Виды систем массового обслуживания. Исследование системы массового обслуживания
Рассматриваемая система массового обслуживания (СМО) представляет собой механизм, в котором при помощи специально разработанного для этого комплекса приборов, происходит удовлетворение разнообразных требований, поступающих в данную систему. Ключевым свойством этой системы является количественный параметр числа работающих (обслуживающих) приборов. Оно может колебаться от одного до бесконечности.
В соответствии с тем, имеется ли возможность ожидания обслуживания или нет, различают системы:
СМО, где не нашлось ни одного инструмента (прибора) для удовлетворения требования, поступившего в данный момент времени. В этом случае такое требование теряется;
Система массового обслуживания с ожиданием, которая содержит в себе такой накопитель требований, который способен принять их все, образуя при этом очередь;
Система с ограниченным по емкости накопителем, где эта ограниченность и определяет величину очереди требований, подлежащих удовлетворению. Здесь теряются те требования, которые не могут вместиться в накопитель.
Во всех СМО, выбор требования и его обслуживание производится на основе дисциплины обслуживания. В качестве примера таких моделей обслуживания могут быть:
FCFS/FIFO - система, в которой первое в очереди требование удовлетворяется первым;
LCFS/LIFO - СМО, где первым обслуживается последнее в очереди требование;
Модель random - система удовлетворения требований на основе случайного выбора.
Как правило, такая система имеет очень сложное строение.
Любая система массового обслуживания описывается с помощью следующих понятий и категорий:
Требование — формирование и предъявление запроса на обслуживание;
Входящий поток — все заявки на удовлетворение требований, поступающие в систему;
Время обслуживания — временной интервал, необходимый для полного обслуживания поступившей заявки;
Математическая модель — выраженная в математической форме и с помощью математического аппарата модель данной СМО.
Являясь сложным по структуре феноменом, система массового обслуживания представляет собой предмет теории вероятностей. В рамках этой обширной области выделяется несколько концепций, каждая из которых, это достаточно автономная теория массового обслуживания. В этих теориях, как правило, используется методология
Основоположником одной из самых первых современных СМО является А. Я. Хинчин, который обосновал концепцию потока однородных событий. Затем датский телеграфист, а впоследствии - ученый Агнер Эрланг, разработал свою концепцию (на примере работы телефонистов, ожидающих запроса на удовлетворение соединения), в которой уже выделил СМО с ожиданием и без ожидания.
Построение современных технологий массового обслуживания осуществляется преимущественно Есть также системы, исследование которых ведется но такой подход довольно сложен. К СМО относятся и те системы, которые можно исследовать при помощи методов статистики - статистического моделирования и статистического анализа.
Каждая такая система массового обслуживания априори предполагает, что имеются некоторые стандартные пути, по которым проходят заявки субъектов на удовлетворение. Эти заявки проходят через так называемые каналы обслуживания, которые многообразны по своему назначению и характеристикам. Заявки приходят преимущественно хаотично по времени, их много, поэтому устанавливать логические и причинные связи между ними чрезвычайно сложно. Научный вывод, на этом основании, состоит в том, что СМО, в своем подавляющем большинстве, функционируют на принципах случайности.
Теория СМО посвящена разработке методов анализа, проектирования и рациональной организации систем, относящихся к различным областям деятельности, таким как связь, вычислительная техника, торговля, транспорт, военное дело. Несмотря на все свое разнообразие, приведенные системы обладают рядом типичных свойств, а именно.
- СМО (системы массового обслуживания) - это модели систем , в которые в случайные моменты времени извне или изнутри поступают заявки (требования). Они должны тем или иным образом быть обслужены системой. Длительность обслуживания чаще всего случайна.
- СМО представляет собой совокупность обслуживающего оборудования и персонала при соответствующей организации процесса обслуживания.
- Задать СМО – это значит задать ее структуру и статистические характеристики последовательности поступления заявок и последовательности их обслуживания.
- показатели, характеризующие систему в целом: число n занятых каналов обслуживания, число обслуженных (λ b ), ожидающих обслуживание или получивших отказ заявок (λ c ) в единицу времени и т.д.;
- вероятностные характеристики : вероятность того, что заявка будет обслужена (P обс) или получит отказ в обслуживании (P отк), что все приборы свободны (p 0) или определенное число их занято (p k ), вероятность наличия очереди и т.д.;
- экономические показатели : стоимость потерь, связанных с уходом не обслуженной по тем или иным причинам заявки из системы, экономический эффект, полученный в результате обслуживания заявки, и т.д.
В ходе выполнения домашней контрольной работы изучаются простейшие СМО. Это системы разомкнутого типа, бесконечный источник заявок в систему не входит. Входной поток заявок, потоки обслуживания и ожидания этих систем являются простейшими. Приоритеты отсутствуют. Системы однофазные.
