Применение теории массового обслуживания

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Математическое моделирование

Одним из видов формализованного знакового моделирования является математического моделирование, осуществляемое средствами языка математики и логики. Для изучения какого-либо класса явлений внешнего мира строится его математическая модель, т.е. приближенное описание этого класса явлений, выраженное с помощью математической символики.

Сам процесс математического моделирования можно подразделить на четыре основных этапа:

I этап: Формулирование законов, связывающих основные объекты модели, т.е. запись в виде математических терминов сформулированных качественных представлений о связях между объектами модели.

II этап: Исследование математических задач, к которым приводят математические модели. Основной вопрос - решение прямой задачи, т.е. получение в результате анализа модели выходных данных (теоретических следствий) для дальнейшего их сопоставления с результатами наблюдений изучаемых явлений.

III этап: Корректировка принятой гипотетической модели согласно критерию практики, т.е. выяснение вопроса о том, согласуются ли результаты наблюдений с теоретическими следствиями модели в пределах точности наблюдений. Если модель была вполне определена - все параметры ее были даны, - то определение уклонений теоретических следствий от наблюдений дает решения прямой задачи с последующей оценкой уклонений. Если уклонения выходят за пределы точности наблюдений, то модель не может быть принята. Часто при построении модели некоторые ее характеристики остаются не определенными. Применение критерия практики к оценке математической модели позволяет делать вывод о правильности положений, лежащих в основе подлежащей изучению (гипотетической) модели.

IV этап: Последующий анализ модели в связи с накоплением данных об изученных явлениях и модернизация модели. С появлением ЭВМ метод математического моделирования занял ведущее место среди других методов исследования. Особенно важную роль этот метод играет в современной экономической науке. Изучение и прогнозирование какого-либо экономического явления методом математического моделирования позволяет проектировать новые технические средства, прогнозировать воздействие на данное явление тех или иных факторов, планировать эти явления даже при существовании нестабильной экономической ситуации.

Сущность экономического анализа

Анализ (разложение, расчленение, разбор) - логический прием, метод исследования, суть которого состоит в том, что изучаемый предмет мысленно расчленяется на составные элементы, каждый из которых затем исследуется в отдельности как часть расчлененного целого, для того чтобы выделенные в ходе анализа элементы соединить с помощью другого логического приема -- синтеза -- в целое, обогащенное новыми знаниями.

Под экономическим анализом понимают прикладную научную дисциплину, представляющую собой систему специальных знаний, позволяющих оценить эффективность деятельности того или иного субъекта рыночной экономики.

Теория экономического анализа позволяет рационально обосновать, спрогнозировать на ближайшую перспективу развитее объекта управления и оценить целесообразность принятия управленческого решения.

1. Теория массового обслуживания

Теория массового обслуживания - вероятностные модели реальных систем обслуживания населения, при которых время обслуживания будет минимальным, а качество - высоким, не будет излишних затрат.

Теория массового обслуживания впервые применялась в телефонии, а потом и в других областях хозяйственной деятельности. [4]

Пик своего развития теория массового обслуживания достигла в 50-70-е годы. Затем интерес к теории массового обслуживания несколько ослабел. Это было связано с несколькими причинами, например, математической. Однако в последнее время снова возродился интерес к задачам теории массового обслуживания, обусловленный не только новыми проблемами, возникшими в практической жизни и особенно в областях, связанных с разработкой и применением вычислительной техники, но и новыми математическими подходами к их решению.

Теория массового обслуживания представляет собой прикладную математическую дисциплину, занимающуюся исследованием показателей производительности технических устройств или систем массового обслуживания, предназначенных для обработки поступающих в них заявок на обслуживания заявок.

При наличии одного канала обслуживания система массового обслуживания называется одноканальной, если их несколько - многоканальной.

Если источники заявок включены в систему, она называется замкнутой, иначе - разомкнутой.

Если несколько систем соединены последовательно, токам образом, что заявки, удовлетворенные в одной системе, переходят к следующей, возникает многофазная система массового обслуживания.

