Рис. 5. Алгоритм исследования характеристик ЭСМО
2. Цель работы
Нахождение экспериментальной зависимости T(l, m0) для элементарной системы массового обслуживания с бесконечным буфером.
3. Порядок выполнения работы
1. Выбрать вариант задания из таблицы 6.
2. В соответствии с вариантом составить и отладить моделирующую программу.
3. Провести моделирование для тестового примера. Отладить программу на тестовом примере. Подобрать объем моделирования N так, чтобы относительная погрешность экспериментальных данных для тестового примера не превосходила 10%;
4. Провести моделирование для получения требуемой экспериментальной зависимости при
. Полученные данные внести в таблицу 5.
Таблица 5 – Зависимость среднего времени пребывания запроса от интенсивности входного потока
l | 0.1m0 | 0.2m0 | 0.3m0 | 0.4m0 | 0.5m0 | 0.6m0 | 0.7m0 | 0.8m0 | 0.9m0 | 1m0 |
T |
4. Варианты заданий
Таблица 6 – Варианты заданий к лабораторной работе №4
№ варианта | Закон распределения входного потока заявок fзаявок(x) | Закон распределения времени обслуживания заявок fобслуж(x) | m0 |
1 | Равномерный | Эрланговский 2 порядка | 1 |
2 | Равномерный | Эрланговский 3 порядка | 2 |
3 | Равномерный | Эрланговский 4 порядка | 3 |
4 | Равномерный | Эрланговский 5 порядка | 4 |
5 | Равномерный | Эрланговский 6 порядка | 5 |
6 | Эрланговский 2 порядка | равномерный | 1 |
7 | Эрланговский 3 порядка | равномерный | 2 |
8 | Эрланговский 4 порядка | равномерный | 3 |
9 | Эрланговский 5 порядка | равномерный | 4 |
10 | Эрланговский 6 порядка | равномерный | 5 |
11 | Равномерный | Экспоненциальный | 1 |
12 | Равномерный | Экспоненциальный | 2 |
13 | Равномерный | Экспоненциальный | 3 |
14 | Равномерный | Экспоненциальный | 4 |
15 | Равномерный | Экспоненциальный | 5 |
16 | Экспоненциальный | равномерный | 1 |
17 | Экспоненциальный | Равномерный | 2 |
18 | Экспоненциальный | Равномерный | 3 |
19 | Экспоненциальный | Равномерный | 4 |
20 | Экспоненциальный | Равномерный | 5 |
21 | Эрланговский 2 порядка | Экспоненциальный | 1 |
22 | Эрланговский 3 порядка | Экспоненциальный | 2 |
23 | Эрланговский 4 порядка | Экспоненциальный | 3 |
24 | Эрланговский 5 порядка | Экспоненциальный | 4 |
25 | Эрланговский 6 порядка | Экспоненциальный | 5 |
Для равномерного закона распределения вероятностей границы интервала значений случайной величины выбрать так, чтобы длина интервала равнялась 0.1m0.
5. Содержание отчета
1. Цель работы.
2. Формулы и графики законов распределения вероятностей для интервалов между заявками и времени обслуживания заявок.
5. Описание разработанной программы: список использованных переменных, список использованных функций, блок-схема, листинг.
6. Теоретический и экспериментальный графики зависимости среднего времени пребывания заявки в системе от интенсивности входного потока для тестового примера.
7. Данные таблицы 5 и построенный по ним график.
8. Выводы.
6. Вопросы для самопроверки
1. Назовите основные элементы СМО и их характеристики.
2. Как оценивается КПД для системы массового обслуживания?
3. Как связаны средняя длина очереди и среднее время пребывания заявки в очереди?
4. Как связаны средняя длина очереди и среднее число заявок в СМО?
5. Как связаны среднее время пребывания заявок в СМО и среднее число заявок в СМО?
6. Приведите формулу для среднего времени пребывания заявки в системе, когда входной поток заявок – пуассоновский а поток обслуживания – рекуррентный.
7. Список рекомендованной литературы
1. Вентцель вероятности. М.: Наука. 1969 г.
2. , , Имитационное моделирование. М.: Издательство МГТУ им. Баумана, 2008 г.
3. Плакс моделирование систем массового обслуживания. СПб.: Издательство СПбГААП, 1995.
Лабораторная работа № 5.
Моделирование элементарной СМО с конечным буфером
1. Необходимые теоретические сведения
Для СМО с конечным буфером размер буфера N влияет на все основные характеристики функционирования СМО. В такой системе средняя задержка всегда ограничена, т. к. средняя длина очереди запросов ограничена сверху величиной N . С другой стороны, когда буфер заполнен, поступление очередного запроса на вход СМО приводит к потере либо этого запроса, либо какого-то запроса из буфера. Поэтому даже при
<
производительность системы Q <
. Справедливо выражение
![]()
где Pотк - вероятность потери запроса из-за переполнения буфера. Величина Pотк максимальна при N = 0 и стремится к нулю при неограниченном увеличении N. Рассчитать эту зависимость в общем случае довольно сложно. В частном случае для ЭСМО с пуассоновским входным потоком и экспоненциально распределенным временем обслуживания зависимость имеет вид

Очевидно, что и в общем случае вероятность отказа уменьшается к нулю при увеличении объема буфера. Среднее время отклика системы на запрос с увеличением объема буфера возрастает. Это объясняется тем, что сокращение объема буфера приводит к укорочению средней длины очереди запросов за счет того, что увеличивается доля запросов, получающих отказ в обслуживании. В общем случае зависимость Lсист от N является сложной.