Многоканальная система с отказами
Система состоит из одного узла обслуживания, содержащего n каналов обслуживания, каждый из которых может обслуживать только одну заявку.Все каналы обслуживания одинаковой производительности и для модели системы неразличимы. Если заявка поступила в систему и застала хотя бы один канал свободным, она мгновенно начинает обслуживаться. Если в момент поступления заявки в систему все каналы заняты, то заявка покидает систему не обслуженной.
Смешанные системы
- Система с ограничением на длину очереди
.
Состоит из накопителя (очереди) и узла обслуживания. Заявка покидает очередь и уходит из системы, если в накопителе к моменту ее появления уже находятся m заявок (m – максимально возможноечисло мест в очереди). Если заявка поступила в систему и застала, хотя бы один канал свободным, она мгновенно начинает обслуживаться. Если в момент поступления заявки в систему все каналы заняты, то заявка не покидает систему, а занимает место в очереди. Заявка покидает систему не обслуженной, если к моменту её поступления в систему заняты все каналы обслуживания и все места в очереди.
Для каждой системы определяется дисциплина очереди. Это система правил, определяющих порядок поступления заявок из очереди в узел обслуживания. Если все заявки и каналы обслуживания равнозначны, то чаще всего действует правило «кто раньше пришел, тот раньше обслуживается». - Система с ограничением на длительность пребывания заявки в очереди
.
Состоит из накопителя (очереди) и узла обслуживания. От предыдущей системы она отличается тем, что заявка, поступившая в накопитель (очередь), может ожидать начала обслуживания лишь ограниченное время Т ож (чаще всего это случайная величина). Если её время Т ож истекло, то заявка покидает очередь и уходит из системы не обслуженной.
Математическое описание СМО
СМО рассматриваются как некоторые физические системы с дискретными состояниями х 0 , х 1 , …, х n , функционирующие при непрерывном времени t . Число состояний n может быть конечным или счетным (n → ∞). Система может переходить из одного состояния х i (i= 1, 2, … , n) в другое х j (j= 0, 1, … ,n) в произвольный момент времени t . Чтобы показать правила таких переходов, используют схему, называемую графом состояний . Для типов перечисленных выше систем графы состояний образуют цепь, в которой каждое состояние (кроме крайних) связано прямой и обратной связью с двумя соседними состояниями. Это схема гибели и размножения.Переходы из состояния в состояние происходят в случайные моменты времени. Удобно считать, что эти переходы происходят в результате действия каких-то потоков (потоков входных заявок, отказов в обслуживании заявок, потока восстановления приборов и т.д.). Если все потоки простейшие, то протекающий в системе случайный процесс с дискретным состоянием и непрерывным временем будет марковским.
Поток событий - это последовательность однотипных событий, протекающих в случайные моменты времени. Его можно рассматривать как последовательность случайных моментов времени t 1 , t 2 , … появления событий.
Простейшим называют поток, обладающий следующими свойствами:
- Ординарность . События следуют по одиночке (противоположность потоку, где события следуют группами).
- Стационарность . Вероятность попадания заданного числа событий на интервал времени Т зависит только от длины интервала и не зависит от того, где на оси времени находиться этот интервал.
- Отсутствие последействия . Для двух непересекающихся интервалов времени τ 1 и τ 2 число событий, попадающих на один из них, не зависит от того, сколько событий попало на другой интервал.
Марковские случайные события описываются обыкновенными дифференциальными уравнениями . Переменными в них служат вероятности состояний р 0 (t), p 1 (t),…,p n (t) .
Для очень больших моментов времени функционирования систем (теоретически при t → ∞) в простейших системах (системы, все потоки в которых – простейшие, а граф – схема гибели и размножения) наблюдается установившийся, или стационарный режим работы. В этом режиме система будет изменять свое состояние, но вероятности этих состояний (финальные вероятности ) р к , к= 1, 2 ,…, n, не зависят от времени и могут рассматриваться как среднее относительное время пребывания системы в соответствующем состоянии.
При исследовании операций часто приходится сталкиваться с системами, предназначенными для многоразового использования при решении однотипных задач. Возникающие при этом процессы получили название процессов обслуживания , а системы - систем массового обслуживания (СМО) . Примерами таких систем являются телефонные системы, ремонтные мастерские, вычислительные комплексы, билетные кассы, магазины, парикмахерские и т.п.
Каждая СМО состоит из определенного числа обслуживающих единиц (приборов, устройств, пунктов, станций), которые будем называть каналами обслуживания . Каналами могут быть линии связи, рабочие точки, вычислительные машины, продавцы и др. По числу каналов СМО подразделяют на одноканальные и многоканальные .
