Классификация СМО и их основные характеристики

Системы массового обслуживания делятся на типы (или классы) по ряду признаков. Первое деление: СМО с отказами и СМО с очередью . В СМО с отказами заявка, поступившая в момент, когда все каналы заняты, получает отказ, покидает СМО и в дальнейшем процессе обслуживания не участвует. Примеры СМО с отказами встречаются в телефонии: заявка на разговор, пришедшая в момент, когда все каналы связи заняты, получает отказ и покидает СМО необслуженной. В СМО с очередью заявка, пришедшая в момент, когда все каналы заняты, не уходит, а становится в очередь и ожидает возможности быть обслуженной. На практике чаще встречаются (и имеют большее значение) СМО с очередью; недаром теория массового обслуживания имеет второе название: «теория очередей».

СМО с очередью подразделяются на разные виды, в зависимости от того, как организована очередь-ограничена она или не ограничена. Ограничения могут касаться как длины очереди, так и времени ожидания (так называемые «СМО с нетерпеливыми заявками»). При анализе СМО должна учитываться также и «дисциплина обслуживания» - заявки могут обслуживаться либо в порядке поступления (раньше пришла, раньше обслуживается), либо в случайном порядке. Нередко встречается так называемое обслуживание с приоритетом - некоторые заявки обслуживаются вне очереди. Приоритет может быть как абсолютным - когда заявка с более высоким приоритетом «вытесняет» из-под обслуживания заявку с низшим (например, пришедший в парикмахерскую клиент высокого ранга прогоняет с кресла обыкновенного клиента), так и относительным - когда начатое обслуживание доводится до конца, а заявка с более высоким приоритетом имеет лишь право на лучшее место в очереди.

Существуют СМО с так называемым многофазовым обслуживанием, состоящим из нескольких последовательных этапов или «фаз» (например, покупатель, пришедший в магазин, должен сначала выбрать товар, затем оплатить его в кассе, затем получить на контроле).

Кроме этих признаков, СМО делятся на два класса: «открытые» и «замкнутые». В открытой СМО характеристики потока заявок не зависят от того, в каком состоянии сама СМО (сколько каналов занято). В замкнутой СМО - зависят. Например, если один рабочий обслуживает группу станков, время от времени требующих наладки, то интенсивность потока «требований» со стороны станков зависит от того, сколько их уже неисправно и ждет наладки. Это - пример замкнутой СMO.

В зависимости от типа СМО при оценке её эффективности могут применяться те или иные величины (показатели эффективности). Например, для СМО с отказами одной из важнейших характеристик её продуктивности является так называемая абсолютная пропускная способность – среднее число заявок, которое может обслужить система за единицу времени. Наряду с абсолютной, часто рассматривается относительная пропускная способность – средняя доля поступивших заявок, обслуживаемая системой (отношение среднего числа обслуживаемых в единицу времени заявок к среднему числу поступающих заявок за это время). Помимо этого при анализе СМО с отказами могут интересовать ещё среднее число занятых каналов, среднее относительное время простоя системы в целом и отдельного канала и т.д.

Характеристики СМО с ожиданиями. Для СМО с неограниченным ожиданием абсолютные и относительные пропускные способности теряют смысл. Зато важными являются: среднее число заявок в очереди, среднее число заявок в системе (в очереди и под обслуживанием), среднее время ожидания заявки в очереди, среднее время пребывания заявки в системе и другие. Для СМО с ограниченным ожиданием интерес представляют обе группы характеристик.

Для анализа процесса, протекающего в СМО, существенно знать основные параметры системы: число каналов n , интенсивность потока заявок l, производительность каждого канала (среднее число заявок , обслуживаемых непрерывно занятым каналом в единицу времени), условия образования очереди (ограничения, если они есть).

Условимся все потоки событий, переводящие СМО из состояния в состояние, считать пуассоновскими.

Простейшая задача. Пусть СМО состоит только из одного канала (n=1 ) и на нее поступает пуассоновский поток заявок с интенсивностью l, зависящей в общем случае от времени l=l(t) (9.1). Заявка, заставшая канал занятым, получает отказ и покидает систему. Обслуживание заявки продолжается в течение случайного времени Т об, распределенного по показательному закону с параметром m f(t)= me - m t (t>0) (9.2).

Из этого следует, что «поток обслуживаний» - простейший, с интенсивностью m. Требуется найти: абсолютную (А) и относительную (q ) пропускные способности.

Рассмотрим единственный канал обслуживания как физическую систему S, которая может находиться в одном из двух состояний: S 0 – свободен, S 1 – занят. Обозначим вероятности состояний p 0 (t) и p 1 (t) . Очевидно:

"t p 0 (t)+p 1 (t)=1 (9.3).

Граф состояний системы

По графу состояний системы составим дифференциальные уравнения Колмогорова:

(9.4)

В соответствии с (9.3) одно уравнение в (9.4) лишнее. Отбросим второе уравнение, а первое перепишем с учетом (9.3):

или (9.5).

Это уравнение естественно решать при начальных условиях p 0 (0)=1; p 1 (0)=0. Уравнение (9.5) легко может быть решено не только для простейшего потока заявок (l=const), но и для случая l=l(t). Приведем решение (9.5) только для случая l=const: .

Для нашего случая вероятность p 0 есть не что иное, как q .

Действительно, p 0 есть вероятность того, что в момент t канал свободен, иначе вероятность того, что заявка, пришедшая в момент t , будет обслужена. А значит, для данного момента времени t среднее число обслуженных заявок к числу поступивших также равно p 0: q= p 0 .

В пределе, при t®¥, когда процесс обслуживания уже установится, предельное значение q будет равно .

Легко найти и А, зная q . Они связаны очевидным соотношением:. В пределе, при t®¥, А тоже установится и будет равна .

Зная q (вероятность того, что пришедшая в момент t заявка будет обслужена) легко найти вероятность отказа: P отк =1-q. P отк есть не что иное, как средняя доля необслуженных заявок среди поданных. В пределе, при t®¥ .

Рассмотрим СМО с одним каналом обслуживания, в которую поступает поток требований с интенсивностью λ . Интенсивность обслуживания одного требования равна μ . Требуется найти предельные вероятности состояний системы и показатели ее эффективности. Система S в данном случае имеет 2 состояния: S 0 - канал свободен и S 1 канал занят. Нарисуем граф состояний системы, т.е. геометрическую схему, на которой состояние системы изображаются прямоугольниками, а переходы из состояния в состояние - стрелками:

S 0 μ S 1

Для составление уравнения предельных состояний применяется правило: слева в уравнениях стоит предельная вероятность данного состояния р i , умноженная на суммарную интенсивность всех потоков, ведущих из данного состояния, а справа - сумма произведений интенсивностей всех потоков, входящих в состояние I, на вероятности тех состояний, из которых эти потоки выходят.

Для данного графа система уравнений для вероятностей состояний имеет вид:

l ρ 0 =μ ρ 1

m ρ 1 =λ ρ 0

т.е. имеет одинаковые уравнения. Учитывая, что р 1 +р 0 =1, получаем систему:

l ρ 0 =μ ρ 1

ρ 1 =ρ 0 =1 (6.6)

Обозначим:

a =λ /μ (6.7)

Величина a называется интенсивностью загрузки канала. Она выражает среднее число требований, приходящее за среднее время обслуживания, одного требования. Тогда из системы (6.6), с учетом формулы (6.7), получим выражения для предельных вероятностей состояний:

р 0 - вероятность того, что канал обслуживания свободен, т.е. характеризует относительную пропускную способность СМО.

р 1 - вероятность того, что канал занят, т.е. вероятность отказа.

Абсолютная пропускная способность:

A = λ × p 0 (6.9)

Среднее число занятых обслуживанием каналов:

N = a × (1– P отк ) (6.10)

Пример: Стол заказов магазина принимает заказы по одному телефону. Заявки поступают с интенсивностью 80 заявок в час, а среднее время оформления одной заявки 3 минуты. Определить показатели эффективности работы стола заказов.

