Смо с отказами определения и формулы.

Классификация СМО и их основные характеристики

Системы массового обслуживания делятся на типы (или классы) по ряду признаков. Первое деление: СМО с отказами и СМО с очередью . В СМО с отказами заявка, поступившая в момент, когда все каналы заняты, получает отказ, покидает СМО и в дальнейшем процессе обслуживания не участвует. Примеры СМО с отказами встречаются в телефонии: заявка на разговор, пришедшая в момент, когда все каналы связи заняты, получает отказ и покидает СМО необслуженной. В СМО с очередью заявка, пришедшая в момент, когда все каналы заняты, не уходит, а становится в очередь и ожидает возможности быть обслуженной. На практике чаще встречаются (и имеют большее значение) СМО с очередью; недаром теория массового обслуживания имеет второе название: «теория очередей».

СМО с очередью подразделяются на разные виды, в зависимости от того, как организована очередь-ограничена она или не ограничена. Ограничения могут касаться как длины очереди, так и времени ожидания (так называемые «СМО с нетерпеливыми заявками»). При анализе СМО должна учитываться также и «дисциплина обслуживания» - заявки могут обслуживаться либо в порядке поступления (раньше пришла, раньше обслуживается), либо в случайном порядке. Нередко встречается так называемое обслуживание с приоритетом - некоторые заявки обслуживаются вне очереди. Приоритет может быть как абсолютным - когда заявка с более высоким приоритетом «вытесняет» из-под обслуживания заявку с низшим (например, пришедший в парикмахерскую клиент высокого ранга прогоняет с кресла обыкновенного клиента), так и относительным - когда начатое обслуживание доводится до конца, а заявка с более высоким приоритетом имеет лишь право на лучшее место в очереди.

Существуют СМО с так называемым многофазовым обслуживанием, состоящим из нескольких последовательных этапов или «фаз» (например, покупатель, пришедший в магазин, должен сначала выбрать товар, затем оплатить его в кассе, затем получить на контроле).

Кроме этих признаков, СМО делятся на два класса: «открытые» и «замкнутые». В открытой СМО характеристики потока заявок не зависят от того, в каком состоянии сама СМО (сколько каналов занято). В замкнутой СМО - зависят. Например, если один рабочий обслуживает группу станков, время от времени требующих наладки, то интенсивность потока «требований» со стороны станков зависит от того, сколько их уже неисправно и ждет наладки. Это - пример замкнутой СMO.

В зависимости от типа СМО при оценке её эффективности могут применяться те или иные величины (показатели эффективности). Например, для СМО с отказами одной из важнейших характеристик её продуктивности является так называемая абсолютная пропускная способность – среднее число заявок, которое может обслужить система за единицу времени. Наряду с абсолютной, часто рассматривается относительная пропускная способность – средняя доля поступивших заявок, обслуживаемая системой (отношение среднего числа обслуживаемых в единицу времени заявок к среднему числу поступающих заявок за это время). Помимо этого при анализе СМО с отказами могут интересовать ещё среднее число занятых каналов, среднее относительное время простоя системы в целом и отдельного канала и т.д.

Характеристики СМО с ожиданиями. Для СМО с неограниченным ожиданием абсолютные и относительные пропускные способности теряют смысл. Зато важными являются: среднее число заявок в очереди, среднее число заявок в системе (в очереди и под обслуживанием), среднее время ожидания заявки в очереди, среднее время пребывания заявки в системе и другие. Для СМО с ограниченным ожиданием интерес представляют обе группы характеристик.

Для анализа процесса, протекающего в СМО, существенно знать основные параметры системы: число каналов n , интенсивность потока заявок l, производительность каждого канала (среднее число заявок , обслуживаемых непрерывно занятым каналом в единицу времени), условия образования очереди (ограничения, если они есть).

Условимся все потоки событий, переводящие СМО из состояния в состояние, считать пуассоновскими.

Простейшая задача. Пусть СМО состоит только из одного канала (n=1 ) и на нее поступает пуассоновский поток заявок с интенсивностью l, зависящей в общем случае от времени l=l(t) (9.1). Заявка, заставшая канал занятым, получает отказ и покидает систему. Обслуживание заявки продолжается в течение случайного времени Т об, распределенного по показательному закону с параметром m f(t)= me - m t (t>0) (9.2).

Из этого следует, что «поток обслуживаний» - простейший, с интенсивностью m. Требуется найти: абсолютную (А) и относительную (q ) пропускные способности.