Заявки поступают в СМО обычно не регулярно, а случайно, образуя так называемый случайный поток заявок (требований) . Обслуживание заявок, вообще говоря, также продолжается какое-то случайное время. Случайный характер потока заявок и времени обслуживания приводит к тому, что СМО оказывается загруженной неравномерно: в какие-то периоды времени скапливается очень большое количество заявок (они либо становятся в очередь, либо покидают СМО необслуженными), в другие же периоды СМО работает с недогрузкой или простаивает.
Предметом теории массового обслуживания является построение математических моделей, связывающих заданные условия работы СМО (число каналов, их производительность, характер потока заявок и т.п.) с показателями эффективности СМО, описывающими ее способность справляться с потоком заявок.
В качестве показателей эффективности СМО используются: среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени; среднее число заявок в очереди; среднее время ожидания обслуживания; вероятность отказа в обслуживании без ожидания; вероятность того, что число заявок в очереди превысит определенное значение и т.п.
СМО делят на два основных типа (класса): СМО с отказами и СМО с ожиданием (очередью) . В СМО с отказами заявка, поступившая в момент, когда все каналы заняты, получает отказ, покидает СМО и в дальнейшем процессе обслуживания не участвует (например, заявка на телефонный разговор в момент, когда все каналы заняты, получает отказ и покидает СМО необслуженной). В СМО с ожиданием заявка, пришедшая в момент, когда все каналы заняты, не уходит, а становится в очередь на обслуживание.
СМО с ожиданием подразделяются на разные виды в зависимости от того, как организована очередь: с ограниченной или неограниченной длиной очереди, с ограниченным временем ожидания и т.п.
Для классификации СМО важное значение имеет дисциплина обслуживания , определяющая порядок выбора заявок из числа поступивших и порядок распределения их между свободными каналами. По этому признаку обслуживание заявки может быть организовано по принципу "первая пришла - первая обслужена", "последняя пришла - первая обслужена" (такой порядок может применяться, например, при извлечении для обслуживания изделий со склада, ибо последние из них оказываются часто более доступными) или обслуживание с приоритетом (когда в первую очередь обслуживаются наиболее важные заявки). Приоритет может быть как абсолютным , когда более важная заявка"вытесняет" из-под обслуживания обычную заявку (например, в случае аварийной ситуации плановые работы ремонтных бригад прерываются до ликвидации аварии), так и относительным , когда более важная заявка получает лишь "лучшее" место в очереди.
Понятие марковского случайного процесса
Процесс работы СМО представляет собой случайный процесс .
Под случайным (вероятностным или стохастическим) процессом понимается процесс изменения во времени состояния какой-либо системы в соответствии с вероятностными закономерностями.
Процесс называется процессом с дискретными состояниями , если его возможные состояния можно заранее перечислить, а переход системы из состояния в состояние происходит мгновенно (скачком). Процесс называется процессом с непрерывным временем , если моменты возможных переходов системы из состояния в состояние не фиксированы заранее, а случайны.
Процесс работы СМО представляет собой случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем. Это означает, что состояние СМО меняется скачком в случайные моменты появления каких-то событий (например, прихода новой заявки, окончания обслуживания и т.п.).
Математический анализ работы СМО существенно упрощается, если процесс этой работы - марковский. Случайный процесс называется марковским или случайным процессом без последствия , если для любого момента времени вероятностные характеристики процесса в будущем зависят только от его состояния в данный момент и не зависят от того, когда и как система пришла в это состояние.
Пример марковского процесса: система - счетчик в такси. Состояние системы в момент характеризуется числом километров (десятых долей километров), пройденных автомобилем до данного момента. Пусть в момент счетчик показывает . Вероятность того, что в момент счетчик покажет то или иное число километров (точнее, соответствующее число рублей) , зависит от , но не зависит от того, в какие моменты времени изменялись показания счетчика до момента .
Многие процессы можно приближенно считать марковскими. Например, процесс игры в шахматы; система - группа шахматных фигур. Состояние системы характеризуется числом фигур противника, сохранившихся на доске в момент . Вероятность того, что в момент материальный перевес будет на стороне одного из противников, зависит в первую очередь от того, в каком состоянии находится система в данный момент , а не от того, когда и в какой последовательности исчезли фигуры с доски до момента .
В ряде случаев предысторией рассматриваемых процессов можно просто пренебречь и применять для их изучения марковские модели.
При анализе случайных процессов с дискретными состояниями удобно пользоваться геометрической схемой - так называемым графом состояний . Обычно состояния системы изображаются прямоугольниками (кружками), а возможные переходы из состояния в состояние - стрелками (ориентированными дугами), соединяющими состояния.
