На практическом занятии рассмотрим этот путь и сравним результаты моделирования с теоретическим решением.

Применение различных математических методов к формализации. Акцент на сложную систему - непредсказуемую. Носитель неопределенности является человек.

Характерным примером стохастических (случайные, вероятностные) задач являются модели систем массового обслуживания.

СМО имеют повсеместное распространение. Это телефонные сети, автозаправочные станции, предприятия бытового обслуживания, билетные кассы, торговые мероприятия и т.д.

С позиции моделирования процесса массового обслуживания ситуации, когда образуются очереди заявок (требований) на обслуживание, возникают следующим образом. Поступив в обслуживающую систему, требование присоединяется к очереди других (ранее поступивших) требований. Канал обслуживания выбирает требование из находящихся в очереди, с тем чтобы приступить к его обслуживанию. После завершения процедуры обслуживания очередного требования канал обслуживания приступает к обслуживанию следующего требования, если такое имеется в блоке ожидания. Цикл функционирования СМО подобного рода повторяется многократно в течение всего периода работы обслуживающей системы. При этом предполагается, что переход системы на обслуживание очередного требования после завершения обслуживания предыдущего требования происходит мгновенно, в случайные моменты времени.

Примерами СМО могут служить:

    посты технического обслуживания автомобилей;

    посты ремонта автомобилей;

    аудиторские фирмы и т.д.

Основоположником теории массового обслуживания, в частности, теории очередей, является известный датский ученый А.К.Эрланг (1878-1929), который исследовал процессы обслуживания на телефонных станциях.

Системы, в которых имеют место процессы обслуживания, называют системами массового обслуживания (СМО).

Чтобы описать систему массового обслуживания, необходимо задать:

- входной поток заявок;

- дисциплину обслуживания;

- время обслуживания

- количество каналов обслуживания.

Входной поток требований (заявок) описывается путем выявления как вероятностного закона распределения моментов поступления требований в систему, так и количества требований в каждом поступлении.

При задании дисциплины обслуживания (ДО) необходимо описать правила постановки требований в очередь и обслуживания их в системе. При этом длина очереди может быть как ограниченной, так и неограниченной. В случае ограничений на длину очереди поступившая на вход СМО заявка получает отказ. Чаще всего используются ДО, определяемые следующими правилами:

первым пришел – первым обслуживаешься;

    пришел последним - обслуживаешься первым; (коробочка для теннисных шариков, стек в технике)

    случайный отбор заявок;

    отбор заявок по критерию приоритетности.

Время обслуживания заявки в СМО является случайной величиной. Наиболее распространенным законом распределения является экспоненциальный закон.  - скорость обслуживания. =количество заявок обслуживания/ед. времени.

Каналы обслуживания , могут быть расположены параллельно и последовательно. При последовательном расположении каналов каждая заявка проходит обслуживание на всех каналах последовательно. При параллельном расположении каналов обслуживание производится на всех каналах одновременно по мере их освобождения.

Обобщенная структура СМО представлена на рис.

Предметом теории массового обслуживания является установление зависимости между факторами, определяющими функциональные возможности СМО, и эффективностью ее функционирования.

Проблемы проектирования СМО.

К задачам определения характеристик структуры СМО относятся задача выбора количества каналов обслуживания (базовых элементов {Ф i }), задача определения способа соединения каналов (множества элементов связей {Hj}), а также задача определения пропускной способности каналов.

1). Выбор структуры . Если каналы работают параллельно, то проблема выбора Str сводится к определению количества каналов в обслуживающей части исходя из условия обеспечения работоспособности СМО. (Если очередь не является бесконечно растущей).

Отметим, что при определении количества каналов системы, в случае их параллельного расположения, необходимо соблюдать условие работоспособности системы . Обозначим:  - среднее число заявок, поступающих в единицу времени, т.е. интенсивность входного потока;  - среднее число заявок, удовлетворяемых в единицу времени, т.е. интенсивность обслуживания; S - количество каналов обслуживания. Тогда условие работоспособности СМО запишется

или
. Выполнение этого условия позволяет вычислить нижнюю границу количества каналов.

В случае, если
, система не справляется с очередью. Очередь при этом растет безгранично.

2). Необходимо определить критерий эффективности функционирования СМО с учетом затрат на потери времени как со стороны заявок, так и со стороны обслуживающей части.

В качестве показателей эффективности функционирования СМО рассматриваются следующие три основные группы показателей:

1. Показатели эффективности использования СМО.

    Абсолютная пропускная способность СМО - среднее число заявок, которое может обслужить СМО в единицу времени.

    Относительная пропускная способность СМО – отношение среднего числа заявок, обслуживаемых СМО в единицу времени, к среднему числу поступивших заявок за это время.

    Средняя продолжительность периода занятости СМО.

    Коэффициент использования СМО - средняя доля времени, в течение которого СМО занята обслуживанием заявок.

2. Показатели качества обслуживания заявок.

    Среднее время ожидания заявки в очереди.

    Среднее время пребывания заявки в СМО.

    Вероятность отказа заявке в обслуживании без ожидания.

    Вероятность того, что поступившая заявка немедленно будет принята к обслуживанию.

    Закон распределения времени ожидания заявки в очереди.

    Закон распределения времени пребывания заявки в СМО.

    Среднее число заявок, находящихся в очереди.

    Среднее число заявок, находящихся в СМО.

3. Показатели эффективности функционирования пары «СМО - потребитель».

При выборе критерия эффективности функционирования СМО необходимо учесть двойственный подход к рассмотрению систем массового обслуживания. Например, работу универсама, как СМО, можно рассматривать с противоположных сторон. С одной, традиционно принятой, стороны покупатель, ожидающий свою очередь у кассы, представляет собой заявку на обслуживание, а кассир - канал обслуживания. С другой стороны, кассир, который ожидает покупателей, может быть рассмотрен в качестве заявки на обслуживание, а покупатель - обслуживающее устройство, способное удовлетворить заявку, т.е. подойти к кассе и прекратить вынужденный простой кассира. (традиционно – покупателей > чем кассиров, если кассиров > чем покупателей, они ждут покупателей).

С
учетом этого целесообразно минимизировать обе части СМО одновременно.

Применение такого двойственного подхода предполагает необходимость учета при формировании критерия эффективности не только перечисленных выше показателей в отдельности, но и одновременно нескольких показателей, отражающих интересы как обслуживающей, так и обслуживаемой подсистем СМО. Например, показано, что наиболее важным критерием эффективности в задачах массового обслуживания является суммарное время нахождения клиента в очереди, с одной стороны, и простоя каналов обслуживания - с другой.

Классификация систем массового обслуживания

1. По характеру обслуживания выделяют следующие виды СМО:

1.1. Системы с ожиданием или системы с очередью . Требования, поступившие в систему и не принятые немедленно к обслуживанию, накапливаются в очереди. Если каналы свободны, то заявка обслуживается. Если же все каналы заняты в момент поступления заявки, то очередная заявка будет обслужена после завершения обслуживания предыдущей. Такая система называется полнодоступной (с неограниченной очередью).

Существуют системы с автономным обслуживанием, когда обслуживание начинается в определенные моменты времени;

      Системы с ограниченной очередью . (ремонт в гараже)

      Системы с отказами . Все заявки, прибывшие в момент обслуживания заявки, получают отказ. (ГТС)

      Системы с групповым входным потоком и групповым обслуживанием . В таких системах заявки поступают группами в моменты времени, обслуживание также происходит группами.

2. По количеству каналов обслуживания СМО подразделяются на следующие группы.

Одноканальные СМО.

Многоканальные СМО . Обслуживание очередной заявки может начаться до окончания обслуживания предыдущей заявки. Каждый канал действует как самостоятельное обслуживающее устройство.

3. По кругу обслуживаемых объектов различают два вида.

Замкнутые СМО. Замкнутая система массового обслуживания - это система массового обслуживания, в которой обслуженные требования могут возвращаться в систему и вновь поступать на обслуживание. Примерами замкнутой СМО являются ремонтные мастерские, сберегательные банки.

Открытые СМО.

4. По количеству этапов обслуживания различают однофазные и многофазные СМО.

Однофазные СМО - это однородные системы, которые выполняют одну и ту же операцию обслуживания.

Многофазные СМО - это системы, в которых каналы обслуживания расположены последовательно и выполняют различные операции обслуживания. Примером многофазной СМО являются станции технического обслуживания автомобилей.

Приведенная классификация СМО является условной. На практике чаще всего СМО выступают в качестве смешанных систем. Например, заявки ожидают начала обслуживания до определенного момента, после чего система начинает работать как система с отказами.

Большой класс систем, которые сложно изучить аналитическими способами, но которые хорошо изучаются методами статистического моделирования, сводится к системам массового обслуживания (СМО).

В СМО подразумевается, что есть типовые пути (каналы обслуживания), через которые в процессе обработки проходят заявки . Принято говорить, что заявки обслуживаются каналами. Каналы могут быть разными по назначению, характеристикам, они могут сочетаться в разных комбинациях; заявки могут находиться в очередях и ожидать обслуживания. Часть заявок может быть обслужена каналами, а части могут отказать в этом. Важно, что заявки, с точки зрения системы, абстрактны: это то, что желает обслужиться, то есть пройти определенный путь в системе. Каналы являются также абстракцией: это то, что обслуживает заявки.

Заявки могут приходить неравномерно, каналы могут обслуживать разные заявки за разное время и так далее, количество заявок всегда весьма велико. Все это делает такие системы сложными для изучения и управления, и проследить все причинно-следственные связи в них не представляется возможным. Поэтому принято представление о том, что обслуживание в сложных системах носит случайный характер.