Рассмотрим единственный канал обслуживания как физическую систему S, которая может находиться в одном из двух состояний: S 0 – свободен, S 1 – занят. Обозначим вероятности состояний p 0 (t) и p 1 (t) . Очевидно:

"t p 0 (t)+p 1 (t)=1 (9.3).

Граф состояний системы

По графу состояний системы составим дифференциальные уравнения Колмогорова:

(9.4)

В соответствии с (9.3) одно уравнение в (9.4) лишнее. Отбросим второе уравнение, а первое перепишем с учетом (9.3):

или (9.5).

Это уравнение естественно решать при начальных условиях p 0 (0)=1; p 1 (0)=0. Уравнение (9.5) легко может быть решено не только для простейшего потока заявок (l=const), но и для случая l=l(t). Приведем решение (9.5) только для случая l=const: .

Для нашего случая вероятность p 0 есть не что иное, как q .

Действительно, p 0 есть вероятность того, что в момент t канал свободен, иначе вероятность того, что заявка, пришедшая в момент t , будет обслужена. А значит, для данного момента времени t среднее число обслуженных заявок к числу поступивших также равно p 0: q= p 0 .

В пределе, при t®¥, когда процесс обслуживания уже установится, предельное значение q будет равно .

Легко найти и А, зная q . Они связаны очевидным соотношением:. В пределе, при t®¥, А тоже установится и будет равна .

Зная q (вероятность того, что пришедшая в момент t заявка будет обслужена) легко найти вероятность отказа: P отк =1-q. P отк есть не что иное, как средняя доля необслуженных заявок среди поданных. В пределе, при t®¥ .

Система массового обслуживания имеет один канал. Входящий поток заявок на обслуживание - простейший поток с интенсивно­стью λ,. Интенсивность потока обслуживания равна μ, (т. е. в сред­нем непрерывно занятый канал будет выдавать μ обслуженных за­явок). Длительность обслуживания - случайная величина, подчи­ненная показательному закону распределения. Поток обслужива­нии является простейшим пуассоновским потоком событий. Заявка, поступившая в момент, когда канал занят, становится в очередь и ожидает обслуживания.

Предположим, что независимо от того, сколько требований по­ступает на вход обслуживающей системы, данная система (очередь + обслуживаемые клиенты) не может вместить более N -требований (заявок), т. е. клиенты, не попавшие в ожидание, вынуждены об­служиваться в другом месте. Наконец, источник, порождающий за­явки на обслуживание, имеет неограниченную (бесконечно боль­шую) емкость.

Граф состояний СМО в этом случае имеет вид, показанный на рис. 2

Рисунок 5.2 – Граф состояний одноканальной СМО с ожиданием (схема гибели и размножения)

Состояния СМО имеют следующую интерпретацию:

S0 - «канал свободен»;

S1 - «канал занят» (очереди нет);

S2 - «канал занят» (одна заявка стоит в очереди);

Sn - «канал занят» (п - 1 заявок стоит в очереди);

SN - «канал занят» (N - 1 заявок стоит в очереди).

Стационарный процесс в данной системе будет описываться следующей системой алгебраических уравнений:

(10)

п - номер состояния.

Решение приведенной выше системы уравнений (10) для на­шей модели СМО имеет вид

(11)

(12)

Следует отметить, что выполнение условия стационарности

для данной СМО не обязательно, поскольку число допускаемых в обслуживающую систему заявок контролируется путем введения ограничения на длину очереди (которая не может превы­шать N - 1), а не соотношением между интенсивностями входного потока, т. е. не отношением λ/μ=ρ

Определим характеристики одноканальной СМО с ожиданием и ограниченной длиной очереди, равной (N - 1):

вероятность отказа в обслуживании заявки:

(13)

относительная пропускная способность системы:

(14)

абсолютная пропускная способность:

среднее число находящихся в системе заявок:

(16)

среднее время пребывания заявки в системе:

(17)

средняя продолжительность пребывания клиента (заявки) в очереди:

(18)

среднее число заявок (клиентов) в очереди (длина очереди):

(19)

Рассмотрим пример одноканальной СМО с ожиданием.

Пример 2. Специализированный пост диагностики представ­ляет собой одноканальную СМО. Число стоянок для автомоби­лей, ожидающих проведения диагностики, ограниченно и равно 3[(N - 1) = 3]. Если все стоянки заняты, т. е. в очереди уже нахо­дится три автомобиля, то очередной автомобиль, прибывший на диагностику, в очередь на обслуживание не становится. Поток ав­томобилей, прибывающих на диагностику, распределен по закону Пуассона и имеет интенсивность λ = 0,85 (автомобиля в час). Вре­мя диагностики автомобиля распределено по показательному зако­ну и в среднем равно 1,05 час.

Требуется определить вероятностные характеристики поста ди­агностики, работающего в стационарном режиме.

Решение

1. Параметр потока обслуживаний автомобилей:

2. Приведенная интенсивность потока автомобилей определя­ется как отношение интенсивностей λ, и μ, т. е.

3. Вычислим финальные вероятности системы

4. Вероятность отказа в обслуживании автомобиля:

5. Относительная пропускная способность поста диагностики:

6. Абсолютная пропускная способность поста диагностики

(автомобиля в час).

7. Среднее число автомобилей, находящихся на обслуживании и в очереди (т.е. в системе массового обслуживания):

8. Среднее время пребывания автомобиля в системе:

9. Средняя продолжительность пребывания заявки в очереди на обслуживание:

10. Среднее число заявок в очереди (длина очереди):

Работу рассмотренного поста диагностики можно считать удов­летворительной, так как пост диагностики не обслуживает автомо­били в среднем в 15,8% случаев (Р отк = 0,158).

Перейдем теперь к рассмотрению одноканальной СМО с ожида­нием без ограничения на вместимость блока ожидания (т. е. N →∞). Остальные условия функционирования СМО остаются без изме­нений.

Стационарный режим функционирования данной СМО суще­ствует при t →∞ оо для любого n = 0, 1, 2, ... и когда λ < μ. Система алгебраических уравнений, описывающих работу СМО при t →∞ для любого n = 0, 1, 2, ... , имеет вид

(20)

Решение данной системы уравнений имеет вид

где ρ = λ/μ < 1.

Характеристики одноканальной СМО с ожиданием, без огра­ничения на длину очереди, следующие:

Среднее число находящихся в системе клиентов (заявок) на обслуживание:

(22)

средняя продолжительность пребывания клиента в системе:

(23)

среднее число клиентов в очереди на обслуживании:

(24)

средняя продолжительность пребывания клиента в очереди:

(25)

Пример 3. Вспомним о ситуации, рассмотренной в примере 2, где речь идет о функционировании поста диагностики. Пусть рассматриваемый пост диагностики располагает неограниченным количеством площадок для стоянки прибывающих на обслужива­ние автомобилей, т. е. длина очереди не ограничена.

Требуется определить финальные значения следующих вероят­ностных характеристик:

вероятности состояний системы (поста диагностики);

Среднее число автомобилей, находящихся в системе (на обслу­живании и в очереди);

Среднюю продолжительность пребывания автомобиля в системе (на обслуживании и в очереди);

Среднее число автомобилей в очереди на обслуживании;

Среднюю продолжительность пребывания автомобиля в очереди.

1. Параметр потока обслуживания μ и приведенная интенсив­ность потока автомобилей ρ определены в примере 2:

μ= 0,952; ρ = 0,893.

2. Вычислим предельные вероятности системы по формулам

Р 0 = 1 - ρ = 1 - 0,893 = 0,107;

Р 1 = (1 - ρ) . ρ = (1 - 0,893)*0,893 = 0,096;

Р 2 = (1 - ρ) . ρ 2 = (1 - 0,893)*0,8932 = 0,085;

Р з = (1 - ρ) . ρ 3 = (1 - 0,893)*0,8933 = 0,076;

Р 4 = (1 - ρ) . ρ 4 = (1 - 0,893)* 0,8934 = 0,068;

Р 5 = (1 - ρ) . ρ 5 = (1 - 0,893)*0,8935 = 0,061 и т. д.

Следует отметить, что Р 0 определяет долю времени, в течение которого пост диагностики вынужденно бездействует (простаива­ет). В нашем примере она составляет 10,7%, так как Р 0 = 0,107.

3. Среднее число автомобилей, находящихся в системе (на об­служивании и в очереди):

4. Средняя продолжительность пребывания клиента в системе:

5. Среднее число автомобилей в очереди на обслуживание:

6. Средняя продолжительность пребывания автомобиля в очереди:

7. Относительная пропускная способность системы:

т. е. каждая заявка, пришедшая в систему, будет обслужена.

8. Абсолютная пропускная способность:

А = λ* q = 0,85 * 1 = 0,85.

Следует отметить, что предприятие, осуществляющее диагнос­тику автомобилей, прежде всего интересует количество клиентов, которое посетит пост диагностики при снятии ограничения на длину очереди.