Пример 1. Построить граф состояний следующего случайного процесса: устройство состоит из двух узлов, каждый из которых в случайный момент времени может выйти из строя, после чего мгновенно начинаете» ремонт узла, продолжающийся заранее неизвестное случайное время.
Решение. Возможные состояния системы: - оба узла исправны; - первый узел ремонтируется, второй исправен; - второй узел ремонтируется, первый исправен; - оба узла ремонтируются. Граф системы приведен на рис. 1.
Стрелка, направленная, например, из в , означает переход системы в момент отказа первого узла, из в - переход в момент окончания ремонта этого узла.
На графе отсутствуют стрелки из в и из в . Это объясняется тем, что выходы узлов из строя предполагаются независимыми друг от друга и, например, вероятностью одновременного выхода из строя двух узлов (переход из в ) или одновременного окончания ремонтов двух узлов (переход из в ) можно пренебречь.
Для математического описания марковского случайного процесса с дискретными состояниями и непрерывным временем, протекающего в СМО, познакомимся с одним из важных понятий теории вероятностей - понятием потока событий.
Потоки событий
Под потоком событий понимается последовательность однородных событий, следующих одно за другим в какие-то случайные моменты времени (например, поток вызовов на телефонной станции, поток отказов ЭВМ, поток покупателей и т.п.).
Поток характеризуется интенсивностью - частотой появления событий или средним числом событий, поступающих в СМО в единицу времени.
Поток событий называется регулярным , если события следуют одно за другим через определенные равные промежутки времени. Например, поток изделий на конвейере сборочного цеха (с постоянной скоростью движения) является регулярным.
Поток событий называется стационарным , если его вероятностные характеристики не зависят от времени. В частности, интенсивность стационарного потока есть величина постоянная: . Например, поток автомобилей на городском проспекте не является стационарным в течение суток, но этот поток можно считать стационарным в течение суток, скажем, в часы пик. Обращаем внимание на то, что в последнем случае фактическое число проходящих автомобилей в единицу времени (например, в каждую минуту) может заметно отличаться друг от друга, но среднее их число будет постоянно и не будет зависеть от времени.
Поток событий называется потоком без последействия , если для любых двух непересекающихся участков времени и - число событий, попадающих на один из них, не зависит от числа событий, попадающих на другие. Например, поток пассажиров, входящих в метро, практически не имеет последействия. А, скажем, поток покупателей, отходящих с покупками от прилавка, уже имеет последействие (хотя бы потому, что интервал времени между отдельными покупателями не может быть меньше, чем минимальное время обслуживания каждого из них).
Поток событий называется ординарным , если вероятность попадания на малый (элементарный) участок времени двух и более событий пренебрежимо мала по сравнению с вероятностью попадания одного события. Другими словами, поток событий ординарен, если события появляются в нем поодиночке, а не группами. Например, поток поездов, подходящих к станции, ординарен, а поток вагонов не ординарен.
Поток событий называется простейшим (или стационарным пуассоновским ), если он одновременно стационарен, ординарен и не имеет последействия. Название "простейший" объясняется тем, что СМО с простейшими потоками имеет наиболее простое математическое описание. Заметим, что регулярный поток не является "простейшим", так как он обладает последействием: моменты появления событий в таком потоке жестко зафиксированы.
Простейший поток в качестве предельного возникает в теории случайных процессов столь же естественно, как в теории вероятностей нормальное распределение получается в качестве предельного для суммы случайных величин: при наложении (суперпозиции) достаточно большого числа независимых, стационарных и ординарных потоков (сравнимых между собой по интенсивностям получается поток, близкий к простейшему с интенсивностью , равной сумме интенсивностей входящих потоков, т.е. . Рассмотрим на оси времени (рис. 1) простейший поток событий как неограниченную последовательность случайных точек.
Можно показать, что для простейшего потока число т событий (точек), попадающих на произвольный участок времени , распределено по закону Пуассона
для которого математическое ожидание случайной величины равно ее дисперсии: .
В частности, вероятность того, что за время не произойдет ни одного события , равна
Найдем распределение интервала времени между произвольными двумя соседними событиями простейшего потока.
В соответствии с (2) вероятность того, что на участке времени длиной не появится ни одного из последующих событий, равна
а вероятность противоположного события, т.е. функция распределения случайной величины , есть
Плотность вероятности случайной величины есть производная ее функции распределения (рис. 3), т.е.
Распределение, задаваемое плотностью вероятности (5) или функцией распределения (4), называется показательным (или экспоненциальным ). Таким образом, интервал времени между двумя соседними произвольными событиями имеет показательное распределение, для которого математическое ожидание равно среднему квадратическому отклонению случайной величины
и обратно по величине интенсивности потока .
