Основные характеристики СМО - раздел Философия, ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ. Методические указания по выполнению лабораторных работ Ниже Перечислены Основные Характеристики Смо, Определяемые При Решении Задач ...
Ниже перечислены основные характеристики СМО, определяемые при решении задач анализа. Аналитические результаты в виде формул приведены для случая пуассоновского потока заявок со средней интенсивностью и экспоненциального распределения времени обслуживания с параметром .
1. Вероятность того, что все обслуживающие устройства свободны, равна (формула (21)).
2. Вероятность того, что занято обслуживающих устройств, равна (формула (22)).
3. Вероятность того, что все обслуживающие устройства заняты и требований находятся в очереди (), находится из выражения (23):
(24)
вероятность отказа в обслуживании
. (25)
4. Среднее число устройств, занятых обслуживанием требований, определяется выражением:
. (26)
Если поток заявок пуассоновский, то, выполняя суммирование, найдем:
. (27)
Среднее число простаивающих устройств
. (28)
Коэффициенты простоя и занятости
. (29)
7. Относительная пропускная способность равна доли обслуженных требований от общего числа поступивших в систему:
. (30)
8. Абсолютная пропускная способность равна среднему числу требований, обслуживаемых в единицу времени:
. (31)
Среднее число требований, находящихся в очереди:
. (32)
10. Среднее число требований, находящихся в СМО:
. (33)
11. Среднее время ожидания в очереди
(формула Литтла); (34)
12. Среднее время пребывания заявки в СМО
(35)
− время ожидания в очереди,
- время обслуживания. Можно показать, что для пуассоновского потока заявок
ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ... СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ ТУСУР... Кафедра автоматизированных систем управления АСУ...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Основные характеристики СМО
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Псевдослучайные числа
Пригодность случайных чисел определяется не процессом их получения, а тем, что они должны обладать интересующими нас свойствами независимых, равномерно распределенных СВ.
Алгоритмы генераторов псевдослучайных чисел
Во всех языках программирования (Pascal, C/C++, Java и т. д.) и в приложениях Excel, MathCad, MathLab и др. есть стандартная функция, возвращающая случайное число. При этом существует возможнос
Метод Фибоначчи с запаздыванием
Статистические свойства чисел, генерируемых линейным конгруэнтным алгоритмом, делают невозможным их использование для решения задач, чувствительных к качеству случайных чисел. В связи с этим линейн
Оценка точности результатов, полученных методом Монте-Карло
Оценка точности результатов, полученных методом Монте-Карло, основана на центральной предельной теореме теории вероятностей, теореме Чебышева и ее следствиях. Из которых следует, что при большом об
Основы теории систем массового обслуживания
При решении различных задач часто приходится сталкиваться с анализом эффективности работы систем массового обслуживания (СМО). Примеры СМО: телефонная станция, ремонтные мастерские, билетные кассы,
Потоки событий
Основным понятием при рассмотрении случайных процессов, протекающих в системах с дискретными состояниями и непрерывным временем, к которым относятся СМО, является понятие потока событий
Критерий согласия хи-квадрат Пирсона
Критерием согласия называют статистический критерий проверки гипотезы о предполагаемом законе неизвестного распределения, полученного на основе выборочных данных. Для этого вводится количественная
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов