рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Формула Литтла

Формула Литтла - раздел Философия, Основні поняття системи та моделі. Поняття моделі. Співвідношення між моделлю та системою У Теорії Масового Обслуговування Важливе Значення Має Формула Литтла (Зако...

У теорії масового обслуговування важливе значення має формула Литтла (закон збереження стаціонарної черги), яка дозволяє обчислювати середню кількість вимог, що знаходяться в системі. Щоб отримати формулу Литтла, розглянемо СМО загального виду, яку зображено на рисунку 5.1 у вигляді «чорного ящика», і будемо спостерігати за її вхідними та вихідними потоками вимог.

 

 

Рисунок 5.1 – СМО загального виду

 

Процес α(t) – деякий випадковий процес надходження вимог до системи за проміжок часу (0, t). Процес δ(t) визначає вихідний потік вимог із системи на цьому ж проміжку. Відобразимо обидва випадкових процеси у вигляді графіків, наведених на рисунку 5.2.

 

 

Рисунок 5.2 – Вхідні та вихідні випадкові процеси в СМО

 

Кількість вимог, що знаходяться в системі в будь-який момент часу t, можна знайти як N(t) = α(t) – δ(t).

Заштрихована площа між двома кривими γ(t) визначає загальну роботу (добуток кількості вимог на час перебування їх у СМО) на проміжку часу (0, t), яка вимірюється у вимогах за секунду.

Інтенсивність надходження вимог до СМО за час спостереження (0, t) можна визначити як

, (5.7)

а середній час перебування вимог у системі за той же проміжок часу як

. (5.8)

Середня кількість вимог, що перебували в системі за проміжок часу (0,t)

. (5.9)

Використовуючи вирази (5.7) – (5.9), отримаємо та ку формулу

(5.10)

Для того щоб СМО була в стані рівноваги, потрібно, щоб середній час перебування вимог у системі був більшим за середній час їх обслуговування. Припустимо, що для СМО, яка розглядається, і , де λ – інтенсивність надходження, а Т— середній час перебування вимог у системі. У цьому випадку існує також межа для середньої кількості вимог, які знаходяться в системі, тобто .

Тоді з формули (5.10) отримаємо формулу Литтла у такому вигляді:

Отже, для будь-якого закону розподілу проміжків часу між двома моментами надходження вимог і будь-якого розподілу часу їх обслуговування, кількості пристроїв для обслуговування та дисципліни обслуговування середню кількість вимог, що знаходяться в СМО, визначають через інтенсивність надходження та середній час перебування вимог у системі.

Інтуїтивне доведення формули Литтла базується на тому, що кількість вимог у системі в момент надходження нової вимоги, буде такою ж, як і в момент, коли вимога залишає систему. Це свідчить про те, що СМО перебуває в стані рівноваги або сталому стані, тобто вимоги не можуть знаходитись у системі нескінченно довго і завжди залишають її. Як бачимо, під час виведення формули Литтла ніяких обмежень на тип СМО немає. Можна, наприклад, вважати, що СМО складається тільки з однієї черга або з одного пристрою для обслуговування.

 

5.2.3 Одноканальні системи масового обслуговування

Розглянемо одноканальну СМО з одним пристроєм для обслуговування S і чергою до нього q, яку зображено на рисунку 5.3.

 

Рисунок 5.3 – СМО з одним пристроєм для обслуговування

 

Якщо позначити через ω середній час перебування вимоги в черзі, то з формули Литтла можна отримати середню кількість вимог у черзі:

Якщо позначити середній час обслуговування вимоги в пристрої через і розглядати СМО як таку, що має один пристрій, то, використовуючи формулу Литтла, можна знайти середню кількість вимог у пристрої для обслуговування:

Для СМО з одним пристроєм для обслуговування завжди має місце рівність

,

де Т – середній час перебування вимоги в системі.

Коефіцієнт завантаження пристрою для обслуговування ρ можна визначити:

ρ – це ймовірність того, що під час надходження вимоги до системи пристрій буде зайнято.

 

Найпростіша одноканальна система МО є модель такого типу:

 

Граф станів

2 стани

S0 – канал вільний (очікування)

S1 – канал зайнятий (обслуговування)

 

P0 – ймовірність, що канал вільний

Р1 – ймовірність, що канал зайнятий.

 

Необхідно визначити абсолютну і відносну пропускні здатності.