Важнейшее свойство показательного распределения (присущее только показательному распределению) состоит в следующем: если промежуток времени, распределенный по показательному закону, уже длился некоторое время , то это никак не влияет на закон распределения оставшейся части промежутка : он будет таким же, как и закон распределения всего промежутка .
Другими словами, для интервала времени между двумя последовательными соседними событиями потока, имеющего показательное распределение, любые сведения о том, сколько времени протекал этот интервал, не влияют на закон распределения оставшейся части. Это свойство показательного закона представляет собой, в сущности, другую формулировку для "отсутствия последействия" - основного свойства простейшего потока.
Для простейшего потока с интенсивностью вероятность попадания на (Заметим, что эта приближенная формула, получаемая заменой функции лишь двумя первыми членами ее разложения в ряд по степеням , тем точнее, чем меньше ).
Любой мало-мальски продвинутый пользователь интернета неоднократно встречал такие термины, как SMO и SMM. Ими с легкостью оперируют посвященные, однако у большинства людей несколько размытое понятие о том, что же такое на самом деле SMO и SMM, а уж тем более – в чем их различие.
Для начала определимся, что SMO и SMM – это не одно и то же. Можно сказать, что SMO является частью SMM, но эти понятия следует разделить, чтобы более полно осознать всю информацию.
- Это социальный медиа маркетинг, который заключается в проведении комплекса мероприятий на чужих площадках (форумах, блогах, сайтах, чатах, новостных ресурсах и др.) с целью продвижения товара, услуги, рекламирования услуг и освещения мероприятий.
- SMM не является открытой рекламой. Это скрытая, ненавязчивая реклама, которая привлекает к продвигаемому продукту целевую аудиторию. Пользователи не должны понимать, что им открыто предлагают продукт – они должны сами захотеть его приобрести/заказать услугу вследствие преподнесенной информации.
- SMM поощряет размещение продвигаемой информации в социальных сетях или иных ресурсах другими пользователями и подвергшейся атаке SMM целевой аудиторией. Чем более грамотно преподнесена информация – тем большее количество людей захочет рассказать о ней друзьям, то есть, потенциальным покупателям.
- SMM дает информацию о продвигаемом продукте целевой аудитории в виде отзывов, общения между пользователем и делением собственным мнением.
- Для того чтобы SMM был успешен, важно установить доверительную атмосферу между пользователями. Это повышает уровень доверия к ненавязчивой рекламе, и пользователь начинает верить предлагаемым советам и рекомендациям.
- Провокационные заголовки, яркие мысли и идеи привлекают внимание аудитории к продвигаемому продукту и благодаря этому SMM завоевывает внимание аудитории.
- Завоевав внимание, SMM предусматривает объединение аудитории. Именно это создает атмосферу доверия и понимания, в которой пользователи теряют бдительность и не осознают, что им предлагают товар. Они слышат только личное мнение и опыт, которым с ними делятся. И ценят это.
- SMO – это оптимизация под социальные медиа, однако это не является работой в социальных сетях. SMO – это работа на личном сайте, с тем контентом, который на этом сайте размещен.
- Целью SMO является сделать сайт привлекательным для пользователей социальных сетей, они должны быть заинтересованы в посещении сайта и изучении контента.
- SMO предполагает желание пользователей социальных сетей поделиться ссылкой на продвигаемый ресурс со своими друзьями.
- SMO помогает трансформировать свой ресурс таким образом, чтобы контент и технические характеристики были интересны и удобны для пользователей социальных сетей.
- Важной частью SMO является преобразование сайта. Необходимо, чтобы предлагаемый контент был наполнен интересными видеоматериалами и красочными иллюстрациями к тексту. Любой текст должен быть ярок и привлекателен. Только таким образом можно добиться непреодолимого желания у пользователя социальной сети добавить себе в закладки этот сайт и рассказать о нем друзьям.
- Интересный контент – не единственное правило SMO. Очень важно, чтобы сайт встречал своих посетителей приятной цветовой гаммой, удобным интерфейсом, грамотно подобранными шрифтами. Текст должен вызывать желание прочитать его – он должен быть структурирован. «Простыни» текста без структуризации вряд ли будет кто-то читать, и специалисты SMO это знают.
- SMO выстраивает инфраструктуру сайт. Контент должен быть не только легко воспринимаем. Пользователям социальных сетей нужно иметь возможность удобно его экспортировать (кнопка «поделиться» для социальных сетей, подписка на почтовую рассылку, добавление сайта в закладки, «оценка» текста, возможность пользователя разместить ссылку на продвигаемый сайт на своем ресурсе).
