Добрый день. Я приступила сегодня к самостоятельному изучению курса "Моделирование систем". Хочу понять - необходимо ли отсылать мои решения практических заданий на сайт, (и если да - то где найти волшебную кнопку "Загрузить...") или практические задания остаются полностью на моей совести? (никто не проверяет, и отчётности по ним я предоставлять не обязана?) P.S.: тьютора я не брала |
Моделирование многоканальных систем массового обслуживания
2.3. Пример моделирования системы типа М/М/M/K/M
Система — это система с пуассоновским входящим пото-ком требований, с экспоненциальным законом обслуживания в m приборах, с допустимым числом требований в системе, не превышающим K, и с ограниченным числом источников нагрузки, которые создают поток из
требований. Общее число K требований в системе заключено в интервале
, где
— число требований, формируемых конечным числом источников нагрузки.
Предполагается, что требования, поступающие в систему, когда в ней уже имеется требований, теряются и немедленно возвращаются в группу поступающих так, как будто бы они полностью обслужены. Для описанного функционирования системы и ее заданного буквенного обозначения можно определить ее параметры в соответствии с процессом размножения и гибели в следующем виде:
![\lambda_{k}=
\left
\begin{cases}
\lambda(M-k), 0\le k \le K-1, \lambda=const;\\
0\mbox{ }\mbox{ в остальных случаях}\\
\end{cases}
\right.\\
\\
\\
\mu_{k}=
\left
\begin{cases}
k\mu, 0\le k \le m, \mu=const;\\
m\mu, m\le k \le K.\\
\end{cases}
\right.](/sites/default/files/tex_cache/775c86366aacb9ecf463ab175e63774d.png)
Диаграмма интенсивностей переходов для системы будет представлять собой конечный размеченный граф состояний, который показан на рис. 2.5.
На рис. 2.5 вертикальными штриховыми линиями размечены границы между состояниями системы, с помощью которых можно найти стационарные вероятности состояний по следующему мнемоническому правилу: на границе раздела двух состояний размеченного графа поток вероятности слева от границы равен потоку вероятности справа от границы.
Для определения дифференциальных уравнений относительно вероятностей состояний следует каждое состояние описать воображаемой окружностью и далее применить мнемоническое правило составления дифференциальных уравнений Колмогорова: производная вероятности любого состояния равна сумме потоков вероятности, переводящих систему в это состояние, минус сумма всех потоков вероятности, выводящих систему из этого состояния [4].
Запишем следующее выражение для определения стационарных вероятностей состояний от до
:
![p_{k}=p_{0}\rho^{k}C_{M}^{k},\mbox{ }0\le k\le m-1,](/sites/default/files/tex_cache/f3bddf4af75a53fafaa866f6d34b0692.png)
где:
,
— вероятность нулевого состояния.
Расчет вероятностей состояний от до
:
![p_{m+r}=p_{0}\rho^{m+r}C_{M}^{m+r}\frac{(m+r)!}{m!m^{r}},\mbox{ }r=0,1,2,...,K-m.](/sites/default/files/tex_cache/439d002f322a3b2886af3b4fcfc171b0.png)
Если в последнем выражении сделать замену ,
, то получим
![p_{k}=p_{0}\rho^{k}C_{M}^{k}\frac{k!m^{m-k}}{m!},\mbox{ }m\le k\le K.](/sites/default/files/tex_cache/400feee2b3cb236635368e6f373cdf31.png)
Вероятность нулевого состояния была определена из нормировочного условия:
![\sum\limits_{k=0}^{K} p_{k}=1.](/sites/default/files/tex_cache/26e3302cd212be6ae967f9f0ed5d43bb.png)
Рассмотрим случай, когда система работает в режиме чистых потерь, т. е. когда параметры системы удовлетворяют условию
. Расчет вероятностей состояний будет определяться при
:
![p_{k}=\frac{\rho^{k}C_{M}^{k}}{\sum\limits_{i=0}^{m}\rho^{i}C_{M}^{i}},\mbox{ }k=0,1,2,...,m.](/sites/default/files/tex_cache/9e0cd17fc05b8c24f5f16de3c7343615.png)
Распределение вероятностей в соответствии с последней формулой называется распределением Энгсета .
В соответствии с размеченным графом состояний и с помощью мнемонического правила составим следующие дифференциальные уравнения относительно вероятностей состояний системы:
![\frac{dP_{0}}{dt}=-M\lambda P_{0}+\mu P_{1};\\
\frac{dP_{1}}{dt}=M\lambda P_{0}-[(M-1)\lambda +\mu] P_{1}+2\mu P_{2};\\
\frac{dP_{2}}{dt}=(M-1)\lambda P_{1}-[(M-2)\lambda +2\mu] P_{2}+3\mu P_{3};\\
.............................\\
\frac{dP_{m}}{dt}=[M-(m-1)]\lambda P_{m-1}-[(M-m)\lambda +m\mu] P_{m}+m\mu P_{m+1};\\
.............................\\
\frac{dP_{K-1}}{dt}=[M-(K-2)]\lambda P_{K-2}-\{[M-(KI-1)]\lambda +m\mu\} P_{K-1}+m\mu P_{K};\\
\frac{dP_{K}}{dt}=[M-(K-1)]\lambda P_{K-1}-m\mu P_{K}.](/sites/default/files/tex_cache/7e1d2939e047849296f11693e886b71b.png)
Для решения дифференциальных уравнений следует задать начальные условия. Обычно используются естественные начальные условия, т. е.
![P_{0}(0)=1,\qquad P_{j}(0)=0,\qquad j=1,2,...,K.](/sites/default/files/tex_cache/e017c81302b833dd674affe3b3bd3d30.png)
Для стационарного режима рассмотрим ряд операционных характеристик в достаточно общем виде.
Среднее число требований в системе:
![N_{ср}=\sum\limits_{k=0}^{K}kp_{k}.](/sites/default/files/tex_cache/38200a5d4235b14e28c2ee3d4f76c1c0.png)
Среднее время пребывания одного требования в системе определим по формуле Литтла:
![T=\frac{N_{ср}}{\lambda}.](/sites/default/files/tex_cache/ecadf93aa7af48512093ae1be9e93ecd.png)
Средняя длина очереди:
![N_{q}=\sum\limits_{k=m}^{K}kp_{k+m}.](/sites/default/files/tex_cache/bb16aca204f6478e6dccb16c7064749a.png)
Среднее время пребывания требования в очереди определим по формуле Литтла:
![T_{q}=\frac{N_{q}}{\lambda}.](/sites/default/files/tex_cache/49b9be60a36413f170e6066cf48bf1f2.png)
Вероятность отказа в обслуживании соответствует вероятности того, что в системе находится требований (максимально допустимое число):
![p_{отк}=p_{K}=p_{0}\rho^{K}C_{M}^{K}\frac{K!m^{m-K}}{m!}.](/sites/default/files/tex_cache/11efec7329197a303dfecf58c6d32c88.png)
Относительная пропускная способность:
![Q=1-p_{отк}.](/sites/default/files/tex_cache/8ab03950620a6bd10e18ded6c08b5296.png)
Абсолютная пропускная способность:
![A=\lambda Q.](/sites/default/files/tex_cache/c1bfe7882884848246238fe9f8cd4154.png)
Таким образом, операционные характеристики рассчитываются по известным стационарным вероятностям и параметрам системы.