В одноканальной пуассоновской системе с пуассоновским входящим потоком и бесконечным источником требований учитываются: средняя частота поступления требований - А; средняя пропускная способность канала обслуживания - S.

Модель включает характеристики и уравнения:

1. коэффициент использования системы:

A/S;

2. среднее число клиентов в системе:

A/(S-A);

3. среднее число машин, ожидавших в очереди:

A2/[S*(S-A)];

4. среднее времянахождения клиента в системе:

1/(S-A);

5. среднее время состояния в очереди:

А/[S*(S-A)];

удельный вес простоев:

1-A/S.

Система обслуживания с ограничением по длине очереди чаще встречается в практике, чем простейшие системы с неограниченным размером очереди или временем ожидания.

Пропускная способность систем с ограничением длины очереди определяется:

q=1-(?n/n!)*(?/n)n/{[?nk=0(?k/k!)]+[(?n/n!) * ?mc=1(?k/k!)c]}, где

q - вероятность обслуживания - доля обслуживаемых заявок;

? - приведенная плотность потока заявок - коэффициент использования системы,

?=A/S;

n - число потоков обслуживания;

m - максимальная длина очереди;

k и с - немые индексы.

Доля времени простоев определяется так:

Р=1/{[?nk=0(?k/k!)]+[(?n/n!) * ?mc=1(?k/k!)c]}.

Исполнение заявки в системе продолжается некоторое случайное время, после чего освободившийся канал вновь готов к приему заявки. Если в системе допускается формирование очереди заявок, поступивших в моменты, когда все каналы заняты, они становятся в очередь и ожидают освобождения занятых каналов.

В зависимости от допустимости и характера формирования очереди различают системы обслуживания с отказами, с неограниченной очередью и смешанного типа.

Система с отказом имеет место, если формирование очереди не разрешено. Заявка, пришедшая в момент, когда все каналы заняты, получает отказ и не будет удовлетворена.

Система массового обслуживания с неограниченной очередью представляет собой структуру, где разрешается очередь неограниченной длины. В такой системе поступившие заявки будут обслужены, хотя время ожидания может оказаться довольно продолжительным.

В системе массового обслуживания смешанного типа возможны различные ограничения, например, на максимальную длину очереди, время пребывания заявка в очереди и т.д. в системе с ограниченной очередью заявка получает отказ, если приходит в момент, когда все места в очереди заняты. Заявка, попавшая в очередь, обязательно обслуживается. В системе массового обслуживания с ограниченным временем пребывания в очереди заявка становится в очередь и ожидает некоторое случайное время. Если она за это время не попадает на канал обслуживания, то покидает очередь. Такой вариант обслуживания применяется для моделирования входного контроля заголовок и имитации брака на операциях по обработке деталей.

Работа в перечисленных системах обслуживания осложняется тем, что заявки поступают не регулярно, а через случайные промежутки. Это приводит к тому, что в отдельные интервалы времени система действует с перегрузкой, а в другие - недогружена или даже полностью простаивает.

Основная задача теории массового обслуживания - выявить зависимость показателей эффективности системы от характера входящего потока, дисциплины и ограничения очереди, количества, производительности и условий функционирования каналов с целью последующей ее оптимизации. В качестве критерия оптимальности применяют максимум прибыли от эксплуатации системы; минимум суммарных потерь, связанных с простоем каналов; минимум заявок в очереди и уходов не обслуженных заявок; заданную пропускную способность и т.п. в качестве варьируемых переменных обычно фигурируют количество каналов, их производительность, организация работы в одноканальном или многоканальном режиме, условия взаимопомощи между каналами, дисциплина очереди, приоритетность обслуживания и др.

Основными элементами системы массового обслуживания являются источники заявок, их входящий поток, каналы обслуживания, выходящий поток. Многие понятия теории массового обслуживания можно проиллюстрировать на одном важном примере: взлет и посадка самолетов в крупном аэропорту - операция, представляющая интерес для многих людей, пользующихся этим видом транспорта.

