Теория массового обслуживания. Сивохин А.В - 255 стр.

UptoLike

255
вероятностей состояний pi(t) методом Рунге-Кутта
> restart:
# Сброс значений всех переменных при повторном
запуске
with(LinearAlgebra):
with(CurveFitting):
with(plots):
n:=5;
# Число каналов многоканальной системы массового
обслуживания S с ожиданием
m:=10;
# Максимальное число заявок в очереди на
обслуживание многоканальной системы S
Lambda:=5.08; #
Плотность потока заявок для многоканальной
системы массового обслуживания S
Mu:=4.12; #
Параметр времени обслуживания многоканальной
системы S
Alf:=Lambda/Mu; # Расчетный
параметр системы S вход/обслуживание
DeltaT:=1; #
Шаг интегрирования уравнений Эрланга методом
Рунге-Кутта
T:=15;
# Число шагов визуализации и интегрирования
методом Рунге-Кутта
StudentNumber:=17; # Задание для студента
номера варианта при расчете вероятностей
переходов системы S
ODESystemInit:=
{diff(p[0](t), t)=-
Lambda*p[0](t)+Mu*p[1](t),
seq(diff(p[k](t), t)=Lambda*p[k-
1](t)-(Lambda+k*Mu)*p[k](t)+(k+1)*Mu*p[k+1](t),
k=1..n-1),
diff(p[n](t), t)=Lambda*p[n-1](t)-
(Lambda+n*Mu)*p[n](t)+n*Mu*p[n+1](t),
вероятностей состояний pi(t) методом Рунге-Кутта

> restart:
# Сброс значений всех переменных при повторном
запуске
with(LinearAlgebra):
with(CurveFitting):
with(plots):
n:=5;
# Число каналов многоканальной системы массового
обслуживания S с ожиданием
m:=10;
# Максимальное число заявок в очереди на
обслуживание многоканальной системы S
Lambda:=5.08;                            #
Плотность потока заявок для многоканальной
системы массового обслуживания S
Mu:=4.12;                                     #
Параметр времени обслуживания многоканальной
системы S
Alf:=Lambda/Mu;                       # Расчетный
параметр системы S вход/обслуживание
DeltaT:=1;                                    #
Шаг интегрирования уравнений Эрланга методом
Рунге-Кутта
T:=15;
# Число шагов визуализации и интегрирования
методом Рунге-Кутта
StudentNumber:=17;      # Задание для студента
номера варианта при расчете вероятностей
переходов системы S
ODESystemInit:=
         {diff(p[0](t), t)=-
Lambda*p[0](t)+Mu*p[1](t),
           seq(diff(p[k](t), t)=Lambda*p[k-
1](t)-(Lambda+k*Mu)*p[k](t)+(k+1)*Mu*p[k+1](t),
k=1..n-1),
           diff(p[n](t), t)=Lambda*p[n-1](t)-
(Lambda+n*Mu)*p[n](t)+n*Mu*p[n+1](t),
                          255