуемая по заданию точность расчёта финальных вероятностей составляет 0,01. Для обеспечения данной точности достаточно вычислить приблизительную сумму бесконечного ряда с аналогичной точностью.

Для расчетов также используем формулы 2.2 и формулы 2.3.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

Среднее число свободных каналов равно:

Среднее число занятых каналов равно:

канала

Вероятность обслуживания равна:

.

Абсолютная пропускная способность системы равна:

1/ед. времени.

Интенсивность потока не обслуженных заявок (среднее число заявок, получивших отказ в обслуживании, в единицу времени) равна:

1/ед. времени.

Коэффициент загрузки системы равен:

.

Среднее число заявок в очереди равно:

Вычислим среднее время пребывания заявки в системе, которое должно удовлетворять условию ед. времени.

ед. времени.

Общая стоимость обслуживания всех заявок в единицу времени равна:

ед. ст.

Средняя стоимость обслуживания одной заявки в единицу времени равна:

ед. ст.

Как видно из расчётов, увеличение приводит к уменьшению средней стоимости обслуживания одной заявки. Аналогично выполним расчёты с увеличением среднего времени пребывания заявки в очереди, результаты внесём в Таблица 2.3 и Таблица 2.4, а также отобразим на Рисунок 2.2.

Таблица 2.3. Результаты расчётов для смешанной системы

Система с ограничением на время пребывания в очереди 1/ед. врем., ед. врем.	Результирующие показатели
Данные системы с отказами

Таблица 2.4. Вспомогательные расчёты для смешанной системы

К вычислению общей стоимости обслуживания заявок в единицу времени
	ед. стоим.	ед. стоим.	ед. стоим.	ед. стоим.	ед. стоим.
Данные системы с отказами
Данные системы с ограничением на время пребывания в очереди

Полученные расчёты позволяют сделать вывод, что наиболее оптимальным средним временем пребывания заявки в очереди для системы с ограничением на время пребывания в очереди следует принять, так как при этом наименьшая средняя стоимость обслуживания одной заявки, а среднее время пребывания заявки в системе не превышает допустимого, то есть условие выполняется.

Рисунок 2.2. Графики результирующих показателей смешанной системы

Значения основных показателей эффективности оптимальной СМО с ограничением на время пребывания заявки в очереди:

ед. времени.

ед. времени.

Сравнивания показатели эффективности оптимальной системы с отказами и изучаемой оптимальной смешанной системы с ограничением на время пребывания в очереди можно заметить, кроме уменьшения средней стоимости обслуживания одной заявки, повышение загруженности системы и вероятности обслуживания заявки, что позволяет оценить исследуемую системы как более эффективную. Незначительное увеличение времени пребывания заявки в системе не влияет на оценку системы, так как ожидаемо при введении очереди.

2.3 Третий этап. Влияние производительности каналов

На этом этапе исследуем влияние производительности каналов обслуживания на эффективность системы. Производительность канала обслуживания определяется значением среднего времени обслуживания одной заявки. В качестве предмета исследования примем смешанную систему, признанную оптимальной на предыдущем этапе. Показатели эффективности этой первоначальной системы сравним с аналогичными показателями двух вариантов этой системы.

Вариант А. Система с уменьшенной производительностью каналов обслуживания за счет увеличения в два раза среднего времени обслуживания и с уменьшенными затратами, связанными с эксплуатацией и простоем оборудования.

, .

Вариант Б. Система с увеличенной производительностью каналов обслуживания за счет уменьшения в два раза среднего времени обслуживания и с увеличенными затратами, связанными с эксплуатацией и простоем оборудования.

, .

Результаты вычислений приведены в Таблица 2.5 и Таблица 2.6.

Выполним расчёт показателей эффективности СМО с уменьшенной производительностью каналов обслуживания.

ед. времени.

.

.

.

.

Вычислим вероятность того, что все каналы свободны.

Требуемая по заданию точность расчёта финальных вероятностей составляет 0,01. Для обеспечения данной точности достаточно вычислить приблизительную сумму бесконечного ряда с аналогичной точностью.