Решение: λ =80заявок/час, t =3мин.

Вычислим интенсивность загрузки канала a . При этом следует обратить внгимание, что при вычислении a , λ и t должны иметь одинаковую временную размерность. Поэтому в нашем примере нужно преобразовать одну из данных величин, например, t .

t =2мин=3/60часа=1/20часа.

Тогда

1. Доля времени простоя канала:

Следовательно, 20% времени канал будет свободен, значит в среднем только 20% заявок может быть обслужено.

2. Доля заявок, получивших отказ в обслуживании, равна:

т.е. 80% времени телефон будет занят обслуживанием.

3. Абсолютная пропускная способность системы:

Из вычислений видно, что СМО с одним телефоном будет плохо справляться с потоком заявок, т.к. потери поступающих заявок составляют 80%, а вероятность обслуживания всего 20%. Кроме того, низка абсолютная пропускная способность системы – только 16 завявок из 80 поступивших.

Ниже будут рассмотрены примеры простейших систем массового обслуживания (СМО). Понятие «простейшие» не означает «элементарные». Математические модели этих систем применимы и успешно используются в практических расчетах.

Одноканальная смо с отказами

Дано : система имеет один канал обслуживания, на который поступает простейший поток заявок с интенсивностью. Поток обслуживаний имеет интенсивность. Заявка, заставшая систему занятой, сразу же покидает ее.

Найти : абсолютную и относительную пропускную способность СМО и вероятность того, что заявка, пришедшая в момент времени t, получит отказ.

Система при любом t > 0 может находиться в двух состояниях:S 0 – канал свободен;S 1 – канал занят. Переход изS 0 вS 1 связан с появлением заявки и немедленным началом ее обслуживания. Переход изS 1 вS 0 осуществляется, как только очередное обслуживание завершится (рис.4).

Рис.4. Граф состояний одноканальной СМО с отказами

Выходные характеристики (характеристики эффективности) этой и других СМО будут даваться без выводов и доказательств.

Абсолютная пропускная способность (среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени):

где – интенсивность потока заявок (величина, обратная среднему промежутку времени между поступающими заявками -);

–интенсивность потока обслуживаний (величина, обратная среднему времени обслуживания )

Относительная пропускная способность (средняя доля заявок, обслуживаемых системой):

Вероятность отказа (вероятность того, что заявка покинет СМО необслуженной):

Очевидны следующие соотношения: и.

Пример . Технологическая система состоит из одного станка. На станок поступают заявки на изготовление деталей в среднем через 0,5 часа. Среднее время изготовления одной детали равно. Если при поступлении заявки на изготовление детали станок занят, то она (деталь) направляется на другой станок. Найти абсолютную и относительную пропускную способности системы и вероятность отказа по изготовлению детали.

Т.е. в среднем примерно 46 % деталей обрабатываются на этом станке.

.

Т.е. в среднем примерно 54 % деталей направляются на обработку на другие станки.

N – канальная смо с отказами (задача Эрланга)

Это одна из первых задач теории массового обслуживания. Она возникла из практических нужд телефонии и была решена в начале 20 века датским математиком Эрлангом.

Дано : в системе имеетсяn – каналов, на которые поступает поток заявок с интенсивностью. Поток обслуживаний имеет интенсивность. Заявка, заставшая систему занятой, сразу же покидает ее.

Найти : абсолютную и относительную пропускную способность СМО; вероятность того, что заявка, пришедшая в момент времениt , получит отказ; среднее число заявок, обслуживаемых одновременно (или, другими словам, среднее число занятых каналов).

Решение . Состояние системыS (СМО) нумеруется по максимальному числу заявок, находящихся в системе (оно совпадает с числом занятых каналов):

S 0 – в СМО нет ни одной заявки;

S 1 – в СМО находится одна заявка (один канал занят, остальные свободны);

S 2 – в СМО находится две заявки (два канала заняты, остальные свободны);

S n – в СМО находитсяn – заявок (всеn – каналов заняты).

