Моделирование системы обслуживания с отказами

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 02 Декабря 2011 в 16:00, курсовая работа

Краткое описание

Одним из важнейших факторов, который должен учитываться в процессе принятия оптимальных решений, является фактор случайности. При учете «случайности» необходимо, чтобы массовые случайные явления обладали свойством статической устойчивости. Это означает, что учитываемые случайные явления подчиняются определенным статическим закономерностям, требования которых не обязательны при учете неопределенности [2] .
Условие статической устойчивости позволяет использовать в процессе принятия решений эффективные математические методы теории случайных процессов и, в частности, одного из ее разделов - теории Марковских процессов

Содержание работы

ВВЕДЕНИЕ 4
1 МАРКОВСКИЕ СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ 5
1.1 Понятие марковского процесса 5
1.2 Классификация марковских процессов 6
1.3 Цепи Маркова 6
1.4 Теория массового обслуживания……………………………………………9
2 МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ОБСЛУЖИВАНИЯ С ОТКАЗАМИ 13
2.1 Постановка задачи 13
2.2 Математическая модель и анализ 14
2.3 Нахождение доли пропадающих запросов через 10 шагов………………18
2.4 Результаты моделирования…………………………………………………18
2.5 Описание выбранного программного обеспечения и окончательный результат модели…………………………………………………………………..19
ЗАКЛЮЧЕНИЕ……………………………………………………………………21
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 22

Содержимое работы - 1 файл

Курсовая 19.doc

— 628.00 Кб (Скачать файл)
      

      

      

 
 
 

2.3 Нахождение  доли пропадающих запросов  через  10 шагов 

  Запросы пропадают в том случае, если система находится в состоянии 9, когда все восемь блоков заняты. Таким образом, для данной системы на 10-м шаге доля пропадающих заявок равна

      Xp = pi*100%;

      X10 = 0.0003404 * 100% = 0.03404% 

2.4 Результаты  моделирования 

     Вектор ВВС в стационарном состоянии имеет вид:

 S=(0.30090 0,36156 0,175317  0,08463 0,04085 0,01972 0,00952 0,00459 0,00128).

        Проанализировав ВВС, можем сделать вывод, что система в стационарном режиме:

 - может находиться в любом из девяти состояний;

 - есть выраженный максимум, вероятность которого во много раз больше минимальной;

 - самые большие вероятности  того, системы через 461 шагов будет находиться в первом, втором, третьем, четвертом или пятом состояниях;

 - наиболее вероятно загрузка одного блока из восьми (второго); 

2.5 Описание выбранного программного обеспечения и окончательный результат модели 

  Средой  разработки был выбран процессор  электронных таблиц Microsoft Excel. Исходные данные вводятся в ячейки А3, В3, С3. Вероятность поступления одного запроса за один шаг – ячейка А3, вероятность обслуживания запроса за один шаг – ячейка В3, количество первоначально занятых блоков - ячейка С3 (рисунок 2.2).

Рисунок 2.2 – Исходные данные

   В интервале ячеек А7:I15 была создана матрица вероятностей переходов системы (МВПС). Результат представлен на рисунке 2.3.

Рисунок 2.3 – Матрица вероятностей перехода в Excel.

Для расчета  вероятностей использовались функция  МУМНОЖ.

  В  диапазоне ячеек К19:К459 содержится  нумерация шагов с 0 по 459, а в диапазоне М20:U473 осуществляется сравнение значений последующего шага с предыдущем. На рисунке 2.4 изображена разработанная модель системы обслуживания с отказом.

Рисунок 2.4 – Модель системы обслуживания с отказом в Excel.

 

 

   
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 

      В настоящее время методы моделирования  используются в той или иной степени во всех областях человеческой деятельности, особенно в сфере управления различными процессами, где нужно принимать решение на основе полученной информации. Благодаря сравнительной простоте и наглядности математического аппарата, высокой достоверности и точности получаемых решений, Марковские процессы приобрели особое внимание у специалистов, занимающихся исследованием операций и теорией принятия оптимальных решений.

      В курсовой работе была построена модель системы, обслуживающей поступающие запросы, был произведен анализ работы системы через 10 шагов, были найдены – доля пропадающих через 10 шагов запросов, количество шагов, через которое система достигнет стационарного режима, а также был произведен анализ работы системы в стационарном режиме с исходными данными. В соответствии с полученными результатами был дан оценочный прогноз функционирования рассматриваемой системы. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 

  1. Бережная  Е.В. Математические методы моделирования  экономических систем. – М.: Финансы и статистика, 2001
  2. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учебное пособие для вузов. - М.: Высш. шк., 1999
  3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для вузов. - М.: Высшая школа, 1998
  4. Лабскер Л.Г. Вероятностное моделирование в финансово-экономической области. Альпина Паблишер, 2002
  5. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. – М.: Инфра-М, 2006
  6. Семенов М.И., Трубилин И.Т., Лойко В.И., Барановская Т.П. Автоматизированные информационные технологии в экономике. Учебник. - М.: Финансы и статистика,  2003, 416 с.
  7. Гайдамакин   Н. А. Автоматизированные информационные системы, базы  и банки данных. Вводный курс, Гелиос АРВ, 2002 
  8. Лойко В.И.Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для вузов.
  9. Семенов М.И., Барановская Т.П. Автоматизированные информационные технологии в экономике. Учебник. - М.: Финансы и статистика,  2005
  10. Венцель Е.С. Теория вероятностей.- М.: Радио и связь, 1986.
  11. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем, Практикум: Учебное пособие для вузов. – М.: Высшая школа,2003.
  12. www.5ballov.ru.

       

Информация о работе Моделирование системы обслуживания с отказами