- Одной из целей SMO является снижение ухода пользователя. Заходя на сайт, пользователь не закрывает его на первой открытой странице, а продолжает изучать другие страницы сайта. Добиться этого можно благодаря качественному контенту и удобному интерфейсу. Комфортно расположенные анонсы позволяют пользователю переходить по страницам сайта с легкостью, что привлекает его внимание. Не исключается призыв к переходам на другие страницы.
- Возможность комментирования и обмена мнениями – отличительная черта SMO. Пользователи с удовольствием вступают в дискуссии, которые разворачиваются на сайте. Это увеличивает посещаемость и приводит новых посетителей. Если на сайте осуществляется защита от спама и поддержка лучших комментаторов, популярность сайта значительно возрастает.
Рассмотренный в предыдущей лекции марковский случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем имеет место в системах массового обслуживания (СМО).
Системы 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.
Узлы |
Требования |
|
Больница |
Санитары |
Пациенты |
Производство |
||
Аэропорт |
Выходы на взлетно-посадочные полосы Пункты регистрации |
Пассажиры |
Рассмотрим схему работы СМО (рис. 1). Система состоит из генератора заявок, диспетчера и узла обслуживания, узла учета отказов (терминатора, уничтожителя заявок). Узел обслуживания в общем случае может иметь несколько каналов обслуживания.
Рис. 1
- Генератор заявок – объект, порождающий заявки: улица, цех с установленными агрегатами. На вход поступает поток заявок (поток покупателей в магазин, поток сломавшихся агрегатов (машин, станков) на ремонт, поток посетителей в гардероб, поток машин на АЗС и т. д.).
- Диспетчер – человек или устройство, которое знает, что делать с заявкой. Узел, регулирующий и направляющий заявки к каналам обслуживания. Диспетчер:
- принимает заявки;
- формирует очередь, если все каналы заняты;
- направляет их к каналам обслуживания, если есть свободные;
- дает заявкам отказ (по различным причинам);
- принимает информацию от узла обслуживания о свободных каналах;
- следит за временем работы системы.
- Очередь – накопитель заявок. Очередь может отсутствовать.
- Узел обслуживания состоит из конечного числа каналов обслуживания. Каждый канал имеет 3 состояния: свободен, занят, не работает. Если все каналы заняты, то можно придумать стратегию, кому передавать заявку.
- Отказ от обслуживания наступает, если все каналы заняты (некоторые в том числе могут не работать).
Кроме этих основных элементов в СМО в некоторых источниках выделяются также следующие составляющие:
терминатор – уничтожитель трансактов;
склад – накопитель ресурсов и готовой продукции;
счет бухгалтерского учета – для выполнения операций типа «проводка»;
менеджер – распорядитель ресурсов;
Классификация СМО
Первое деление (по наличию очередей):
- СМО с отказами;
- СМО с очередью.
В СМО с отказами заявка, поступившая в момент, когда все каналы заняты, получает отказ, покидает СМО и в дальнейшем не обслуживается.
В СМО с очередью заявка, пришедшая в момент, когда все каналы заняты, не уходит, а становится в очередь и ожидает возможности быть обслуженной.
СМО с очередями подразделяются на разные виды в зависимости от того, как организована очередь, – ограничена или не ограничена . Ограничения могут касаться как длины очереди, так и времени ожидания, «дисциплины обслуживания».
Итак, например, рассматриваются следующие СМО:
- СМО с нетерпеливыми заявками (длина очереди и время обслуживания ограничено);
- СМО с обслуживанием с приоритетом, т. е. некоторые заявки обслуживаются вне очереди и т. д.
Типы ограничения очереди могут быть комбинированными.
Другая классификация делит СМО по источнику заявок. Порождать заявки (требования) может сама система или некая внешняя среда, существующая независимо от системы.
Естественно, поток заявок, порожденный самой системой, будет зависеть от системы и ее состояния.
Кроме этого СМО делятся на открытые СМО и замкнутые СМО.
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 исправно и ждет наладки.
Пример замкнутой системы: выдача кассиром зарплаты на предприятии.
По количеству каналов СМО делятся на:
- одноканальные;
- многоканальные.
Характеристики системы массового обслуживания
Основными характеристиками системы массового обслуживания любого вида являются:
- входной поток поступающих требований или заявок на обслуживание;
- дисциплина очереди;
- механизм обслуживания.
Входной поток требований
Для описания входного потока требуется задать вероятностный закон, определяющий последовательность моментов поступления требований на обслуживание, и указать количество таких требований в каждом очередном поступлении. При этом, как правило, оперируют понятием «вероятностное распределение моментов поступления требований». Здесь могут поступать как единичные, так и групповые требования (количество таких требований в каждом очередном поступлении ). В последнем случае обычно речь идет о системе обслуживания с параллельно-групповым обслуживанием.
