63451 (695327), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Интенсивность потока вероятностей в состояние k равна интенсивности потока из этого состояния.

Решать уравнение баланса можно, сначала определив при k =0 значение

.

Затем, построив систему уравнений для k =1, можно получить .

Далее получаем

Из условия нормировки: .

Система, описываемая полученными выше выражениями, будет иметь стационарные вероятности состояний, когда она эргодическая. Это условие может быть выражено через соотношение интенсивностей. Необходимо и достаточно, чтобы существовало некоторое значение k , начиная с которого выполнялось неравенство

.

Для большинства реальных систем массового обслуживания это неравенство выполняется.

Классификация систем массового обслуживания.

Используется трех -, четырех -, шести – компонентное символическое обозначение системы массового обслуживания, предложенное Кендаллом (Candall) и развитое в работах Г.П.Барашина.

a/b/c :d/e/f

a – распределение поступающего потока запросов.

b – закон распределения времени обслуживания.

Типовые условные обозначения:

М – экспоненциальное (Марковское) распределение,

D – детерминированное распределение,

E^k – эрланговское распределение k-го порядка,

HM^k – гиперэкспоненциальное,

HE^k – гиперэрланговское распределение порядка k,

GI – произвольное распределение независимых промежутков между заявками,

G – произвольное распределение длительностей обслуживания.

c – структура системы обслуживания (обычно число серверов).

d – дисциплина обслуживания (параметры после двоеточия иногда опускают).

Обычно используется сокращенное символическое обозначение, например FF вместо FIFO, LF, PR и т.п.

e – максимальное число запросов, воспринимаемое системой, может употребляться символ .

f – максимальное число запросов к системе обслуживания.

В некоторых публикациях последними символами отражают качественные характеристики системы обслуживания. Некоторые общие результаты и основы математического аппарата, необходимого для анализа можно получить, рассматривая системы G/G/m.

Формула Литтла (Little).

Рассмотрим временную диаграмму работы системы массового обслуживания (рис. 3), отразив на ней последовательность поступления требований, помещение требований в очередь и обработки серверами системы.

Временная диаграмма работы системы массового обслуживания.

В общем случае ясно, что с увеличением числа требований растет время ожидания. Установим соотношение между средним числом требований в системе, интенсивностью потока и среднего времени пребывания в системе. Обозначим число поступающих в промежутке времени (0 , t) требований как функцию времени α(t).

Число исходящих из системы заявок (обслуженных) на этом интервале обозначим δ(t). На рисунке 4 показаны примеры функциональных зависимостей этих двух случайных процессов от времени.

Рис. 4 Зависимость между средним числом требований в системе, интенсивностью потока и средним времени пребывания в системе.

Число требований, находящихся в системе в момент t будет равно:

.

Площадь между двумя рассматриваемыми кривыми от 0 до t - дает общее время, проведенное всеми заявками в системе за время t.

Обозначим эту накопленную величину γ(t) . Если интенсивность входного потока равна λ, а средняя интенсивность за время t: ,то время, проведенное одной заявкой в системе, усредненное по всем заявкам будет равно:

.

Наконец, определим среднее число требований в системе в промежутке (0,t): .

Из последних трех уравнений следует, что: , (где ).

Если в СМО существует стационарный режим, то при t→ ∞ , будут иметь место соотношения:

Последнее соотношение означает, что среднее число заявок в системе равно произведению интенсивности поступления требований в систему на среднее время пребывания в системе. При этом не накладывается никаких ограничений на распределения входного потока и времени обслуживания. Впервые доказательство этого факта дал Дж.Литтл и это соотношение носит название формула Литтла.

Интересно, что в качестве СМО можно рассмотреть только очередь из заявок в буфере. Тогда формула Литтла приобретает иной смысл - средняя длина очереди равна произведению интенсивности входного потока заявок на среднее время ожидания в очереди: .

Если наоборот рассматривать СМО только как серверы, то формула Литтла дает:

,

где – среднее число заявок в серверах, а – среднее время обработки в сервере.

В любом случае: .

Одним из основных параметров, которые используются при описании СМО, является коэффициент использования (utilization factor). Это фундаментальный параметр, так как он определяется как отношение интенсивности входного потока к пропускной способности системы. Поскольку пропускная способность СМО содержащей m серверов может быть определена как: , то коэффициент использования может быть определен как:

.

Нетрудно видеть, что коэффициент использования равен в точности интенсивности нагрузки, если СМО с одним сервером и в m раз меньше для систем с m серверами. Величина коэффициента использования равна среднему значению от доли занятых серверов и .

Если в СМО типа G/G/1 существует стационарный режим и можно определить вероятность того, что в некоторый случайный момент сервер будет свободный, то

.

ЛИТЕРАТУРА

1. Л.Н. Волков, М.С. Немировский, Ю.С. Шинаков. Системы цифровой радиосвязи: базовые методы и характеристики. Учебное пособие.-М.: Эко-трендз, 2005.

2. М.В. Гаранин, В.И. Журавлев, С.В. Кунегин. Системы и сети передачи информации. - М.: Радио и связь, 2001.

3. Передача дискретных сообщений./Под ред. В.П. Шувалова. – М.: Радио и связь, 1990.

4. Основы передачи дискретных сообщений./Под ред. В.М. Пушкина. – М.: Радио и связь, 1992.

5. Н.В. Захарченко, П.Я. Нудельман, В.Г. Кононович. Основы передачи дискретных сообщений. –М.: Радио и связь, 1990.

Характеристики

Список файлов реферата