Построить граф состояний одноканальной СМО с очередью на три заявки и с конечной надежностью каналов обслуживания. При отказе канала обслуживания заявка, находившаяся на обслуживании, теряется. Процессы в системе - марковские.
Описание состояний СМО:
- состояния исправной СМО;
- состояния неисправной СМО.
Обозначения:
- интенсивность поступления заявок;
- интенсивность обработки заявки каналом;
- интенсивность поломок канала;
- интенсивность ремонта неисправного канала.
Граф состояний СМО с конечной надежностью каналов обслуживания приведен на рис. 2.14.
Если в состоянии (канал свободен, в очереди
заявок нет) система выйти из строя не может, то состояния
нет. Так как при отказе заявка, находившаяся на
обслуживании, теряется, то после восстановления переход
осуществляется к предыдущему состоянию, например, из состояния
в состояние
.
Эта модель не является моделью "гибели и размножения". Поэтому соответствующие вероятности находятся решением системы линейных алгебраических уравнений, полученных из уравнений Колмогорова для стационарного режима.
В многоэлементных системах часто целью моделирования является определение средних количеств элементов, находящихся в одинаковых состояниях.
Например, в задаче о пеленгации передатчиков противника
командира интересует число запеленгированных передатчиков, а не
вероятности пеленгации одного передатчика, двух, трех и т. д. Но
чтобы определить среднее число их, надо знать вероятности всех
возможных состояний , так как
Но число состояний и, следовательно, число уравнений Колмогорова может оказаться настолько большим, что вызовет непреодолимые трудности при моделировании по схеме марковских процессов.
Например, в соединении имеется 100 радиостанций. Каждая из них может находиться в боевых условиях в пяти состояниях:
- исправна, работает, не обнаружена;
- исправна, работает, обнаружена;
- работоспособна, но подавлена помехами;
- обнаружена, поражена;
- находится в ремонте;
Для определения средних численностей каждого из этих
состояний пришлось бы составить уравнений Колмогорова. Очевидно, такое моделирование не
годится.
В исследовании операций есть метод, позволяющий успешно решать такие и аналогичные задачи. Этот метод называется метод динамики средних.
Метод динамики средних позволяет непосредственно определять математическое ожидание числа элементов сложной системы, находящихся в одинаковых состояниях.
Метод дает приближенные результаты. Но обладает замечательным свойством: чем больше система имеет элементов и состояний, тем точнее результат математического моделирования.
Для получения расчетных формул метода предположим, что имеем дело с системой, обладающей следующими признаками:
Цель моделирования: определить средние количества
элементов (математические ожидания) находящихся в одинаковых состояниях
, и дисперсию
Схематично такая система может быть представлена так, как показано на рис. 2.15.
Система имеет элементов, а каждый элемент имеет
состояний. Численность
-го состояния на любой момент времени - величина
случайная. Обозначим ее
. Матожидание и дисперсия этой случайной величины:
В дальнейшем для лучшей обозримости формул аргумент
писать не будем:
Введем переменную так что:
Отсюда следует, что случайная величина равна:
В силу однородности элементов и независимости состояний
случайная величина имеет биномиальное
распределение (распределение
Бернулли) с матожиданием и дисперсией соответственно:
или окончательно
Равенство связывает вероятность
-го состояния элемента в произвольный момент времени с
матожиданием численности этих состояний по всем элементам.
Определять значения для одного элемента мы умеем. Для этого достаточно
составить систему уравнений Колмогорова и решить ее.
Вспомним, что система уравнений Колмогорова для одного
элемента содержит уравнений, а для всех
элементов -
, то есть в
раз меньше. В этом и состоит выигрыш, который дает
применение метода динамики средних.
Порядок моделирования с использованием метода динамики средних заключается в следующем.
Поскольку процессы в элементах - марковские, то
справедливы все рассуждения об установившихся значениях , об условиях существования установившихся значений
.
Полученные уравнения для называют уже не уравнениями Колмогорова, а уравнениями динамики средних.Поскольку
они получаются из уравнений Колмогорова путем умножения всех членов
на постоянное число
, то их можно писать сразу для средних численностей
состояний
по образцу уравнений для вероятностей
.
Рассмотрим на примере методику моделирования с использованием метода динамики средних.
Пример 2.8 .В
части имеются 100 средств связи (СС). СС выходят из строя с
интенсивностью . При нахождении СС в неисправном состоянии проводится его
диагностика, в результате чего оно может быть отправлено в ремонтное
подразделение части (интенсивность отправки
), либо во внешнее ремонтное подразделение (интенсивность
отправки
), либо списано (интенсивность списания
). В ремонтном подразделении части СС ремонтируются с
интенсивностью
, а во внешнем ремонтном подразделении - с интенсивностью
СС части пополняются с интенсивностью
, в среднем равной интенсивности списания.
Требуется провести моделирование с целью определения средних численностей каждого состояния СС.
Решение
Система может иметь следующие четыре состояния:
- СС исправно;
- СС неисправно, производится диагностика;
- СС находится на ремонте в ремонтном подразделении
части;
- СС находится на ремонте во внешнем ремонтном
подразделении.
Размеченный граф состояний представлен на рис. 2.16.
Каждое уравнение системы составляется по тому же правилу, что и система дифференциальных уравнений Колмогорова.
Численности состояний являются функциями времени, т.
е. . В системе дифференциальных уравнений запись упрощена.
Выражение для пополняющего члена написано из условия равенства в
среднем пополнения и убыли
. Также мы не можем воспользоваться нормировочным
условием
, так как в силу случайного характера списания и
пополнения в некоторые моменты времени оно может не выполняться.
Общее число СС в части при этом меняется со временем:
![]() |
(t)dt) |
Решить систему ДУ можно методом численного
интегрирования, например, методом Рунге-Кутты, задав начальные значения
численно-стей состояний для момента :
считая интенсивности известными.
Дисперсия вычисляется по формуле:
По дисперсии определяется среднеквадратическое
отклонение численности состояний и находится диапазон возможных значений численности
состояния
.
Метод динамики средних справедлив и для предельных значений численностей состояний. В данной задаче уравнения динамики средних - система линейных алгебраических уравнений:
Однако прежде чем переходить к этим уравнениям, нужно
сначала убедиться, что стационарные
значения существуют. Здесь численности состояний
не являются функциями времени. Поэтому можно
воспользоваться нормировочным условием.
Боев В.Д., Сыпченко Р.П. Компьютерное моделирование
|
![]() |