Допустим, в первоначальном варианте количество мест для сто­янки прибывающих автомобилей было равно трем (см. пример 2). Частота m возникновения ситуаций, когда прибывающий на пост диагностики автомобиль не имеет возможности присоединиться к очереди:

m=λ*P N

В нашем примере при N = 3 + 1 = 4 и ρ = 0,893

m=λ*P 0 *ρ 4 =0.85*0.248*0.8934=0.134 автомобиля в час.

При 12-часовом режиме работы поста диагностики это эквива­лентно тому, что пост диагностики в среднем за смену (день) будет терять 12 * 0,134 = 1,6 автомобиля. Снятие ограничения на длину очереди позволяет увеличить ко­личество обслуженных клиентов в нашем при мере в среднем на 1,6 автомобиля за смену (12 ч. работы) поста диагностики. Ясно, что ре­шение относительно расширения площади для стоянки автомоби­лей, прибывающих на пост диагностики, должно основываться на оценке экономического ущерба, который обусловлен потерей кли­ентов при наличии всего трех мест для стоянки этих автомобилей.

4.4 Многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания

В подавляющем большинстве случаев на практике системы мас­сового обслуживания являются многоканальными, и, следователь­но, модели с n обслуживающими каналами (где n > 1) представляют несомненный интерес.

Процесс массового обслуживания, описываемый данной моде­лью, характеризуется интенсивностью входного потока λ, при этом параллельно может обслуживаться не более n клиентов (заявок). Средняя продолжительность обслуживания одной заявки равняет­ся l/μ. Входной и выходной потоки являются пуассоновскими. Ре­жим функционирования того или иного обслуживающего канала не влияет на режим функционирования других обслуживающих ка­налов системы, причем длительность процедуры обслуживания каждым из каналов является случайной величиной, подчиненной экспоненциальному закону распределения. Конечная цель исполь­зования n параллельно включенных обслуживающих каналов за­ключается в повышении (по сравнению с одноканальной систе­мой) скорости обслуживания требований за счет обслуживания од­новременно n клиентов.

Граф состояний многоканальной системы массового обслужи­вания с отказами имеет вид, показанный на рис. 4.3.

Состояния данной СМО имеют следующую интерпретацию:

S 0 - все каналы свободны;

S 1 - занят один канал, остальные свободны;

……………………….

S k - заняты ровно k каналов, остальные свободны;

……………………….

S n - заняты все n каналов, заявка получает отказ в обслужива­нии.

Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний системы Р 0 , …, P k ,…, Р n будут иметь следующий вид:

(26)

Начальные условия решения системы таковы:

P 0 (0)=1, P 1 (0)=P 2 (0)=…=P k (0)=…=P n (0)=0.

Стационарное решение системы имеет вид:

(27)

Формулы для вычисления вероятностей P k называются форму­лами Эрланга.

Определим вероятностные характеристики функционирования многоканальной СМО с отказами в стационарном режиме:

Вероятность отказа:

(28)

так как заявка получает отказ, если приходит в момент, когда все n каналов заняты. Величина Р отк характеризует полноту обслужива­ния входящего потока;

Вероятность того, что заявка будет принята к обслуживанию (она же - относительная пропускная способность системы q) допол­няет Р отк до единицы:

(29)

Абсолютная пропускная способность

A=λ*q=λ*(1-P отк); (30)

Среднее число каналов, занятых обслуживанием следующее:

(31)

Оно характеризует степень загрузки системы.

Пример 4. Пусть n-канальная СМО представляет собой вы­числительный центр (ВЦ) с тремя (n = 3) взаимозаменяемыми ПЭВМ для решения поступающих задач. Поток задач, поступаю­щих на ВЦ, имеет интенсивность λ = 1 задаче в час. Средняя про­должительность обслуживания t обсл = 1,8 час. Поток заявок на ре­шение задач и поток обслуживания этих заявок являются простей­шими.

Требуется вычислить финальные значения:

Вероятности состояний ВЦ;

Вероятности отказа в обслуживании заявки;

Относительной пропускной способности ВЦ;

Абсолютной пропускной способности ВЦ;

Среднего числа занятых ПЭВМ на ВЦ.

Определите, сколько дополнительно надо приобрести ПЭВМ, чтобы увеличить пропускную способность ВЦ в 2 раза.

1. Определим параметр μ потока обслуживании:

ρ=λ/μ=1/0.555=1.8

3. Предельные вероятности состояний найдем по формулам Эр-
ланга (27):

P 1 =1.8*0.186=0.334;

P 2 =1.62*0.186=0.301;

P 3 =0.97*0.186=0.180.