Вычислим несколько первых членов ряда:

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

Вычислим остальные финальные вероятности:

.

.

.

.

Среднее число свободных каналов равно:

Среднее число занятых каналов равно:

канала

Вероятность обслуживания равна:

.

Абсолютная пропускная способность системы равна:

1/ед. времени.

Интенсивность потока не обслуженных заявок (среднее число заявок, получивших отказ в обслуживании, в единицу времени) равна:

1/ед. времени.

Коэффициент загрузки системы равен:

.

Среднее число заявок в очереди равно:

заявки.

ед. времени.

Общая стоимость обслуживания всех заявок в единицу времени равна:

ед. ст.

Средняя стоимость обслуживания одной заявки в единицу времени равна:

ед. ст.

Выполним расчёт показателей эффективности СМО с увеличенной производительностью каналов обслуживания.

ед. времени.

.

.

.

.

Вычислим вероятность того, что все каналы свободны.

Требуемая по заданию точность расчёта финальных вероятностей составляет 0,01. Для обеспечения данной точности достаточно вычислить приблизительную сумму бесконечного ряда с аналогичной точностью.

Вычислим несколько первых членов ряда:

.

.

.

.

.

.

Вычислим остальные финальные вероятности:

.

.

.

.

Среднее число свободных каналов равно:

Среднее число занятых каналов равно:

канала.

Вероятность обслуживания равна:

.

Абсолютная пропускная способность системы равна:

1/ед. времени.

Интенсивность потока не обслуженных заявок (среднее число заявок, получивших отказ в обслуживании, в единицу времени) равна:

1/ед. времени.

Коэффициент загрузки системы равен:

.

Среднее число заявок в очереди равно:

заявки.

Вычислим среднее время пребывания заявки в системе.

ед. времени.

Общая стоимость обслуживания всех заявок в единицу времени равна:

ед. ст.

Средняя стоимость обслуживания одной заявки в единицу времени равна:

ед. ст.

Таблица 2.5. Результаты расчётов третьего этапа

Заданная смешанная система 1/ед. врем., ед. врем.

Результирующие показатели

Первонач. вариант

Вариант А

Вариант Б

Таблица 2.6. Вспомогательные расчёты третьего этапа

К вычислению общей стоимости обслуживания заявок в единицу времени
		ед. стоим.	ед. стоим.	ед. стоим.	ед. стоим.	ед. стоим.
Первонач. вариант
Вариант А
Вариант Б

Полученные результаты показывают не целесообразность увеличивать или уменьшать производительность каналов обслуживания. Так как при уменьшении производительности каналов обслуживания возрастает среднее время пребывания заявки в системе, хотя загруженность системы близка к максимальной. При увеличении производительности большая часть каналов обслуживания простаивает, но с точки зрения потребителя система эффективна, так как вероятность обслуживания близка к единице, а время пребывания заявки в системе невелико. Данный расчёт демонстрирует два варианта системы, первый из которых эффективен с точки зрения эксплуатационных свойств и не эффективен с точки зрения потребителя, а второй - наоборот.

Заключение

В ходе выполнения курсового проекта были изучены и рассмотрены система массового обслуживания с отказами и смешанная система массового обслуживания с ограничением на время пребывания в очереди, а также исследовано влияние производительности каналов обслуживания на эффективность системы, выбранной оптимальной.

Сравнивая оптимальные СМО с отказами и смешанную систему по параметрам эффективности, наилучшей следует признать смешанную систему. Так как средняя стоимость обслуживания одной заявки в смешанной системе меньше чем аналогичный параметр в СМО с отказами на 9%.

Анализируя эффективность с точки зрения эксплуатационных свойств системы, смешанная система показывает лучшие результаты по сравнению с СМО с отказами. Коэффициент загрузки и абсолютная пропускная способность смешанной системы больше на 10%, чем аналогичные параметры у СМО с отказами. С точки зрения потребителя вывод не так очевиден. Вероятность обслуживания смешанной системы выше почти на 10%, что говорит о большей эффективности смешанной системы по сравнению с СМО с отказами. Но также наблюдается увеличение времени пребывания заявки в системе на 20%, что характеризует СМО с отказами как более эффективную по данному параметру.

