Методика и особенности составления имитационной модели системы массового обслуживания (СМО). Анализ и статистическая обработка показателей эффективности СМО путем решения уравнения Колмогорова, их сравнение с результатами аналитического моделирования.
Глава 1. Основные характеристики CМО и показатели их эффективности 1.1 Понятие марковского случайного процесса 1.2 Потоки событий 1.3 Уравнения Колмогорова 1.4 Финальные вероятности и граф состояний СМО 1.5 Показатели эффективности СМО 1.6 Основные понятия имитационного моделирования 1.7 Построение имитационных моделей Глава 2. Аналитическое моделирование СМО 2.1 Граф состояний системы и уравнения Колмогорова 2.2 Расчет показатели эффективности системы по финальным вероятностям Глава 3. Заявки поступают в СМО обычно не регулярно, а случайно, образуя так называемый случайный поток заявок (требований). Случайный характер потока заявок и времени обслуживания приводит к тому, что СМО оказывается загруженной неравномерно: в какие-то периоды времени скапливается очень большое количество заявок (они либо становятся в очередь, либо покидают СМО не обслуженными), в другие же периоды СМО работает с недогрузкой или простаивает. В качестве показателей эффективности СМО используются: - Абсолютная пропускная способность системы (А), т.е. среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени; - относительная пропускная способность (Q), т.е. средняя доля поступивших заявок, обслуживаемых системой; - вероятность отказа обслуживания заявки ( ); - среднее число занятых каналов (k); - среднее число заявок в СМО ( ); - среднее время пребывания заявки в системе ( ); - среднее число заявок в очереди ( ); - среднее время пребывания заявки в очереди ( ); - среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени; - среднее время ожидания обслуживания; - вероятность того, что число заявок в очереди превысит определенное значение и т.п.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
