Тема. Теория систем массового обслуживания.
Каждая СМО состоит из какого–то количества обслуживающих единиц, которые называются каналами обслуживания (это станки, транспортные тележки, роботы, линии связи, кассиры, продавцы и т.д.). Всякая СМО предназначена для обслуживания какого–то потока заявок (требований), поступающих в какие-то случайные моменты времени.
Классификация СМО по способу обработки входного потока заявок.
Системы массового обслуживания
С отказами
(без очереди)
С очередью
Ограниченная очередь
С приоритетом
В порядке поступления
Относительный приоритет
Абсолютный приоритет
По времени обслуживания
По длине очереди
Классификация по способу функционирования:
открытыми, т.е. поток заявок не зависит от внутреннего состояния СМО;
закрытыми, т.е. входной поток зависит от состояния СМО (один ремонтный рабочий обслуживает все каналы по мере их выхода из строя).
Многоканальная СМО с ожиданием
Система с ограниченной длиной очереди. Рассмотрим канальную СМО с ожиданием, на которую поступает поток заявок с интенсивностью ; интенсивность обслуживания (для одного канала) ; число мест в очереди
Состояния системы нумеруются по числу заявок, связанных системой:
нет очереди:
- все каналы свободны;
- занят один канал, остальные свободны;
- заняты -каналов, остальные нет;
- заняты все -каналов, свободных нет;
есть очередь:
- заняты все n-каналов; одна заявка стоит в очереди;
- заняты все n-каналов, r-заявок в очереди;
- заняты все n-каналов, r-заявок в очереди.
ГСП приведен на рис. 9. У каждой стрелки проставлены соответствующие интенсивности потоков событий. По стрелкам слева направо систему переводит всегда один и тот же поток заявок с интенсивностью , по стрелкам справа налево систему переводит поток обслуживании, интенсивность которого равна , умноженному на число занятых каналов.
Рис. 9. Многоканальная СМО с ожиданием
Вероятность отказа.
(29)
Относительная пропускная способность дополняет вероятность отказа до единицы:
Абсолютная пропускная способность СМО:
(30)
Среднее число занятых каналов.
Среднее число заявок в очереди можно вычислить непосредственно как математическое ожидание дискретной случайной величины:
(31)
где .
Здесь опять (выражение в скобках) встречается производная суммы геометрической прогрессии (см. выше (23), (24) - (26)), используя соотношение для нее, получаем:
Среднее число заявок в системе:
Среднее время ожидания заявки в очереди.
(32)
Так же, как и в случае одноканальной СМО с ожиданием, отметим, что это выражение отличается от выражения для средней длины очереди только множителем , т. е.
.
Среднее время пребывания заявки в системе, так же, как и для одноканальной СМО
.
Системы с неограниченной длиной очереди. Мы рассмотрели канальную СМО с ожиданием, когда в очереди одновременно могут находиться не более m-заявок.
Так же, как и ранее, при анализе систем без ограничений необходимо рассмотреть полученные соотношения при .
Вероятность отказа
Среднее число заявок в очереди получим при из (31):
,
а среднее время ожидания - из (32):
.
Среднее число заявок .
Пример 2. Автозаправочная станция с двумя колонками (n = 2) обслуживает поток машин с интенсивностью =0,8 (машин в минуту). Среднее время обслуживания одной машины:
В данном районе нет другой АЗС, так что очередь машин перед АЗС может расти практически неограниченно. Найти характеристики СМО.
СМО с ограниченным временем ожидания. Ранее рассматривались системы с ожиданием, ограниченным только длиной очереди (числом m-заявок, одновременно находящихся в очереди). В такой СМО заявка, разраставшая в очередь, не покидает ее, пока не дождется обслуживания. На практике встречаются СМО другого типа, в которых заявка, подождав некоторое время, может уйти из очереди (так называемые «нетерпеливые» заявки).
Рассмотрим СМО подобного типа, предполагая, что ограничение времени ожидания является случайной величиной.
Пуассоновский «поток уходов» с интенсивностью:
Если этот поток пуассоновский, то процесс, протекающий в СМО, будет марковским. Найдем для него вероятности состояний. Нумерация состояний системы связывается с числом заявок в системе - как обслуживаемых, так и стоящих в очереди:
нет очереди:
- все каналы свободны;
- занят один канал;
- заняты два канала;
- заняты все n-каналов;
есть очередь:
- заняты все n-каналов, одна заявка стоит в очереди;
- заняты все n-каналов, r-заявок стоят в очереди и т. д.
Граф состояний и переходов системы показан на рис. 10.
Рис. 10. СМО с ограниченным временем ожидания
Разметим этот граф, как и раньше; у всех стрелок, ведущих слева направо, будет стоять интенсивность потока заявок . Для состояний без очереди у стрелок, ведущих из них справа налево, будет, как и раньше, стоять суммарная интенсивность потока обслуживании всех занятых каналов. Что касается состояний с очередью, то у стрелок, ведущих из них справа налево, будет стоять суммарная интенсивность потока обслуживания всех n-каналов плюс соответствующая интенсивность потока уходов из очереди. Если в очереди стоят r-заявок, то суммарная интенсивность потока уходов будет равна .
Среднее число заявок в очереди: (35)
На каждую из этих заявок действует «поток уходов» с интенсивностью
. Значит, из среднего числа
-заявок в очереди в среднем будет уходить, не дождавшись обслуживания,
-заявок в единицу времени и всего в единицу времени в среднем будет обслуживаться
-заявок. Относительная пропускная способность СМО будет составлять:
Среднее число занятых каналов по-прежнему получаем, деля абсолютную пропускную способность А на Замкнутые СМО
До сих пор мы рассматривали системы, в которых входящий поток никак не связан с выходящим. Такие системы называются разомкнутыми. В некоторых же случаях обслуженные требования после задержки опять поступают на вход. Такие СМО называются замкнутыми. Поликлиника, обслуживающая данную территорию, бригада рабочих, закрепленная за группой станков, являются примерами замкнутых систем.
В замкнутой СМО циркулирует одно и то же конечное число потенциальных требований. Пока потенциальное требование не реализовалось в качестве требования на обслуживание, считается, что оно находится в блоке задержки. В момент реализации оно поступает в саму систему. Например, рабочие обслуживают группу станков. Каждый станок является потенциальным требованием, превращаясь в реальное в момент своей поломки. Пока станок работает, он находится в блоке задержки, а с момента поломки до момента окончания ремонта - в самой системе. Каждый рабочий является каналом обслуживания. = =P 1 + 2 P 2 +…+(n- 1 )P n- 1 +n( 1 -P На вход трехканальной СМО с отказами поступает поток заявок с интенсивностью =4 заявки в минуту, время обслуживания заявки одним каналом t обсл =1/μ =0,5 мин. Выгодно ли с точки зрения пропускной способности СМО заставить все три канала обслуживать заявки сразу, причем среднее время обслуживания уменьшается втрое? Как это скажется на среднем времени пребывания заявки в СМО?
Пример 2 . /μ=2, ρ/ n =2/3<1.
Задача 3:
Два рабочих обслуживают группу из четырех станков. Остановки работающего станка происходят в среднем через 30 мин. Среднее время наладки составляет 15 мин. Время работы и время наладки распределено по экспоненциальному закону.
Найдите среднюю долю свободного времени для каждого рабочего и среднее время работы станка.
Найдите те же характеристики для системы, в которой:
а) за каждым рабочим закреплены два станка;
б) два рабочих всегда обслуживают станок вместе, причем с двойной интенсивностью;
в) единственный неисправный станок обслуживают оба рабочих сразу (с двойной интенсивностью), а при появлении еще хотя бы одного неисправного станка они начинают работать порознь, причем каждый обслуживает один станок (вначале опишите систему в терминах процессов гибели и рождения).
В систему поступает пуассоновский поток требований интенсивностью λ, поток обслуживания имеет интенсивность μ, максимальное число мест в очереди – т. Если заявка поступает в систему, когда все места в очереди заняты, она покидает систему необслуженной.
Финальные вероятности состояний такой системы всегда существуют, так как число состояний конечно:
S 0 – система свободна и находится в состоянии простоя;
S 1 – обслуживается одна заявка, канал занят, очереди нет;
S 2 – одна заявка обслуживается, одна в очереди;
S m +1 - одна заявка обслуживается,т в очереди.