В результате исследований наиболее эффективной признана оптимальная смешанная система. Данная система имеет следующие преимущества перед СМО с отказами:

­ меньше затраты на обслуживание одной заявки;

­ меньше простоя каналов обслуживания, ввиду большей загруженности;

­ большая доходность, так как пропускная способность системы выше;

­ есть возможность выдержать неравномерность интенсивности поступающих заявок (увеличение нагрузки), ввиду наличия очереди.

Исследования влияния производительности каналов обслуживания на эффективность смешанной системы массового обслуживания с ограничением на время пребывания в очереди позволяют сделать вывод, что наилучшим вариантом будет исходная оптимальная смешанная система. Так как при уменьшении производительности каналов обслуживания система очень сильно «проседает» с точки зрения потребителя. Время пребывания заявки в системе увеличивается в 3,6 раза! А при увеличении производительности каналов обслуживания система настолько легко справляется с нагрузкой, что 75% времени будет простаивать, что является другой, экономически не эффективной, крайностью.

Учитывая вышеизложенное, оптимальная смешанная система является наилучшим выбором, так как демонстрирует баланс показателей эффективности с точки зрения потребителя и эксплуатационных свойств, имея при этом наилучшие экономические показатели.

Библиографи я

1 Дворецкий С.И. Моделирование систем: учебник для студ. высш. учеб. заведений / М.: Издательский центр «Академия». 2009.

2 Лабскер Л.Г. Теория массового обслуживания в экономической сфере: Учеб. пособие для вузов / М.: ЮНИТИ. 1998.

3 Самусевич Г.А. Теория массового обслуживания. Простейшие системы массового обслуживания. Методические указания по выполнению курсового проекта. / Е.: УрТИСИ СибГУТИ. 2015.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Истоки и история становления экономического анализа. Экономический анализ в условиях царской России, в послеоктябрьский период и в период перехода к рыночным отношениям. Теория массового обслуживания, ее применение и использование при принятии решений.

контрольная работа , добавлен 03.11.2010


Экономическая система в разных научных школах. Сравнительное исследование механизма функционирования разных экономических систем. Соотношение плана и рынка (аллокация ресурсов). Виды систем: современная, традиционная, плановая и смешанная (гибридная).

курсовая работа , добавлен 25.12.2014


Исследование особенностей повременной и сдельной заработной платы. Описание аккордной, контрактной и бестарифной систем оплаты труда. Бригадная форма организации труда. Анализ факторов, влияющих на заработную плату. Обзор причин неравенства в доходах.

курсовая работа , добавлен 28.10.2013


Методология сравнительного исследования экономических систем. Развитие взглядов на доиндустриальную экономическую систему. Рыночная экономика: концептуальная схема построения и реальная действительность. Модели смешанной экономики в развивающихся странах.

книга , добавлен 27.12.2009


Сущность массового типа организации производства и область его применения, основные показатели. Главные особенности применения массового типа организации производства на конкретном предприятии. Совершенствование управления массовым типом производства.

курсовая работа , добавлен 04.04.2014


Подходы к изучению экономики и экономического процесса. Хозяйственный механизм как часть экономической системы. Виды экономических систем. Капитализм, социализм и смешанная экономика в теории и на практике. Национальные модели экономических систем.

курсовая работа , добавлен 14.04.2013


Понятие экономических систем и подходы к их классификации. Основные модели развитых стран в рамках экономических систем. Основные черты и особенности шведской, американской, германской, японской, китайской и российской моделей переходной экономики.

курсовая работа , добавлен 11.03.2010


Сущность портфельного, бюджетного, проектного подходов к оценки проектов по внедрению информационных технологий в компании. Описание традиционных финансовых и вероятностных методик определения эффективности применения корпоративных информационных систем.

реферат , добавлен 06.12.2010


Понятие производственной функции и изокванты. Классификация малоэластичных, среднеэластичных и высокоэластичных товаров. Определение и использование коэффициентов прямых затрат. Использование метода теории игр в торговле. Системы массового обслуживания.

