| СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛА |
- Задачи теории массового обслуживания
- Классификация систем массового обслуживания и их основные характеристики.
- Одноканальная СМО с отказами.
Задачи теории массового обслуживания
СМО могут быть одноканальными или многоканальными.
Каждая СМО предназначена для обслуживания какого - то потока заявок (требований), потупающихна СМО в какие - то случайные моменты времени. Обслуживание поступившей заявки продолжается некоторое время случайное время, после чего канал освобождается и готов к принятию следующей заявки. Случайный характер потока заявок приводит к тому, что к какие - то промежутки времени на входе СМО скапливается излишне большое число заявок (они либо образуют очередь, либо покидают СМО необслуженными); в другие же периоды СМО будет работать с недогрузкой или вообще простаивать.
Каждая СМО, в зависимости от числа каналов и их производительности, а также от характера потока заявок, обладает какой - то пропускной способностью, позволяющей её более или менее успешно справляться с потоком заявок. Предмет теории СМО – установление зависимости между характером потока заявок, числом каналов, их производительностью, правилами работы СМО и успешностью (эффективностью) обслуживания.
В качестве характеристик эффективности обслуживания, в зависимости от условий задачи и целей исследования, могут применяться различные величины и функции, например:
- – среднее колдичество заявок, которое может обслужить СМО в единицу времени;
- – средний процент заявок, получающих отказ и покидающих СМО необслуженными;
- – вероятность того, что поступившая заявка немедленно будет принята к обслуживанию;
- – среднее время ожидания в очереди;
- – закон распределения времени ожидания;
- – закон распределения числа заявок в очереди;
- – средний доход, приносимый СМО в единицу времени и т.д.
Математический анализ работы СМО облегчается, если случайный процесс, протекающий в системе, является марковским. Тогда удаётся сравнительно просто описать работу СМО с помощью аппарата обыкновенных дифференциальных уравнений и выразить в явном виде основные характеристики эффективности обслуживания через параметры СМО и потока заявок.
Для того, чтобы процесс, протекающий в системе, был марковским, нужно, чтобы все потоки событий, переводящие систему из состояния в состояние, был пуассоновским (потоками без последействия). Для СМО потоки событий – это потоки заявок, потоки обслуживания заявок и т.д. Если эти потоки не являются пуассоновскими, математическое описание процессов, происходящих в СМО, становится несравненно более сложным и требует более громоздкого аппарата, доведение которого до явных, аналитических формул удаётся только в редких, простейших случаях. Однако, все же аппарат "марковской" теории массового обслуживания может пригодиться и в том случае, когда процесс, протекающий в СМО, отличен от марковского – с его помощью характеристики эффективности СМО могут быть оценены приближённо. Следует заметить, что чем сложнее СМО, чем больше каналов обслуживания, тем точнее оказывается приближённые формулы, полученные с помощью марковской теории. Следует также заметить, что в ряде случаев для принятия обоснованных решений по управлению работой СМО вовсе и не требуется точного знания всех её характеристик – зачатую достаточно и приближённого.
В настоящем разделе будут изложены лишь элементы теории массового обслуживания в той простейшей форме, которую они приобретают в рамках марковской теории.
Классификация систем массового обслуживания и их основные характеристики
- Системы с отказами. В таких системах заявка, посткпающая в момент, когда все каналы заняты, получает "отказ", покидает СМО и в дальнейшем процессе обслуживания не участвует.
- Система с лжиданием (с очередью). В таких системах заявка, поступающая в момент, когда все каналы заняты, становится в очередь и ожидает, пока не освободится один из каналов. Как только освободится канал, принимается к обслуживанию одна из заявок, стоящих в очереди.
Системы с очередью делятся на системы с неограниченным ожиданием и системы с ограниченным ожиданием.
В системах с неограниченным ожиданием каждая заявки, поступившая в момент, когда нет свободных каналов, становится в очередь и "терпеливо" ждёт освобождения канала, который примет её к обслуживанию. Любая заявка, поступившая в СМО, рано или поздно будет обслужена.
В системах с ограниченным ожиданием на пребывание заявки в очереди накладываются те или другие ограничения. Эти ограничения могут касаться длины очереди (числа заявок, одновременно находящихся в очереди), времени пребывания заявки в очереди (после какого - то срока пребывания в очереди заявка покидает очередь и уходит), общего времени пребывания заявки в СМО и т.д.
В зависимости от типа СМО, при оценке эффективности могут применяться те или другие 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 рассмотривается относительная пропускная способность СМО – средняя доля поступивших заявок, обслуживаемая системой (отношение среднего числа заявок, обслуживаемых системой в единицу времени, к среднему числу поступающих за это время заявок).
Помимо абсолютной и относительной пропускной способностей, при анализе СМО с отказами могут,в зависимости от задачи исследования, интересовать и другие характеристики, например:
- – среднее число занятых каналов,
- – среднее относительное время простоя системы в целом и отдельно каждого канала и т.д.
- – 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 (в очереди и под обслуживанием), и др.
В зависимости от этих параметров будем в дальнейшем определять характеристики эффективности работы СМО.
Будем считать все потоки событий, переводящие СМО из состояния в состояние, пеассоновскими.
Когда пуассоновский поток стационарен (простейший поток) интервал времени T между событиями в этом потоке есть случайная величина, распределённая по показательному закону:
f (t) = λ·e− λ t, (t > 0), (1)
где λ – интенсивность потока событий.В случае, когда из какого - то состояния St систему выводят сразу несколько простейших потоков, величина T – время пребывания системы в данном состоянии есть случайная величина, распределённая по закону (1), где λ – суммарная интенсивность всех потоков событий, выводящих систему из данного состояния.