А i – время поступления между требованиями – независимые одинаково распределенные случайные величины;
E(A) – среднее (МО) время поступления;
λ=1/E(A) – интенсивность поступления требований;
Характеристики входного потока:
- Вероятностный закон, определяющий последовательность моментов поступления требований на обслуживание.
- Количество требований в каждом очередном поступлении для групповых потоков.
Дисциплина очереди
Очередь – совокупность требований, ожидающих обслуживания.
Очередь имеет имя.
Дисциплина очереди определяет принцип, в соответствии с которым поступающие на вход обслуживающей системы требования подключаются из очереди к процедуре обслуживания. Чаще всего используются дисциплины очереди, определяемые следующими правилами:
- первым пришел – первый обслуживаешься;
first in first out (FIFO)
самый распространенный тип очереди.
Какая структура данных подойдет для описания такой очереди? Массив плох (ограничен). Можно использовать структуру типа СПИСОК.
Список имеет начало и конец. Список состоит из записей. Запись – это ячейка списка. Заявка поступает в конец списка, а выбирается на обслуживание из начала списка. Запись состоит из характеристики заявки и ссылки (указатель, за кем стоит). Кроме этого, если очередь с ограничением на время ожидания, то еще должно быть указано предельное время ожидания.
Вы как программисты должны уметь делать списки двусторонние, односторонние.
Действия со списком:
- вставить в хвост;
- взять из начала;
- удалить из списка по истечении времени ожидания.
- пришел последним - обслуживаешься первым LIFO (обойма для патронов, тупик на железнодорожной станции, зашел в набитый вагон).
Структура, известная как СТЕК. Может быть описан структурой массив или список;
- случайный отбор заявок;
- отбор заявок по критерию приоритетности.
Каждая заявка характеризуется помимо прочего уровнем приоритета и при поступлении помещается не в хвост очереди, а в конец своей приоритетной группы. Диспетчер осуществляет сортировку по приоритету.
Характеристики очереди
- ограничение времени ожидания момента наступления обслуживания (имеет место очередь с ограниченным временем ожидания обслуживания, что ассоциируется с понятием «допустимая длина очереди»);
- длина очереди.
Механизм обслуживания
Механизм обслуживания определяется характеристиками самой процедуры обслуживания и структурой обслуживающей системы. К характеристикам процедуры обслуживания относятся:
- количество каналов обслуживания (N );
- продолжительность процедуры обслуживания (вероятностное распределение времени обслуживания требований);
- количество требований, удовлетворяемых в результате выполнения каждой такой процедуры (для групповых заявок);
- вероятность выхода из строя обслуживающего канала;
- структура обслуживающей системы.
Для аналитического описания характеристик процедуры обслуживания оперируют понятием «вероятностное распределение времени обслуживания требований».
S i – время обслуживания i -го требования;
E(S) – среднее время обслуживания;
μ=1/E(S) – скорость обслуживания требований.
Следует отметить, что время обслуживания заявки зависит от характера самой заявки или требований клиента и от состояния и возможностей обслуживающей системы. В ряде случаев приходится также учитывать вероятность выхода из строя обслуживающего канала по истечении некоторого ограниченного интервала времени. Эту характеристику можно моделировать как поток отказов, поступающий в СМО и имеющий приоритет перед всеми другими заявками.
Коэффициент использования СМО
N ·μ – скорость обслуживания в системе, когда заняты все устройства обслуживания.
ρ=λ/(N μ) – называется коэффициентом использования СМО , показывает, насколько задействованы ресурсы системы.
Структура обслуживающей системы
Структура обслуживающей системы определяется количеством и взаимным расположением каналов обслуживания (механизмов, приборов и т. п.). Прежде всего следует подчеркнуть, что система обслуживания может иметь не один канал обслуживания, а несколько; система такого рода способна обслуживать одновременно несколько требований. В этом случае все каналы обслуживания предлагают одни и те же услуги, и, следовательно, можно утверждать, что имеет место параллельное обслуживани .
Пример. Кассы в магазине.
Система обслуживания может состоять из нескольких разнотипных каналов обслуживания, через которые должно пройти каждое обслуживаемое требование, т. е. в обслуживающей системе процедуры обслуживания требований реализуются последовательно . Механизм обслуживания определяет характеристики выходящего (обслуженного) потока требований.
Пример. Медицинская комиссия.
Комбинированное обслуживание – обслуживание вкладов в сберкассе: сначала контролер, потом кассир. Как правило, 2 контролера на одного кассира.