практическая работа , добавлен 04.03.2010


Понятие и классификация экономических систем, их разновидности и сравнительное описание. Сущность и главные условия существования рынка, закономерности и направления его развития. Понятие субъекта и объекта рыночной экономики, принципы управления.

Расчет показателей эффективности открытой одноканальной СМО с отказами. Расчет показателей эффективности открытой многоканальной СМО с отказами. Расчет показателей эффективности многоканальной СМО с ограничением на длину очереди. Расчет показателей эффективности многоканальной СМО ожиданием.

1. Потоки заявок в СМО

2. Законы обслуживания

3. Критерии качества работы СМО

4.

5. Параметры моделей очередей. При анализе систем массового

6. I. Модель А – модель одноканальной системы массового об­служивания с Пуассоновским входным потоком заявок и Экспоненциальным временем обслуживания.

7. II. Модель В – многоканальная система обслуживания.

8. III. Модель С – модель с постоянным временем обслуживания.

9. IV. Модель D – модель с ограниченной популяцией.

Потоки заявок в СМО

Потоки заявок бывают входные и выходные.
Входной поток заявок – это временная последовательность событий на входе СМО, для которой появление события (заявки) подчиняется вероятностным (или детерминированным) законам. Если требования на обслуживание приходят в соответствие, с каким – либо графиком (например, автомобили приезжают на АЗС каждые 3 минуты) то такой поток подчиняется детерминированным (определенным) законам. Но, как правило, поступление заявок подчиняется случайным законам.
Для описания случайных законов в теории массового обслуживания вводится в рассмотрение модель потоков событий. Потоком событий называется последовательность событий, следующих одно за другим в случайные моменты времени .
В качестве событий могут фигурировать поступление заявок на вход СМО (на вход блока очереди), появление заявок на входе прибора обслуживания (на выходе блока очереди) и появление обслуженных заявок на выходе СМО.

Потоки событий обладают различными свойствами, которые позволяют различать различные типы потоков. Прежде всего, потоки могут быть однородными инеоднородными.
Однородные потоки – такие потоки, в которых поток требований обладает одинаковыми свойствами: имеют приоритет первым пришел – первым обслужен, обрабатываемые требования имеют одинаковые физические свойства.
Неоднородные потоки – такие потоки, в которых требования обладают неодинаковыми свойствами: требования удовлетворяются по принципу приоритетности (пример, карта прерываний в ЭВМ), обрабатываемые требования имеют различные физические свойства.
Схематично неоднородный поток событий может быть изображен следующим образом

Соответственно можно использовать несколько моделей СМО для обслуживания неоднородных потоков: одноканальная СМО с дисциплиной очереди, учитывающей приоритеты неоднородных заявок, и многоканальная СМО с индивидуальным каналом для каждого типа заявок.
Регулярным потоком называется поток, в котором события следуют одно за другим через одинаковые промежутки времени. Если обозначить через – моменты появления событий, причем , а через интервалы между событиями, то для регулярного потока

Рекуррентный поток соответственно определяется как поток, для которого все функции распределения интервалов между заявками

совпадают, то есть

Физически рекуррентный поток представляет собой такую последовательность событий, для которой все интервалы между событиями как бы "ведут себя" одинаково, т.е. подчиняются одному и тому же закону распределения. Таким образом, можно исследовать только один какой-нибудь интервал и получить статистические характеристики, которые будут справедливы для всех остальных интервалов.
Для характеристики потоков очень часто вводят в рассмотрение вероятность распределения числа событий в заданном интервале времени , которая определяется следующим образом:

где – число событий, появляющихся на интервале .
Поток без последействия характеризуется тем свойством, что для двух непересекающихся интервалов времени и , где , , , вероятность появления числа событий на втором интервале не зависит от числа появления событий на первом интервале.