Граф состояний такой системы показан на рисунке номер 5:
S 0 S 1 S 2 S m+1
μ μ μ ………. μ μ
Рисунок 5: Одноканальная СМО с ограниченной очередью.
В формуле для р 0 найдем сумму конечного числа членов геометрической прогрессии:
(52)
С учетом формулы для ρ получим выражение:
В скобках находится (m+2) элементов геометрической прогрессии с первым членом 1 и знаменателем ρ. По формуле суммы (m+2) членов прогрессии:
(54)
(55)
Формулы для вероятностей предельных состояний будут иметь вид:
Вероятность отказа в обслуживании заявки определим как вероятность того, что при поступлении заявки в систему ее канал будет занят и все места в очереди также заняты:
(57)
Отсюда вероятность обслуживания (а также и относительная пропускная способность ) равны вероятности противоположного события:
Абсолютная пропускная способность – число заявок, обслуженных системой в единицу времени:
(59)
Среднее число заявок под обслуживанием:
(60)
(61)
Среднее число заявок в системе:
(62)
Одноканальную СМО с ограниченной очередью можно рассмотреть в Mathcad.
Пример :
На стоянке обслуживается 3 машины с интенсивностью потока 0,5 и средним временем обслуживания 2,5 минуты. Определить все показатели системы.
6 Многоканальная смо с неограниченной очередью
Пусть дана система S, имеющаяп каналов обслуживания, на которые поступает простейший поток требований интенсивностью λ. Пусть поток обслуживания также простейший и имеет интенсивность μ. Очередь на обслуживание не ограничена.
По числу заявок, находящихся в системе, обозначим состояния системы: S 0 ,S 1 ,S 2 ,…,S k ,… S n , гдеS k – состояние системы, когда в ней находитсяkзаявок (максимальное число заявок под обслуживанием -n). Граф состояний такой системы изображается в виде схемы на рисунке номер 6:
λ λ λ λ λ λ λ
……. …….
S 0 S 1 S 2 S m+1 S n
μ 2μ 3μ ………. kμ (k+1)μ …… nμ nμ
Рисунок 6: Многоканальная СМО с неограниченной очередью.
Интенсивность потока обслуживаний меняется в зависимости от состояния системы: kμ при переходе из состоянияS k в состояниеS k -1 так как может освободиться любой изk каналов; после того, как все каналы заняты обслуживанием, интенсивность потока обслуживаний остается равнойпμ, при поступлении в систему следующих заявок.
Для нахождения финальных вероятностей состояний получим формулы аналогично тому, как это было сделано для одноканальной системы.
(63)
Отсюда формулы для финальных вероятностей выражаются через
Для нахождения р 0 получим уравнение:
Для слагаемых в скобках, начиная с
(n+ 2)-го, можно применить
формулу нахождения суммы бесконечно
убывающей геометрической прогрессии
с первым членом
и знаменателем ρ/n:
(66)
Окончательно получим формулу Эрланга для нахождения вероятности простоя системы:
(67)
Приведем формулы для расчета основных яоказателей эффективности работы системы.
Система будет справляться с потоком заявок, если
выполнено условие
,
(68)
которое означает, что число заявок, поступивших в систему за единицу времени, не превосходит числа заявок, обслуженных системой за это же время. При этом вероятность отказа в обслуживании равна нулю.
Отсюда вероятность обслуживания (а также иотносительная пропускная способность системы) равны вероятности противоположного события, то есть единице:
(69)
Абсолютная пропускная способность - число заявок, обслуженныхсистемой в единицу времени:
(70)
Если система справляется с потоком заявок, то в стационарном режиме интенсивность выходящего потока равна интенсивности потока поступающих в систему заявок, так как обслуживаются все заявки:
ν=λ . (71)
Так как каждый канал обслуживает μ заявок в единицу времени, то среднее число занятых каналов можно вычислить:
(72)
Среднее время обслуживания каналом одной заявки;
.
