Исследование систем массового обслуживания методом статистического моделирования - Лабораторная работа

бесплатно 0
4.5 154
Решение системы дифференциальных уравнений методом Рунге-Кутта. Исследованы возможности применения имитационного моделирования для исследования систем массового обслуживания. Результаты моделирования базового варианта системы массового обслуживания.

Скачать работу Скачать уникальную работу

Чтобы скачать работу, Вы должны пройти проверку:


Аннотация к работе
Исследование систем массового обслуживания методом статистического моделирования 1. Основные положения к выполнению лабораторной работы Применение аналитических и численных методов исследования СМО ограничено случаями, когда система является марковской и описывается уравнениями размножения и гибели или может быть сведена к ней. В противном случае исследование СМО возможно с помощью метода имитационного моделирования, основанного на многократной имитации с помощью ЭВМ процессов, протекающих в системе, с последующей статистической обработкой полученных результатов. В качестве основных величин, характеризующих функционирование исследуемой СМО используют оценки математического ожидания числа занятых каналов, длины очереди, времени ожидания заявок в очереди, вероятностей обслуживания заявок, и др. Так, для момента времени t (o?t?Tн), где Tн - время моделирования, могут быть вычислены. оценка математического ожидания числа занятых каналов: здесь - число занятых каналов в момент времени t в j-й реализации; N - число реализаций (прогонов модели); - оценка вероятности того, что в системе в момент времени t: здесь - число реализаций, в которых на момент времени t в системе было k требований; - оценка вероятности, что требование получит отказ: где - общее число требований, появившихся к моменту времени t в j-й реализации; - число требований, получивших отказ к моменту времени t; - оценка дисперсии числа занятых каналов в момент времени t: Для получения представления о точности и надежности этих оценок могут быть найдены доверительные интервалы Ib при заданной доверительной вероятности b. 1.

Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность
своей работы


Новые загруженные работы

Дисциплины научных работ





Хотите, перезвоним вам?