Многоканальные СМО с отказами

Пример

Подсчет средних характеристик

Одноканальные СМО с ожиданием

Такие системы при условии, что нет ограничений на длину очереди, имеют бесчисленное множество состояний:

Е₀, Е₁, Е₂, Е₃,...

Е₀ – в системе 0 требований (система свободна);

Е₁ – в системе 1 требование (система занята);

Е₂ – в системе 1 требование, и одно требование ожидает в очереди;

Е₃ – в системе 1 требование, и два требования ожидают в очереди и т. д.

Для нахождения вероятностей используется следующая формула:

P₀ = 1-φ, φ = λ/μ.

Следовательно,

P_k = (1-φ)φ^k, k = 1, 2, ….

Условие φ > 0 является необходимым и достаточным для наличия стационарного режима работы системы.

Интересно знать, почему стационарный режим существует только при этом условии?

Это условие означает, что среднее число требований, поступивших в СМО, меньше, чем интенсивность самого обслуживания; поэтому система успевает ритмично работать. Теперь ясно, почему система не может работать при условии, когда коэффициент загрузки больше 1. Но почему нет установившегося режима, когда коэффициент загрузки равен 1? Ведь в этом случае, сколько в среднем требований поступает в СМО, столько в среднем и обслуживается. Однако требования поступают в систему неравномерно, и время их обслуживания тоже колеблется, так что могут быть и простои, и перегрузки. Вот поэтому при таком условии не поддерживается стационарный режим.

При изучении СМО важнейшими являются средние значения (математические ожидания) таких случайных величин:

n – количество требований, находящихся в системе;

v – длина очереди;

w – время ожидания в очереди.

Ниже их формулы:

n = φ/(1-φ);

v = φ²/(1-φ);

w = [φ/(1-φ)]*[1/μ].

Интенсивность потока автомобилей, поступающих на моечную станцию (одноканальная СМО) – 4 автомобиля в час, а интенсивность обслуживания – 5 автомобилей в час. Предполагая, что станция работает в стационарном режиме, найти среднее число автомобилей, находящихся на станции, среднюю длину очереди и среднее время ожидания обслуживания.

Решение

Определяем коэффициент загрузки системы:

φ = λ/μ = 0,8.

Далее, используя изученные выше формулы, вычисляем все требуемые характеристики:

n = 0,8/(1-0,8) = 4;

v = 4*0,8 = 3,2;

w = 4/5 = 0,8.

Сделаем следующие предположения относительно таких систем:

· входной поток пуассоновский;

· время обслуживания распределено по экспоненциальному закону;

· время обслуживания не зависит от входного потока;

· все линии обслуживания работают независимо.

Будем считать, что система содержит некоторое количество линий обслуживания s. Она может находиться в состояниях Е₀, Е₁, Е₂, Е₃,... Е_S. Расчёт переходных вероятностей показывает, что из каждого из свободных состояний система может переходить в соседнее состояние, либо в такое же, в каком была.

Для нахождения вероятностей используется следующая формула:

P_k = φ^k/k!*P₀, φ = λ/μ, где k = 1, 2,...

Так как сумма всех вероятностей составляет 1, то

Отсюда следуют формулы:

Увеличение коэффициента загрузки системы ведет к увеличению вероятности отказа системы. Это не устраивает потребителей. Уменьшение вероятности отказа системы может быть достигнуто за счёт увеличения количества линий обслуживания.

Однако резкое увеличение количества линий не устраивает организатора, потому что ведёт к дополнительным затратам на приобретение новых линий обслуживания, и увеличивает вероятность простоя линий. Расчет показывает, что среднее число свободных линий обслуживания

ρ = s-φ(1-P_s).

Теперь ясно, что при сильном увеличении количества линий обслуживания, увеличится среднее число простаивающих линий.

Таким образом, мы имеем дело с двумя противоположными тенденциями. Задача сводится к выбору оптимального варианта. С этой целью будем минимизировать функцию стоимости СМО – С(s). Если через с₁ мы обозначим стоимость одного отказа (организатор системы платит штраф за каждый отказ), а через с₂ – стоимость простоя одной линии за единицу времени, то функция стоимости будет иметь следующий вид:

C(s) = c₁λP_s+c₂ρ.

Или в развернутом виде:

Сначала с увеличением s она убывает, а затем растёт. Наша задача состоит в том, чтобы найти её минимум.

Дата добавления: 2015-05-10