(73)
Вероятность того, что при поступлении в систему заявка окажется в очереди, равна вероятности того, что в системе находится более чем п заявок:
(74)
Число заявок, находящихся под обслуживанием, равно числу занятых каналов:
(75)
Среднее число заявок в очереди:
(76)
Тогда среднее число заявок в системе:
(77)
Среднее время пребывания заявки в системе (в очереди):
(78)
(79)
Многоканальную СМО с неограниченной очередью можно рассмотреть в системе Mathcad.
Пример 1 :
Салон-парикмахерская имеет 5 мастеров. В час пик интенсивность потока клиентов равна 6 человек. В час. Обслуживание одного клиента длится в среднем 40 минут. Определить среднюю длину очереди, считая ее неограниченной.
Фрагмент решения задачи в Mathcad.
Пример 2:
В железнодорожной кассе имеются 2 окна. Время на обслуживания одного пассажира 0,5 минут. Пассажиры подходят к кассе по 3 человека. Определить все характеристики системы.
Фрагмент решения задачи в Mathcad.
Продолжение решения задачи в Mathcad.
На практике довольно часто встречаются одноканальные СМО с очередью (врач, обслуживающий пациентов; телефон-автомат с одной будкой; ЭВМ, выполняющая заказы пользователей). В теории массового обслуживания одноканальные СМО с очередью также занимают особое место (именно к таким СМО относится большинство полученных до сих пор аналитических формул для немарковских систем). Поэтому мы уделим одноканальной СМО с очередью особое внимание.
Пусть имеется одноканальная СМО с очередью, на которую не наложено никаких ограничений (ни по длине очереди, ни по времени ожидания). На эту СМО поступает поток заявок с интенсивностью λ; поток обслуживаний имеет интенсивность μ, обратную среднему времени обслуживания заявки tоб. Требуется найти финальные вероятности состояний СМО, а также характеристики ее эффективности:
Lсист - среднее число заявок в системе,
Wсист - среднее время пребывания заявки в системе,
Lоч - среднее число заявок в очереди,
Woч - среднее время пребывания заявки в очереди,
Рзан - вероятность того, что канал занят (степень загрузки канала).
Что касается абсолютной пропускной способности А и относительной Q, то вычислять их нет надобности: в силу того, что очередь неограниченна, каждая заявка рано или поздно будет обслужена, поэтому А=λ, по той же причине Q = 1.
Решение. Состояния системы, как и раньше, будем нумеровать по числу заявок, находящихся в СМО:
S0 - канал свободен,
S1 - канал занят (обслуживает заявку), очереди нет,
S2 - канал занят, одна заявка стоит в очереди,
Sk - канал занят, k - 1 заявок стоят в очереди.
Теоретически число состояний ничем не ограничено (бесконечно). Граф состояний имеет вид, показанный на рис. 4.11. Это - схема гибели и размножения, но с бесконечным числом состояний. По всем стрелкам поток заявок с интенсивностью λ переводит систему слева направо, а справа налево - поток обслуживаний с интенсивностью μ.
Рис. 4.11. Граф состояний СМО в виде схемы гибели и размножения с бесконечным числом состояний
Прежде всего, спросим себя, а существуют ли в этом случае финальные вероятности? Ведь число состояний системы бесконечно, и, в принципе, при t→∞ очередь может неограниченно возрастать! Да, так оно и есть: финальные вероятности для такой СМО существуют не всегда, а только когда система не перегружена. Можно доказать, что если р строго меньше единицы (р<1), то финальные вероятности существуют, а при р ≥ 1 очередь при t →∞ растет неограниченно. Особенно «непонятным» кажется этот факт при р = 1. Казалось бы, к системе не предъявляется невыполнимых требований: за время обслуживания одной заявки приходит в среднем одна заявка, и все должно быть в порядке, а вот на деле - не так. При р = 1 СМО справляется с потоком заявок, только если поток этот - регулярен, и время обслуживания - тоже не случайное, равное интервалу между заявками. В этом «идеальном» случае очереди в СМО вообще не будет, канал будет непрерывно занят и будет регулярно выпускать обслуженные заявки. Но стоит только потоку заявок или потоку обслуживаний стать хотя бы немного случайными - и очередь уже будет расти до бесконечности. На практике этого не происходит только потому, что «бесконечное число заявок в очереди» - абстракция. Вот к каким грубым ошибкам может привести замена случайных величин их математическими ожиданиями!
