Опубликован: 26.10.2016 | Уровень: для всех | Доступ: платный
Лекция 5:

Обслуживание полнодоступной группы потребителей от группы с ограниченным числом партий товаров (формула Энгсета)

5.1. Постановка задачи

Определим три основных элемента математической модели (рис. 5.1):

Модель рынка для примитивного потока

Рис. 5.1. Модель рынка для примитивного потока

Дано:

  1. Основная система - рынок, который обслуживает \nu групп потребителей, к которым равнодоступны поступающие партии товаров.

  2. На рынок поступает случайный примитивный поток n партий товаров с параметром \lambda _i. При этом вероятность поступления новых партий числа в рассматриваемый момент времени будет зависеть от числа обслуженных (проданных) партий товаров.

    Напомним ( "Математическая модель рынка" , раздел 1.2.1), что примитивным называется такой симметричный поток, параметр которого \lambda _i прямо пропорционален числу неприобретённых в данный момент партий товаров:

    \lambda _i=(n-i)\alpha

    где n - общее число партий товаров;

    i - число проданных партий товаров;

    \alpha - параметр потока группы партий в свободном состоянии -когда не продано ни одной группы товаров (при этом имеет место естественное предположение, что проданная партия товаров не может быть снова предложена для продажи).

    Примитивный поток характерен, для рынка с малым числом производителей (небольшой величиной предложения), когда каждая покупка (потребление) снижает величины предложения.

    Как и прежде, будем предполагать, что длительность потребления, подчиняется показательному закону распределения с параметром \beta:

    F_2(t) =P(t_{обсл} < t) =1-e^{-\beta \cdot t}

  3. В качестве дисциплины обслуживания примем обслуживание с

    явными потерями.

    Требуется найти вероятность приобретения i любых товаров из общего числа \nu в фиксированный момент времени.

5.2. Вывод формулы Энгсета

Вспомним процесс рождения и гибели - частный случай Марковского процесса.

Диаграмма процесс гибили и размножения

Рис. 5.2. Диаграмма процесс гибили и размножения
P_i=\frac{\lambda _1 \cdot \lambda _2 \cdot \lambda _3 \cdot … \lambda _{i-1}}{\nu _1 \cdot \nu _2 \cdot \nu _3 \cdot … \nu _i}\cdot P_0 \sum\nolimits_{j=0}^{\infty }P_i=1

Рассмотрим систему в стационарном режиме. Определим \lambda _i и \nu _i для рассматриваемой модели.

Обозначим через \alpha вероятность поступления хотя бы одной партии товара от оставшейся группы товаров на отрезке \Delta t при \Delta t \to 0 (параметр группы производителей). В состоянии системы xi из n групп товаров осталось n -i групп. Следовательно, вероятность поступления партии товара в состоянии системы x_i за \Delta t:

\Delta \cdot \lambda _i=(n-i)\cdot \alpha, то есть \lambda _i=(n - i)\cdot \alpha;

где \alpha - параметр группы оставшихся производителей.

Вероятность освобождения одной группы за отрезок \Delta t равна:

\Delta t \cdot \nu 1=\beta \cdot \Delta t

В состоянии x_i занято i групп потребителей. Вероятность освобождения одной группы потребителей (или первой, или второй, …, или i -той) равна:

\Delta t \cdot \nu _i=i\cdot \beta \cdot \Delta t, то есть \nu _i=i\cdot \beta.

Для такой модели вероятность перехода в следующее состояние зависит

от предыдущего состояния, но не зависит от того, как система оказалась в этом предыдущем состоянии, то есть процесс Марковский.

Подставив в выражение для P_i вместо \lambda _i и \nu _i их значения \alpha и \beta, получим:

P_i=\frac{\lambda _1 \cdot \lambda _2 \cdot \lambda _3 \cdot … \lambda _{i-1}}{\nu _1 \cdot \nu _2 \cdot \nu _3 \cdot … \nu _i}\cdot P_0=\frac{N\cdot \alpha \cdot (N-1)\cdot \alpha \cdot … \cdot [N-(i-1)]}{\beta \cdot 2\beta \cdot 3\beta \cdot … \cdot i\cdot \beta}\cdot P_0=…=\frac{N\cdot \alpha \cdot (N-1)\cdot \alpha \cdot … \cdot [N-(i-1)]}{i!}\cdot \frac{\alpha ^i}{\beta ^i}\cdot P_0=C_N^i \cdot (\frac{\alpha}{\beta})^i \cdot P_0,

где C_N^i=\frac{N!}{(N-1)!i!}

P_0 определим из условия \sum\nolimits_{j=0}^{\nu} P_i=1

В теории массового обслуживания часто пользуются следующим приёмом: для простоты записи выражений длительность занятия одной группы потребителей выражают в единицах средней длительности потребления, то есть принимают \frac{1}{\beta}=1.

Это изменяет масштаб, но результаты от этого не изменяются.

С учётом сказанного: P_i=C_N^i\alpha ^i P_0

\sum_{j=0}^{\nu }P_i=1 \to P_0=\frac{1}{\sum\nolimits_{j=0}^{\nu }C_N^I \alpha ^i }

P_i=\frac{c_n^i \alpha ^i}{\sum_{i=0}^{\nu }C_N^i \alpha ^i} - распределение Энгсета (немецкий учёный, 1918г.).

Огибающая распределения Энгсета похожа на огибающую распределения Эрланга.

Елизавета Мокрицкая
Елизавета Мокрицкая
Россия, г. Москва
Евгения Чесняк
Евгения Чесняк
Россия, Челябинск, ЧИЭП им. М.В. Ладошина, 2008