Допустим, что аэропорт имеет несколько взлетно-посадочных (параллельных каналов). Эти полосы ведут к большему или меньшему числу дорожек, оканчивающихся на аэровокзале (последовательные каналы). После того как самолет, прибывший в соответствии с определенным распределением входящего потока, приземляется, он присоединяется к очереди самолетов, ожидающих обслуживания (продвижение по дорожке к месту выгрузки). Таким образом, выходящий поток одной очереди становится входящим потоком для другой. Очередь существует как на земле (взлет самолетов), так и в воздухе (посадка самолетов). Обе эти очереди имеют свое распределение входящего потока. Приземляющиеся самолеты могут прибывать группами, при этом члены каждой группы должны кружить над аэропортом и приземлятся по порядку. (Если полоса очень широкая, то нетрудно представить посадку самолетов группами.) Длительность операций обслуживания (время приземления или взлета) около минуты. В любом случае имеется некоторое распределение времени обслуживания. Если для различных типов самолетов отведены различные взлетно-посадочные полосы, которые могут быть длиннее, например, для реактивных самолетов, то распределение времени обслуживания может меняться от одной полосы к другой.

При выборе самолетов для посадки важно определить соответствующий показатель эффективности. Например, если желательно минимизировать общее время ожидания пассажиров, то в начале нужно производить посадку самолетов с большим количеством людей.

Аэропорт может временно закрываться, и прибывший самолет будет вынужден отправится в другой аэропорт, если число эшелонированных самолетов, ожидающих посадки, достигнет заданной величины. Операция обслуживания может быть ускорена путем оборудования специальных гасителей скорости, которые позволяют самолетам приземлятся на главной полосе с большой скоростью.

Во многих задачах теории массового обслуживания для определения необходимого показателя эффективности достаточно знать распределение входящего потока, дисциплину очереди (например, случайный выбор, обслуживание в порядке поступления или с приоритетом) и распределение времени обслуживания. В других задачах нужно иметь дополнительную информацию. Например, в случае отказов в обслуживании нужно определить вероятность того, что поступившее требование получит отказ сразу после прибытия или через некоторое время, т.е. покинет очередь до или после присоединения к ней.

С теоретической точки зрения очередь можно рассматривать как потоки, походящие через систему пунктов обслуживания, соединенных последовательно или параллельно. На поток оказывают влияние различные факторы; они могут замедлять его, приводить к насыщению и т.д.

Система массового обслуживания типа (M/M/1):(GD/?/?): в модели (M/M/1):(GD/?/?) имеется единственный узел обслуживания (обслуживающий прибор), а на вместимость блока ожидания и емкость источника требований никаких ограничений не накладывается. Входной и выходной потоки являются пуассоновскими с параметрами l и m соответственно.

Прежде всего получим уравнение в конечных разностях для рn(t), т.е. для вероятности того, что в интервале времени t в системе находится n требований (клиентов). После этого при надлежащих условиях перейдем к пределам пи t®? и получим формулу для рn, соответствующих стационарному режиму исследуемого процесса.

Система массового обслуживания типа (M/M/1):(GD/N/?): разница между моделью типа (M/M/1):(GD/N/?) и моделью типа (M/M/1):(GD/?/?) заключается только в том, что требований, допускаемых в блок ожидания обслуживающей системы, равняется N. Это означает, что при наличии в системе N требований ни одна из дополнительных заявок на обслуживание не может присоединяться к очереди в блоке ожидания. В результате эффективная частота поступлений требований l ЭФФ для системы указанного типа становятся меньше частоты l, с которой заявки на обслуживание генерируются соответствующим источником.

Дифференциально-разностные уравнения как для n=0, так и 0<n<N/>.