Граф состояний СМО представлен на рис. 5

Рис.5 Граф состояний для n – канальной СМО с отказами

Почему граф состояний размечен именно так? Из состояния S 0 в состояниеS 1 систему переводит поток заявок с интенсивностью(как только приходит заявка, система переходит изS 0 вS 1). Если система находилась в состоянииS 1 и пришла еще одна заявка, то она переходит в состояниеS 2 и т.д.

Почему такие интенсивности у нижних стрелок (дуг графа)? Пусть система находится в состоянии S 1 (работает один канал). Он производитобслуживаний в единицу времени. Поэтому дуга перехода из состоянияS 1 в состояниеS 0 нагружена интенсивностью. Пусть теперь система находится в состоянииS 2 (работают два канала). Чтобы ей перейти вS 1 , нужно, чтобы закончил обслуживание первый канал, либо второй. Суммарная интенсивность их потоков равнаи т.д.

Выходные характеристики (характеристики эффективности) данной СМО определяются следующим образом.

Абсолютная пропускная способность :

где n – количество каналов СМО;

–вероятность нахождения СМО в начальном состоянии, когда все каналы свободны (финальная вероятность нахождения СМО в состоянии S 0);

Рис.6. Граф состояний для схемы «гибели и размножения»

Для того, чтобы написать формулу для определения , рассмотрим рис.6

Граф, представленный на этом рисунке, называют еще графом состояний для схемы «гибели и размножения». Напишем сначала для общую формулу (без доказательства):

Кстати, остальные финальные вероятности состояний СМО запишутся следующим образом.

S 1 , когда один канал занят:

Вероятность того, что СМО находится в состоянии S 2 , т.е. когда два канала заняты:

Вероятность того, что СМО находится в состоянии S n , т.е. когда все каналы заняты.

Теперь для n – канальной СМО с отказами

Относительная пропускная способность:

Напомним, что это средняя доля заявок, обслуживаемых системой. При этом

Вероятность отказа :

Напомним, что это вероятность того, что заявка покинет СМО необслуженной. Очевидно, что .

Среднее число занятых каналов (среднее число заявок, обслуживаемых одновременно):

Использование теории массового обслуживания при организации сервиса машин

Элементы теории массового обслуживания

Теория массового обслуживания (ТМО) количественно описывает совокупность однородных случайных событий, которые происходят в реальных условиях.

В 1919 г. датский математик Эрланг впервые математически описал нагрузку телефонных станций. Затем теория массового обслуживания нашла мировое применение в различных областях техники, в том числе на автомобильном транспорте.

Теория массового обслуживания описывает так называемые марковские случайные процессы, называемые в честь известного русского ученого А.А. Маркова. Случайный процесс называется марковским в том случае, если вероятность будущего состояния системы, отвечающей данному процессу, зависит только от ее состояния в настоящий момент времени и не зависит от того, в каких состояниях она была в прошлом.

Системы массового обслуживания (СМО) - это системы, в которые в случайные моменты времени поступают требования (заявки) на обслуживание, при этом поступившие требования обслуживаются с помощью имеющихся в системе каналов (постов) обслуживания.

В качестве критериев эффективности работы системы массового обслуживания, в зависимости в зависимости от характера решаемой задачи, могут быть:

· вероятность немедленного обслуживания заявки;

· вероятность отказа в обслуживании;

· среднее число обслуженных заявок и заявок, получивших отказ;

· среднее время ожидания обслуживания; средняя длина очереди; относительная и абсолютная пропускная способность системы;

· убытки от простоя заявок в очереди и незанятых каналов обслуживания и другие.

Виды систем массового обслуживания

Различают два основных вида систем массового обслуживания:

1. Системы с отказами, в которых заявка, поступившая в систему в момент, когда все каналы заняты, получает отказ и покидает систему;

2. Системы с ожиданием (очередью), в которых заявка, поступившая в момент, когда все каналы обслуживания заняты, становится в очередь и ждет, пока не освободится один из каналов.