Но вернемся к нашей одноканальной СМО с неограниченной очередью. Строго говоря, формулы для финальных вероятностей в схеме гибели и размножения выводились нами только для случая конечного числа состояний, но воспользуемся ими и для бесконечного числа состояний. Подсчитаем финальные вероятности состояний по формулам (4.21), (4.20). В нашем случае число слагаемых в формуле (4.21) будет бесконечным. Получим выражение для р0:
откудаВероятности р1, р2, ..., рk, ... найдутся по формулам:
откуда, с учетом (4.38), найдем окончательно:
p 1 = ρ(1 - ρ), = ρ2(1- ρ), . . ., pk = ρ4(1- ρ), . . . (4.39)
Как видно, вероятности р0, р1, ..., pk, ... образуют геометрическую прогрессию со знаменателем р. Как это ни странно, максимальная из них р0 - вероятность того, что канал будет вообще свободен. Как бы ни была нагружена система с очередью, если только она вообще справляется с потоком заявок (р <1), самое вероятное число заявок в системе будет 0.
Найдем среднее число заявок в СМО Lсист. Случайная величина Z - число заявок в системе - имеет возможные значения 0, 1, 2, ..., k, ... с вероятностями р0, р1, p2, ..., рk, ... Ее математическое ожидание равно
| |
(сумма берется не от 0 до ∞, а от 1 до ∞, так как нулевой член равен нулю).
Подставим в формулу (4.40) выражение для рk (4.39):
Теперь вынесем за знак суммы р (1 - р):
Тут мы опять применим «маленькую хитрость»: kpk-1 есть не что иное, как производная по р от выражения рk; значит,
Меняя местами операции дифференцирования и суммирования, получим:
Ну, а теперь применим формулу Литтла (4.25) и найдем среднее время пребывания заявки в системе:
| |
Найдем среднее число заявок в очереди Lоч. Будем рассуждать так: число заявок в очереди равно числу заявок в системе минус число заявок, находящихся под обслуживанием. Значит (по правилу сложения математических ожиданий), среднее число заявок в очереди Lоч равно среднему числу заявок в системе Lсист минус среднее число заявок под обслуживанием. Число заявок под обслуживанием может быть либо нулем (если канал свободен), либо единицей (если он занят). Математическое ожидание такой случайной величины равно вероятности того, что канал занят (мы ее обозначили Рзан). Очевидно, Рзан равно единице минус вероятность р0 того, что канал свободен:
и окончательно
Таким образом, все характеристики эффективности СМО найдены.
Предложим читателю самостоятельно решить пример: одноканальная СМО представляет собой железнодорожную сортировочную станцию, на которую поступает простейший поток составов с интенсивностью λ = 2 (состава в час). Обслуживание (расформирование) состава длится случайное (показательное) время со средним значением tоб = 20 (мин.). В парке прибытия станции имеются два пути, на которых могут ожидать обслуживания прибывающие составы; если оба пути заняты, составы вынуждены ждать на внешних путях. Требуется найти (для предельного, стационарного режима работы станции): среднее число составов Lсист, связанных со станцией, среднее время Wсист пребывания состава при станции (на внутренних путях, на внешних путях и под обслуживанием), среднее число Lоч составов, ожидающих очереди на расформирование (все равно, на каких путях), среднее время Wоч пребывания состава на очереди. Кроме того, попытайтесь найти среднее число составов, ожидающих расформирования на внешних путях Lвнеш и среднее время этого ожидания Wвнеш (две последние величины связаны формулой Литтла). Наконец, найдите суммарный суточный штраф Ш, который придется заплатить станции за простои составов на внешних путях, если за один час простоя одного состава станция платит штраф а (руб.). На всякий случай сообщаем ответы: Lcист = 2 (состава), Wсист = i (час), Lоч = 4/3 (состава), Wоч = 2/3 (часа), Lвнеш = 16/27 (состава), Wвнеш = 8/27 ≈ 0,297 (часа). Средний суточный штраф Ш за ожидание составов на внешних путях получим, перемножая среднее число составов, прибывающих на станцию за сутки, среднее время ожидания состава на внешних путях и часовой штраф а: Ш ≈ 14,2а.