Система массового обслуживания типа (M/M/c):(GD/?/?): процесс массового обслуживания, описываемый моделью (M/M/c):(GD/?/?), характеризуется интенсивностью входного потока l и тем обстоятельством, что параллельно обслуживатся может не более с клиентов. Средняя продолжительность обслуживания одного клиента равняется 1/m. Входной и выходной потоки являются пуассоновскими. Конечная цель использования с параллельно включенных обслуживающих приборов заключается в повышении (по сравнению с одноканальной системой) скорости обслуживания требований за счет обслуживания одновременно с клиентов. Таким образом, если n=c, то интенсивность входного (выходного) потока равняется сm. С другой стороны, если n<c, то интенсивность входного (выходного) потока равняется nm<cm (поскольку при этом занятыми обслуживанием окажутся не все обслуживающие приборы, а лишь n(<c) приборов). По существу, использование нескольких обслуживающих приборов эквивалентно использованию одного обслуживающего прибора, быстродействие которого варьируется, увеличиваясь при наличии в системе n требований ровно в n раз.

Наиболее просто описываются системы с простейшим потоком требований, то есть удовлетворяющим свойствам стационарности, ординарности и отсутствия последствий. Свойством стационарности обладает поток, у которого вероятность поступления зависит только от длины промежутка. Это значит, что параметры закона распределения потока требований не изменяются со временем. Потом обладает свойством ординарности, если вероятность поступления на малом участие ?t двух или более требований очень мала по сравнению с вероятностью поступления одного требования.

Другими словами, если Р>1(?t) - вероятность поступления в течение промежутка времени ?t более одного требования, то

экономический моделирование издержки торговля

Р>1(?t)=О(?t),

где О(?t) - очень малая величина по сравнению с ?t. В результате требования приходят по одному.

Отсутствие последствия состоит в том, что число требований, поступивших в систему после некоторого промежутка времени, не зависит от того, сколько их пришло до этого момента.

Доказано, что поток требований можно считать простейшим, если он получен суммированием достаточно большого числа не зависящих друг от друга потоков, влияние каждого из которых на сумму равномерно малое, и что простейшим их поток описывается пуассоновским законом распределения:

Рк(t)=?tk/k!*l-?t,

где

Рk(t) - вероятность того, что за произвольно выбранный период времени t поступит k требований;

l - математическое ожидание случайной величины;

? - плотность входящего потока, то есть среднее число требований в единицу времени.

Важным показателем процесса обслуживания считается время, под которым понимается интервал между момент поступления требования в канал и моментом его выхода из канала. Время может изменяться, что объясняется неполной идентичностью приходящих требований, состоянием требований, состоянием и возможностью обслуживающих устройств. Время обслуживания в большинстве систем следует рассматривать как случайную величину.

В экономических процессах оно, чаще всего, распределено по показательному закону:

f(t)=?*l-?t,

где

? - среднее число требований, обслуженных в единицу времени.

Тогда средняя продолжительность обслуживания будет равна:

T обсл. =??0t*f(t)dt=??0t* ?* l-?tdt=1/?,

таким образом, задав систему массового обслуживания с помощью трех (?/?/n) или четырех (?/?/n/m) шифров, можно установить основные операционные показатели, характеризующие эффективность работы той или иной системы. В частности, среднее число простаивающих каналов, коэффициент загрузки каналов, средний процент обслуживаемых заявок, среднее время ожидания в очереди, среднее время пребывания заявки в системе обслуживания, среднюю длину очереди, средний доход в единицу времени и т.д.

2. Принятие решений с использованием моделей массового обслуживания

Трудности использования стандартных моделей, разработанных в теории массового обслуживания, можно преодолеть одним из следующих способов. Во-первых, можно модифицировать структурно-функциональные характеристики обслуживающей системы так, чтобы чисто логическим путем достичь желательных операционных показателей этой системы и одновременно сделать рассматриваемую систему массового обслуживания поддающейся анализу одной из стандартных математических моделей. Во-вторых, можно признать справедливым некоторые упрощающие предположения относительно реальной обслуживающей системы и, следовательно, возможно представить ее с помощью математической модели без риска получить существенные ошибки в численных оценках операционных характеристик исследуемой системы. Второй из указанных способов представляет собой более перспективным, поскольку за счет его реализации увеличивается круг задач, решение которых может быть обеспеченно путем использования разработанных в теории массового обслуживания математических моделей и методов.

