Исследование систем управления методами имитационного моделирования. Варжапетян А.Г. - 16 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

16
- М – экспоненциальное распределение длительностей интервалов
поступления заявок или длительностей обслуживания ( индекс М от
определяющего слова марковский процесс, т.е. такой, когда поведение
процесса после момента времени t зависит лишь от состояния процесса в
момент времени t и не зависит от поведения до момента времени t),
- D - детерминированное распределение длительностей интервалов
поступления заявок или
длительностей обслуживания,
- Е
к
- поток Эрланга к – го порядка для длительностей интервалов
между приходами заявок или длительностей обслуживания,
- GI - рекуррентный поток (длительности интервалов
статистически независимы и имеют одинаковое распределение),
- G - общий вид распределения.
Тогда в символах Кендалла вместо А и В подставляется символ
одного из упомянутых потоков, например:
M/M/1 - экспоненциальные потоки с одним каналом обслуживания
и
неограниченной ёмкостью.
D/GI/5/10 - детерминированный входной поток, рекуррентный поток
обслуживания, многоканальное СМО с 5 одинаковыми каналами, ёмкость
накопителя 10 и т.д.
Описание любого варианта СМО на языке математики достаточно
несложно, но практически малоценно, так как не отражает динамики
процесса функционирования системы. Поэтому всегда существует
необходимость, получив предварительные числовые ориентиры на основе
аналитической
модели, далее строить имитационную модель, для чего
незаменим ЯИМ GPSS/H .
2.3. Некоторые аналитические модели СМО
Не будем рассматривать причины, приводящие к искажению
сформулированных свойств простейшего потока, отметим только, что
процесс прихода заявок подчиняются в этом случае функции
распределения Пуассона, а время прихода и обслуживания описывается
экспоненциальной функцией распределения. Любые другие функции
распределения приведут к лучшим параметром потоков, поэтому считается,
что если параметры СМО удовлетворяют условиям
простейшего потока, то
они наверняка обеспечат удовлетворительную работу СМО при всех
других потоках. В связи с этим в рассматриваемых далее моделях
используются функции распределения Пуассона и экспоненциальные.

Страницы