Процесс гибели и размножения. Граф гибели и размножения.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ (СМО). СМО – это случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем 4 основных элемента: Входящий поток.
Advertisements

Аналитические модели. Пример: одноканальная система массового обслуживания с однородным потоком заявок 1.Один прибор 2.Накопитель неограниченной ёмкости.
Обнинский Институт Атомной Энергетики. МОДЕЛИРОВАНИЕИНФОРМАЦИОННЫХСИСТЕМ Гулина Ольга Михайловна Сopyright © 2001 by Nataly Pashkova.
Простейшие вероятностные модели Случайные величины Свойства и характеристики случайных величин Генерация псевдослучайных величин Примеры моделей.
С ИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ понятие и структура СМО классификация СМО основные характеристики работы СМО имитационное моделирование в исследовании.
Обнинский Институт Атомной Энергетики. Простейшие СМО n-канальная СМО с отказами (M|M|n)-задача Эрланга.
Точность оценок случайных величин. Определение термина Случайная величина: в теории вероятностей, величина, принимающая в зависимости от случая те или.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 2 Имитационное моделирование.
Моделирование технических систем. Системы массового обслуживания.
1 Антюхов В.И.. 2 Тема 3. Теория массового обслуживания Лекция: Классификация систем массового обслуживания (СМО) и решаемые ими задачи Учебные вопросы:
Основы построения телекоммуникационных систем и сетей Лекция 14 «Методы теории очередей» профессор Соколов Н.А.
1 Лекция 5 Нагрузка и качество обслуживания в сетях связи.
Точность результатов имитационной модели Распространенные законы распределения дискретных случайных величин Точность оценки вероятности Точность оценки.
1 Лекция 4 Описание потоков вызовов в теории телетрафика.
Выполнил: Теленкова Р.А.. Измерение интенсивности входного потока вызовов о пожарах и ЧС, то есть потока, поступающего по каналам информационного обеспечения.
1 Лекция 6 Модели систем обслуживания. 2 Вопросы лекции 1. Модель обслуживания с потерями 2. Модель обслуживания с ожиданием.
Где q=1-p. Случайная величина Х называется распределенной по биномиальному закону с параметрами n,p >0, если Х принимает значения: 0,1,2,…n и вероятность.
Непрерывные марковские процессы. Системы массового обслуживания.
Домашнее задание 2 Имитационное моделирование. Цель работы Ознакомление с методом имитационного моделирования поведения систем на примере расчета характеристик.
Использование системы оперативной ОВЧ радиосвязи для координирования работ нескольких караулов, участвующих в тушении крупного пожара или ликвидации ЧС.
Транксрипт:

Процесс гибели и размножения

Граф гибели и размножения

Основные формулы

1 =6с -1 2 =15с -1 3 =9с -1 =50000 опер/сек =2500 опер Пример Двухпроцессорная управляющая система, на вход которой поступают три простейших потока с интенсивностями 1, 2, 3. Процессоры считаются однотипными со средним быстродействием Обслуживание требования заключается в выполнении на любом из процессоров соответствующей прикладной программы, трудоемкость случайна, закон распределения экспоненциальный, средняя трудоемкость всех трех программ равна K= = =30с -1 =20с -1

Mоч = 8 Mз = 2 = 0,1с Пример Для хранения заявок выделена буферная зона памяти емкостью в Mоч ячеек, служебная информация о каждой заявке занимает Mз ячеек Время пребывания заявки в системе не должно превышать случайной величины, распределенной экспоненциально с математическим ожиданием =10с -1

Граф

Расчет вероятностей

Расчет показателей Среднее число занятых каналов: Среднее число заявок в очереди: Вероятность отказа: Вероятность ухода: –во время обслуживания –из очереди

Расчет эффективности Штраф за отказ: Штраф за уход: Штраф за недоиспользование каналов: Эффективность: