Простейшие системы массового обслуживания и их параметрыСистемы массового обслуживания – это такие системы, в которые в случайные моменты времени поступают заявки на обслуживание, при этом поступившие заявки обслуживаются с помощью имеющихся в распоряжении системы каналов обслуживания. Примерами систем массового обслуживания могут служить: · расчетно-кассовые узлы в банках, на предприятиях; · персональные компьютеры, обслуживающие поступающие заявки или требования на решение тех или иных задач; · станции технического обслуживания автомобилей; АЗС; · аудиторские фирмы; · отделы налоговых инспекций, занимающиеся приёмкой и проверкой текущей отчетности предприятий; · телефонные станции и т. д. Методами теории массового обслуживания могут быть решены многие задачи исследования процессов, происходящих в экономике. Так, в организации торговли эти методы позволяют определить оптимальное количество торговых точек данного профиля, численность продавцов, частоту завоза товаров и другие параметры. Другим характерным примером систем массового обслуживания могут служить склады или базы снабженческо-сбытовых организаций, и задача теории массового обслуживания в данном случае сводится к тому, чтобы установить оптимальное соотношение между числом поступающих на базу требований на обслуживание и числом обслуживающих устройств, при котором суммарные расходы на обслуживание и убытки от простоя транспорта были бы минимальными. Теория массового обслуживания может найти применение и при расчете площади складских помещений, при этом складская площадь рассматривается как обслуживающее устройство, а прибытие транспортных средств под выгрузку - как требование. Модели теории массового обслуживания применяются также при решении ряда задач организации и нормирования труда, других социально-экономических проблем. Системы массового обслуживания могут быть классифицированы по ряду признаков. 1. В зависимости от условий ожидания начала обслуживания различают: - СМО с потерями (отказами); - СМО с ожиданием. В СМО с отказами требования, поступающие в момент, когда все каналы обслуживания заняты, получают отказ и теряются. Классическим примером системы с отказами является телефонная станция. Если вызываемый абонент занят, то требование на соединение с ним получает отказ и теряется. В СМО с ожиданием требование, застав все обслуживающие каналы занятыми, становится в очередь и ожидает, пока не освободится один из обслуживающих каналов. СМО, допускающие очередь, но с ограниченным числом требований в ней, называются системами с ограниченной длиной очереди. СМО, допускающие очередь, но с ограниченным сроком пребывания каждого требования в ней, называются системами с ограниченным временем ожидания. 2. По числу каналов обслуживания СМО делятся на: - одноканальные; - многоканальные. 3. По месту нахождения источника требований СМО делятся на: - разомкнутые, когда источник требования находится вне системы; - замкнутые, когда источник находится в самой системе. Примером разомкнутой системы может служить ателье по ремонту телевизоров. Здесь неисправные телевизоры - это источник требований на их обслуживание, находятся вне самой системы, число требований можно считать неограниченным. К замкнутым СМО относится, например, станочный участок, в котором станки являются источником неисправностей, а следовательно, источником требований на их обслуживание, например, бригадой наладчиков. Возможны и другие признаки классификации СМО, например по дисциплине обслуживания, однофазные и многофазные СМО и др. Методы и модели, применяющиеся в теории массового обслуживания, можно условно разделить на аналитические и имитационные. Аналитические методы теории массового обслуживания позволяют получить характеристики системы как некоторые функции параметров ее функционирования. Благодаря этому появляется возможность проводить качественный анализ влияния отдельных факторов на эффективность работы СМО. Имитационные методы основаны на моделировании процессов массового обслуживания на ЭВМ и применяются, если невозможно применение аналитических моделей; ряд основных понятий имитационного моделирования рассмотрен в параграфе 3.5. Далее будем рассматривать аналитические методы моделирования СМО. В настоящее время теоретически наиболее разработаны и удобны в практических приложениях методы решения таких задач массового обслуживания, в которых входящий поток требований является простейшим (пуассоновским). Для простейшего потока частота поступления требований в систему подчиняется закону Пуассона, т.е. вероятность поступления за время t ровно k требований задается формулой