СМО с ожиданием делятся на системы с ограниченным ожиданием и с неограниченным ожиданием. Ожидание ограничивается или длиной очереди, или временем пребывания в очереди. В системах с неограниченным ожиданием заявка, стоящая в очереди ждет обслуживания неограниченно долго, пока не дойдет очередь. Примером такой системы является зона текущего ремонта автомобилей в АТП.

Одноканальная система с отказами.

Рассмотрим простейший случай, когда СМО имеет в своем распоряжении всего один канал обслуживания (п =1) и работает с отказами. Состояние данной системы можно изобразить графически в виде графа состояний: где х 0 - состояние системы, когда канал не занят; х 1 - состояние системы, когда канал занят; Р - вероятности перехода системы из одного состояния в другое (Р 00 ∆t не поступит ни одной заявки; Р 10 ∆t заявка будет обслужена; P 01 - вероятность того, что за время ∆t поступит заявка; Р 11 - вероятность того, что за время ∆t заявка не обслужится).

Р 01

х 1

х 0

Р 11

Р 00

Р 10

х 0

х 1

Рис. 5.1. Граф состояний одноканальной СМО с отказами

Многочисленными наблюдениями за СМО установлено, что число требований (заявок), поступающих в канал обслуживания, распределено по закону Пуассона

где Р(к) - вероятность того, что за время ∆t поступит к заявок (к = 0,1,2,…); λ - плотность или интенсивность заявок, то есть среднее число заявок в единицу времени; ∆t - отрезок времени, за который рассматривается вероятность поступления заявок;

Вероятность того, что за время ∆t не поступит ни одной заявки (к = 0) составит

. (5.2)

Многочисленными наблюдениями за СМО установлено также, что время обслуживания одной заявки распределено по показательному закону, плотность которого

, (5.3)

где μ - интенсивность обслуживания, то есть среднее число обслуживаний в единицу времени μ = 1/М t об ; М t об - среднее время обслуживания заявки.

Вероятность того, что за время ∆t заявка будет обслужена, составит

При этом вероятность того, что за время ∆t заявка не будет обслужена, составит

Сравнивая выражения (5.2) и (5.5) видим, что время между двумя заявками распределено по показательному закону. Это позволяет моделировать случайные моменты времени поступления заявок на обслуживание.

Выражения (5.2) и (5.4) могут быть преобразованы с использованием разложения в ряд Маклорена

Отбрасывая члены ряда второго порядка и выше для выражений (5.2) и (5.4) запишем

Канал может быть в состоянии х 0 в двух случаях:

1. в момент t х 0 , а за время Δt не пришло ни одной заявки;

2. в момент t система находилась в состоянии х 1 , а за время ∆t канал освободился и система перешла в состояние х 0 .

Вероятность того, что в момент времени (t+ ∆t ) система будет находиться в х 0 состоянии по теореме сложения вероятностей равна сумме вероятности двух указанных выше случаев

Вероятность указанных выше событий (1 и 2) равна произведению вероятностей событий в них входящих.

Раскрывая скобки и группируя переменные, получаем

. (5.10)

Аналогично и для

(5.11)

Уравнения (5.10) и (5.11) называются разностными. Переходя к пределу при ∆t→ 0, получаем систему дифференциальных уравнений Эрланга

, (5.12)

. (5.13)

Приведенная система дифференциальных уравнений Эрланга является частным случаем системы дифференциальных уравнений Колмогорова.

Для установившегося режима (λ = const) производные равны нулю, поэтому система дифференциальных уравнений (5.12) и (5.13) преобразуется в систему алгебраических уравнений, в частности для одноканальной системы с отказами получим

, откуда . (5.14)

Рассматривая выражение (5.14), формулируем следующее важное мнемоническое правило: «Что вытекает, то и втекает». Для каждого состояния сумма членов, соответствующая выходящим стрелкам, равна сумме членов, соответствующих входящим. Каждый член равен интенсивности потока событий, переводящих систему по данной стрелке, умноженной на вероятность того состояния, из которого выходит стрелка.