Примерами СМО (см. табл. 30.1) могут служить: автобусный маршрут и перевозка пассажиров; производственный конвейер по обработке деталей; влетающая на чужую территорию эскадрилья самолетов, которая «обслуживается» зенитками ПВО; ствол и рожок автомата, которые «обслуживают» патроны; электрические заряды, перемещающиеся в некотором устройстве и т. д.

Таблица 30.1.
Примеры систем массового обслуживания
СМО Заявки Каналы
Автобусный маршрут и перевозка пассажиров Пассажиры Автобусы
Производственный конвейер по обработке деталей Детали, узлы Станки, склады
Влетающая на чужую территорию эскадрилья самолетов,
которая «обслуживается» зенитками ПВО
Самолеты Зенитные орудия, радары,
стрелки, снаряды
Ствол и рожок автомата, которые «обслуживают» патроны Патроны Ствол, рожок
Электрические заряды, перемещающиеся в некотором устройстве Заряды Каскады технического
устройства

Но все эти системы объединены в один класс СМО, поскольку подход к их изучению един. Он состоит в том, что, во-первых , с помощью генератора случайных чисел разыгрываются случайные числа, которые имитируют СЛУЧАЙНЫЕ моменты появления заявок и время их обслуживания в каналах. Но в совокупности эти случайные числа, конечно, подчинены статистическим закономерностям.

К примеру, пусть сказано: «заявки в среднем приходят в количестве 5 штук в час». Это означает, что времена между приходом двух соседних заявок случайны, например: 0.1; 0.3; 0.1; 0.4; 0.2, как это показано на рис. 30.1 , но в сумме они дают в среднем 1 (обратите внимание, что в примере это не точно 1, а 1.1 — но зато в другой час эта сумма, например, может быть равной 0.9); и только за достаточно большое время среднее этих чисел станет близким к одному часу.

Результат (например, пропускная способность системы), конечно, тоже будет случайной величиной на отдельных промежутках времени. Но измеренная на большом промежутке времени, эта величина будет уже, в среднем, соответствовать точному решению. То есть для характеристики СМО интересуются ответами в статистическом смысле.

Итак, систему испытывают случайными входными сигналами, подчиненными заданному статистическому закону, а в качестве результата принимают статистические показатели, усредненные по времени рассмотрения или по количеству опытов. Ранее, в лекции 21 (см. рис. 21.1), мы уже разработали схему для такого статистического эксперимента (см. рис. 30.2 ).

Рис. 30.2. Схема статистического эксперимента для изучения систем массового обслуживания

Во-вторых , все модели СМО собираются типовым образом из небольшого набора элементов (канал, источник заявок, очередь, заявка, дисциплина обслуживания, стек, кольцо и так далее), что позволяет имитировать эти задачи типовым образом. Для этого модель системы собирают из конструктора таких элементов. Неважно, какая конкретно система изучается, важно, что схема системы собирается из одних и тех же элементов. Разумеется, структура схемы будет всегда различной.

Перечислим некоторые основные понятия СМО.

Каналы — то, что обслуживает; бывают горячие (начинают обслуживать заявку в момент ее поступления в канал) и холодные (каналу для начала обслуживания требуется время на подготовку). Источники заявок — порождают заявки в случайные моменты времени, согласно заданному пользователем статистическому закону. Заявки , они же клиенты , входят в систему (порождаются источниками заявок), проходят через ее элементы (обслуживаются), покидают ее обслуженными или неудовлетворенными. Бывают нетерпеливые заявки — такие, которым надоело ожидать или находиться в системе и которые покидают по собственной воле СМО. Заявки образуют потоки — поток заявок на входе системы , поток обслуженных заявок, поток отказанных заявок. Поток характеризуется количеством заявок определенного сорта, наблюдаемым в некотором месте СМО за единицу времени (час, сутки, месяц), то есть поток есть величина статистическая.

Очереди характеризуются правилами стояния в очереди (дисциплиной обслуживания), количеством мест в очереди (сколько клиентов максимум может находиться в очереди), структурой очереди (связь между местами в очереди). Бывают ограниченные и неограниченные очереди. Перечислим важнейшие дисциплины обслуживания. FIFO (First In, First Out — первым пришел, первым ушел): если заявка первой пришла в очередь, то она первой уйдет на обслуживание. LIFO (Last In, First Out — последним пришел, первым ушел): если заявка последней пришла в очередь, то она первой уйдет на обслуживание (пример — патроны в рожке автомата). SF (Short Forward — короткие вперед): в первую очередь обслуживаются те заявки из очереди, которые имеют меньшее время обслуживания.

Дадим яркий пример, показывающий, как правильный выбор той или иной дисциплины обслуживания позволяет получить ощутимую экономию по времени.

Пусть имеется два магазина. В магазине № 1 обслуживание осуществляется в порядке очереди, то есть здесь реализована дисциплина обслуживания FIFO (см. рис. 30.3 ).

Рис. 30.3. Организация очереди по дисциплине FIFO

Время обслуживания t обслуж. на рис. 30.3 показывает, сколько времени продавец затратит на обслуживание одного покупателя. Понятно, что при покупке штучного товара продавец затратит меньше времени на обслуживание, чем при покупке, скажем, сыпучих продуктов, требующих дополнительных манипуляций (набрать, взвесить, высчитать цену и т. п). Время ожидания t ожид. показывает, через какое время очередной покупатель будет обслужен продавцом.

В магазине № 2 реализована дисциплина SF (см. рис. 30.4 ), означающая, что штучный товар можно купить вне очереди, так как время обслуживания t обслуж. такой покупки невелико.

Рис. 30.4. Организация очереди по дисциплине SF

Как видно из обоих рисунков, последний (пятый) покупатель собирается приобрести штучный товар, поэтому время его обслуживания невелико — 0.5 минут. Если этот покупатель придет в магазин № 1, он будет вынужден выстоять в очереди целых 8 минут, в то время как в магазине № 2 его обслужат сразу же, вне очереди. Таким образом, среднее время обслуживания каждого из покупателей в магазине с дисциплиной обслуживания FIFO составит 4 минуты, а в магазине с дисциплиной обслуживания КВ — лишь 2.8 минуты. А общественная польза, экономия времени составит: (1 – 2.8/4) · 100% = 30 процентов! Итак, 30% сэкономленного для общества времени — и это лишь за счет правильного выбора дисциплины обслуживания.

Специалист по системам должен хорошо понимать ресурсы производительности и эффективности проектируемых им систем, скрытые в оптимизации параметров, структур и дисциплинах обслуживания. Моделирование помогает выявить эти скрытые резервы .

При анализе результатов моделирования важно также указать интересы и степень их выполнения. Различают интересы клиента и интересы владельца системы. Заметим, что эти интересы совпадают не всегда.

Судить о результатах работы СМО можно по показателям . Наиболее популярные из них:

  • вероятность обслуживания клиента системой;
  • пропускная способность системы;
  • вероятность отказа клиенту в обслуживании;
  • вероятность занятости каждого из канала и всех вместе;
  • среднее время занятости каждого канала;
  • вероятность занятости всех каналов;
  • среднее количество занятых каналов;
  • вероятность простоя каждого канала;
  • вероятность простоя всей системы;
  • среднее количество заявок, стоящих в очереди;
  • среднее время ожидания заявки в очереди;
  • среднее время обслуживания заявки;
  • среднее время нахождения заявки в системе.

Судить о качестве полученной системы нужно по совокупности значений показателей. При анализе результатов моделирования (показателей) важно также обращать внимание на интересы клиента и интересы владельца системы , то есть минимизировать или максимизировать надо тот или иной показатель, а также на степень их выполнения. Заметим, что чаще всего интересы клиента и владельца между собой не совпадают или совпадают не всегда. Показатели будем обозначать далее H = {h 1 , h 2 , …} .

Параметрами СМО могут быть: интенсивность потока заявок, интенсивность потока обслуживания, среднее время, в течение которого заявка готова ожидать обслуживания в очереди, количество каналов обслуживания, дисциплина обслуживания и так далее. Параметры — это то, что влияет на показатели системы. Параметры будем обозначать далее как R = {r 1 , r 2 , …} .

Пример. Автозаправочная станция (АЗС) .

1. Постановка задачи . На рис. 30.5 приведен план АЗС. Рассмотрим метод моделирования СМО на ее примере и план ее исследования. Водители, проезжая по дороге мимо АЗС по дороге, могут захотеть заправить свой автомобиль. Хотят обслужиться (заправить машину бензином) не все автомобилисты подряд; допустим, что из всего потока машин на заправку в среднем заезжает 5 машин в час.

Рис. 30.5. План моделируемой АЗС

На АЗС две одинаковые колонки, статистическая производительность каждой из которых известна. Первая колонка в среднем обслуживает 1 машину в час, вторая в среднем — 3 машины в час. Владелец АЗС заасфальтировал для машин место, где они могут ожидать обслуживания. Если колонки заняты, то на этом месте могут ожидать обслуживания другие машины, но не более двух одновременно. Очередь будем считать общей. Как только одна из колонок освободится, то первая машина из очереди может занять ее место на колонке (при этом вторая машина продвигается на первое место в очереди). Если появляется третья машина, а все места (их два) в очереди заняты, то ей отказывают в обслуживании, так как стоять на дороге запрещено (см. дорожные знаки около АЗС). Такая машина уезжает прочь из системы навсегда и как потенциальный клиент является потерянной для владельца АЗС. Можно усложнить задачу, рассмотрев кассу (еще один канал обслуживания, куда надо попасть после обслуживания в одной из колонок) и очередь к ней и так далее. Но в простейшем варианте очевидно, что пути движения потоков заявок по СМО можно изобразить в виде эквивалентной схемы, а добавив значения и обозначения характеристик каждого элемента СМО, получаем окончательно схему, изображенную на рис. 30.6 .