Отсутствие последействия означает отсутствие вероятностной зависимости последующего течения процесса от предыдущего. Если имеется одноканальная СМО с временем обслуживания , то при потоке заявок без последействия на входе системы выходной поток будет с последействием, так как заявки на выходе СМО не появляются чаще чем интервал . В регулярном потоке, в котором события следуют друг за другом через определенные промежутки времени, имеется самое жесткое последействие.
Потоком с ограниченным последействием называется такой поток, для которого интервалы между событиями независимы.
Поток называется стационарным, если вероятность появления какого-то числа событий на интервале времени зависит только от длины этого интервала и не зависит от его расположения на оси времени. Для стационарного потока событий среднее число событий в единицу времени постоянно.
Ординарным потоком называется такой поток, для которого вероятность попадания на данный малый отрезок времени dt двух и более требований пренебрежительно мала по сравнению с вероятностью попадания одного требования.
Поток, который обладает свойствами стационарности, отсутствия последействия и ординарности называют пуассоновским (простейшим). Этот поток занимает центральное место среди всего многообразия потоков, так же как случайные величины или процессы с нормальным законом распределения в прикладной теории вероятности.
Пуассоновский поток описывается следующей формулой:
,
где – вероятность появления событий за время , – интенсивность потока.
Интенсивностью потока называют среднее число событий, которые появляются за единицу времени.
Для пуассоновского потока интервалы времени между заявками распределены по экспоненциальному закону

Потоком с ограниченным последействием, для которого интервалы времени между заявками распределены по нормальному закону, называется нормальным потоком.

Законы обслуживания

Режим обслуживания (время обслуживания), так же как и режим поступления заявок, может быть либо постоянным, либо случайным. Во многих случаях время обслуживания подчиняется экспоненциальному распределению.
Вероятность того, что обслуживание закончится до момента t, равна:

где – плотность потока заявок
Откуда плотность распределения времени обслуживания

Дальнейшим обобщением экспоненциального закона обслуживания может служить закон распределения Эрланга, когда каждый интервал обслуживания подчиняется закону:

где – интенсивность исходного пуассоновского потока, k – порядок потока Эрланга.

Критерии качества работы СМО

Эффективность работы СМО оценивается различными показателями в зависимости от цепи и типа СМО. Наибольшее распространение получили следующие:

Абсолютная пропускная способность СМО с отказами (производительность системы) – среднее число требований, которые может обработать система.

Относительная пропускная способность СМО – отношение среднего числа требований, обработанных системой, к среднему числу требований, поступивших на вход СМО.

Средняя длительность простоя системы.

Для СМО с очередью добавляются такие характеристики:
Длина очереди, которая зависит от ряда факторов: от того, когда и сколько требований поступило в систему, сколько времени затрачено на обслуживание требований, которые поступили. Длина очереди является случайной величиной. От длины очереди зависит эффективность работы системы массового обслуживания.

Для СМО с ограниченным ожиданием в очереди важны все перечисленные характеристики, а для систем с неограниченным ожиданием абсолютная и относительная пропускная способности СМО теряют смысл.

На рис. 1 приведены системы обслуживания различной кон­фигурации.

Параметры моделей очередей. При анализе систем массового обслуживания используются технические и экономические харак­теристики.

Наиболее часто используются следующие Технические характери­стики:

1) среднее время, которое клиент проводит в очереди;

2) средняя длина очереди;

3) среднее время, которое клиент проводит в системе обслужи­вания (время ожидания плюс время обслуживания);

4) среднее число клиентов в системе обслуживания;

5) вероятность того, что система обслуживания окажется незанятой;

6) вероятность определенного числа клиентов в системе.

Среди Экономических характеристик наибольший интерес пред­ставляют следующие:

1) издержки ожидания в очереди;

2) издержки ожидания в системе;

3) издержки обслуживания.

Модели систем массового обслуживания . В зависимости от со­четания приведенных выше характеристик могут рассматривать­ся различные модели систем массового обслуживания.

Здесь мы ознакомимся с несколькими наиболее известными моделями. Все они имеют следующие общие характеристики:

А) пуассоновское распределение вероятностей поступления заявок;

Б) стандартное поведение клиентов;

В) правило обслуживания FIFO (первым пришел - первым об­служен);

Г) единственная фаза обслуживания.