Приведенные зависимости основных характеристик ЭСМО от N обычно используются для отладки логики моделирующей программы.
2. Рекомендации по моделированию СМО
Алгоритм, моделирования работы СМО с буфером объема N , отличается от алгоритма на рис. 5 лишь небольшой модификацией. Перед увеличением значения m (числа заявок в буфере) необходимо сравнить его с N и при m=N пропустить операции увеличения m и формирования случайного числа tз. Это будет соответствовать отказу в обслуживании поступившей заявке, когда буфер заполнен.
3. Цель работы
Нахождение экспериментальных зависимостей
и
для элементарной системы массового обслуживания с буфером объема N.
4. Порядок выполнения работы
1. Выбрать вариант задания из таблицы 8.
2. В соответствии с вариантом составить и отладить моделирующую программу.
3. Провести моделирование для тестового примера. Отладить программу на тестовом примере. Подобрать объем моделирования M так, чтобы относительная погрешность экспериментальных данных для тестового примера не превосходила 10%.
4. Провести моделирование для получения требуемых экспериментальных зависимостей при
. Полученные данные занести в таблицу 7.
Таблица 7 – Зависимость среднего времени пребывания запроса в системе и производительности системы от интенсивности входного потока
l | 0.1m0 | 0.2m0 | 0.3m0 | 0.4m0 | 0.5m0 | 0.6m0 | 0.7m0 | 0.8m0 | 0.9m0 | 1m0 |
T | ||||||||||
Q |
5. Варианты заданий
Таблица 8 – Варианты заданий к лабораторной работе №5
№ варианта | Закон распределения входного потока заявок fзаявок(x) | Закон распределения времени обслуживания заявок fобслуж(x) | m0 | Объем буфера N |
1 | равномерный | Эрланговский 2 порядка | 1 | 3 |
2 | равномерный | Эрланговский 3 порядка | 2 | 4 |
3 | равномерный | Эрланговский 4 порядка | 3 | 5 |
4 | равномерный | Эрланговский 5 порядка | 4 | 3 |
5 | равномерный | Эрланговский 6 порядка | 5 | 4 |
6 | Эрланговский 2 порядка | Равномерный | 1 | 5 |
7 | Эрланговский 3 порядка | Равномерный | 2 | 3 |
8 | Эрланговский 4 порядка | Равномерный | 3 | 4 |
9 | Эрланговский 5 порядка | Равномерный | 4 | 5 |
10 | Эрланговский 6 порядка | Равномерный | 5 | 3 |
11 | равномерный | Экспоненциальный | 1 | 4 |
12 | равномерный | Экспоненциальный | 2 | 5 |
13 | равномерный | Экспоненциальный | 3 | 3 |
14 | равномерный | Экспоненциальный | 4 | 4 |
15 | равномерный | Экспоненциальный | 5 | 5 |
16 | Экспоненциальный | Равномерный | 1 | 3 |
17 | Экспоненциальный | Равномерный | 2 | 4 |
18 | Экспоненциальный | Равномерный | 3 | 5 |
19 | Экспоненциальный | Равномерный | 4 | 3 |
20 | Экспоненциальный | Равномерный | 5 | 4 |
21 | Эрланговский 2 порядка | Экспоненциальный | 1 | 5 |
22 | Эрланговский 3 порядка | Экспоненциальный | 2 | 3 |
23 | Эрланговский 4 порядка | Экспоненциальный | 3 | 4 |
24 | Эрланговский 5 порядка | Экспоненциальный | 4 | 5 |
25 | Эрланговский 6 порядка | Экспоненциальный | 5 | 3 |
Для равномерного закона распределения вероятностей границы интервала значений случайной величины выбрать так, чтобы длина интервала равнялась
.
6. Содержание отчета
1. Цель работы.
2. Формулы и графики законов распределения вероятностей интервалов между заявками и времени обслуживания заявок.
3. Описание разработанной программы: список использованных переменных, список использованных функций, блок-схема, листинг.
4. Теоретический и экспериментальный графики зависимостей производительности СМО и среднего времени задержки запроса от интенсивности входного потока для тестового примера.
5. Экспериментальные графики зависимостей производительности СМО и среднего времени задержки запроса в СМО от интенсивности входного потока для своего варианта.
6. Выводы.
7. Вопросы для самопроверки
1. Назовите основные элементы СМО и их характеристики.
2. Как оценивается КПД для системы массового обслуживания?
3. Как связаны средняя длина очереди и среднее время пребывания заявки в очереди?
4. Как связаны средняя длина очереди и среднее число заявок в СМО?
5. Как связаны среднее время пребывания заявок в СМО и среднее число заявок в СМО?
6. Приведите верхнюю оценку для среднего времени пребывания заявки в системе, когда входной поток заявок – пуассоновский а поток обслуживания – рекуррентный.
8. Список рекомендованной литературы
1. Вентцель вероятности. М.: Наука. 1969 г.
2. , , Имитационное моделирование. М.: Издательство МГТУ им. Баумана, 2008 г.
3. Плакс моделирование систем массового обслуживания. СПб.: Издательство СПбГААП, 1995.
СОДЕРЖАНИЕ | |
Введение | 3 |
Лабораторная работа №1 | 5 |
Лабораторная работа №2 | 14 |
Лабораторная работа №3 | 24 |
Лабораторная работа №4 | 32 |
Лабораторная работа №5 | 42 |
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 |