Рис. 30.6. Эквивалентная схема объекта моделирования

2. Метод исследования СМО . Применим в нашем примере принцип последовательной проводки заявок (подробно о принципах моделирования см. лекцию 32). Его идея заключается в том, что заявку проводят через всю систему от входа до выхода, и только после этого берутся за моделирование следующей заявки.

Для наглядности построим временную диаграмму работы СМО, отражая на каждой линейке (ось времени t ) состояние отдельного элемента системы. Временных линеек проводится столько, сколько имеется различных мест в СМО, потоков. В нашем примере их 7 (поток заявок, поток ожидания на первом месте в очереди, поток ожидания на втором месте в очереди, поток обслуживания в канале 1, поток обслуживания в канале 2, поток обслуженных системой заявок, поток отказанных заявок).

Для генерации времени прихода заявок используем формулу вычисления интервала между моментами прихода двух случайных событий (см. лекцию 28):

В этой формуле величина потока λ должна быть задана (до этого она должна быть определена экспериментально на объекте как статистическое среднее), r — случайное равномерно распределенное число от 0 до 1 из ГСЧ или таблицы , в которой случайные числа нужно брать подряд (не выбирая специально).

Задача . Сгенерируйте поток из 10 случайных событий с интенсивностью появления событий 5 шт/час.

Решение задачи . Возьмем случайные числа, равномерно распределенные в интервале от 0 до 1 (см. таблицу), и вычислим их натуральные логарифмы (см. табл. 30.2).

Формула пуассоновского потока определяет расстояние между двумя случайными событиями следующим образом: t = –Ln(r рр)/λ . Тогда, учитывая, что λ = 5 , имеем расстояния между двумя случайными соседними событиями: 0.68, 0.21, 0.31, 0.12 часа. То есть события наступают: первое — в момент времени t = 0 , второе — в момент времени t = 0.68 , третье — в момент времени t = 0.89 , четвертое — в момент времени t = 1.20 , пятое — в момент времени t = 1.32 и так далее. События — приход заявок отразим на первой линейке (см. рис. 30.7 ).


Рис. 30.7. Временная диаграмма работы СМО

Берется первая заявка и, так как в этот момент каналы свободны, устанавливается на обслуживание в первый канал. Заявка 1 переносится на линейку «1 канал».

Время обслуживания в канале тоже случайное и вычисляется по аналогичной формуле:

где роль интенсивности играет величина потока обслуживания μ 1 или μ 2 , в зависимости от того, какой канал обслуживает заявку. Находим на диаграмме момент окончания обслуживания, откладывая сгенерированное время обслуживания от момента начала обслуживания, и опускаем заявку на линейку «Обслуженные».

Заявка прошла в СМО весь путь. Теперь можно, согласно принципу последовательной проводки заявок, также проимитировать путь второй заявки.

Если в некоторый момент окажется, что оба канала заняты, то следует установить заявку в очередь. На рис. 30.7 это заявка с номером 3. Заметим, что по условиям задачи в очереди в отличие от каналов заявки находятся не случайное время, а ожидают, когда освободится какой-то из каналов. После освобождения канала заявка поднимается на линейку соответствующего канала и там организуется ее обслуживание.

Если все места в очереди в момент, когда придет очередная заявка, будут заняты, то заявку следует отправить на линейку «Отказанные». На рис. 30.7 это заявка с номером 6.

Процедуру имитации обслуживания заявок продолжают некоторое время наблюдения T н . Чем больше это время, тем точнее в дальнейшем будут результаты моделирования. Реально для простых систем выбирают T н , равное 50—100 и более часов, хотя иногда лучше мерить эту величину количеством рассмотренных заявок.

Анализ временной диаграммы

Анализ проведем на уже рассмотренном примере.

Сначала нужно дождаться установившегося режима. Откидываем первые четыре заявки как нехарактерные, протекающие во время процесса установления работы системы. Измеряем время наблюдения, допустим, что в нашем примере оно составит T н = 5 часов. Подсчитываем из диаграммы количество обслуженных заявок N обс. , времена простоя и другие величины. В результате можем вычислить показатели, характеризующие качество работы СМО.

  1. Вероятность обслуживания: P обс. = N обс. /N = 5/7 = 0.714 . Для расчета вероятности обслуживания заявки в системе достаточно разделить число заявок, которым удалось обслужиться за время T н (см. линейку «Обслуженные») N обс. , на число заявок N , которые хотели обслужиться за это же время. Как и раньше вероятность экспериментально определяем отношением свершившихся событий к общему числу событий, которые могли совершиться!
  2. Пропускная способность системы: A = N обс. /T н = 7/5 = 1.4 [шт/час] . Для расчета пропускной способности системы достаточно разделить число обслуженных заявок N обс. на время T н , за которое произошло это обслуживание (см. линейку «Обслуженные»).
  3. Вероятность отказа: P отк. = N отк. /N = 3/7 = 0.43 . Для расчета вероятности отказа заявке в обслуживании достаточно разделить число заявок N отк. , которым отказали за время T н (см. линейку «Отказанные»), на число заявок N , которые хотели обслужиться за это же время, то есть поступили в систему. Обратите внимание . P отк. + P обс. в теории должно быть равно 1. На самом деле экспериментально получилось, что P отк. + P обс. = 0.714 + 0.43 = 1.144 . Эта неточность объясняется тем, что время наблюдения T н мало и статистика накоплена недостаточная для получения точного ответа. Погрешность это показателя сейчас составляет 14%!
  4. Вероятность занятости одного канала: P 1 = T зан. /T н = 0.05/5 = 0.01 , где T зан. — время занятости только одного канала (первого или второго). Измерениям подлежат временные отрезки, на которых происходят определенные события. Например, на диаграмме ищутся такие отрезки, во время которых заняты или первый или второй канал. В данном примере есть один такой отрезок в конце диаграммы длиной 0.05 часа. Доля этого отрезка в общем времени рассмотрения (T н = 5 часов) определяется делением и составляет искомую вероятность занятости.
  5. Вероятность занятости двух каналов: P 2 = T зан. /T н = 4.95/5 = 0.99 . На диаграмме ищутся такие отрезки, во время которых одновременно заняты и первый, и второй канал. В данном примере таких отрезков четыре, их сумма равна 4.95 часа. Доля продолжительности этих события в общем времени рассмотрения (T н = 5 часов) определяется делением и составляет искомую вероятность занятости.
  6. Среднее количество занятых каналов: N ск = 0 · P 0 + 1 · P 1 + 2 · P 2 = 0.01 + 2 · 0.99 = 1.99 . Чтобы подсчитать, сколько каналов занято в системе в среднем, достаточно знать долю (вероятность занятости одного канала) и умножить на вес этой доли (один канал), знать долю (вероятность занятости двух каналов) и умножить на вес этой доли (два канала) и так далее. Полученная цифра 1.99 говорит о том, что из возможных двух каналов в среднем загружено 1.99 канала. Это высокий показатель загрузки, 99.5%, система хорошо использует ресурс.
  7. Вероятность простоя хотя бы одного канала: P * 1 = T простоя1 /T н = 0.05/5 = 0.01 .
  8. Вероятность простоя двух каналов одновременно: P * 2 = T простоя2 /T н = 0 .
  9. Вероятность простоя всей системы: P * c = T простоя сист. /T н = 0 .
  10. Среднее количество заявок в очереди: N сз = 0 · P 0з + 1 · P 1з + 2 · P 2з = 0.34 + 2 · 0.64 = 1.62 [шт] . Чтобы определить среднее количество заявок в очереди, надо определить отдельно вероятность того, что в очереди будет одна заявка P 1з , вероятность того, в очереди будет стоять две заявки P 2з и т. д. и снова с соответствующими весами их сложить.
  11. Вероятность того, что в очереди будет одна заявка: P 1з = T 1з /T н = 1.7/5 = 0.34 (всего на диаграмме четырех таких отрезка, в сумме дающих 1.7 часа).
  12. Вероятность того, в очереди будет стоять одновременно две заявки: P 2з = T 2з /T н = 3.2/5 = 0.64 (всего на диаграмме три таких отрезка, в сумме дающих 3.25 часа).
  13. Среднее время ожидания заявки в очереди:

    (Сложить все временные интервалы, в течение которых какая-либо заявка находилась в очереди, и разделить на количество заявок). На временной диаграмме таких заявок 4.

  14. Среднее время обслуживания заявки:

    (Сложить все временные интервалы, в течение которых какая-либо заявка находилась на обслуживании в каком-либо канале, и разделить на количество заявок).

  15. Среднее время нахождения заявки в системе: T ср. сист. = T ср. ож. + T ср. обсл. .
  16. Среднее количество заявок в системе:

    Разобьем интервал наблюдения, например, на десятиминутки. Получится на пяти часах K подынтервалов (в нашем случае K = 30 ). В каждом подынтервале определим по временной диаграмме, сколько заявок в этот момент находится в системе. Смотреть надо на 2, 3, 4 и 5-ю линейки — какие из них заняты в данный момент. Затем сумму K слагаемых усреднить.

Далее следует оценить точность каждого из полученных результатов. То есть ответить на вопрос: насколько мы можем доверять этим значениям? Оценка точности проводится по методике, описанной в лекции 34 .

Если точность не является удовлетворительной, то следует увеличить время эксперимента и тем самым улучшить статистику. Можно сделать и по-другому. Снова несколько раз запустить эксперимент на время T н . А в последствии усреднить значения этих экспериментов. И снова проверить результаты на критерий точности. Эту процедуру следует повторять до тех пор, пока не будет достигнута требуемая точность.

