Моделирование систем массового обслуживания (стр. 5 из 13)

2.2 Процессы «рождения – гибели»

Среди однородных марковских процессов существует класс случайных процессов, имеющих широкое применение при построении математических моделей в областях демографии, биологии, медицины (эпидемиологии), экономики, коммерческой деятельности. Это так называемые процессы «рождения - гибели», марковские процессы со стохастическими графами состояний следующего вида:

S₁

S₂

λ₀ λ₁λ₂ λ₃ λ_n-1

S₀

S₃

kjlS_n

μ₀ μ₁μ₃ μ₄ μ_n-1

Рис. 2.1 Размеченный граф процесса «рождения - гибели»

Этот граф воспроизводит известную биологическую интерпретацию: величина λ_k отображает интенсивность рождения нового представителя некоторой популяции, например, кроликов, причем текущий объем популяции равен k; величина μ является интенсивностью гибели (продажи) одного представителя этой популяции, если текущий объем популяции равен k. В частности, популяция может быть неограниченной (число n состояний марковского процесса является бесконечным, но счетным), интенсивность λ может быть равна нулю (популяция без возможности возрождения), например, при прекращении воспроизводства кроликов.

Для Марковского процесса «рождения - гибели», описанного стохастическим графом, приведенным на рис. 2.1, найдем финальное распределение. Пользуясь правилами составления уравнений для конечнего числа n предельных вероятностей состояния системы S₁, S₂, S₃,… S_k,…, S_n, составим соответствующие уравнения для каждого состояния:

для состояния S₀-λ₀p₀=μ₀p₁;

для состояния S₁-(λ₁+μ₀)p₁= λ₀p₀+μ₁p₂, которое с учетом предыдущего уравнения для состояния S₀ можно преобразовать к виду λ₁р₁= μ₁p₂.

Аналогично можно составить уравнения для остальных состояний системы S₂, S₃,…, S_k,…, S_n. В результате получим следующую систему уравнений:

Решая эту систему уравнений, можно получить выражения, определяющие финальные состояния системы массового обслуживания:

Следует заметить, что в формулы определения финальных вероятностей состояний р₁, р₂, р₃,…, р_n, входят слагаемые, являющиеся составной частью суммы выражения, определяющей р₀. В числителях этих слагаемых находятся произведения всех интенсивностей, стоящих у стрелок графа состояний, ведущих слева на право до рассматриваемого состояния S_k, а знаменатели представляют собой произведения всех интенсивностей, стоящих у стрелок, ведущих справа на лево до рассматриваемого состояния S_k, т.е. μ₀, μ₁, μ₂, μ₃,… μ_k. В связи с этим запишем эти модели в более компактном виде:

к=1,n

2.3 Экономико-математическая постановка задач массового обслуживания

Правильная или наиболее удачная экономико-математическая постановка задачи в значительной степени определяет полезность рекомендаций по совершенствованию систем массового обслуживания в коммерческой деятельности.

В связи с этим необходимо тщательно проводить наблюдение за процессом в системе, поиска и выявления существенных связей, формирования проблемы, выделения цели, определения показателей и выделения экономических критериев оценки работы СМО. В этом случае в качестве наиболее общего, интегрального показателя могут выступать затраты, с одной стороны, СМО коммерческой деятельности как обслуживающей системы, а с другой – затраты заявок, которые могут иметь разную по своему физическому содержанию природу.

Повышение эффективности в любой сфере деятельности К. Маркс в конечном счете рассматривал как экономию времени и усматривал в этом один из важнейших экономических законов. Он писал, что экономия времени, равно как и планомерное распределение рабочего времени по различным отраслям производства, остается первым экономическим законом на основе коллективного производства. Этот закон проявляется во всех сферах общественной деятельности.

Для товаров, в том числе и денежных средств, поступающих в коммерческую сферу, критерий эффективности связан со временем и скоростью обращения товаров и определяет интенсивность поступления денежных средств в банк. Время и скорость обращения, являясь экономическими показателями коммерческой деятельности, характеризирует эффективность использования средств, вложенных в товарные запасы. Товарооборачиваемость отражает среднюю скорость реализации среднего товарного запаса. Показатели товарооборачиваемости и уровня запасов тесно связаны известным моделями. Таким образом, можно проследить и установить взаимосвязь этих и других показателей коммерческой деятельности с временными характеристиками.

Следовательно, эффективность работы коммерческого предприятия или организации складывается из совокупности времени выполнения отдельных операций обслуживания, в то же время для населения затраты времени включают время на дорогу, посещение магазина, столовой, кафе, ресторана, ожидание начало обслуживания, ознакомление с меню, выбор продукции, расчет и т.д. Проведенные исследования структуры затрат времени населения свидетельствует о том, что значительная его часть расходуется нерационально. Заметим, что коммерческая деятельность в конечном счете направлена на удовлетворение потребности человека. Поэтому усилия моделирования СМО должны включать анализ затрат времени по каждой элементарной операции обслуживания. С помощью соответствующих методов следует создавать модели связи показателей СМО. Это обусловливает необходимость наиболее общие и известные экономические показатели, такие как товарооборот, прибыль, издержки обращения, рентабельность и другие, увязывать в экономико-математических моделях с дополнительно возникающей группой показателей, определяемых спецификой обслуживающих систем и вносимых собственно спецификой теории массового обслуживания.

Например, особенностями показателей СМО с отказами являются: время ожидания заявок в очереди Т_оч=0, поскольку по своей природе в таких системах существование очереди невозможно, то L_оч=0 и, следовательно, вероятность ее образования Р_оч=0. По числу заявок k определятся режим работы системы, ее состояние: при k=0 – простой каналов, при 1<k<n – обслуживание заявок, при k>n – обслуживание и отказ. Показателями таких СМО являются вероятность отказа в обслуживании Р_отк, вероятность обслуживания Р_обс, среднее время простоя канала t_пр, среднее число занятых n_з и свободных каналов n_св, среднее обслуживания t_обс, абсолютная пропускная способность А.

Для СМО с неограниченным ожиданием характерно, что вероятность обслуживания заявки Р_обс=1, поскольку длина очереди и время ожидания начала обслуживания не ограничены, т.е. формально L_оч→∞ и Т_оч→∞. В системах возможны следующие режимы работы: при k=0 наблюдается простой каналов обслуживания, при 1<k≤n – обслуживание и при k>n – обслуживание и очередь. Показателями таких эффективности таких СМО являются среднее число заявок в очереди L_оч, среднее число заявок в системе k, среднее время пребывания заявки в системе Т_смо, абсолютная пропускная способность А.

В СМО с ожиданием с ограничением на длину очереди, если число заявок в системе k=0, то наблюдается простой каналов, при 1<k≤n- обслуживание, при n<k<n+m – обслуживание и очередь и при k>n+m- обслуживание, очередь и отказ в ожидании обслуживания. Показателями эффективности таких СМО являются вероятность отказа в обслуживании Р_отк- вероятность обслуживания Р_обс, среднее число заявок в очереди L_оч, среднее число заявок в системе L_смо среднее время пребывания заявки в системе Т_смо, абсолютная пропускная способность А.