Многоканальная СМО с неограниченной очередью
Рассмотрим задачу. Имеется n-канальная СМО с неограниченной очередью. Поток заявок, поступающих в СМО, имеет интенсивность л., а поток обслуживаний -- интенсивность м. Необходимо найти предельные вероятности состояний СМО и показатели ее эффективности.
Система может находиться в одном из состояний S0, S1, S2, ..., Sk .., Sn, ..., нумеруемых по числу заявок, находящихся в СМО: S0 -- в системе нет заявок (все каналы свободны); S -- занят один канал, остальные свободны; S2-- заняты два канала, остальные свободны; Sk -- занято k каналов, остальные свободны; Sn -- заняты все n каналов (очереди нет); Sn+1 -- заняты все п каналов, в очереди одна заявка; Sn+r -- заняты все п каналов, r заявок стоит в очереди.
Граф состояний системы показан на рисунке 7. Обратим внимание на то, что в отличие от предыдущей СМО, интенсивность потока обслуживаний (переводящего систему из одного состояния в другое справа налево) не остается постоянной, а по мере увеличения числа заявок в СМО от 0 до n увеличивается от величины м до n??, так как соответственно увеличивается число каналов обслуживания. При числе заявок в СМО большем, чем n, интенсивность потока обслуживании сохраняется равной nм.
Рисунок 7 - Граф состояний многоканальной СМО
Можно показать, что при с/n < 1 предельные вероятности существуют. Если с/n ? 1, очередь растет до бесконечности. Используя формулы (20) и (21) для процесса гибели и размножения, можно получить следующие формулы для предельных вероятностей состояний n-канальной СМО с неограниченной очередью
Вероятность того, что заявка окажется в очереди,
Для n-канальной СМО с неограниченной очередью, используя прежние приемы, можно найти:
среднее число занятых каналов
среднее число заявок в системе
Среднее время пребывания заявки в очереди и среднее время пребывания заявки в системе, как и ранее, находятся по формулам Литтла (48) и (49).
Замечание. Для СМО с неограниченной очередью при с < 1 любая заявка, пришедшая в систему, будет обслужена, т.е. вероятность отказа Ротк = 0, Q=1, а равна интенсивности входящего потока заявок, т.е. А = л.
СМО с ограниченной очередью
СМО с ограниченной очередью отличаются лишь тем, что число заявок в очереди ограничено (не может превосходить некоторого заданного m). Если новая заявка поступает в момент, когда все места в очереди заняты, она покидает СМО необслуженной, т.е. получает отказ.
Одноканальная СМО с ограниченной длиной очереди
Предельные вероятности:
Вероятность отказа:
Абсолютная пропускная способность
Относительная пропускная способность
Среднее число заявок в очереди
Среднее число заявок под обслуживанием (среднее число занятых каналов)
Среднее число заявок в системе
Многоканальная СМО с ограниченной очередью
Предельные вероятности:
Вероятность отказа:
Абсолютная пропускная способность
Относительная пропускная способность
Среднее число заявок в очереди
Среднее число заявок под обслуживанием(среднее число занятых каналов)
Рассмотрим многоканальную СМО (п > 1), на вход которой поступает пуассоновский поток заявок с интенсивностью а интенсивность обслуживания каждого канала составляет р, максимально возможное число мест в очереди ограничено величиной т. Дискретные состояния СМО определяются количеством заявок, поступивших в систему, которые можно записать:
Sq - все каналы свободны, k = 0;
S - занят только один канал (любой), k = 1;
*5*2 - заняты только два канала (любых), k = 2;
S n - заняты все п каналов, k = п.
Пока СМО находится в любом из этих состояний, очереди нет. После того как заняты все каналы обслуживания, последующие заявки образуют очередь, тем самым определяя дальнейшее состояние системы:
S n + - заняты все п каналов и одна заявка стоит в очереди, k = п + 1;
S n +2 - заняты все п каналов и две заявки стоят в очереди, k = п + 2;
S n+m - заняты все п канатов и все т мест в очереди, k = n + m.