Далее следует составить таблицу результатов и оценить значения каждого из них с точки зрения клиента и владельца СМО (см. табл. 30.3).. В конце, учитывая сказанное в каждом пункте, следует сделать общий вывод. Таблица должна иметь примерно такой вид, какой показан в табл. 30.3.

Таблица 30.3.
Показатели СМО
Показатель Формула Значение Интересы владельца СМО Интересы клиента СМО
Вероятность обслуживания P обс. = N обс. /N 0.714 Вероятность обслуживания мала, много клиентов уходят из системы неудовлетворенными, их деньги для владельца потеряны. Это «минус». Вероятность обслуживания мала, каждый третий клиент хочет, но не может обслужиться. Это «минус».
… … … … …
Среднее количество заявок в очереди N сз = 0 · P 0з + 1 · P 1з + 2 · P 1.62 Очередь практически все время вся забита. Все места в очереди используются достаточно эффективно. Вложения на организацию очереди окупают затраты на нее. Это «плюс».
Клиенты, которые долго стоят в очереди, могут уйти, не дождавшись обслуживания. Клиенты, простаивая, могут нанести ущерб системе, ломать оборудование. Много отказов, потерянных клиентов. Это «минусы».
Очередь практически все время вся забита. Клиенту приходится стоять в очереди, прежде чем он попадет на обслуживание. Клиент может не попасть даже в очередь. Это «минус».
Общий итог: В интересах владельца: а) увеличить пропускную способность каналов, чтобы не терять клиентов (правда, модернизация каналов стоит денег); б) увеличить число мест в очереди (это тоже стоит денег), чтобы задержать потенциальных клиентов. Клиенты заинтересованы в значительном увеличении пропускной способности для уменьшения времени ожидания и уменьшения отказов.

Синтез СМО

Мы проделали анализ существующей системы. Это дало возможность увидеть ее недостатки и определить направления улучшения ее качества. Но остаются непонятными ответы на конкретные вопросы, что именно надо сделать — увеличивать количество каналов или увеличивать их пропускную способность, или увеличивать количество мест в очереди, и, если увеличивать, то насколько? Есть и такие вопросы, что лучше — создать 3 канала с производительностью 5 шт/час или один с производительностью 15 шт/час?

Чтобы оценить чувствительность каждого показателя к изменению значения определенного параметра, поступают следующим образом. Фиксируют все параметры кроме одного, выбранного. Затем снимают значение всех показателей при нескольких значениях этого выбранного параметра. Конечно, приходится повторять снова и снова процедуру имитации и усреднять показатели при каждом значении параметра, оценивать точность. Но в результате получаются надежные статистические зависимости характеристик (показателей) от параметра.

Например, для 12 показателей нашего примера можно получить 12 зависимостей от одного параметра: зависимость вероятности отказов P отк. от количества мест в очереди (КМО), зависимость пропускной способности A от количества мест в очереди, и так далее (см. рис. 30.8 ).

Рис. 30.8. Примерный вид зависимостей показателей от параметров СМО

Затем так же можно снять еще 12 зависимостей показателей P от другого параметра R , зафиксировав остальные параметры. И так далее. Образуется своеобразная матрица зависимостей показателей P от параметров R , по которой можно провести дополнительный анализ о перспективах движения (улучшения показателей) в ту или иную сторону. Наклон кривых хорошо показывает чувствительность, эффект от движения по определенному показателю. В математике эту матрицу называют якобианом J , в которой роль наклона кривых играют значения производных ΔP i R j , см. рис. 30.9 . (Напомним, что производная связана геометрически с углом наклона касательной к зависимости.)

Рис. 30.9. Якобиан — матрица чувствительностей показателей
в зависимости от изменения параметров СМО

Если показателей 12, а параметров, например, 5, то матрица имеет размерность 12 x 5. Каждый элемент матрицы — кривая, зависимость i -го показателя от j -го параметра. Каждая точка кривой — среднее значение показателя на достаточно представительном отрезке T н или усреднено по нескольким экспериментам.

Следует понимать, что кривые снимались в предположении того, что все параметры кроме одного в процессе их снятия были неизменны. (Если бы все параметры меняли значения, то кривые были бы другими. Но так не делают, так как получится полная неразбериха и зависимостей не будет видно.)

Поэтому, если на основании рассмотрения снятых кривых принимается решение о том, что некоторый параметр будет в СМО изменен, то все кривые для новой точки, в которой опять будет исследоваться вопрос о том, какой параметр следует изменить, чтобы улучшить показатели, следует снимать заново .

Так шаг за шагом можно попытаться улучшить качество системы. Но пока эта методика не может ответить на ряд вопросов. Дело в том, что, во-первых, если кривые монотонно растут, то возникает вопрос, где же все-таки следует остановиться. Во-вторых, могут возникать противоречия, один показатель может улучшаться при изменении выбранного параметра, в то время как другой будет одновременно ухудшаться. В-третьих, ряд параметров сложно выразить численно, например, изменение дисциплины обслуживания, изменение направлений потоков, изменение топологии СМО. Поиск решения в двух последних случаях проводится с применением методов экспертизы (см. лекцию 36. Экспертиза) и методами искусственного интеллекта (см. .

Поэтому сейчас обсудим только первый вопрос. Как принять решение, каким должно быть все-таки значение параметра, если с его ростом показатель все время монотонно улучшается? Вряд ли значение бесконечности устроит инженера.

Параметр R — управление, это то, что находится в распоряжении владельца СМО (например, возможность заасфальтировать площадку и тем самым увеличить количество мест в очереди, поставить дополнительные каналы, увеличить поток заявок за счет увеличения затрат на рекламу и так далее). Меняя управление, можно влиять на значение показателя P , цель, критерий (вероятность отказов, пропускную способность, среднее время обслуживания и так далее). Из рис. 30.10 видно, что если увеличивать управление R , то можно добиться всегда улучшение показателя P . Но очевидно, что любое управление связано с затратами Z . И чем больше прилагают усилия для управления, чем больше значение управляющего параметра, тем больше затраты. Обычно затраты на управление растут линейно: Z = C 1 · R . Хотя встречаются случаи, когда, например, в иерархических системах, они растут экспоненциально, иногда — обратно экспоненциально (скидки за опт) и так далее.

Рис. 30.10. Зависимость показателя Р
от управляемого параметра R (пример)

В любом случае ясно, что когда-то вложение все новых затрат просто перестанет себя окупать. Например, эффект от заасфальтированной площадки размером в 1 км 2 вряд ли окупит затраты владельца бензоколонки в Урюпинске, там просто не будет столько желающих заправиться бензином. Иными словами показатель P в сложных системах не может расти бесконечно. Рано или поздно его рост замедляется. А затраты Z растут (см. рис. 30.11 ).

Рис. 30.11. Зависимости эффекта от применения показателя Р

Из рис. 30.11 видно, что при назначении цены C 1 за единицу затрат R и цены C 2 за единицу показателя P , эти кривые можно сложить. Кривые складывают, если их требуется одновременно минимизировать или максимизировать. Если одна кривая подлежит максимизации, а другая минимизации, то следует найти их разность, например по точкам. Тогда результирующая кривая (см. рис. 30.12 ), учитывающая и эффект от управления и затраты на это, будет иметь экстремум. Значение параметра R , доставляющего экстремум функции, и есть решение задачи синтеза .

Рис. 30.12. Суммарная зависимость эффекта от применения показателя Р
и затрат Z на его получение как функции управляемого параметра R

Кроме управления R и показателя P в системах действует возмущение. Возмущения обозначим как D = {d 1 , d 2 , …} , см. рис. 30.13 . Возмущение — это входное воздействие, которое, в отличие от управляющего параметра, не зависит от воли владельца системы. Например, низкие температуры на улице, конкуренция снижают, к сожалению, поток клиентов, поломки оборудования досадно снижают производительность системы. И управлять этими величинами непосредственно владелец системы не может. Обычно возмущение действует «назло» владельцу, снижая эффект P от управляющих усилий R . Это происходит потому, что, в общем случае, система создается для достижения целей, недостижимых самих по себе в природе. Человек, организуя систему, всегда надеется посредством ее достичь некоторой цели P . На это он затрачивает усилия R , идя наперекор природе. Система — организация доступных человеку, изученных им природных компонент для достижения некоторой новой цели, недостижимой ранее другими способами .

Рис. 30.13. Условное обозначение изучаемой системы,
на которую воздействуют управляющие воздействия R и возмущения D

Итак, если мы снимем зависимость показателя P от управления R еще раз (как показано на рис. 30.10 ), но в условиях появившегося возмущения D , то, возможно, характер кривой изменится. Скорее всего, показатель будет при одинаковых значениях управлений находиться ниже, так как возмущение носит «противный» характер, снижая показатели системы (см. рис. 30.14 ). Система, предоставленная сама себе, без усилий управляющего характера, перестает обеспечивать цель, для достижения которой она была создана . Если, как и ранее, построить зависимость затрат, соотнести ее с зависимостью показателя от параметра управления, то найденная точка экстремума сместится (см. рис. 30.15 ) по сравнению со случаем «возмущение = 0» (см. рис. 30.12 ).

Рис. 30.14. Зависимость показателя P от управляющего параметра R
при различных значениях действующих на систему возмущений D

Если снова увеличить возмущение, то кривые изменятся (см. рис. 30.14 ) и, как следствие, снова изменится положение точки экстремума (см. рис. 30.15 ).

Рис. 30.15. Нахождение точки экстремума на суммарной зависимости
при различных значениях действующего возмущающего фактора D

В конечном итоге, все найденные положения точек экстремума переносятся на новый график, где образуют зависимость Показателя P от Управляющего параметра R при изменении Возмущений D (см. рис. 30.16 ).

Рис. 30.16. Зависимость показателя P от управляющего
параметра R при изменении значений возмущений D
(кривая состоит только из точек экстремумов)

Обратите внимание, что на самом деле на этом графике могут быть и другие рабочие точки (график пронизан как бы семействами кривых), но нанесенные нами точки задают такие координаты управляющего параметра, при которых при заданных возмущениях (!) достигается наибольшее из возможных значение показателя P .

Этот график (см. рис. 30.16 ) связывает Показатель P , Управление (ресурс) R и Возмущение D в сложных системах, указывая, как действовать наилучшим образом ЛПР (лицу, принимающему решение) в условиях возникших возмущений. Теперь пользователь может, зная реальную обстановку на объекте (значение возмущения), быстро по графику определить, какое управляющее воздействие на объект необходимо, чтобы обеспечить наилучшее значение интересующего его показателя.

Заметьте, если управляющее воздействие будет меньше оптимального, то суммарный эффект снизится, возникнет ситуация недополученной прибыли. Если управляющее воздействие будет больше оптимального, то эффект также снизится, так как заплатить за очередное увеличение управляющих усилий надо будет по величине больше, чем та, которую вы получите в результате ее использования (ситуация банкротства).

Примечание . В тексте лекции мы использовали слова «управление» и «ресурс», то есть считали, что R = U . Следует пояснить, что управление действительно играет роль некоторой ограниченной ценности для владельца системы. То есть всегда является ценным для него ресурсом, за который всегда приходится платить, и которого всегда не хватает. Действительно, если бы эта величина не была ограничена, то мы бы могли достигать за счет бесконечной величины управлений бесконечно больших значений целей, а вот бесконечно больших результатов в природе явно не наблюдается.

Иногда различают собственно управление U и ресурс R , называя ресурсом некоторый запас, то есть границу возможного значения управляющего воздействия. В этом случае понятия ресурс и управление не совпадают: U < R . Иногда различают предельное значение управления U R и интегральный ресурс U d t R .

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

1. Понятие систем массового обслуживания. Сущность смешанных СМО

1.1 Понятие систем массового обслуживания

1.2 Сущность смешанных систем массового обслуживания

2. Функционирование и критерии эффективности смешанных систем массового обслуживания

2.1 Функционирование смешанных систем массового обслуживания

2.2 Критерии эффективности смешанных систем массового обслуживания и их сравнение с другими СМО

3. Пример практического решения задачи с участием смешанных СМО

Заключение

Список литературы

Введение

За последние десятилетия в самых разных областях народного хозяйства возникла необходимость решения вероятностных задач, связанных с работой систем массового обслуживания. Примерами таких систем служат телефонные станции, ремонтные мастерские, торговые предприятия, билетные кассы и т.д. работа любой системы массового обслуживания состоит в обслуживании поступающего в нее потока требований (вызовы абонентов, приход покупателей в магазин, требования на выполнение работы в мастерской и т. д.). массовое обслуживание смешанн

Математическая дисциплина, изучающая модели реальных систем массового обслуживания, получила название теории массового обслуживания. Задача теории массового обслуживания - установить зависимость результирующих показателей работы системы массового обслуживания (вероятности того, что требование будет обслужено; математического ожидания числа обслуженных требований и т. д.) от входных показателей (количество приборов в системе, параметров входящего потока требований и т. д.) установить такие зависимости в формульном виде можно только для простых систем массового обслуживания. Изучение же реальных систем проводится путем имитации, или моделирования их работы на ЭВМ с привлечением метода статистических испытаний.

Целью работы является изучение смешанной системы массового обслуживания.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

1. Определить понятие систем массового обслуживания и сущность смешанных СМО.

2. Рассмотреть основы функционирования и критерии эффективности смешанных систем массового обслуживания.

3. С помощью примера описать функционирование смешанной СМО.

Структурно работа представлена введением, основной частью из трёх параграфов, заключением и списком литературы.

1 . Понятие систем массового обслуживания. Сущность смешанных СМО

1.1 Понятие систем массового обслуживания

Системами массового обслуживания называют такие системы, в которых в случайные моменты времени поступают заявки на обслуживание. При этом поступившие заявки обслуживаются с помощью имеющихся в распоряжении системы каналов обслуживания .

С позиции моделирования процесса массового обслуживания ситуации, когда образуются очереди заявок (требований) на обслуживание, возникают следующим образом. Поступив в обслуживающую систему, требование присоединяется к очереди других (ранее поступивших) требований. Канал обслуживания выбирает требование из находящихся в очереди, с тем, чтобы приступить к его обслуживанию. После завершения процедуры обслуживания очередного требования канал обслуживания приступает к обслуживанию следующего требования, если таковое имеется в блоке ожидания.

Первые задачи теории массового обслуживания были рассмотрены в период между 1908 и 1922 годами. Стояла задача упорядочить работу телефонной станции и заранее рассчитать качество обслуживания потребителей в зависимости от числа используемых устройств .

Цикл функционирования системы массового обслуживания подобного рода повторяется многократно в течение всего периода работы обслуживающей системы. При этом предполагается, что переход системы на обслуживание очередного требования после завершения обслуживания предыдущего требования происходит мгновенно, случайные моменты времени.

Системы массового обслуживания или теория массового обслуживания - предмет, берущий начало в теории вероятностей. Но изучение таких систем в приложении к реальному миру (а их множество: магазин или вокзал с кассами, склад с операторами, парикмахерские и больницы, вычислительные сети, станки и наладчики, системы АТС и т.п.), обычно проходит в рамках предметов «Исследование операций» и «Математические методы в экономике» .

Задачи систем массового обслуживания имеют дело с объектами, где есть: а) очередь заявок (клиентов, звонков, посетителей, сигналов и т.п.) и б) ограниченное количество каналов для их обработки (операторов, кассиров, врачей, транзисторов и т.п.). Математически можно вычислить эффективность и основные показатели работ системы, что позволит в реальном мире наладить работу наиболее правильно, экономично, выгодно, удобно .

Системы массового обслуживания (СМО) «представляют собой системы специфического вида. Основой СМО является определенное число обслуживающих устройств -- каналы обслуживания. Роль каналов в реальности могут выполнять приборы, операторы, продавцы, линии связи и пр.» .

Предназначение СМО состоит в обслуживании потока заявок (требований), представляющих последовательность событий, поступающих нерегулярно и в заранее неизвестные и случайные моменты времени. Само обслуживание заявок также имеет непостоянный характер, происходит в случайные промежутки времени и зависит от многих и даже неизвестных причин. Случайный характер потока заявок и времени их обслуживания обусловливает неравномерность загрузки СМО: на входе могут накапливаться необслуженные заявки (перегрузка СМО) либо заявок нет или их меньше, чем свободных каналов (недогрузка СМО). В СМО поступает поток заявок; часть из них принимается на обслуживание в каналы, часть ждет в очереди на обслуживание, часть покидает систему необслуженными.

Основными элементами СМО являются :

1 - входной поток заявок;

2 - очередь;

3 - каналы обслуживания;

4 - выходной поток заявок (обслуженные заявки).

По числу каналов n все СМО разделяются на одноканальные (n= 1) и многоканальные (n > 1).

Многоканальные СМО могут быть как однородными (по каналам), так и разнородными (по продолжительности обслуживания заявок).
По дисциплине обслуживания различаются три класса СМО.

1. СМО с отказами (нулевое ожидание или явные потери). «Отказная» заявка вновь поступает в систему, чтобы ее обслужили (например, вызов абонента через АТС).

2. СМО с ожиданием (неограниченное ожидание или очередь). При занятости всех каналов заявка поступает в очередь и в конце концов будет выполнена (торговля, сферы бытового и медицинского обслуживания).

3. СМО смешанного типа (ограниченное ожидание). Имеется ограничение на длину очереди (сервис по обслуживанию автомобилей). Другой вид ограниченного ожидания -- ограничение на время пребывания заявки в СМО (ПВО, особые условия обслуживания в банке) .

Целью теории систем массового обслуживания является выработка рекомендаций по рациональному построению СМО и рациональной организации их работы и регулированию потока заявок. Отсюда вытекают задачи, связанные с теорией массового обслуживания: установление зависимостей работы СМО от ее организации, характера потока заявок, числа каналов и их производительности, правил работы СМО.

Современная теория систем массового обслуживания является совокупностью аналитических методов исследования.

Каждая система массового обслуживания, в зависимости от числа каналов и их производительности, а также от характера потока заявок, обладает какой-то пропускной способностью, позволяющей ей более или менее успешно справляться с потоком заявок. Предмет теории массового обслуживания - установление зависимости между характером потока заявок, числом каналов, их производительностью, правилами работы СМО и успешностью (эффективностью) обслуживания.

1.2 Сущность смешанных систем массового обслуживания

Сложный характер рыночной экономики и современный уровень предъявляемых к ней требований стимулируют использование более серьезных методов анализа ее теоретических и практических проблем.

Математическое моделирование все более и более становится одним из основных и наиболее плодотворных методов изучения экономических процессов и объектов. Положительная оценка этого подтверждается и тем, что, начиная с 1969 г., Нобелевские премии в области экономики присуждаются, как правило, за экономико-математические исследования.

В борьбу за клиента в современной экономике вкладываются огромные средства. По оценкам западных экономистов, завоевание фирмой нового клиента обходится ей в 6 раз дороже, чем удержание существующих покупателей. А если клиент ушел неудовлетворенным, то на его возвращение приходится потратить в 25 раз больше средств .

Во многих случаях неудовлетворенность клиента вызвана неудачной организацией его обслуживания (слишком долгое ожидание в очереди, отказ в обслуживании и т.д.). Использование теории массового обслуживания позволяет фирме избежать подобных неприятностей.

Классическими системами, которые изучает теория массового обслуживания и для которых более разработан математический аппарат, являются системы с ожиданием и с отказом. Для таких систем типично следующее: требования, поступающие в систему на обслуживание, покидают ее только после обслуживания.

