рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Приклад 5.1.

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Приклад 5.1.

Приклад 5.1. - раздел Философия, Основні поняття системи та моделі. Поняття моделі. Співвідношення між моделлю та системою Нехай Одноканальна Смо – Це Процесор. Інтенсивність Потоку Задач – &...

Нехай одноканальна СМО – це процесор.

Інтенсивність потоку задач – λ = 1,0 в хв.

Середній час обслуговування – 1,8 хв.

Потік заявок і потік обслуговування – найпростіші.

Треба визначити в установленому режимі:

- відносну пропускну здатність;

- абсолютну пропускну здатність;

- ймовірність відмов.

Порівняти фактичну пропускну здатність СМО з номінальною, яка була б, якщо б кожна задача обслуговувалась точно 1,8 хв., і задачі йшли одна за другою без перерви.

Визначаємо інтенсивність потоку обслуговування

Обчислюємо відносну пропускну здатність

Величина q означає, що в установленому режимі система буде обслуговувати ≈ 35% задач.

Абсолютна пропускна здатність

Система обслуговує в середньому 0.356 задач в хв.

Р_від = 1 – q = 1 – 0.356 = 0.644
Визначимо номінальну пропускну здатність

(зад/хв.)

Бачимо, що А_ном в 1.5 рази більша, ніж фактична пропускна здатність, обчислена з врахуванням випадкового характеру потоку заявок і потоку обслуговування.

5.2.4 Обслуговування потоків задач в СМО з необмеженою кількістю процесорів

Граф станів багатоканальної СМО з відмовами має вигляд показаний на рисунку 5.4.

Рисунок 5.4 – Схема функціонування багатоканальної СМО

Методика проектування обчислювальних систем, в яких не допускається втрата інформації із вхідного потоку задач, ставить специфічні вимоги до моделювання ОСМО без відмов, в моделі якої кількість процесорів теоретично необмежена. Жодна задача в системі вказаного типу на отримує відмови і поступає на обслуговування без очікування незалежно від степеня завантаженості ОСМО. Критерії, що характеризують показники системи, що пов”язані із очікуванням та відмовами повністю втрачають сенс.

Ймовірність того, що в довільний момент часу t буде зайнято k процесорів за умови, що в початковий момент часу всі вони були не зайнятими

P_{k 0} = .

Ймовірність того, що всі процесори системи на момент часу t вільні визначається при підстановці k=0, в результаті чого отримуємо

P_{0 0} = .

В стаціонарному режимі, в граничному випадку при t, ймовірність того, що всі процесори не зайняті

P_{0 0} == .

Ймовірність того, що всі процесори будуть вільними тим менша, чим більші значення математичного очікування числа задач в одиницю часу і значення математичного очікування обслуговування однієї задачі.

В стаціонарному режимі, незалежно від початкового стану системи, ймовірність зайнятості k процесорів в момент часу t визначається як

P_k== .

Математичне очікування числа зайнятих обслуговуванням процесорів в момент часу t

визначає середню кількість процесорів за умови, що в початковий момент часу всі вони були вільні.

Аналіз багатоканальних СМО на відміну від одноканальних, є набагато складнішими. За допомогою теорії масового обслуговування можна отримувати аналітичні залежності для розрахунків характеристик багатоканальної СМО лише для моделей типу М/М/m. Для СМО з іншими законами озподілу часу надходження та обслуговування вимог використовують числові методи.

Развернуть

Открыть в широком формате

– 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: Приклад 5.1.

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

Формула Литтла
У теорії масового обслуговування важливе значення має формула Литтла (закон збереження стаціонарної черги), яка дозволяє обчислювати середню кількість вимог, що знаходяться в системі. Щоб от

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.