Граф состояний и-канальной СМО с очередью, ограниченной т местами, представлен на рис. 5.18.
Переход СМО в состояние с большими номерами определяется потоком поступающих заявок с интенсивностью
Рис. 5.18
тогда как по условию в обслуживании этих заявок принимают участие п одинаковых каналов с интенсивностью потока обслуживания, равной р для каждого канала. При этом полная интенсивность потока обслуживания возрастает с подключением новых каналов вплоть до такого состояния S n , когда все п каналов окажутся занятыми. С появлением очереди интенсивность обслуживания более не увеличивается, так как она уже достигла максимального значения, равного пх.
Запишем выражения для предельных вероятностей состояний
Выражение для ро можно преобразовать, используя формулу геометрической прогрессии для суммы членов со знаменателем р/п:
Образование очереди возможно, когда вновь поступившая заявка застанет в системе не менее п требований, т.е. когда в системе будет находиться п, п + 1, п + 2, (п + т - 1) требований. Эти события независимы, поэтому вероятность того, что все каналы заняты, равна сумме соответствующих вероятностей р ю Рп+ьРп+ 2 > ->Рп+т- 1- Поэтому вероятность образования очереди равна
Вероятность отказа в обслуживании наступает тогда, когда все п каналов и все т мест в очереди заняты
Относительная пропускная способность будет равна
Абсолютная пропускная способность
Среднее число занятых каналов
Среднее число простаивающих каналов
Коэффициент занятости (использования) каналов
Коэффициент простоя каналов
Среднее число заявок, находящихся в очередях,
в случае если р/п = 1, эта формула принимает другой вид:
Среднее время ожидания в очереди определяется формулами Литтла
Среднее время пребывания заявки в СМО, как и для одноканальной СМО, больше среднего времени ожидания в очереди на среднее время обслуживания, равное 1/р, поскольку заявка всегда обслуживается только одним каналом:
Пример 5.21. В минимаркет поступает поток покупателей с интенсивностью шесть покупателей в минуту, которых обслуживают три контролера-кассира с интенсивностью два покупателя в минуту. Длина очереди ограничена пятью покупателями. Определите характеристики СМО и дайте оценку ее работы.
Решение
п = 3; т = 5; X = 6; р = 2; р = Х/х = 3; р/п = 1.
Находим предельные вероятности состояний СМО:
Доля времени простоя контролеров-кассиров
Вероятность того, что занят обслуживанием только один канал,
Вероятность того, что заняты обслуживанием два канала,
Вероятность того, что заняты все три канала,
Вероятность того, что заняты все три канала и пять мест в очереди,
Вероятность отказа в обслуживании наступает при k = т + п = = 5 + 3 = 8 и составляет р$ = р ОТК = 0,127.
Относительная и абсолютная пропускные способности СМО соответственно равны Q = 1 - р отк = 0,873 и Л = 0,873А. = 5,24 (поку- пателя/мин).
Среднее число занятых каналов и средняя длина очереди равны:
Среднее время ожидания в очереди п пребывания в СМО соответственно равно:
Система обслуживания минимаркета заслуживает высокой оценки, поскольку средняя длина очереди, среднее время пребывания покупателя в очереди составляют малые величины.
Пример 5.22. Па плодоовощную базу в среднем через 30 мин прибывают автомашины с плодоовощной продукцией. Среднее время разгрузки одной машины составляет 1,5 ч. Разгрузку производят две бригады грузчиков. На территории базы у дебаркадера могут находиться в очереди в ожидании разгрузки не более четырех автомашин. Определим показатели и дадим оценку работы СМО.
Решение
СМО двухканальная, п = 2 с ограниченным числом мест в очереди m = 4, интенсивность входящего потока л. = 2 авт/ч, интенсивность обслуживания ц = 2/3 авт/ч, интенсивность нагрузки р = А./р = 3, р/п = 3/2 = 1,5.