4. Вероятность отказа в обслуживании заявки

P отк =P 3 =0.180

5. Относительная пропускная способность ВЦ

q = 1 - P отк = 1 - 0.180 = 0,820.

6. Абсолютная пропускная способность ВЦ

А = λ q = 1 0,820 = 0,820.

7. Среднее число занятых каналов - ПЭВМ

Таким образом, при установившемся режиме работы СМО в среднем будет занято 1,5 компьютера из трех - остальные полтора будут простаивать. Работу рассмотренного ВЦ вряд ли можно счи­тать удовлетворительной, так как центр не обслуживает заявки в среднем в 18% случаев (P 3 =0,180). Очевидно, что пропускную способность ВЦ при данных λ и μ можно увеличить только за счет увеличения числа ПЭВМ.

Определим, сколько нужно использовать ПЭВМ, чтобы сокра­тить число не обслуженных заявок, поступающих на ВЦ, в 10 раз, т.е. чтобы вероятность отказа в решении задач не превосходила 0,0180. Для этого используем формулу (28):

Составим следующую таблицу:

n
P 0	0,357	0,226	0,186	0,172	0,167	0,166
P отк	0,643	0,367	0,18	0,075	0,026	0,0078

Анализируя данные таблицы, следует отметить, что расшире­ние числа каналов ВЦ при данных значениях λ и μ до 6 единиц ПЭВМ позволит обеспечить удовлетворение заявок на решение за­дач на 99,22%, так как при п = 6 вероятность отказа в обслужива­нии (Р отк) составляет 0,0078.

4.5 Многоканальная система массового обслуживания с ожиданием

Процесс массового обслуживания при этом характери­зуется следующим: входной и выходной потоки являются пуассоновскими с интенсивностями λ и μ соответственно; параллельно обслуживаться могут не более С клиентов. Система имеет С кана­лов обслуживания. Средняя продолжительность обслуживания одного клиента равна

В установившемся режиме функционирование многоканальной СМО с ожиданием и неограниченной очередью может быть описа­но с помощью системы алгебраических уравнений:

(32)

Решение системы уравнений (32) имеет вид

(33) (34)

(35)

Решение будет действительным, если выполняется следующее условие:

Вероятностные характеристики функционирования в стационар­ном режиме многоканальной СМО с ожиданием и неограниченной оче­редью определяются по следующим формулам:

Вероятность того, что в системе находится n клиентов на обслу­живании, определяется по формулам (33) и (34);

Среднее число клиентов в очереди на обслуживание

(36)

Среднее число находящихся в системе клиентов (заявок на обслуживание и в очереди)

Средняя продолжительность пребывания клиента (заявки на обслуживание) в очереди

Средняя продолжительность пребывания клиента в системе

Рассмотрим примеры многоканальной системы массового об­служивания с ожиданием.

Пример 5. Механическая мастерская завода с тремя постами (каналами) выполняет ремонт малой механизации. Поток неис­правных механизмов, прибывающих в мастерскую, - пуассоновский и имеет интенсивность λ= 2,5 механизма в сутки, среднее время ремонта одного механизма распределено по показательному закону и равно t = 0,5 сут. Предположим, что другой мастерской на заводе нет, и, значит, очередь механизмов перед мастерской мо­жет расти практически неограниченно.

Требуется вычислить следующие предельные значения вероят­ностных характеристик системы:

Вероятности состояний системы;

Среднее число заявок в очереди на обслуживание;

Среднее число находящихся в системе заявок;

Среднюю продолжительность пребывания заявки в очереди;

Среднюю продолжительность пребывания заявки в системе.

1. Определим параметр потока обслуживаний

μ = 1/t=1/0,5 = 2.

2. Приведенная интенсивность потока заявок

ρ = λ/μ = 2,5/2,0 = 1,25,

при этом λ/μ *с= 2,5/2 * 3 = 0,41.

Поскольку λ/μ * с <1 , то очередь не растет безгранично и в сис­теме наступает предельный стационарный режим работы.

3. Вычислим вероятности состояний системы:

4. Вероятность отсутствия очереди у мастерской

5. Среднее число заявок в очереди на обслуживание

6. Среднее число находящихся в системе заявок

L s = L q + ρ = 0,111 + 1,25 = 1,361.

7. Средняя продолжительность пребывания механизма в очереди на обслуживание

8. Средняя продолжительность пребывания механизма в мас­терской (в системе)

Ниже будут рассмотрены примеры простейших систем массового обслуживания (СМО). Понятие «простейшие» не означает «элементарные». Математические модели этих систем применимы и успешно используются в практических расчетах.