Итак, функциональные возможности любой системы массового обслуживания определяются следующими основными факторами :
- вероятностным распределением моментов поступлений заявок на обслуживание (единичных или групповых);
- мощностью источника требований;
- вероятностным распределением времени продолжительности обслуживания;
- конфигурацией обслуживающей системы (параллельное, последовательное или параллельно-последовательное обслуживание);
- количеством и производительностью обслуживающих каналов;
- дисциплиной очереди.
Основные критерии эффективности функционирования СМО
В качестве основных критериев эффективности функционирования систем массового обслуживания в зависимости от характера решаемой задачи могут выступать:
- вероятность немедленного обслуживания поступившей заявки (Р обсл =К обс /К пост);
- вероятность отказа в обслуживании поступившей заявки (P отк =К отк /К пост);
Очевидно, что Р обсл + P отк =1.
Потоки, задержки, обслуживание. Формула Поллачека–Хинчина
Задержка – один из критериев обслуживания СМО, время проведенное заявкой в ожидании обслуживания.
D i – задержка в очереди требования i ;
W i =D i +S i – время нахождения в системе требования i .
(с вероятностью 1) – установившаяся средняя задержка требования в очереди;
(с вероятностью 1) – установившееся среднее время нахождения требования в СМО (waiting).
Q(t) – число требований в очереди в момент времени t;
L(t) – число требований в системе в момент времени t (Q(t) плюс число требований, которые находятся на обслуживании в момент времени t.
Тогда показатели (если существуют)
(с вероятностью 1) – установившееся среднее по времени число требований в очереди;
(с вероятностью 1) – установившееся среднее по времени число требований в системе.
Заметим, что ρ<1 – обязательное условие существования d, w, Q и L в системе массового обслуживания.
Если вспомнить, что ρ= λ/(N μ), то видно, что если интенсивность поступления заявок больше, чем N μ, то ρ>1 и естественно, что система не сможет справиться с таким потоком заявок, а следовательно, нельзя говорить о величинах d, w, Q и L.
К наиболее общим и нужным результатам для систем массового обслуживания относятся уравнения сохранения
Следует обратить внимание, что упомянутые выше критерии оценки работы системы могут быть аналитически вычислены для систем массового обслуживания M/M/N (N >1), т. е. систем с Марковскими потоками заявок и обслуживания. Для М/G/ l при любом распределении G и для некоторых других систем. Вообще распределение времени между поступлениями, распределение времени обслуживания или обеих этих величин должно быть экспоненциальным (или разновидностью экспоненциального распределения Эрланга k-го порядка), чтобы аналитическое решение стало возможным.
Кроме этого можно также говорить о таких характеристиках, как:
- абсолютная пропускная способность системы – А=Р обсл *λ;
- относительная пропускная способность системы –
Еще один интересный (и наглядный) пример аналитического решения – вычисление установившейся средней задержки в очереди для системы массового обслуживания M/G/ 1 по формуле:
.
В России эта формула известна как формула Поллачека– Хинчина, за рубежом эта формула связывается с именем Росса (Ross).
Таким образом, если E(S) имеет большее значение, тогда перегрузка (в данном случае измеряемая как d ) будет большей; чего и следовало ожидать. По формуле можно обнаружить и менее очевидный факт: перегрузка также увеличивается, когда изменчивость распределения времени обслуживания возрастает, даже если среднее время обслуживания остается прежним. Интуитивно это можно объяснить так: дисперсия случайной величины времени обслуживания может принять большое значение (поскольку она должна быть положительной), т. е. единственное устройство обслуживания будет занято длительное время, что приведет к увеличению очереди.
Предметом теории массового обслуживания является установление зависимости между факторами, определяющими функциональные возможности системы массового обслуживания, и эффективностью ее функционирования. В большинстве случаев все параметры, описывающие системы массового обслуживания, являются случайными величинами или функциями, поэтому эти системы относятся к стохастическим системам.
Случайный характер потока заявок (требований), а также, в общем случае, и длительности обслуживания приводит к тому, что в системе массового обслуживания происходит случайный процесс. По характеру случайного процесса , происходящего в системе массового обслуживания (СМО), различают системы марковские и немарковские . В марковских системах входящий поток требований и выходящий поток обслуженных требований (заявок) являются пуассоновскими. Пуассоновские потоки позволяют легко описать и построить математическую модель системы массового обслуживания. Данные модели имеют достаточно простые решения, поэтому большинство известных приложений теории массового обслуживания используют марковскую схему. В случае немарковских процессов задачи исследования систем массового обслуживания значительно усложняются и требуют применения статистического моделирования, численных методов с использованием ЭВМ.