I. Модель А - модель одноканальной системы массового об­служивания М/М/1 с Пуассоновским входным потоком заявок и Экспоненциальным временем обслуживания.

Наиболее часто встречаются задачи массового обслуживания с единственным каналом. В этом случае клиенты формируют одну очередь к единственному пункту обслуживания. Предположим, что для систем этого типа выполняются следующие условия:

1. Заявки обслуживаются по принципу «первым пришел - пер­вым обслужен» (FIFO), причем каждый клиент ожидает своей очереди до конца независимо от длины очереди.

2. Появления заявок являются независимыми событиями, од­нако среднее число заявок, поступающих в единицу времени, не­изменно.

3. Процесс поступления заявок описывается пуассоновским распределением, причем заявки поступают из неограниченного множества.

4. Время обслуживания описывается экспоненциальным рас­пределением вероятностей.

5. Темп обслуживания выше темпа поступления заявок.

Пусть λ – число заявок в единицу времени;

μ – число клиентов, обслуживаемых в единицу времени;

n – число заявок в системе.

Тогда система массового обслуживания описывается уравнени­ями, приведенными ниже.

Формулы для описания системы М/М/1:

Среднее время обслуживания одного клиента в системе (время ожидания плюс время обслуживания);

Среднее число клиентов в очереди;

Среднее время ожидания клиента в очереди;

Характеристика загруженности системы (доля време­ни, в течение которого система занята обслуживанием);

Вероятность отсутствия заявок в системе;

Вероятность того, что в системе находится бо­лее чем K заявок.

II. Модель В - многоканальная система обслуживания M/M/S. В многоканальной системе для обслуживания открыты два ка­нала или более. Предполагается, что клиенты ожидают в общей очереди и обращаются в первый освободившийся канал обслужи­вания.

Пример такой многоканальной однофазовой системы можно увидеть во многих банках: из общей очереди клиенты обращают­ся в первое освободившееся окошко для обслуживания.

В многоканальной системе поток заявок подчиняется Пуассоновскому закону, а время обслуживания -Экспоненциальному. Приходящий первым обслуживается первым, и все каналы обслу­живания работают в одинаковом темпе. Формулы, описывающие модель В, достаточно сложны для использования. Для расчета параметров многоканальной системы обслуживания удобно ис­пользовать соответствующее программное обеспечение.

Время нахождения заявки в очереди;

Время нахождения заявки в системе.

III. Модель С - модель с постоянным временем обслуживания M/D/1.

Некоторые системы имеют Постоянное, а не экспоненциально распределенное время обслуживания. В таких системах клиенты обслуживаются в течение фиксированного периода времени, как, например, на автоматической мойке автомобилей. Для модели С С постоянным темпом обслуживания значения величин Lq и Wq Вдвое меньше, чем соответствующие значения в модели А, име­ющей переменный темп обслуживания.

Формулы, описывающие модель С:

Средняя длина очереди;

Среднее время ожидания в очереди;

Среднее число клиентов в системе;

Среднее время ожидания в системе.

IV. Модель D - модель с ограниченной популяцией.

Если число потенциальных клиентов системы обслуживания Ограничено, мы имеем дело со специальной моделью. Такая за­дача может возникнуть, например, если речь идет об обслужива­нии оборудования фабрики, имеющей пять станков.

Особенность этой модели по сравнению с тремя рассмотрен­ными ранее в том, что существует Взаимозависимостьмежду длиной очереди и темпом поступления заявок.

V. Модель Е - модель с ограниченной очередью. Модель от­личается от предыдущих тем, что число мест в очереди Ограни­чено. В этом случае заявка, прибывшая в систему, когда все ка­налы и места в очереди заняты, покидает систему необслуженной, т. е. получает отказ.

Как частный случай модели с ограниченной очередью можно рассматривать Модель с отказами, если количество мест в очере­ди сократить до нуля.

1. Показатели эффективности использования СМО:

Абсолютная пропускная способность СМО – среднее число заявок, которое смо-

жет обслужить СМО в единицу времени.

