где L1(t) – число заявок в памяти;
L1(t) – число заявок в АОС.
Множество состояний обозначим двумя цифрами в соответствии со значениями элементов этого вектора. Данная СМО – двухфазная. Схема «гибели-размножения» для нее в допущении, что потоки забывания учебного материала и его восстановления являются простейшими, имеет вид, как показано на рис.43.
Для составления алгебраических уравнений Колмогорова надо вычислить l. Так как одни сутки равны 24 часам, то l=0,008 ч-1.
Рисунок 43
Система алгебраических уравнений Колмогорова имеет вид:
Заменим одно из уравнений уравнением нормировки:
Р0 + Р1 + Р2 + Р3 = 1.
Получим:
Таким образом, при нахождении марковской цепи в стационарном состоянии с вероятностью 0,93 слушатель помнит все понятия учебной дисциплины. Вероятность того, что он забудет все три понятия, практически равна нулю.
Задача 3.9. Система массового обслуживания в соответствии с классификацией Кендалла имеет вид (M/G/1). Известны параметры потоков l=1,0 с-1, m=2 с-1. В соответствии с указанной записью входной поток является простейшим, а поток обслуживания является потоком общего вида. Пусть известно значение коэффициента вариации для потока обслуживания сµ=0,5. Необходимо найти математическое ожидание времени нахождения заявки в СМО.
Решение: Для решения данной задачи воспользуемся формулами Полячека – Хинчина, имеющими вид:
Подставляя в данные формулы известные по условию задачи значения, получим r = 0,5, с.
Задача 3.10. Рассматриваемая СМО имеет вид (D/N/1). В данной СМО согласно приведенной записи входной поток D – детерминированный, а поток обслуживания N – равномерный. Известны временные характеристики для этих потоков: c; tобсл = 2±1 c. Нужно найти математическое ожидание времени нахождения заявки в очереди на обслуживание .
Решение: В данной задаче, в отличие от предыдущей, входной поток не является простейшим. Поэтому ранее приведенные формулы Полячека – Хинчина использовать нельзя. В этом случае следует рассматривать потоки общего вида и СМО, в которых сняты ограничения, как на поток обслуживания, так и на входной поток, то есть данную СМО можно представить как СМО вида (G/G/1). Для таких СМО точных формул для вычисления характеристик таких систем не существует. Однако для случая большой загруженности СМО, когда r »1, можно использовать приближенные формулы Полячека – Хинчина:
где сl, сm – коэффициенты вариации для входного потока и потока обслуживания с параметрами l и m соответственно. Чем ближе r к 1, тем формулы будут более точными. При большой загруженности системы массового обслуживания точность вычисления имеет один порядок со значением 1/l.
Определим коэффициенты вариации для входного потока и потока обслуживания для случайных величин X, времени между соседними заявками во входном потоке и времени обслуживания заявки в канале:
Входной поток является детерминированным. Значит, время между соседними заявками потока постоянно: sХ=0. Следовательно: Сl=0.
Для равномерной случайной величины, времени обслуживания заявки в канале где a и b – границы области возможных значений этой случайной величины. В рассматриваемом примере a = 1, b = 3. Следовательно, mt =2 с, st =0,6 с. Отсюда коэффициент вариации для потока обслуживания Сm=0,3.
Таким образом, заявка практически не ждет своего обслуживания в очереди и при появлении сразу поступает на обслуживание.
Стохастической сетью называется сеть, вершинами которой являются отдельные СМО, а дуги определяют направление потока заявок между ними. Дуги сети взвешены вероятностями переходов потоков между вершинами.
Сеть считается заданной, если заданы: интенсивность входного потока L; вектор числа каналов, входящих в каждую СМО стохастической сети – (m1, m2,…,mM) , где М – число СМО, m1 – число каналов в первой СМО, mМ – число каналов в М-й СМО; вектор интенсивности потока обслуживания в каждой СМО – (m1, m2,…,mМ) или в каждом канале СМО; матрица передач P= êêpij êê, указывающая вероятности перехода заявок между СМО сети в процессе обслуживания.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.