Определяем характеристики СМО:
Вероятность того, что все бригады не загружены, когда нет автомашин,
Вероятность отказа, когда под разгрузкой два автомобиля, а в очереди четыре автомобиля,
Среднее число автомашин в очереди
Доля времени простоя грузчиков очень мала и составляет всего 1,58% рабочего времени, а вероятность отказа велика - 36% заявок из числа поступивших получают отказ в разгрузке, обе бригады практически заняты полностью, коэффициент занятости близок к единице и равен 0,96, относительная пропускная способность мала - всего 64% из числа поступивших заявок будут обслужены, средняя длина очереди - 2,6 автомашины, следовательно, СМ О нс справляется с выполнением заявок на обслуживание и необходимо увеличить число бригад грузчиков и шире использовать возможности дебаркадера.
Пример 5.23. Коммерческая фирма получает но кольцевому завозу ранние овощи из теплиц пригородного совхоза в случайные моменты времени с интенсивностью 6 ед. в день. Подсобные помещения, оборудование и трудовые ресурсы позволяют обработать и хранить продукцию в объеме 2 ед. В фирме работают четыре человека, каждый из которых в среднем может обработать продукцию одного завоза в течение 4 ч. Продолжительность рабочего дня при сменной работе составляет 12 ч. Какова должна быть емкость складского помещения, чтобы полная обработка продукции была бы не менее 97% из числа осуществляемых поставок?
Решение
Решим задачу путем последовательного определения показателей СМО для различных значений емкости складского помещения т = 2, 3, 4, 5 и т.д. и сравнения на каждом этапе расчетов вероятности обслуживания с заданной величиной р 0 ()С = 0,97.
Определяем интенсивность нагрузки:
Находим вероятность, или долю времени, простоя для т = 2:
Вероятность отказа в обслуживании, или доля потерянных заявок,
Вероятность обслуживания, или доля обслуженных заявок из числа поступивших, составляет
Поскольку полученная величина меньше заданной величины 0,97, то продолжаем вычисления для т = 3. Для этой величины показатели состояний СМО имеют значения
Вероятность обслуживания и в этом случае меньше заданной величины, поэтому продолжаем вычисления для следующего т = 4, для которого показатели состояния имеют такие значения: р$ = 0,12; Ротк = 0,028; Pofc = 0,972. Теперь полученная величина вероятности обслуживания удовлетворяет условию задачи, поскольку 0,972 > 0,97, следовательно, емкость складского помещения необходимо увеличить до объема 4 ед.
Для достижения заданной вероятности обслуживания можно подобрать таким же образом оптимальное количество человек на обработке овощей, проводя последовательно вычисления показателей СМО для п = 3, 4, 5 и т.д. Компромиссный вариант решения можно найти путем сравнения и сопоставления для разных вариантов организаций СМО затрат, связанных как с увеличением числа работающих, так и с созданием специального технологического оборудования но обработке овощей на коммерческом предприятии.
Таким образом, модели массового обслуживания в сочетании с экономическими методами постановки задач позволяют проводить анализ существующих СМО, разрабатывать рекомендации по их реорганизации для повышения эффективности работы, а также определять оптимальные показатели вновь создаваемых СМО.
Пример 5.24. На автомойку в среднем за час приезжают девять автомобилей, но если в очереди уже находятся четыре автомобиля, вновь подъезжающие клиенты, как правило, не встают в очередь, а проезжают мимо. Среднее время мойки автомобиля составляет 20 мин, а мест для мойки всего два. Средняя стоимость мойки автомобиля составляет 70 руб. Определите среднюю величину потери выручки автомойки в течение дня.
Решение
X = 9 авт/ч; = 20 мин; п = 2;т = 4.
Находим интенсивность нагрузки
Определяем долю времени простоя автомойки
Вероятность отказа
Относительная пропускная способность равна Абсолютная пропускная способность Среднее число автомобилей в очереди
Среднее число заявок, находящихся в обслуживании,
Среднее время ожидания в очереди
Среднее время пребывания автомашины на мойке
Таким образом, 34% заявок не будут обслужены, потеря за 12 ч работы одного дня составит в среднем 2570 руб. (12*9* 0,34 70), т.е. 52% от всей выручки, поскольку р отк = 0,52 р 0 ^ с.
- относительная пропускная способность, или вероятность обслуживания, абсолютная пропускная способность среднее число занятых бригад коэффициент занятости работой бригад грузчиков