Однако, на практике часто встречаются системы массового обслуживания с ожиданием, в которых имеются различные ограничения, например, на время пребывания в очереди, на время пребывания требования в системе, на длину очереди. Возможны также различные комбинации подобных ограничений. Такие системы массового обслуживания называются смешанными системами с ожиданием .

В смешанных системах массового обслуживания требование, поступившее в систему на обслуживание и заставшее все приборы занятыми, может покинуть систему и не обслуженным.

Итак, СМО смешанного типа (ограниченным ожиданием) - это такие системы, в которых на пребывание заявки в очереди накладываются некоторые ограничения.

Эти ограничения могут накладываться на длину очереди, т.е. максимально возможное число заявок, которые одновременно могут находиться в очереди.

В качестве примера такой системы можно привести мастерскую по ремонту автомобилей, имеющую ограниченную по размерам стоянку для неисправных машин, ожидающих ремонта.

Ограничения ожидания могут касаться времени пребывания заявки в очереди, по истечению которого она выходит из очереди и покидает систему, либо касаться общего времени пребывания заявки в СМО (т.е. суммарного времени пребывания заявки в очереди и под обслуживанием).

В СМО смешанного типа применяются различные схемы обслуживания заявок из очереди. Обслуживание может быть упорядоченным, когда заявки из очереди обслуживаются в порядке их поступления в систему, и неупорядоченным, при котором заявки из очереди обслуживаются в случайном порядке. Иногда применяется обслуживание с приоритетом, когда некоторые заявки из очереди считаются приоритетными и поэтому обслуживаются в первую очередь.

По итогам первой главы работы можно сделать следующие выводы:

Системами массового обслуживания называют такие системы, в которых в случайные моменты времени поступают заявки на обслуживание. При этом поступившие заявки обслуживаются с помощью имеющихся в распоряжении системы каналов обслуживания

Предназначение СМО состоит в обслуживании потока заявок (требований), представляющих последовательность событий, поступающих нерегулярно и в заранее неизвестные и случайные моменты времени.

Основными элементами СМО являются: входной поток заявок; очередь; каналы обслуживания; выходной поток заявок (обслуженные заявки).

Эффективность функционирования СМО определяется ее пропускной способностью -- относительным числом обслуженных заявок.

На практике часто встречаются системы массового обслуживания с ожиданием, в которых имеются различные ограничения, например, на время пребывания в очереди, на время пребывания требования в системе, на длину очереди. Возможны также различные комбинации подобных ограничений. Такие системы массового обслуживания называются смешанными системами с ожиданием.

СМО смешанного типа (ограниченным ожиданием) - это такие системы, в которых на пребывание заявки в очереди накладываются некоторые ограничения.

2 . Функционирование и критерии эффективности смешанных систем массового обслуживания

2.1 Функционирование смешанных систем массового обслуживания

Если имеется ограничение на длину очереди, выражающееся в том, что число требований, ожидающих начала обслуживания, не должно превышать m , то очередное требование, поступившее в систему на обслуживание в момент времени, когда все приборы заняты и m требований ожидают обслуживания, обязано покинуть систему, хотя оно и не обслужено. Такая ситуация возникает, например, в мастерских, предназначенных для ремонта каких-либо машин, с ограниченной площадью для их хранения.

Ограничение на время пребывания в очереди выражается в том, что время ожидания требованием начала обслуживания не должно превышать некоторой величины t ож, где t ож -- постоянная или случайная. Иначе говоря, если за время t ож с того момента, как требование стало в очередь, не освободится ни один из обслуживающих приборов, то требование покидает систему, хотя оно и не обслужено. Предполагается, что если процесс обслуживания уже начат, то он доводится до конца независимо от времени ожидания начала обслуживания .

В следующем параграфе функционирование смешанной системы массового обслуживания будет рассмотрен более подробно на основе критериев эффективности.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

2.2 Критерии эффективности смешанных систем массового обслуживания и их сравнение с другими СМО

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

При решении задач, связанных с массовым обслуживанием, большое значение имеет правильный выбор критериев, определяющих изучаемый процесс. Одна и та же система обслуживания может характеризоваться с различных точек зрения различными критериями эффективности. Выбор того или иного критерия должен производиться в каждом конкретном случае исходя из тех задач, которые ставятся перед системой. Перечислить все критерии, которые могут или могли бы быть полезными во всех задачах массового обслуживания, затруднительно, поэтому ограничимся наиболее существенными и наиболее часто используемыми .

Критерии эффективности систем обслуживания с потерями :

1. Вероятность отказа равна вероятности того, что все обслуживающие аппараты окажутся занятыми. Вероятность отказа определяет, в какой степени данная система обслуживания способна удовлетворить поступающий поток требований. Этот критерий (вероятность отказа) не связан с качеством обслуживания внутри системы тех требований, которые были приняты на обслуживание. Он дает только внешнюю оценку способности системы приступить к обслуживанию поступившего требования.

2. Степень загрузки обслуживающей системы может характеризоваться таким критерием, как среднее число занятых аппаратов.

4. Может быть полезен такой критерий, как среднее количество потерянных требований за определенный промежуток времени.

Критерии эффективности систем обслуживания без потерь :

1. Длина очереди является случайной величиной. В качестве характеристики длины очереди можно использовать ее математическое ожидание. Перечень критериев:

2. Математическое ожидание длины очереди.

3. Время ожидания начала обслуживания.

4. Закон распределения начала обслуживания (закон распределения времени ожидания удается найти не всегда, в этих случаях приходится пользоваться более простыми критериями).

5. Средняя длина очереди, полная характеристика которой может быть задана законом распределения длины очереди.

6. Среднее число занятых обслуживающих аппаратов (это число - величина случайная).

7. Вероятность иметь более m единиц в очереди в момент при заданном начальном состоянии системы.

Критерии эффективности системы обслуживания смешанного типа.

Критерии, характеризующие протекание процесса обслуживания в системах смешанного типа, в основном совпадают с теми, которые были перечислены для задач первой и второй групп. Особые критерии для обслуживания систем смешанного типа таковы :

1. Время, затраченное на обслуживание тех требований, которые покинут систему до окончания обслуживания.

2. Суммарное время, затраченное всеми аппаратами системы.

Частные критерии в зависимости от специфики изучаемых конкретных процессов могут быть получены из этих основных с учетом особенностей каждого процесса.

По итогам второй главы работы можно сделать следующие выводы:

Процесс функционирования для смешанной системы массового обслуживания можно представить с помощью следующих элементов: поток заявок, поступающий в смешанную СМО на обслуживание; смешанная СМО с ожиданием; поток обслуженных требований; поток не обслуженных требований

Критерии, характеризующие протекание процесса обслуживания в системах смешанного типа, в основном совпадают с теми, которые характерны для СМО с потерями и без потерь. Кроме того, для СМО характерны и особые критерии эффективности

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

Результативность управленческой деятельности на предприятии - единственный показатель, имеющий само по себе очень маленькое значение, и к тому же, ещё и отрицательную динамику, которая является стабильной (снижение показателя постоянно, без периодов роста). Эта отрицательная динамика является позитивным явлением, поскольку рост дохода идёт более высокими темпами, чем рост численности аппарата управления.

Это условно-негативный момент, поскольку затраты могут расти за счёт добровольного намерения руководства более усиленно финансировать управление (положительный момент) либо они могут расти вынужденно (отрицательный момент). Если затраты на управление персоналом растут по вынужденным причинам, то необходимо обеспечить тесное взаимодействие уже не секторов, а целых отделов службы управления предприятием.

Доля затрат на оптимальный состав продукции в организации имеет также положительную динамику. По сравнению с экономической результативностью динамика этого показателя характеризуется более плавным ростом, но он также стабилен.

...

Подобные документы

    Общие понятия теории массового обслуживания. Особенности моделирования систем массового обслуживания. Графы состояний СМО, уравнения, их описывающие. Общая характеристика разновидностей моделей. Анализ системы массового обслуживания супермаркета.

    курсовая работа , добавлен 17.11.2009

    Элементы теории массового обслуживания. Математическое моделирование систем массового обслуживания, их классификация. Имитационное моделирование систем массового обслуживания. Практическое применение теории, решение задачи математическими методами.

    курсовая работа , добавлен 04.05.2011

    Понятие случайного процесса. Задачи теории массового обслуживания. Классификация систем массового обслуживания (СМО). Вероятностная математическая модель. Влияние случайных факторов на поведение объекта. Одноканальная и многоканальная СМО с ожиданием.

    курсовая работа , добавлен 25.09.2014

    Моделирование процесса массового обслуживания. Разнотипные каналы массового обслуживания. Решение одноканальной модели массового обслуживания с отказами. Плотность распределения длительностей обслуживания. Определение абсолютной пропускной способности.

    контрольная работа , добавлен 15.03.2016

    Функциональные характеристики системы массового обслуживания в сфере автомобильного транспорта, ее структура и основные элементы. Количественные показатели качества функционирования системы массового обслуживания, порядок и главные этапы их определения.

    лабораторная работа , добавлен 11.03.2011

    Построение модели многоканальной системы массового обслуживания с ожиданием, а также использованием блоков библиотеки SimEvents. Вероятностные характеристики аудиторской фирмы как системы массового обслуживания, работающей в стационарном режиме.

    лабораторная работа , добавлен 20.05.2013

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

    лабораторная работа , добавлен 21.07.2012

    Система массового обслуживания типа M/M/1, ее компоненты. Коэффициент использования обслуживающего устройства. Обозначение M/D/1 для системы массового обслуживания. Параметры и результаты моделирования систем. Среднее время ожидания заявки в очереди.