Одноканальная смо с отказами

Дано : система имеет один канал обслуживания, на который поступает простейший поток заявок с интенсивностью. Поток обслуживаний имеет интенсивность. Заявка, заставшая систему занятой, сразу же покидает ее.

Найти : абсолютную и относительную пропускную способность СМО и вероятность того, что заявка, пришедшая в момент времени t, получит отказ.

Система при любом t > 0 может находиться в двух состояниях:S 0 – канал свободен;S 1 – канал занят. Переход изS 0 вS 1 связан с появлением заявки и немедленным началом ее обслуживания. Переход изS 1 вS 0 осуществляется, как только очередное обслуживание завершится (рис.4).

Рис.4. Граф состояний одноканальной СМО с отказами

Выходные характеристики (характеристики эффективности) этой и других СМО будут даваться без выводов и доказательств.

Абсолютная пропускная способность (среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени):

где – интенсивность потока заявок (величина, обратная среднему промежутку времени между поступающими заявками -);

–интенсивность потока обслуживаний (величина, обратная среднему времени обслуживания )

Относительная пропускная способность (средняя доля заявок, обслуживаемых системой):

Вероятность отказа (вероятность того, что заявка покинет СМО необслуженной):

Очевидны следующие соотношения: и.

Пример . Технологическая система состоит из одного станка. На станок поступают заявки на изготовление деталей в среднем через 0,5 часа. Среднее время изготовления одной детали равно. Если при поступлении заявки на изготовление детали станок занят, то она (деталь) направляется на другой станок. Найти абсолютную и относительную пропускную способности системы и вероятность отказа по изготовлению детали.

Т.е. в среднем примерно 46 % деталей обрабатываются на этом станке.

.

Т.е. в среднем примерно 54 % деталей направляются на обработку на другие станки.

N – канальная смо с отказами (задача Эрланга)

Это одна из первых задач теории массового обслуживания. Она возникла из практических нужд телефонии и была решена в начале 20 века датским математиком Эрлангом.

Дано : в системе имеетсяn – каналов, на которые поступает поток заявок с интенсивностью. Поток обслуживаний имеет интенсивность. Заявка, заставшая систему занятой, сразу же покидает ее.

Найти : абсолютную и относительную пропускную способность СМО; вероятность того, что заявка, пришедшая в момент времениt , получит отказ; среднее число заявок, обслуживаемых одновременно (или, другими словам, среднее число занятых каналов).

Решение . Состояние системыS (СМО) нумеруется по максимальному числу заявок, находящихся в системе (оно совпадает с числом занятых каналов):

S 0 – в СМО нет ни одной заявки;

S 1 – в СМО находится одна заявка (один канал занят, остальные свободны);

S 2 – в СМО находится две заявки (два канала заняты, остальные свободны);

S n – в СМО находитсяn – заявок (всеn – каналов заняты).

Граф состояний СМО представлен на рис. 5

Рис.5 Граф состояний для n – канальной СМО с отказами

Почему граф состояний размечен именно так? Из состояния S 0 в состояниеS 1 систему переводит поток заявок с интенсивностью(как только приходит заявка, система переходит изS 0 вS 1). Если система находилась в состоянииS 1 и пришла еще одна заявка, то она переходит в состояниеS 2 и т.д.

Почему такие интенсивности у нижних стрелок (дуг графа)? Пусть система находится в состоянии S 1 (работает один канал). Он производитобслуживаний в единицу времени. Поэтому дуга перехода из состоянияS 1 в состояниеS 0 нагружена интенсивностью. Пусть теперь система находится в состоянииS 2 (работают два канала). Чтобы ей перейти вS 1 , нужно, чтобы закончил обслуживание первый канал, либо второй. Суммарная интенсивность их потоков равнаи т.д.

Выходные характеристики (характеристики эффективности) данной СМО определяются следующим образом.

Абсолютная пропускная способность :

где n – количество каналов СМО;

–вероятность нахождения СМО в начальном состоянии, когда все каналы свободны (финальная вероятность нахождения СМО в состоянии S 0);

Рис.6. Граф состояний для схемы «гибели и размножения»

Для того, чтобы написать формулу для определения , рассмотрим рис.6

Граф, представленный на этом рисунке, называют еще графом состояний для схемы «гибели и размножения». Напишем сначала для общую формулу (без доказательства):

Кстати, остальные финальные вероятности состояний СМО запишутся следующим образом.