Выбор того или иного метода для исследования функциональных характеристик обслуживающей системы независимо от того, является ли он аналитическим или же относится к категории имитационных, в каждом конкретном случае определяется законом распределения моментов поступления требований и продолжительностей обслуживания.

Стоимостные модели массового обслуживания направлены на определение такого уровня функционирования обслуживающей системы, при котором достигается "компромисс" между следующими двумя экономическими показателями:

а) прибылью, получаемой за счет предоставления услуг;

б) потерями прибыли, обусловленными задержками в предоставлении услуг.

Рассмотрим одноканальную модель массового обслуживания со средней частотой поступления требований, равной l, и со средней скоростью обслуживания, равной m.

Предполагается. Что скорость обслуживания поддается регулированию; требуется определить ее оптимальное значение на основе надлежащим образом построенной стоимостной модели. Введем следующие обозначения:

3. Применение теории массового обслуживания

Теория массового обслуживания - прикладная область теории случайных процессов. Теория рассматривает вероятностные модели реальных систем обслуживания. Она используется для минимизации издержек в сфере обслуживания, в производстве, в торговле. При этом учитываются факторы: ритм изменения числа клиентов или заявок, вероятностные соображения, например, каковы шансы столкнуться с необычно большим наплывом покупателей, способ определения издержек ожидания и улучшения обслуживания. Предметом ее исследования являются вероятностные модели реальных систем обслуживания, где в случайные моменты времени возникают заявки на обслуживание и имеются устройства выполнения заявок. Теория массового обслуживания исследует математические методы количественной оценки процессов массового обслуживания, качества функционирования систем, где случайными могут быть как моменты появления требований, так и затраты времени на их исполнение.

Данная теория позволяет изучать системы, предназначенные для обслуживания массового потока требований случайного характера. Случайными могут быть как моменты появления требований, так и затраты времени на их обслуживание. Целью методов теории является отыскание разумной организации обслуживания, обеспечивающей заданное его качество, определение оптимальных (с точки зрения принятого критерия) норм дежурного обслуживания, надобность в котором возникает не планомерно, нерегулярно.

С использованием метода математического моделирования можно определить, например, оптимальное количество автоматически действующих машин, которое может обслуживаться одним рабочим или бригадой рабочих и т.п.

Типичным примером объектов теории массового обслуживания могут служить автоматические телефонные станции - АТС. На АТС случайным образом поступают "требования" - вызовы абонентов, а "обслуживание" состоит в соединении абонентов с другими абонентами, поддержание связи во время разговора и т.д. Задачи теории, сформулированные математически, обычно сводятся к изучению специального типа случайных процессов.

Исходя их данных вероятностных характеристик поступающего потока вызовов и продолжительности обслуживания и учитывая схему системы обслуживания, теория определяет соответствующие характеристики качества обслуживания (вероятность отказа, среднее время ожидания начала обслуживания т.п.).

Список использованной литературы

1. Басовский Л.Е. Теория экономического анализа: учеб. пособие: для студентов вузов, обучающихся по экономическим и управленческим специальностям. - М.: ИНФРА-М, 2007.

2. Бердникова Т.Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия. - М.: ИНФРА-М, 2005.

3. Д.В. Лысенко Экономический анализ. - М.: Издательство ТК Велби, 2007.

4. Зимин Н.Е. Анализ и диагностика финансового состояния предприятий. - М., ЭКМОС, 2004.

5. Крепкий Л.М. Экономическая диагностика предприятия. Методология, методика, организация, диагнозы, пути совершенствования / Л.М. Крепкий. - М.: ЗАО "Издательство "Экономика", 2006.

6. Л.Г. Скамай, М.И. Трубочкина Экономический анализ деятельности предприятия. - М.: ИНФРА-М, 2007.

7. Молибог Т.А. Комплексный экономический анализ финансово-хозяйственной деятельности организации: учеб. пособие для студентов вузов. - М.: Гуманитар. изд. центр ВЛАДОС, 2005.

Размещено на Allbest.ru