    лабораторная работа , добавлен 19.05.2013

    Марковские цепи с конечным числом состояний и дискретным временем, с конечным числом состояний и непрерывным временем и работа с ними. Основные понятия и классификация систем массового обслуживания, их типы и отличия. Сущность метода Монте-Карло.

    дипломная работа , добавлен 25.08.2009

    Разработка теории динамического программирования, сетевого планирования и управления изготовлением продукта. Составляющие части теории игр в задачах моделирования экономических процессов. Элементы практического применения теории массового обслуживания.

Показатели эффективности СМО
  • абсолютная и относительная пропускная способность системы;
  • коэффициенты загрузки и простоя;
  • среднее время полной загрузки системы;
  • среднее время пребывания заявки в системе.
Показатели, характеризующие систему с точки зрения потребителей :
  • P обс – вероятность обслуживания заявки,
  • t сист – время пребывания заявки в системе.
Показатели, характеризующие систему с точки зрения её эксплуатационных свойств :
  • λ b – абсолютная пропускная способность системы (среднее число обслуженных заявок в единицу времени),
  • P обс – относительная пропускная способность системы,
  • k з – коэффициент загрузки системы.
см. также Параметры экономической эффективности СМО

Задача . В вычислительный центр коллективного пользования с тремя ЭВМ поступают заказы от предприятий на вычислительные работы. Если работают все три ЭВМ, то вновь поступающий заказ не принимается, и предприятие вынуждено обратиться в другой вычислительный центр. Среднее время работы с одним заказом составляет 3 ч. Интенсивность потока заявок 0,25 (1/ч). Найти предельные вероятности состояний и показатели эффективности работы вычислительного центра.
Решение. По условию n=3, λ=0,25(1/ч), t об. =3 (ч). Интенсивность потока обслуживаний μ=1/t об. =1/3=0,33. Интенсивность нагрузки ЭВМ по формуле (24) ρ=0,25/0,33=0,75. Найдем предельные вероятности состояний:
по формуле (25) p 0 =(1+0,75+0,75 2 /2!+0,75 3 /3!) -1 =0,476;
по формуле (26) p 1 =0,75∙0,476=0,357; p 2 =(0,75 2 /2!)∙0,476=0,134; p 3 =(0,75 3 /3!)∙0,476=0,033 т.е. в стационарном режиме работы вычислительного центра в среднем 47,6% времени нет ни одной заявки, 35,7% - имеется одна заявка (занята одна ЭВМ), 13,4% - две заявки (две ЭВМ), 3,3% времени - три заявки (заняты три ЭВМ).
Вероятность отказа (когда заняты все три ЭВМ), таким образом, P отк. =p 3 =0,033.
По формуле (28) относительная пропускная способность центра Q = 1-0,033 = 0,967, т.е. в среднем из каждых 100 заявок вычислительный центр обслуживает 96,7 заявок.
По формуле (29) абсолютная пропускная способность центра A= 0,25∙0,967 = 0,242, т.е. в один час в среднем обслуживается 0,242 заявки.
По формуле (30) среднее число занятых ЭВМ k =0,242/0,33 = 0,725, т.е. каждая из трех ЭВМ будет занята обслуживанием заявок в среднем лишь на 72,5/3 =24,2%.
При оценке эффективности работы вычислительного центра необходимо сопоставить доходы от выполнения заявок с потерями от простоя дорогостоящих ЭВМ (с одной стороны, у нас высокая пропускная способность СМО, а с другой стороны - значительный простой каналов обслуживания) и выбрать компромиссное решение.

Задача . В порту имеется один причал для разгрузки судов. Интенсивность потока судов равна 0,4 (судов в сутки). Среднее время разгрузки одного судна составляет 2 суток. Предполагается, что очередь может быть неограниченной длины. Найти показатели эффективности работы причала, а также вероятность того, что ожидают разгрузки не более чем 2 судна.
Решение. Имеем ρ = λ/μ = μt об. =0,4∙2=0,8. Так как ρ = 0,8 < 1, то очередь на разгрузку не может бесконечно возрастать и предельные вероятности существуют. Найдем их.
Вероятность того, что причал свободен, по (33) p 0 = 1 - 0,8 = 0,2, а вероятность того, что он занят, P зан. = 1-0,2 = 0,8. По формуле (34) вероятности того, что у причала находятся 1, 2, 3 судна (т.е. ожидают разгрузки 0, 1, 2 судна), равны p 1 = 0,8(1-0,8) = 0,16; p 2 = 0,8 2 ∙(1-0,8) = 0,128; p 3 = 0,8 3 ∙(1-0,8) = 0,1024.
Вероятность того, что ожидают разгрузку не более чем 2 судна, равна

По формуле (40) среднее число судов, ожидающих разгрузки

а среднее время ожидания разгрузки по формуле (15.42)
(сутки).
По формуле (36) среднее число судов, находящихся у причала, L сист. = 0,8/(1-0,8) = 4 (сутки) (или проще по (37) L сист. = 3,2+0,8 = 4 (сутки), а среднее время пребывания судна у причала по формуле (41) T сист = 4/0,8 = 5 (сутки).
Очевидно, что эффективность разгрузки судов невысокая. Для ее повышения необходимо уменьшение среднего времени разгрузки судна t об либо увеличение числа причалов n .

Задача . В универсаме к узлу расчета поступает поток покупателей с интенсивностью λ = 81 чел. в час. Средняя продолжительность обслуживания контролером-кассиром одного покупателя t об = 2 мин. Определить:
а. Минимальное количество контролеров-кассиров п min , при котором очередь не будет расти до бесконечности, и соответствующие характеристики обслуживания при n=n min .
б. Оптимальное количество n опт. контролеров-кассиров, при котором относительная величина затрат С отн., связанная с издержками на содержание каналов обслуживания и с пребыванием в очереди покупателей, задаваемая, например, как , будет минимальна, и сравнить характеристики обслуживания при n=n min и n=n опт.
в. Вероятность того, что в очереди будет не более трех покупателей.
Решение.
а. По условию l = 81(1/ч) = 81/60 = 1,35 (1/мин.). По формуле (24) r = l/ m = lt об = 1,35×2 = 2,7. Очередь не будет возрастать до бесконечности при условии r/n < 1, т.е. при n > r = 2,7. Таким образом, минимальное количество контролеров-кассиров n min = 3.
Найдем характеристики обслуживания СМО при п = 3.
Вероятность того, что в узле расчета отсутствуют покупатели, по формуле (45) p 0 = (1+2,7+2,7 2 /2!+2,7 3 /3!+2,7 4 /3!(3-2,7)) -1 = 0,025, т.е. в среднем 2,5% времени контролеры-кассиры будут простаивать.
Вероятность того, что в узле расчета будет очередь, по (48) P оч. = (2,7 4 /3!(3-2,7))0,025 = 0,735
Среднее число покупателей, находящихся в очереди, по (50) L оч. = (2,7 4 /3∙3!(1-2,7/3) 2)0,025 = 7,35.
Среднее время ожидания в очереди по (42) T оч. = 7,35/1,35 = 5,44 (мин).
Среднее число покупателей в узле расчета по (51) L сист. = 7,35+2,7 = 10,05.
Среднее время нахождения покупателей в узле расчета по (41) T сист. = 10,05/1,35 = 7,44 (мин).
Таблица 1

Характеристика обслуживания Число контролеров-кассиров
3 4 5 6 7
Вероятность простоя контролеров-кассиров p 0 0,025 0,057 0,065 0,067 0,067
Среднее число покупателей в очереди T оч. 5,44 0,60 0,15 0,03 0,01
Относительная величина затрат С отн. 18,54 4,77 4,14 4,53 5,22
Среднее число контролеров-кассиров, занятых обслуживанием покупателей, по (49) k = 2,7.
Коэффициент (доля) занятых обслуживанием контролеров-кассиров
= ρ/n = 2,7/3 = 0,9.
Абсолютная пропускная способность узла расчета А = 1,35 (1/мин), или 81 (1/ч), т.е. 81 покупатель в час.
Анализ характеристик обслуживания свидетельствует о значительной перегрузке узла расчета при наличии трех контролеров-кассиров.
б. Относительная величина затрат при n = 3
C отн. = = 3/1,35+3∙5,44 = 18,54.
Рассчитаем относительную величину затрат при других значениях п (табл. 1).
Как видно из табл. 2, минимальные затраты получены при n = n опт. = 5 контролерах-кассирах.
Определим характеристики обслуживания узла расчета при n = n опт. =5. Получим P оч. = 0,091; L оч. = 0,198; Т оч. = 0,146 (мин); L сист. = 2,90; T снст. = 2,15 (мин); k = 2,7; k 3 = 0,54.
Как видим, при n = 5 по сравнению с n = 3 существенно уменьшились вероятность возникновения очереди P оч. , длина очереди L оч. и среднее время пребывания в очереди T оч. и соответственно среднее число покупателей L сист. и среднее время нахождения в узле расчета T сист., а также доля занятых обслуживанием контролеров k 3. Но среднее число занятых обслуживанием контролеров-кассиров k и абсолютная пропускная способность узла расчета А естественно не изменились.
в. Вероятность того, что в очереди будет не более 3 покупателей, определится как
= 1- P оч. + p 5+1 + p 5+2 + p 5+3 , где каждое слагаемое найдем по формулам (45) – (48). Получим при n=5:

(Заметим, что в случае n=3 контролеров-кассиров та же вероятность существенно меньше: P(r ≤ 3) =0,464).

Классификация, основные понятия, элементы модели, расчет основных характеристик.

При решении задач рациональной организации торговли, бытового обслуживания, складского хозяйства и т.д. весьма полезной бывает интерпретация деятельности производственной структуры как системы массового обслуживания , т.е. системы в которой, с одной стороны, постоянно возникают запросы на выполнение каких-либо работ, а с другой - происходит постоянное удовлетворение этих запросов.