Применительно к одноканальной системе с отказами это значит, что ее перевод слева направо осуществляется с плотностью λ , а обратный перевод справа налево - с плотностью μ .

Мнемоническое правило остается справедливым и для многоканальной системы с отказами и с ожиданием в очереди.

Из равенства (5.14) с учетом того, что Р 0 +Р 1 = 1, получаем

, откуда

, (5.15)

при этом , (5.16)

где α= λ/μ - приведенная плотность или загрузка системы.

Пример: Исследуется работа СТОА с отказами. Станция имеет один подъемник (канал, п = 1). На станцию поступает простейший пуассоновский поток заявок с плотностью λ = 5 автомобилей в час. Время обслуживания распределено по показательному закону и характеризуется средней продолжительностью М t об = 0,333 ч на автомобиль. Определить показатели эффективности станции за 10 - часовой рабочий день.

1. Плотность или интенсивность обслуживания μ = 1/ М t об = 1/0,333= 3 автомобиля в ч.

2. Определяем вероятность того, что машина будет принята для немедленного обслуживания. Эта вероятность называется относительной пропускной способностью СМО

= 0,375

Следовательно, 37,5% прибывающих автомобилей будет поставлено на немедленное обслуживание.

3. Находим абсолютную пропускную способность станции

λ∙ Р 0 = 5∙0,375 = 1,875 авт. в ч,

а за десять ч 18,75 автомобиля.

4. Определим вероятность отказа

Р отк = 1- Р 0 = 1 - 0,375 = 0,625.

Следовательно, 62,5% прибывающих автомобилей получают отказ.

5. Находим номинальную или максимально возможную пропускную способность за 10 часовой рабочий день

= 3 · 10 = 30 автомобиля в день.

Как видим, абсолютная пропускная способность примерно в 1,5 раза меньше номинальной. Это расхождение объясняется случайным характером потока заявок и случайным временем обслуживания заявок.

Краткая теория

В качестве показателей эффективности СМО с отказами будем рассматривать:

Абсолютную пропускную способность СМО, т.е. среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени;

Относительную пропускную способность, т.е. среднюю долю пришедших заявок, обслуживаемых системой;

Вероятность отказа, т.е. того, что заявка покинет СМО необслуженной;

Среднее число занятых каналов.

Рассмотрим классическую задачу Эрланга.

Имеется каналов, на которые поступает поток заявок с интенсивностью . Поток обслуживаний имеет интенсивность . Найти предельные вероятности состояний системы и показатели ее эффективности.

Система (СМО) имеет следующие состояния (нумеруем их по числу заявок, находящихся в системе): , где – состояние системы, когда в ней находится заявок, то есть занято каналов.

Граф состояний СМО соответствует процессу гибели и размножения и показан на рисунке.

Поток заявок последовательно переводит систему из любого левого состояния в соседнее правое с одной и той же интенсивностью . Интенсивность же потока обслуживаний, переводящих систему из любого правого состояния в соседнее левое состояние, постоянно меняется в зависимости от состояния. Действительно, если СМО находится в состоянии (два канала заняты), то она может перейти в состояние (один канал занят), когда закончит обслуживание либо первый, либо второй канал, то есть суммарная интенсивность их потоков обслуживаний будет . Аналогично, суммарный поток обслуживаний, переводящий СМО из состояния (три канала заняты) в будет иметь интенсивность , то есть может освободиться любой из трех каналов и так далее.

Для схемы гибели и размножения получим для предельной вероятности состояния:

где члены разложения будут представлять собой коэффициенты при в выражениях для предельных вероятностей . Величина

называется приведенной интенсивностью потока заявок или интенсивностью нагрузки канала. Она выражает среднее число заявок, приходящее за среднее время обслуживания одной заявки. Теперь:

Последние формулы для предельных вероятностей получили названия формул Эрланга в честь основателя теории массового обслуживания.