Простейший поток обладает тремя основными свойствами: ординарности, стационарности 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 сразу несколько станков. Стационарным называется поток, для которого математическое ожидание числа требований, поступающих в систему в единицу времени (обозначим l), не меняется во времени. Таким образом, вероятность поступления в систему определенного количества требований в течение заданного промежутка времени ∆ t 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 промежуток времени от t до t + ∆ t. Например, если на ткацком станке в данный момент произошел обрыв нити и он устранен ткачихой, то это не определяет, произойдет новый обрыв на данном станке в следующий момент или нет, тем более это не влияет на вероятность возникновения обрыва на других станках. Важная характеристика СМО - время обслуживания требований в системе. Время обслуживания одного требования является, как правило, случайной величиной и, следовательно, может быть описано законом распределения. Наибольшее распространение в теории и особенно в практических приложениях получил экспоненциальный закон распределения времени обслуживания. Функция распределения для этого закона имеет вид
т.е. вероятность того, что время обслуживания не превосходит некоторой величины t, определяется формулой (8.44), где р - параметр экспоненциального закона распределения времени обслуживания требований в системе, т.е. величина, обратная среднему времени обслуживания
Рассмотрим аналитические модели наиболее распространенных СМО с ожиданием, т.е. таких СМО, в которых требования, поступившие в момент, когда все обслуживающие каналы заняты, ставятся в очередь и обслуживаются по мере освобождения каналов. Общая постановка задачи состоит в следующем. Система имеет п обслуживающих каналов, каждый из которых может одновременно обслуживать только одно требование. В систему поступает простейший (пуассоновский) поток требований с параметром l. Если в момент поступления очередного требования в системе на обслуживании уже находится не меньше п требований (т.е. все каналы заняты), то это требование становится в очередь и ждет начала обслуживания. Время обслуживания каждого требования t об - случайная величина, которая подчиняется экспоненциальному закону распределения с параметром m. СМО с ожиданием можно разбить на две большие группы: замкнутые и разомкнутые. К замкнутым относятся системы, в которых поступающий поток требований возникает в самой системе и ограничен. Например, мастер, задачей которого является наладка станков в цехе, должен периодически их обслуживать. Каждый налаженный станок становится потенциальным источником требований на накладку. В подобных системах общее число циркулирующих требований конечно и чаще всего постоянно. Если питающий источник облачает бесконечным числом требований, то системы называются разомкнутыми. Примерами подобных систем могут служить магазины, кассы вокзалов, портов и др. Для этих систем поступающий поток требований можно считать неограниченным. Отмеченные особенности функционирования систем этих двух видов накладывают определенные условия на используемый математический аппарат. Расчет характеристик работы СМО различного вида может быть проведен на основе расчета вероятностей состояний СМО (так называемые формулы Эрланга). Рассмотрим алгоритмы расчета показателей качества функционирования разомкнутой системы массового обслуживания с ожиданием. При изучении таких систем рассчитывают различные показатели эффективности обслуживающей системы. В качестве основных показателей могут быть вероятность того, что все каналы свободны или заняты, математическое ожидание длины очереди (средняя длина очереди), коэффициенты занятости и простоя каналов обслуживания и др. 1. Введем в рассмотрение параметр α = l/m. Заметим, что если α/ n < 1, то очередь не может расти безгранично. Это условие имеет следующий смысл: l - среднее число требований, поступающих за единицу времени, 1/m - среднее время обслуживания одним каналом одного требования, тогда α = l · 1/m - среднее число каналов, которое необходимо иметь, чтобы обслуживать в единицу времени все поступающие требования. Поэтому условие α / n <; 1 означает, что число обслуживающих каналов должно быть больше среднего числа каналов, необходимых для того, чтобы за единицу времени обслужить все поступившие требования. Важнейшие характеристики работы СМО:
2. Вероятность того, что занято ровно k обслуживающих каналов при условии, что общее число требований, находящихся на обслуживании, не превосходит числа обслуживающих аппаратов:
3. Вероятность того, что в системе находится /е требований в случае, когда их число больше числа обслуживающих каналов:
4. Вероятность того, что все обслуживающие каналы заняты:
5. Среднее время ожидания требованием начала обслуживания в системе:
6. Средняя длина очереди:
7. Среднее число свободных от обслуживания каналов:
8. Коэффициент простоя каналов:
9. Среднее число занятых обслуживанием каналов:
10. Коэффициент загрузки каналов:
|
(8.43)
(8.44)
:
(8.45)
(8.46)
при 
(8.47)
при 
(8.48)
(8.49)
(8.50)
(8.51)
(8.52)
(8.53)
(8.54)
(8.55)
