Методы исследования операций при принятии решений. Бодров В.И - 93 стр.

UptoLike

Рубрика: 

.057,00003,0500109,0400339,030098,02026,0
;12111098
765432)4(
1615141312
111098765
=+++++=
+++++
+++++++==
Km
PPPPP
PPPPPPPPnm
n
Среднее число простоев ткацких станков
.196,2;234)4(
4
0
4210
=+++==
=
sPPPPPns
n
n
Среднее число работающих станков (требований в системе)
.861,1196,2057,04;
=
+
=
+= nsmLn
Коэффициент простоя механиков (приборов)
.549,0;/
об
пр
об
пр
== kLsk
Коэффициент простоя станков (требований)
.0036,0;/
тр
пр
тр
пр
== kNmk
Вероятность существования очереди
.112,0168,0279,0147,01;1
3
0
===
=
PPP
n
n
Среднее время ожидания в очереди
мин.5,8сут000403,0
)861,116(10
057,0
;
)(
=
=
λ
=
ff
t
nN
m
t
4.8 Моделирование процессов массового обслуживания
Системы массового обслуживания далеко не исчерпываются теми проанализированными случаями,
которые были рассмотрены, но, к сожалению, только эти случаи и поддаются пока аналитическому ре-
шению. Более сложные случаи могут быть исследованы лишь с помощью методов моделирования с ис-
пользованием вычислительной техники.
На рис. 4.16 представлена схема моделирования системы массового обслуживания.
Расчет ведется через малый промежуток времени t, который задается счетчиком времени 1. Этот
счетчик определяет также текущее время t.
Генератор случайных чисел 2 генерирует интервал времени между появлениями очередных требований.
При этом плотность распределения интервалов времени должна соответствовать реальной плотно-
сти распределения системы реально функционирующей или гипотетической системы.
Как только прошло время t, появляется новый клиент. При этом блок 4 проверяет, есть ли очередь
или нет, другими словами есть ли свободный прибор.
Если такой прибор есть, то немедленно начинается обслуживание, если же свободных приборов
нет, клиент решает, встать ли ему в очередь или уйти.
Если очередь велика (n = N), проверку этого осуществляет блок 5, то клиент попадает в очередь.
При этом он решает, возвратится ли ему снова на обслуживание в эту систему или уйти в другую (блок