Вероятность отказа СМО есть предельная вероятность того, что все каналов системы будут заняты, то есть:

Относительная пропускная способность – вероятность того, что заявка будет обслужена:

Абсолютная пропускная способность:

Среднее число занятых каналов есть математическое ожидание числа занятых каналов:

где – предельные вероятности состояний

Однако среднее число занятых каналов можно найти проще, если учесть, что абсолютная пропускная способность системы есть не что иное, как интенсивность потока обслуженных системой заявок (в единицу времени). Так как каждый занятый канал обслуживает в среднем заявок (в единицу времени), то среднее число занятых каналов:

Пример решения задачи

Условие задачи

Контроль готовой продукции фирмы осуществляют три контролера. Если изделие поступает на контроль, когда все контролеры заняты проверкой готовых изделий, то оно остается непроверенным. Среднее число изделий, выпускаемых фирмой, составляет 20 изд./ч. Среднее время на проверку одного изделия - 7 мин.

Определить показатели эффективности отдела технического контроля. Сколько контролеров необходимо поставить, чтобы вероятность обслуживания составила не менее 97%?

Оказались на этой странице, пытаясь решить задачу на экзамене или зачете? Если так и не смогли сдать экзамен - в следующий раз договоритесь заранее на сайте об Онлайн помощи по методам оптимальных решений .

Решение задачи

Контроль представляет собой открытую многоканальную систему массового обслуживания с отказом в обслуживании.

За единицу измерения времени выберем час. Будем считать, что контроль работает в установившемся режиме. По условию задачи

–число каналов обслуживания

Изделий в час –интенсивность потока заявок

Изделий в час –интенсивность потока обслуживания

Вычислим –относительные интенсивности переходов из состояние в состояние:

Вычислим :

Вероятность отказа:

Вероятность обслуживания

Абсолютная пропускная способность системы:

–среднее число заявок, обслуживаемых системой в единицу времени.

Среднее число каналов, занятых обслуживанием заявки:

Вычислим, сколько контролеров нужно поставить, чтобы вероятность обслуживания составила не менее 97%:

Таким образом, чтобы вероятность обслуживания составляла не менее 97%, необходимо иметь 6 контролеров.

Средняя стоимость решения контрольной работы 700 - 1200 рублей (но не менее 300 руб. за весь заказ). На цену сильно влияет срочность решения (от суток до нескольких часов). Стоимость онлайн-помощи на экзамене/зачете - от 1000 руб. за решение билета.

Все вопросы по стоимости можете задать прямо в чат, предварительно скинув условие задач и сообщив необходимые вам сроки решения. Время ответа - несколько минут.

Примеры близких по теме задач

СМО с неограниченной очередью
Приведены необходимые теоретические сведения и образец решения задачи по теме "Многоканальная система массового обслуживания с неограниченной очередью", подробно рассмотрены показатели многоканальной системы массового обслуживания (СМО) с ожиданием обслуживания - среднее число каналов, занятых обслуживанием заявки, длина очереди, вероятность образования очереди, вероятность свободного состояния системы, среднее время ожидания в очереди.

Задача оптимального распределения ресурсов
Кратко изложены основные принципы динамического программирования (динамического планирования), рассмотрены уравнения Беллмана. Подробно решена задача оптимального распределения ресурсов между предприятиями.

Метод множителей Лагранжа
На странице рассмотрено нахождение условного экстремума методом множителей Лагранжа. Показано построение функции Лагранжа на примере решения задачи нелинейного программирования. Решенную задачу предваряет краткая теория.

Вектор конечного потребления и вектор валового выпуска
На примере решения задачи рассмотрена межотраслевая модель Леонтьева. Показано вычисление матрицы коэффициентов прямых материальных затрат, матрицы «затраты-выпуск», матрицы коэффициентов косвенных затрат, векторов конечного потребления и валового выпуска.