S 1 , когда один канал занят:

Вероятность того, что СМО находится в состоянии S 2 , т.е. когда два канала заняты:

Вероятность того, что СМО находится в состоянии S n , т.е. когда все каналы заняты.

Теперь для n – канальной СМО с отказами

Относительная пропускная способность:

Напомним, что это средняя доля заявок, обслуживаемых системой. При этом

Вероятность отказа :

Напомним, что это вероятность того, что заявка покинет СМО необслуженной. Очевидно, что .

Среднее число занятых каналов (среднее число заявок, обслуживаемых одновременно):

Пусть система имеет один канал обслуживания, на который поступает простейший поток заявок с интенсивностью l. Поток обслуживаний имеет интенсивность m. Заявка, заставшая систему занятой, сразу же покидает её.

Требуется найти абсолютную и относительную пропускную способность СМО и вероятность того, что заявка, пришедшая в момент времени t , получит отказ.

Система при любом t > 0 может находиться в двух состояниях: S 0 – канал свободен; S 1 – канал занят. Переход из S 0 в S 1 связан с появлением заявки и немедленным началом её обслуживания. Переход из состояния S 1 в S 0 осуществляется, как только очередное обслуживание завершится (рис. 4.5).

Рис. 4.5. Граф состояний одноканальной СМО с отказами

(среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени)

Шт/ед. времени,

где l – интенсивность потока заявок (величина, обратная среднему промежутку времени между поступающими заявками ); m – интенсивность потока обслуживаний (величина, обратная среднему времени обслуживания ).

(средняя доля заявок, обслуживаемых системой)

Вероятность отказа (вероятность того, что заявка покинет СМО необслуженной)

Очевидны следующие соотношения: Q = 1 – P отк и P отк = 1 – Q .

Пример. Технологическая система состоит из одного станка. На станок поступают заявки на изготовление деталей в среднем через 0,5 часа ( = 0,5 ч.). Среднее время изготовления одной детали равно = 0,6 ч. Если при поступлении заявки на изготовление детали станок занят, то она (деталь) направляется на другой станок. Найти абсолютную и относительную пропускную способности системы и вероятность отказа по изготовлению детали.

ч –1 ; ч –1 ;

дет/ч; .

Т. е. в среднем примерно 46 % деталей обрабатываются на этом станке.

.

Т. е. в среднем примерно 54 % деталей направляются на обработку на другие станки.

4.4.2. N-канальная СМО с отказами (задача Эрланга)

Это одна из первых задач теории массового обслуживания. Она возникла из практических нужд телефонии и была решена в начале 20 века датским математиком Эрлангом.

Пусть в системе имеется n каналов, на которые поступает поток заявок с интенсивностью l. Поток обслуживаний имеет интенсивность m. Заявка, заставшая систему занятой, сразу же покидает ее.

Требуется найти абсолютную и относительную пропускную способность СМО; вероятность того, что заявка, пришедшая в момент времени t , получит отказ; среднее число заявок, обслуживаемых одновременно (среднее число занятых каналов).

Состояние системы S (СМО) нумеруется по максимальному числу заявок, находящихся в системе (оно совпадает с числом занятых каналов):

- S 0 – в СМО нет ни одной заявки;

- S 1 – в СМО находится одна заявка (один канал занят, остальные свободны);

- S 2 – в СМО находится две заявки (два канала заняты, остальные свободны);

- S n – в СМО находится n заявок (все n каналов заняты).

Граф состояний СМО представлен на рис. 4.6.

Из состояния S 0 в состояние S 1 систему переводит поток заявок с интенсивностью l (как только приходит заявка, система переходит из S 0 в S 1). Если система находилась в состоянии S 1 и пришла еще одна заявка, то она переходит в состояние S 2 и т. д.

Рис. 4.6. Граф состояний N-канальной СМО с отказами

Пусть система находится в состоянии S 1 (работает один канал). Он производит m обслуживаний в единицу времени. Поэтому дуга перехода из состояния S 1 в состояние S 0 нагружена интенсивностью m. Пусть теперь система находится в состоянии S 2 (работают два канала). Чтобы ей перейти в S 1 , нужно, чтобы закончил обслуживание первый канал, либо второй. Суммарная интенсивность их потоков равна 2m и т. д.

Выходные характеристики (характеристики эффективности) данной СМО определяются следующим образом.

