Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635043)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Вестник Воронежского государственного аграрного университета  / №3-4 2008

О МОДЕЛИРОВАНИИ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ (90,00 руб.)

0   0
Первый авторСлиденко
Страниц7
ID383240
АннотацияВ статье рассматривается метод Монте-Карло для моделирования открытых и замкнутых систем массового обслуживания с очередью. Программа разработана в системе Mathcad и предполагает исследование моделей системы, когда структура потоков событий определяется по статистическим данным.
УДК517.8.518
Слиденко, А.М. О МОДЕЛИРОВАНИИ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ / А.М. Слиденко // Вестник Воронежского государственного аграрного университета .— 2008 .— №3-4 .— С. 25-31 .— URL: https://rucont.ru/efd/383240 (дата обращения: 03.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ И МЕХАНИЗАЦИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА УДК 517.8.518 О МОДЕЛИРОВАНИИ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ А.М. <...> Слиденко кандидат физико-математических наук, доцент кафедры высшей математики и теоретической механики Воронежский государственный аграрный университет им. <...> К.Д.Глинки Для изучения работы систем массового обслуживания (СМО) применяются аналитические методы и метод статистических испытаний. <...> Применение аналитических методов эффективно только тогда, когда потоки событий являются простейшими. <...> Аналитическое исследование реальных систем (то есть систем с произвольными потоками) затруднительно, поэтому используется метод статистических испытаний [1]. <...> Для реализации этого метода, который может иметь сложную структуру вычислительного алгоритма, целесообразно использовать простые и наглядные системы программирования, в частности популярную систему Mathcad. <...> Представляет интерес применение метода статистических испытаний для открытых и замкнутых СМО с очередью. <...> В данной статье рассматривается базовая система (один канал и одно место в очереди), выбирается вариант эмпирической функции, позволяющий разыгрывать случайную величину методом обратных функций. <...> Получены стабильные результаты, что позволяет применить данный алгоритм для изучения более сложных систем. <...> Большое внимание уделяется стабильности и надежности программы, которая обеспечивает наличие достаточной информации о параметрах СМО в любой момент времени. <...> Целью работы является исследование алгоритмов метода Монте-Карло для реальных систем массового обслуживания и возможностей их оптимизации. <...> Для проверки алгоритма используются тестовые задачи: открытая система с очередью (задача 1); замкнутая система с очередью (задача 2). <...> Для сравнения относительных частот с вероятностями состояний в произвольный момент времени параметры СМО получены для простейших потоков из уравнений Колмогорова, которые решались методом <...>