Всякая СМО включает четыре элемента : входящий поток, очередь, обслуживающее устройство, выходящий поток.

Требованием (клиентом, заявкой) в СМО называется каждый отдельный запрос на выполнение какой-либо работы.

Обслуживание - это выполнение работы по удовлетворению поступившего требования. Объект, выполняющий обслуживание требований, называется обслуживающим устройством (прибором) или каналом обслуживания.

Временем обслуживания называется период, в течение которого удовлетворяется требование на обслуживание, т.е. период от начала обслуживания и до его завершения. Период от момента поступления требования в систему и до начала обслуживания называется временем ожидания обслуживания. Время ожидания обслуживания в совокупности с временем обслуживания составляет время пребывания требования в системе.

СМО классифицируются по разным признакам .

1. По числу каналов обслуживания СМО делятся на одноканальные и многоканальные.

2. В зависимости от условий ожидания требованием начала обслуживания различают СМО с потерями (отказами) и СМО с ожиданием.

В СМО с потерями требования , поступившие в момент, когда все приборы заняты обслуживанием, получают отказ, они теряются для данной системы и никакого влияния на дальнейший процесс обслуживания не оказывают. Классическим примером системы с отказами является телефонная станция - требование на соединение получает отказ, если вызываемый абонент занят.

Для системы с отказами основной характеристикой эффективности функционирования является вероятность отказа или средняя доля заявок, оставшихся необслуженными.

В СМО с ожиданием требования , поступившее в момент, когда все приборы заняты обслуживанием, не покидает систему, а становится в очередь и ожидает пока не освободится один из каналов. При освобождении очередного прибора одна из заявок, стоящих в очереди, немедленно принимается на обслуживание.

Для СМО с ожиданием основными характеристиками являются математические ожидания длины очереди и времени ожидания.

Примером системы с ожиданием может служить процесс восстановления телевизоров в ремонтной мастерской.

Встречаются системы, лежащие между указанными двумя группами (смешанные СМО ). Для них характерно наличие некоторых промежуточных условий: ограничениями могут быть ограничения по времени ожидания начала обслуживания, по длине очереди и т.п.



В качестве характеристик эффективности может применяться вероятность отказа как в системах с потерями (или характеристики времени ожидания) и в системах с ожиданием.

3. По дисциплине обслуживания СМО делятся на системы с приоритетом в обслуживании и на системы без приоритета в обслуживании.

Требования могут обслуживаться в порядке их поступления либо случайным образом, либо в зависимости от установленных приоритетов.

4. СМО могут быть однофазными и многофазными.

В однофазных системах требования обслуживаются каналами одного типа (например рабочими одной профессии) без передачи их от одного канала к другому, в многофазных системах такие передачи возможны.

5. По месту нахождения источника требований СМО делятся на разомкнутые (когда источник требования находится вне системы) и замкнутые (когда источник находится в самой системе).

К замкнутым относятся системы, в которых поступающий поток требований ограничен. Например, мастер, задачей которого является наладка станков в цехе, должен периодически их обслуживать. Каждый налаженный станок становится в будущем потенциальным источником требований на наладку. В подобных системах общее число циркулирующих требований конечно и чаще всего постоянно.

Если питающий источник обладает бесконечным числом требований, то системы называются разомкнутыми . Примерами подобных систем могут служить магазины, кассы вокзалов, портов и т.п. Для этих систем поступающий поток требований можно считать неограниченным.

Методы и модели исследования СМО можно условно разбить на аналитические и статистические (имитационного моделирования процессов массового обслуживания).

Аналитические методы позволяют получить характеристики системы как некоторые функции от параметров ее функционирования. Благодаря этому появляется возможность проводить качественный анализ влияния отдельных факторов на эффективность работы СМО.

К сожалению, аналитическому решению поддается лишь довольно ограниченный круг задач теории массового обслуживания. Несмотря на постоянно ведущуюся разработку аналитических методов, во многих реальных случаях аналитическое решение либо невозможно получить, либо итоговые зависимости оказываются настолько сложными, что их анализ становится самостоятельной трудной задачей. Поэтому ради возможности применения аналитических методов решения приходится прибегать к различным упрощающим предположениям, что в некоторой степени компенсируется возможностью применения качественного анализа итоговых зависимостей (при этом, разумеется, необходимо, чтобы принятые допущения не искажали реальной картины процесса).

В настоящее время теоретически наиболее разработаны и удобны в практических приложениях методы решения таких задач массового обслуживания, в которых поток требований является простейшим (пуассоновским ).

Для простейшего потока частота поступления требований в систему подчиняется закону Пуассона, то есть вероятность поступления за время t, равное k требований задается формулой:

где λ - параметр потока (см. ниже).

Простейший поток обладает тремя основными свойствами: ординарностью, стационарностью и отсутствием последействия.

Ординарность потока означает практическую невозможность одновременного поступления двух и более требований. Например, достаточно малой является вероятность того, что из группы станков, обслуживаемых бригадой ремонтников, одновременно выйдут из строя несколько станков.

Стационарным называется поток , для которого математическое ожидание числа требований, поступающих в систему в единицу времени (обозначим через λ), не меняется во времени. Таким образом, вероятность поступления в систему определенного количества требований в течение заданного промежутка времени Δt зависит от его величины и не зависит от начала его отсчета на оси времени.

Отсутствие последействия означает, что число требований, поступивших в систему до момента t, не определяет того, сколько требований поступит в систему за время t + Δt.

Например, если на ткацком станке в данный момент произошел обрыв нити, и он устранен ткачихой, то это не определяет того, произойдет новый обрыв на данном станке в следующий момент или нет, тем более это не влияет на вероятность возникновения обрыва на других станках.

Важной характеристикой СМО является время обслуживания требований в системе. Время обслуживания является, как правило, случайной величиной и, следовательно, может быть описано законом распределения. Наибольшее распространение в теории и, особенно в практических приложениях, получил экспоненциальный закон. Для этого закона функция распределения вероятностей имеет вид:

F(t) = 1 – e -μt ,

т.е. вероятность того, что время обслуживания не превосходит некоторой величины t, определяется формулой (1 – e -μt), где μ -параметр экспоненциального закона времени обслуживания требований в системе - величина, обратная среднему времени обслуживания, т.е. .

Рассмотрим аналитические модели СМО с ожиданием (наиболее распространенные СМО, в которых требования, поступившие в момент, когда все обслуживающие единицы заняты, становятся в очередь и обслуживаются по мере освобождения обслуживающих единиц).

Задачи с очередями являются типичными в производственных условиях, например при организации наладочных и ремонтных работ, при многостаночном обслуживании и т.д.

Постановка задачи в общем виде выглядит следующим образом.

Система состоит из n обслуживающих каналов. Каждый из них может одновременно обслуживать только одно требование. В систему поступает простейший (пуассоновский) поток требований с параметром λ. Если в момент поступления очередного требования в системе на обслуживании уже находится не меньше n требований (т.е. все каналы заняты), то это требование становится в очередь и ждет начала обслуживания.

Время обслуживания каждого требования t об является случайной величиной, которая подчиняется экспоненциальному закону распределения с параметром μ.

Как отмечалось выше, СМО с ожиданием можно разбить на две большие группы: замкнутые и разомкнутые.

Особенности функционирования каждой из этих двух видов систем накладывают свой оттенок на используемый математический аппарат. Расчет характеристик работы СМО различного вида может быть проведен на основе расчета вероятностей состояний СМО (формулы Эрланга).

Поскольку система замкнутая, то к постановке задачи следует добавить условие: поток поступающих требований ограничен, т.е. в системе обслуживания одновременно не может находиться больше m требований (m - число обслуживаемых объектов).

В качестве основных критериев, характеризующих качество функционирования рассматриваемой системы, выберем: 1) отношение средней длины очереди к наибольшему числу требований, находящихся одновременно в обслуживающей системе -коэффициент простоя обслуживаемого объекта; 2) отношение среднего числа незанятых обслуживающих каналов к их общему числу - коэффициент простоя обслуживаемого канала.

Рассмотрим расчет необходимых вероятностных характеристик (показателей качества функционирования) замкнутой СМО.

1. Вероятность того, что в системе находится k требований при условии, когда их число не превышает числа обслуживающих аппаратов n:

P k = α k P 0 , (1 ≤ k ≤ n),

где

λ - частота (интенсивность) поступления требований в систему от одного источника;

Средняя продолжительность обслуживания одного требования;

m - наибольшее возможное число требований, находящихся в обслуживающей системе одновременно;

n - число обслуживающих аппаратов;

Р 0 - вероятность того, что все обслуживающие аппараты свободны.

2. Вероятность того, что в системе находится k требований при условии, когда их число больше числа обслуживающих аппаратов:

P k = α k P 0 , (n ≤ k ≤ m),

где

3. Вероятность того, что все обслуживающие аппараты свободны, определяется из условия

следовательно,

4. Среднее число требований, ожидающих начала обслуживания (средняя длина очереди):

5. Коэффициент простоя требования в ожидании обслуживания:

6. Вероятность того, что все обслуживающие аппараты заняты:

7. Среднее число требований, находящихся в обслуживающей системе (обслуживаемых и ожидающих обслуживания):

8. Коэффициент полного простоя требований на обслуживании и в ожидании обслуживания:

9. Среднее время простоя требования в очереди на обслуживание:

10. Среднее число свободных обслуживающих аппаратов:

11. Коэффициент простоя обслуживающих аппаратов:

12. Вероятность того, что число требований, ожидающих обслуживания, больше некоторого числа В (вероятность того, что в очереди на обслуживание находится более В требований):