Относительная пропускная способность СМО – отношение среднего числа заявок,

обслуживаемых СМО в единицу времени, к среднему числу поступивших за это же

время заявок.

Средняя продолжительность периода занятости СМО.

Коэффициент использования СМО – средняя доля времени, в течение которого

СМО занята обслуживанием заявок, и т.п.

2. Показатели качества обслуживания заявок:

Среднее время ожидания заявки в очереди.

Среднее время пребывания заявки в СМО.

Вероятность отказа заявке в обслуживании без ожидания.

Вероятность того, что вновь поступившая заявка немедленно будет принята к обслуживанию.

Закон распределения времени ожидания заявки в очереди.

Закон распределения времени пребывания заявки в СМО.

Среднее число заявок, находящихся в очереди.

Среднее число заявок, находящихся в СМО, и т.п.

3. Показатели эффективности функционирования пары «СМО – клиент», где под «клиентом» понимают всю совокупность заявок или некий их источник. К числу таких показателей относится, например, средний доход, приносимый СМО в единицу времени

Классификация систем массового обслуживания

По числу каналов СМО:

одноканальные (когда имеется один канал обслуживания)

многоканальные , точнее n -канальные (когда количество каналов n ≥ 2).

По дисциплине обслуживания:

1. СМО с отказами , в которых заявка, поступившая на вход СМО в момент, когда все

каналы заняты, получает «отказ» и покидает СМО («пропадает»). Чтобы эта заявка все же

была обслужена, она должна снова поступить на вход СМО и рассматриваться при этом как заявка, поступившая впервые. Примером СМО с отказами может служить работа АТС: если набранный телефонный номер (заявка, поступившая на вход) занят, то заявка получает отказ, и, чтобы дозвониться по этому номеру, следует его набрать еще раз.

2. СМО с ожиданием (неограниченным ожиданием или очередью ). В таких системах

заявка, поступившая в момент занятости всех каналов, становится в очередь и ожидает освобождения канала, который примет ее к обслуживанию. Каждая заявка, поступившая на вход, в конце концов будет обслужена. Такие СМО часто встречаются в торговле, в сфере бытового и медицинского обслуживания, на предприятиях (например, обслуживание станков бригадой наладчиков).

3. СМО смешанного типа (с ограниченным ожиданием ). Это такие системы, в которых на пребывание заявки в очереди накладываются некоторые ограничения.

Эти ограничения могут накладываться на длину очереди , т.е. максимально возможное

число заявок, которые одновременно могут находиться в очереди. В качестве примера такой системы можно привести мастерскую по ремонту автомобилей, имеющую ограниченную по размерам стоянку для неисправных машин, ожидающих ремонта.

Ограничения ожидания могут касаться времени пребывания заявки в очереди , по исте-

чению которого она выходит из очереди и покидает систему).

В СМО с ожиданием и в СМО смешанного типа применяются различные схемы об-

служивания заявок из очереди. Обслуживание может быть упорядоченным , когда заявки из очереди обслуживаются в порядке их поступления в систему, и неупорядоченным , при котором заявки из очереди обслуживаются в случайном порядке. Иногда применяется обслуживание с приоритетом , когда некоторые заявки из очереди считаются приоритетными и поэтому обслуживаются в первую очередь.

По ограничению потока заявок:

замкнутые и открытые .

Если поток заявок ограничен и заявки, покинувшие систему, могут в нее возвращать-

ся, то СМО является замкнутой , в противном случае – открытой .

По количеству этапов обслуживания:

однофазные и многофазные

Если каналы СМО однородны, т.е. выполняют одну и ту же операцию обслужива-

ния, то такие СМО называются однофазными . Если каналы обслуживания расположены последовательно и они неоднородны, так как выполняют различные операции обслуживания (т.е. обслуживание состоит из нескольких последовательных этапов или фаз), то СМО называется многофазной . Примером работы многофазной СМО является обслуживание автомобилей на станции технического обслуживания (мойка, диагностирование и т.д.).