Абсолютная пропускная способность

, шт/ед. времени,

где n – количество каналов СМО; р 0 – вероятность нахождения СМО в начальном состоянии, когда все каналы свободны (финальная вероятность нахождения СМО в состоянии S 0).

Для того, чтобы написать формулу для определения р 0 , рассмотрим рис. 4.7. Граф, представленный на рисунке, называют еще графом состояний для схемы «гибели и размножения».

Рис. 4.7. Граф состояний для схемы «гибели и размножения»

S 1 , когда один канал занят

Вероятность того, что СМО находится в состоянии S 2 , т.е. когда два канала заняты

.

Вероятность того, что СМО находится в состоянии S n , т.е. когда все каналы заняты

.

Вероятность нахождения СМО в начальном состоянии р 0

Применительно к n -канальной СМО с отказами

.

При этом ; ; .

Относительная пропускная способность

.

Абсолютная пропускная способность А = lQ .

Вероятность отказа

.

Среднее число занятых каналов (среднее число заявок, обслуживаемых одновременно)

.

При этом .

Пример № 1. Имеется технологическая система (участок), состоящая из трех одинаковых станков. В систему поступают для обработки детали в среднем через 0,5 часа (). Среднее время изготовления одной детали = 0,6 ч. Если при поступлении заявки на изготовление детали все станки заняты, то деталь направляется на другой участок таких же станков. Необходимо найти финальные вероятности состояний системы и характеристики (показатели эффективности) данной СМО.

Интенсивность потока заявок

,

т. е. в среднем две заявки на обработку деталей в час.

.

Граф состояний системы представлен на рис. 4.8.

Возможные состояния системы: S 0 – в СМО (на участке) нет ни одной заявки; S 1 – в СМО (на участке) одна заявка; S 2 – в СМО (на участке) две заявки; S 3 – в СМО (на участке) три заявки (заняты все три станка).

Вероятность того, что все станки свободны:

.

Вероятность того, что один станок занят

.

Вероятность того, что два станка заняты

.

Вероятность того, что все три станка заняты

.

Абсолютная пропускная способность

дет./ч.

Относительная пропускная способность

;

Вероятность отказа

.

Среднее число занятых каналов (станков)

.

Таким образом, в среднем в этой системе обрабатывается 1,82 дет./ч (примерно 91 % направляемых деталей), при этом примерно 9 % деталей направляется для обработки на другие участки. Одновременно в среднем работает в основном один станок (). Но из-за случайных характеристик потока заявок иногда работают одновременно все три станка (р з = 0,09), отсюда 9 % отказов.

Пример № 2. Пусть , Р отк £ 0,03 (т. е. £ 3 %). Найти оптимальное число каналов n опт, обеспечивающее минимум затрат на систему, при условии достижения требуемого уровня ее безотказной работы.

Целевая функция (затраты на СМО) запишется:

y = cn ® min,

где c – постоянная величина.

; D и расходы на эксплуатацию R . Чтобы решить эту задачу, необходимо найти оптимальное число каналов n опт, обеспечивающее максимум целевой функции P = D – R ® max, т. е. нужно максимизировать прибыль в единицу времени.

Модели управления запасами

Управление запасами – это поддержание оптимальной величины текущего остатка запасов с целью:

Недопущения образования избыточного уровня запасов, ведущего к излишней иммобилизации средств предприятия и дополнительным складским издержкам;

Обеспечения нормальной ритмичности производственно-финансового цикла.

Задача управления запасами возникает, когда необходимо создать запас материальных ресурсов или предметов потребления с целью удовлетворения спроса на заданном интервале времени. Для обеспечения непрерывного и эффективного функционирования практически любой организации необходимо создание запасов. В любой задаче управления запасами требуется определить количество заказываемой продукции и сроки размещения заказов.

Спрос можно удовлетворить двумя способами:

Путем однократного создания запаса на весь рассматриваемый период времени;

Посредством создания запаса для каждой единицы времени этого периода.

Эти два случая соответствуют избыточному запасу (по отношению к единице времени) и недостаточному запасу (по отношению к полному периоду времени).

При избыточном запасе требуются более высокие удельные (отнесенные к единице времени) капитальные вложения, но дефицит возникает реже и частота размещения заказов меньше.

При недостаточном запасе удельные капитальные вложения снижаются, но частота размещения заказов и риск дефицита при этом возрастают.

Для любого из этих двух крайних случаев характерны значительные экономические потери. Таким образом, решения относительно размера заказа и момента его размещения могут основываться на минимизации соответствующей функции общих затрат, включающих затраты, обусловленные потерями от избыточного запаса и дефицита.