Экспоненциальным распределением длительности обслуживания

В подавляющем большинстве случаев на практике системы массового обслуживания являются многоканальными, и, следовательно, модели с n обслуживающими каналами (где ) представляют несомненный интерес.

Процесс массового обслуживания, описываемый данной моделью, характеризуется интенсивностью входного потока , при этом параллельно может обслуживаться не более n клиентов (заявок). Средняя продолжительность обслуживания одной заявки равняется . Входной и выходной потоки являются пуассоновскими. Режим функционирования того или иного обслуживающего канала не влияет на режим функционирования других обслуживающих каналов системы, причем длительность процедуры обслуживания каждым из каналов является случайной величиной, подчиненной экспоненциальному закону распределения. Конечная цель использования n параллельно включенных обслуживающих каналов заключается в повышении (по сравнению с одноканальной системой) скорости обслуживания требований за счет обслуживания одновременно n клиентов.

Граф состояний многоканальной системы массового обслуживания с отказами имеет вид, показанный на рис. 4.3.

Рис. 4.3. Граф состояний многоканальной СМО с отказами

Состояния СМО имеют следующую интерпретацию:

- все каналы свободны;

- занят один канал, остальные свободны;

…………………………………………………….

- заняты ровно k каналов, остальные свободны;

…………………………………………………….

- заняты все n каналов, остальные свободны;

Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний системы будет иметь следующий вид:

(26)

Начальные условия решения системы имеют вид:

Стационарное решение системы имеет вид:

(27)

где

Формулы для вычисления вероятностей называются формулами Эрланга.

Определим вероятностные характеристики функционирования многоканальной СМО с отказами в стационарном режиме:

- вероятность отказа:

(28)

так как заявка получает отказ, если приходит в момент, когда все n каналов заняты. Величина характеризует полноту обслуживания входящего потока;

- вероятность того, что заявка будет принята к обслуживанию (она же - относительная пропускная способность системы q) дополняет до единицы:

(29)

- абсолютная пропускная способность

(30)

- среднее число каналов, занятых обслуживанием равно:

(31)

Величина характеризует степень загрузки СМО.

Пример. Пусть n-канальная СМО представляет собой вычислительный центр (ВЦ) с тремя взаимозаменяемыми ПЭВМ для решения поступающих задач. Поток задач, поступающих на ВЦ, имеет интенсивность задаче в час. Средняя продолжительность обслуживания час. Поток заявок на решение задач и поток обслуживания этих заявок являются простейшими.

Требуется вычислить финальные значения:

- вероятности состояний ВЦ;

- вероятности отказа в обслуживании заявки;

- относительной пропускной способности ВЦ;

- абсолютной пропускной способности ВЦ;

- среднего числа занятых ПЭВМ на ВЦ.

Определите, сколько дополнительно надо приобрести ПЭВМ, чтобы увеличить пропускную способность ВЦ в 2 раза.

Решение

1. Определим параметр потока обслуживании:

2. Приведенная интенсивность потока заявок

3. Предельные вероятности состояний найдем по формулам Эрланга (27):

4. Вероятность отказа в обслуживании заявки

5. Относительная пропускная способность ВЦ

6. Абсолютная пропускная способность ВЦ

7. Среднее число занятых каналов – ПЭВМ

Таким образом, при установившемся режиме работы СМО в среднем будет занято 1,5 компьютера из трех - остальные полтора будут простаивать. Работу рассмотренного ВЦ вряд ли можно считать удовлетворительной, так как центр не обслуживает заявки в среднем в 18% случаев. Очевидно, что пропускную способность ВЦ при данных и можно увеличить только за счет увеличения числа ПЭВМ.

Определим, сколько нужно использовать ПЭВМ, чтобы сократить число необслуженных заявок, поступающих на ВЦ, в 10 раз, т.е. чтобы вероятность отказа в решении задач не превосходили 0,0180. Для этого используем формулу (28):