 

Складемо диференціальне рівняння Колмогорова для визначення ймовірностей станів:

(5.11)

 

P0(t) + P1(t) = 1.

Розв’язок системи має вигляд:

(5.12)

Для одноканальної системи Р0 – ймовірність того, що в момент t канал вільний і заявка, що надійшла в цей момент буде обслужена, тобто це є відносна пропускна здатність q = P0.

При t → ∞ досягається встановленого режиму, тому

. (5.13)

Знаючи відносну пропускну здатність легко знайти абсолютну – середнє число заявок, які може обслужити СМО за одиницю часу:

(5.14)

Ймовірність відмов = Р1

(5.15)

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Основні поняття системи та моделі. Поняття моделі. Співвідношення між моделлю та системою

Людина постійно моделює оскільки моделі спрощують об єкти і явища... Величезні можливості мають комп ютери для розв язування математичних задач Числовими методами для більшості задач...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Формула Литтла

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Загальна характеристика проблеми моделювання
  Метою процесу моделювання є створення моделі, яка в тій чи іншій формі відтворює найсуттєвіші властивості системи і несе нові знання про таку систему. Об’єктами моделювання, як прав

Вимоги до моделей
  У загальному випадку під час побудови моделі потрібно враховувати такі вимоги: - незалежність результатів розв'язання задач від конкретної фізичної інтерпретації еле

Метод статистичних випробувань
  Метод статистичних випробувань — це числовий метод математичного моделювання випадкових величин, який передбачає безпосереднє включення випадкового фактора в процес моделюван

Генератори випадкових чисел
Найбільше прикладів генерування випадкових чисел можна знайти в ігровому бізнесі. Це номери в спортивних лотереях, числа, які випадають на рулетці, варіанти розкладу карт тощо. Більшість комп'ютерн

Випадкова дискретна величина
Одне з основних понять теорії ймовірностей — дискретна випадкова величина X, яка набуває конкретних значень хi з імовірністю рi. Ці випадкові величини наз

Моделювання неперервних випадкових величин
Існує кілька методів моделювання значень неперервних випадкових величин з до­вільним законом розподілу на основі випадкових чисел, рівномірно розподілених у інтервалі [0, 1]: метод оберненої функці

МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМ МАСОВОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ
5.1 Моделі систем МО   У теорії і практиці моделювання систем важливе місце посідають моделі СМО. Такі системи зустрічаються нам щоденно. Це процеси обслугов

Характеристики СМО
  СМО – це такі системи, в які в випадкові моменти часу поступають заявки на обслуговування, при цьому заявки, які поступили на обслуговування, обслуговуються за допомогою наявних в с

Час обслуговування
Показником, що в певній степені характеризує продуктивність СМО є час обслуговування і вказує необхідний час на обслуговування однієї задачі вхідного потоку. Якщо обслуговування задачі системою зав

Правила обслуговування вимог
Правила обслуговування вимог характеризуються часом обслуговування (розподілом часу обслуговування), кількістю вимог, які обслуговуються одночасно, і дисципліною обслуговування. Обслуговув

Типи моделей систем масового обслуговування
У теорії систем масового обслуговування розглядаються тільки такі СМО, параметри ефективності яких можна отримати аналітично в замкненому або числовому вигляді. Для позначення таких моделей СМО час

Приклад 5.1.
Нехай одноканальна СМО – це процесор. Інтенсивність потоку задач – λ = 1,0 в хв. Середній час обслуговування – 1,8 хв. Потік заявок і потік обслуговування – найпрост

Приклад 5.2.
Розглянемо часову діаграму роботи багатоканальної СМО з 2 пристроями для обслуговування і буфер ємністю 2. Задано час проходження вимоги і час, коли вона залишила систему. Час спостереження = 55хв.

Приклад 6.1
Є замкнена мережа, яка має М=20 пристроїв. Середній час обслуговування вимоги кожним пристроєм Z=25 с.  

Приклад 6.2
Розглянемо мережу, до якої надходять вимоги, як від пристроїв для обчислення (замкнена частина) так і ззовні. Нехай, М = 40 пристроїв для обчислення. Середній час обчислення кожним пристро

Приклад 6.3
Два обчислювальні процеси Пр 1 і Пр 2 намагаються одночасно записати дані в пам’ять в П1 і зчитати з П2. Проблема – синхронізація доступу до пам’яті. Активний тільки один процес.  

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги