MODELY HROMADNÉ OBSLUHY Models of queueing systems
|
|
- Růžena Havlíčková
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 MODELY HROMADNÉ OBSLUHY Models of queueig systems Prof. RNDr. Ig. Miloš Šeda, Ph.D. Vysoé učeí techicé v Brě, Faulta strojího ižeýrství, Ústav automatizace a iformatiy seda@fme.vutbr.cz Abstrat Čláe se zabývá teorií hromadé obsluhy, lasifiací systémů hromadé obluhy, matematicými rostředy ro jejich ois vycházejícími z teorie ravděodobosti a Marovových rocesů a odvozeím matematicých modelů záladích tyů. Čláe taé a simulačím říladu uazuje, jaým zůsobem lze očítat charateristiy systému, jestliže ejsou slěy ěteré ředolady, a ichž teoreticá odvozeí jsou ostavea. Abstract This aer deals with the queueig theory, classificatio of queueig systems, mathematical tools for their descritio based o the use of robability theory ad Marov rocesses, ad derives mathematical models of basic tyes. The aer also shows how to comute the system characteristics i a situatio whe some of the assumtios, o which the theoretical derivatios are built, are ot satisfied. Klíčová slova teorie hromadé obsluhy, Poissoův roces, Marovovy řetězce Key words queueig theory, Poisso rocess, Marov chais. ÚVOD Zálady teorie hromadé obsluhy oložil dásý matemati A. K. Erlag, terý racoval ro solečost rovozující telefoicou síť v Kodai a v r. 99 osal aliaci teorie ravděodobosti a roblémy telefoího rovozu. O další rozvoj teorie se zasloužil zejméa rusý matemati A. N. Kolmogorov. Klasifiaci systémů hromadé obsluhy ta, ja ji oužíváme des, zavedl v 5. letech miulého století aglicý matemati D. G. Kedall. Des jde již o lasicou část logistiy, osaou v řadě moografií (Bose, ; Cooer, 98; Gross et al., 8 i vysoošolsých textů (Hrubia, Jadlovsá, Hrehová, 5; Jablosý, ; Klvaňa, 5; Pelta, Máje, 8; Virtamo, 5. Místo ojmu teorie hromadé obsluhy se taé setáme s termíem teorie frot. Prví termí vychází z rusé termiologie теория массового обслуживания, druhý a z aglicého queueig theory. Protože ěteré systémy hromadé obsluhy frotu eobsahují, je rví termí obecější, a roto se jej budeme držet. Systém hromadé obsluhy (SHO je azače a obr.. Do systému obecě v áhodých oamžicích řichází ožadavy (záazíci a vyžadují obsluhu. Možosti obsluhy mohou být omezey, ař. očtem obslužých lie (ebo taé aálů obsluhy. Jestliže je alesoň jeda obslužá lia rázdá, je ožadave o říchodu do obslužého systému oamžitě zracovává. Doba obsluhy vša má rověž áhodý charater, rotože ožadavy mohou být růzě áročé. Jestliže vša jsou všechy obslužé liy obsazey, a - 6 -
2 se ožadavy (záazíci řadí do froty a musí čeat, až o zracováí ředchozích ožadavů a ě řijde řada. Obr. Strutura systému hromadé obsluhy s aralelím usořádáím obslužých lie Příladem této situace mohou být cestující, teří a letišti čeají a odbaveí a vystaveí alubího lístu a určitý let, dy z jedé froty se dělí e dvěma či více odbavovacím řeážám. Jejich doba obsluhy se může lišit, z důvodu růzého očtu či váhy zavazadel, secificých ožadavů a místo v letadle, řístuu ěolia osob rodiy řeážce ajedou aod. Podobé je to u olade a vlaovém ádraží, dy cestující mají růzé ožadavy a soj, uují více jízdee, ředládají růazy a slevy, často se i iformují a odrobosti vlaového soje, a ta i jejich déla obsluhy se může lišit. Ne vždy vša jsou všechy ožadavy obsloužey, res. řazey do froty a ozdější obsluhu. Nař. telefoicý hovor eí soje, rotože telefoí číslo je obsazeo, oř. volaý účastí má vyutý mobil. Požadave může být i odmítut v říadě, že eslňuje uté ředolady ro obsluhu. Nař. alubí líste a letadlo edostae cestující, terý se eroáže latým cestovím doladem a telefoí hovor eí soje, oud eěží zůstate uživatele mobilu odročil určitou mez. V obr. jsou obslužé liy řazey aralelě a zmíěé řílady tomu odovídají. Stejé je to ař. i v adeřictví, de záazíy čeající a ostříháí obsluhuje ěoli adeřic, ebo u bezíové umy, de motoristé ajíždějí ěolia stojaům ohoých hmot. Existují vša i ofigurace SHO se sériovým řazeím obslužých lie. Příladem mohou být lyžaři, teří asedají za sebou a starší ty vleu ro jedoho lyžaře, oř. výroby rocházející řes výrobí ás v roudové výrobě. Poud se týče froty, ituitivě ji cháeme ve smyslu, ja ji záme třeba z obchodu, tj. do dříve řijde do systému, dříve bude obslouže (FIFO first i, first out. Možá je vša i obsluha LIFO (last i, first out, de aoa je rví obsluhová ožadave, terý do systému vstouil osledí. Nědy bývá strategie LIFO ozačováa i zratou LCFS (last come, first served. Příladem obsluhy LIFO je odběr zboží ze sladu, dy zboží (ař. tabule sla, rabice s televizory, teré bylo a slad dodáo jao rví, je v zadí části sladu, res. asodu hromady, a tedy jao osledí je řístué. Vedle obsluhy FIFO a LIFO se setáme i s áhodým výběrem ožadavu z froty do obslužého systému (SIRO selectio i radom order a obsluhou řízeou rioritou ožadavů (PRI riority. Déla froty může být omezeá, ři dosažeí určitého (ředem defiovaého očtu ožadavů do froty se již další ožadavy odmítou, ař. očet rezervací a ihu v ihově, terá je atuálě vyůjčea; res. eomezeá, ve sutečosti tím cháeme říad, dy maximálí možý očet ožadavů ve frotě je velmi vysoý. Požadavy ve frotě - 7 -
3 mohou mít omezeou ebo eomezeou trělivost. V říadě eomezeé trělivosti ožadavy čeají a obsluhu ta dlouho, doud a ě eřijde řada, v systému s omezeou trělivostí je zařazeí do froty do začé míry závislé a délce froty. Místo dély froty se taé můžeme setat s ojmem aacita systému, terým se míí maximálí očet ožadavů, terý může být v systému řítome. Nyí již můžeme řistouit v lasifiaci systémů hromadé obsluhy. V r. 95 Kedall avrhl lasifiaci SHO odle tří hlavích hledise ve tvaru A/B/C, de A B C charaterizuje ty ravděodobostího rozděleí áhodé veličiy doba (iterval mezi říchody ožadavů do systému, charaterizuje ty ravděodobostího rozděleí áhodé veličiy doba obsluhy ožadavu, je očet aralelě usořádaých obslužých lie (ebo taé očet aálů, tj. jde o řirozeé číslo, v říadě eomezeého (tj. velmi velého očtu lie je obvylé arametr C vyjadřovat číslem. Ja bylo již uvedeo dříve, systém hromadé obsluhy lze charaterizovat větším očtem vlastostí, a roto byla Kedallova lasifiace dále rozšířea a tvar de výzam symbolů D, E, F je ásledující: D E F A/B/C/D/E/F, řirozeé číslo udávající max. očet ožadavů v systému (tj. aacitu systému, eí-li exlicitě omeze, je vyjádře, řirozeé číslo vyjadřující maximálí očet ožadavů ve vstuím roudu (ebo taé ve zdroji ožadavů, oud je eomeze, oět se oužije, ty froty (FIFO/LIFO/SIRO/PRI. Parametr A může abývat ásledujících hodot: M itervaly mezi říchody ožadavů jsou avzájem stochasticy ezávislé a mají exoeciálí rozděleí, to zameá, že vstuí roud rerezetuje Poissoův (Marovovův roces, odroběji viz dále, E Erlagovo rozděleí s arametry a, K rozděleí χ s stui volosti, N ormálí (Gaussovo rozděleí, U rovoměré rozděleí, G obecý říad, doba mezi říchody ožadavů je dáa svou distribučí fucí, D itervaly mezi říchody ožadavů jsou ostatí (mají determiisticý charater. Parametr B může abývat stejé hodoty jao arametr A, tyto hodoty se ale zde vztahuji áhodé veličiě doba obsluhy ožadavu. Protože většia systémů hromadé obsluhy ředoládá, že vstuí roud ožadavů tvoří Poissoův (Marovovův roces, oíšeme jej blíže. Poissoův roces je roud jevů, terý slňuje ásledující vlastosti:. Stacioárost (homogeita v čase očet jevů ve stejě dlouhých časových itervalech je ostatí.. Regulárost (ordiárost ravděodobost výsytu více ež jedoho jevu v dostatečě malém itervalu dély t je zaedbatelě malá. To zameá, že v itervalu (t, t+ t se buď vysyte rávě jede jev s ravděodobostí t aebo s ravděodobostí t se v tomto itervalu žádý jev evysyte. Jia řečeo - 8 -
4 v Poissoově rocesu je možý je řechod systému do ejbližšího vyššího stavu aebo setrváí v témže stavu. 3. Nezávislost řírůstů očet jevů, teré se vysytou v jedom časovém itervalu, ezávisí a očtu jevů v jiých itervalech,. SYSTÉM HROMADNÉ OBSLUHY M/M////FIFO Uvažujme ejdříve situaci a vstuu systému izolovaě od rocesu obsluhy a zaveďme áhodou veličiu očet ožadavů, teré řišly do systému během itervalu t, t + t, de t (,. Vzhledem e stacioárosti Poissoova rocesu očet ožadavů ezávisí a volbě očátečího oamžiu t a výzam má ouze déla uvažovaého itervalu t. Nechť (t ozačuje ravděodobost toho, že v čase t je v systému rávě ožadavů. Z regulárosti Poissoova rocesu vylývá, že ravděodobost, že v čase t+ t bude v systému ožadavů je rova ravděodobosti toho, že v čase t bylo v systému ožadavů a během doby t vstouil do systému jede ožadave s ravděodobostí t aebo v čase t bylo v systému ožadavů a během doby t s ravděodobostí t do systému žádý ový ožadave evstouil. Z ravidel ro výočet ravděodobosti ojuce a disjuce ezávislých jevů odtud lye vztah: (t+ t (t. t + (t.( t,,, ( Pravděodobost, že v čase t+ t v systému eí žádý ožadave je dáa ravděodobostí toho, že tam žádý ožadave ebyl a ai během doby t žádý evstouil, tj. (t+ t (t.( t ( Po sadé úravě ze vztahů ( a ( dostaeme vztahy (3 a (4. ( t + t t ( t + t t ( t ( t ( t,,,... (3 ( t ( t Proveďme yí ve vztazích (3 a (4 rovedeme limití řechod ro t. Dostáváme: ( t + t ( t lim lim ( t t t t ( t + t ( t lim lim ( ( t t t t ( t,,,... Výrazy a levé straě ředchozích dvou vztahů jsou derivacemi fucí (t a (t v bodě t, tj. (t a (t, zatímco a jejich ravé stray emá limití řechod vliv. Odtud tedy dostáváme reuretí vztahy (5, (6: '( t ( t ( t,,,... (5 ( t ( (6 ' t Tyto reuretí vztahy ředstavují soustavu eoečě moha obyčejých difereciálích rovic. řádu. Pro jejich řešeí otřebujeme zát očátečí odmíy. Je vša zřejmé, že v čase se žádé ožadavy v systému ještě eachází, a tedy (,,,... (7 (4-9 -
5 ( (8 Z teorie obyčejých difereciálích rovic je zámo, že řešeím soustavy rovic (5, (6 s očátečími odmíami (7, (8 je soustava fucí t ( t ( t e,,,,...! Seciálě ro je t ( t e ( (9 Obr. Graficé zobrazeí fucí (t ro,,, 5 a. Ze vztahu (9 je tedy vidět, že v systému M/M/ áhodá veličia očet ožadavů, teré řišly do systému za časový iterval dély t, má Poissoovo rozděleí s arametrem t. Středí hodota této áhodé veličiy je t a seciálě ro t je středí hodota áhodé veličiy očet ožadavů, teré řišly do systému za časovou jedotu rova. Říáme, že je středí itezita vstuu ebo rátce itezita vstuu a vyjadřuje růměrý očet ožadavů, teré do systému vstouily za časovou jedotu. Uážeme ještě, že áhodá veličia iterval mezi říchody ožadavů má exoeciálí rozděleí. Ozačme tuto veličiu T. Pa ravděodobost toho, že o vstuu jedoho ožadavu žádý další ožadave o celou dobu itervalu t do systému evstouil, je rova (t, a tedy odle vztahu ( t P( T > t ( t e ( Odtud již dostáváme distribučí fuci F(t exoeciálího rozděleí s arametrem. t F( t P( T t P( T > t e ( Středí hodota áhodé veličiy T vyjadřující růměrý čas mezi dvěma o sobě jdoucími ožadavy je E(T/ (3 - -
6 Aalogicy můžeme yí zoumat roces obsluhy. Předoládáme, že áhodá veličia doba obsluhy jedoho ožadavu (rátce doba obsluhy má exoeciálí rozděleí. Parametr tohoto rozděleí ozačme, řičemž obecě latí, že. Středí hodota áhodé veličiy doba obsluhy T O je E(T O / (4 a arametr udává středí hodotu očtu ožadavů obsloužeých za časovou jedotu doby ráce aálu, stručěji středí itezitu obsluhy, rátce itezitu obsluhy. Pro odvozeí dalších charateristi systému je výhodé čiost systému hromadé osat grafem řechodů systému. Uzly tohoto grafu ředstavují stavy systému a orietovaé hray řechody z jedoho stavu do druhého a ohodoceí těchto hra je osáo ravděodobostí řechodu z jedoho stavu do druhého. Stav S ro evé t,, řesěji tedy S (t je áhodou veličiou a vyjadřuje, že v čase t je v systému ožadavů. Je-li v systému M/M////FIFO rávě ožadavů,, a jede je v jedié obslužé lice systému (aálu obsluhy obsluhová a zbývajících čeá ve frotě. Přechody mezi stavy, teré se liší očtem ožadavů v systému o jeda, lze cháat jao roces zrodů a záiů, de zrod ředstavuje vstu ožadavu do systému a zái odchod ožadavu ze systému o sočeí jeho obsluhy. Pro daé ředolady Poissoův vstuí roud ožadavů s arametrem a exoeciálí rozděleí času obsluhy s arametrem je možé chováí systému hromadé obsluhy osat omocí Marovových (ebo taé marovsých rocesů. Vzhledem regulárosti (ordiárosti má smysl uvažovat ouze ravděodobosti řechodů P(S i S j, de buď ij ebo i a j se liší o. Nař. ravděodobost řechodu P(S S odovídá ravděodobosti jevu, že během itervalu dély t do systému žádý ožadave evstouí; ravděodobost řechodu P(S S, je ravděodobostí jevu, že během itervalu dély t do systému žádý ožadave evstouí a současě jede ožadave bude obslouže a systém oustí; ravděodobost řechodu P(S S, je rova ravděodobosti jevu, že během itervalu dély t do systému žádý ožadave evstouí ai z ěj evystouí aebo během tohoto itervalu do systému jede ožadave vstouí a současě jede bude obslouže a systém oustí. Z vlastostí regulárosti a ravidel očítáí výsledé ravděodobosti z dílčích ravděodobostí ojuce a disjuce ezávislých jevů dostáváme ři zaedbáváí moci dély itervalu t ro ravděodobosti řechodů ásledující vztahy: P(S S t P(S S t P(S S ( t t t t Υ t (7 P(S S ( t ( t + t t t t + t Υ (+ t (8 P(S S + t ( t t t Υ t (9 Vztahy (7, (8, (9 latí ro,, Graf řechodů systému M/M////FIFO je azače a obr. 3. Pro jedoduchost je obvylé uzly ozačovat je čísly a e symboly S i. Místo obecých ozačeí ravděodobostí řechodů zadáme orétí výrazy určeé vztahy (5-(9. (5 (6 - -
7 P(S S P(S S P(S S P(S S P(S S P(S S P(S S P(S S P(S S P(S + S + P(S S... P(S S + P(S S + P(S + S Obr. 3 Graf řechodů systému hromadé obsluhy M/M////FIFO S využitím ravděodobostí řechodů mezi stavy můžeme určit ravděodobosti (t vyjadřující, že v čase t je v systému rávě ožadavů, tetorát již ioliv izolovaě ro vstu ožadavů a jejich obsluhu, ale dohromady. (t+ t P(S S + P(S S (t.( t + (t. t ( (t+ t P(S S + P(S S + P(S + S (t. t + (t.[(+ t] + + (t. t,,, ( Po sadé úravě ze vztahů ( a ( dostaeme vztahy ( a (3. ( t + t t ( t + t ( t ( t + ( t ( ( t ( t ( + ( t + ( t,,,... (3 + t Proveďme yí ve vztazích ( a (3 limití řechod ro t. Dostáváme: ( t + t ( t lim lim [ ( t + ( t] t t t ( t + t ( t lim lim [ ( t ( + ( t + + ( t], t t t,,... Výrazy a levé straě ředchozích dvou vztahů jsou derivacemi fucí (t a (t v bodě t, tj. (t a (t, zatímco a jejich ravé stray emá limití řechod vliv. Odtud tedy dostáváme reuretí vztahy (4, (5: ( t ( t + ( (4 ' t '( t ( t ( + ( t + + ( t,,,... (5 Tyto reuretí vztahy ředstavují soustavu eoečě moha obyčejých difereciálích rovic. řádu. Pro jejich řešeí otřebujeme zát očátečí odmíy, teré jsou dáy stavem systému v čase t. Je-li v čase t v systému ožadavů, a očátečí odmíy jsou ( (6 (,, (7 V dalším budeme ředoládat, že <, tj. / <. Ozačme oměr / symbolem. Nazýváme jej itezita zatížeí systému (aebo taé itezita rovozu aálu. Podmía (8 < (8 - -
8 je utou a ostačující odmíou, aby frota erostla ade všechy meze. Tato odmía taé zajistí, že o dostatečě dlouhé době od otevřeí systému hromadé obsluhy se oměry v SHO ustálí, tj. existují limity lim ( t,,,κ, (9 t a tedy o ulyutí dostatečě dlouhé doby od otevřeí SHO lze ovažovat ravděodobosti (t za ostatí, tj. (t ost (3 Protože derivace ostaty je rova ule, dostáváme z tohoto závěru a ze vztahů (4 a (5 soustavu eoečě moha lieárích algebraicých rovic určeou vztahy (3 a (3. + (3 + Je zřejmé, že latí ( + +,,,... (3 (33 Ze vztahu (3 vyjádříme a dostaeme (34 a z (3 vyjádříme ro. Seciálě ro dostáváme z (3 [ [ + + ( + a obecě ro,, latí + ] ] [ + ( + ] [ + ( + (36 Zbývá ještě určit. K tomu využijeme vztahy (33 a (36. ( ] (35 (37 Protože suma ve vztahu (37 je geometricá řada s vocietem, rvím čleem a součtem, dostáváme z (37, a tedy (38 S využitím vztahu (38 můžeme (36 vyjádřit ve tvaru (,,,... (39 Tyto vztahy umožňují odvodit další důležité charateristiy systému M/M////FIFO, mezi ěž atří ařílad: - 3 -
9 Středí hodota očtu ožadavů v systému: + ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ] ( [ ( d d d d d d d N E s s (4. Středí hodota očtu ožadavů ve frotě (středí déla froty: s s s s f f N E ] ( [ ] ( [ ( ( ( (4 3. Středí doba setrváí ožadavu v systému: ( ( s s s t T E (4 4. Středí doba čeáí ožadavu ve frotě: ( ( ( f f f t T E (43 5. Středí doba obsluhy: ( T O E (44 6. Koeficiet rostoje obslužého aálu K (45 7. Koeficiet využití (zatížeí obslužého aálu K ( (46 Ze vztahů (4-(43 je vidět, že v systému M/M////FIFO emůže být, res., rotože by to mělo za áslede růst uvedeých arametrů ade všechy meze. 3. SYSTÉM HROMADNÉ OBSLUHY M/M/// Stejě jao v ředchozím systému M/M////FIFO budeme ředoládat, že vstuí roud je Poissoův roces s itezitou vstuu, čas obsluhy má exoeciálí rozděleí se
10 středí hodotou t /, itezita obsluhy je. Protože čtvrtý arametr, terý udává max. očet ožadavů v systému, je rove, jde o systému bez čeáí a frota se evytváří, a tedy šestý arametr (ty froty zde emá smysl. Proto taé jsou možé ouze stavy: S systém je volý a S v systému je jede ožadave, terý je rávě obsluhová. Příladem tohoto systému je voláí a telefoí liu, buď je lia volá a volající je soje aebo je obsazeá a e sojeí hovoru edojde. Graf řechodů se začě zjedoduší, ja uazuje obr. 4. Obr. 4 Graf řechodů systému hromadé obsluhy M/M/// Z daých ředoladů obdobě jao v ředchozím modelu určíme ravděodobosti řechodů. Vztahy (47, (48 a (49 jsou římou aalogií vztahů (5, (6 a (7. Vztah (5 se vša od vztahu (8 mírě liší, rotože do systému emůže vstouit druhý ožadave, roto ravděodobost řechodu P(S S je rova ravděodobosti jevu, že v systému je jede ožadave a během itervalu dély t jej eoustí aebo během tohoto itervalu bude obslouže a systém oustí a současě do systému jede ožadave vstouí. P(S S t P(S S t P(S S ( t t t t Υ t (49 P(S S t + t t t + t Υ t (5 Podobě jao u vztahů ( a ( můžeme s využitím ravděodobostí řechodů mezi stavy určit ravděodobosti (t a (t. (t+ t P(S S + P(S S (t.( t + (t. t (5 (t+ t P(S S + P(S S (t. t + (t. ( t (5 Po stejých úravách jao u vztahů (-(5 dostaeme vztahy (53 a (54: ( t ( t + ( (53 ' t ( t ( t ( (54 ' t Počátečí odmíy jsou ( (55 ( (56 Protože v aždém čase může být v systému buď žádý aebo jede ožadave, latí avíc t + ( t (57 ( P(S S P(S S P(S S P(S S Za ředoladu ermaetího režimu se o dostatečě dlouhé době od otevřeí systému hromadé obsluhy se oměry v SHO ustálí, tj. existují limity (47 (48-5 -
11 lim ( t,,, (58 t a tedy o ulyutí dostatečě dlouhé doby od otevřeí SHO lze ovažovat ravděodobosti (t a (t za ostatí, jejich derivace jsou tedy rovy ule a ze vztahů (53, (54 a (57 dostáváme vztahy (59, (6, (6: + (59 (6 + (6 Řešeím této soustavy rovic sado zísáme výrazy ro a : (6 + (63 + Poměr / azýváme itezita zatížeí systému (aebo taé itezita rovozu aálu. Dalšími důležitými charateristiami systému M/M/// jsou:. Pravděodobost ztráty (odmítutí ožadavu ( ravděodobost, že v systému je jede ožadave a jediá obslužá lia je obsazea zt (64. Relativí aacita systému (ravděodobost obsluhy ožadavu ( ravděodobost toho, že v systému žádý ožadave eí a říchozí ožadave může být tedy obslouže K r P obsl (65 3. Absolutí aacita systému ( očet obsloužeých ožadavů za časovou jedotu K a K r (66 4. Nomiálí aacita systému ( maximálí očet ožadavů, teré je systém schoe obsloužit za časovou jedotu K om (67 5. Koeficiet rostoje obslužého aálu K (68 6. Koeficiet využití (zatížeí obslužého aálu K (69 4. SYSTÉM HROMADNÉ OBSLUHY M/M/// V tomto systému se orvé setáváme s více aály. Současě očet ožadavů v systému je omezeý očtem obslužých lie (aálů, to zameá, že aždý ožadave vstuuje do samoté obslužé liy, žádé ožadavy se eřadí do froty a jsou-li všechy - 6 -
12 obsluží liy obsazey, další ožadave je odmítut. Tyicým říladem systému tohoto tyu je telefoí ústředa. Stavem S i budeme oět rozumět áhodou veličiou, terá vyjadřuje, že v daém čase je v systému i ožadavů. To zde současě odovídá očtu obsazeých obslužých lie. Graf řechodů je azače a obr. 5. P(S S P(S S P(S S P(S S P(S S P(S S P(S S... P(S S P(S S P(S S... P(S S P(S S Obr. 5 Graf řechodů systému hromadé obsluhy M/M/// Něteré ravděodobosti řechodů mezi stavy jsou složitější ež u ředchozích systémů. Nařílad P(S + S se rová ravděodobosti, že buď byl obslouže ožadave v. obslužé lice aebo v. lice,, aebo v (+-í lice, tj. P(S + S t + t + + t (+ t. Podobě P(S S se rová ravděodobosti, že ze žádé z obslužých lie žádý ožadave evystouil, vstouit řitom žádý emohl, rotože všechy liy byly již obsazey. To zameá, že P(S S ( t + t + + t t. Všechy otřebé ravděodobosti řechodů uvádí vztahy (7-(73. P(S S t,,, (7 P(S S ( t ( t ( + t + t Υ ( + t,,, (7 P(S + S (+ t,,, (7 P(S S t (73 Podobě jao u vztahů ( a ( můžeme s využitím ravděodobostí řechodů mezi stavy určit ravděodobosti (t, (t,, (t,, (t. (t+ t P(S S + P(S S (t.( t + (t. t (74 (t+ t P(S S + P(S S + P(S S (t. t + (t.[(+ t] + (t. t (75 (t+ t P(S S + P(S S + P(S + S (t. t + (t.[(+ t] + + (t. (+ t (76 (t+ t P(S S + P(S S (t. t + (t ( t (77 Po stejých úravách jao u vztahů (-(5 dostaeme vztahy (78-(8, teré se azývají Erlagova soustava rovic: (t (t + (t (78 (t (t (+ (t + (t (79-7 -
13 (t (t (+ (t + (+ + (t (8 (t (t (t (8 Počátečí odmíy jsou ( (8 (... ( (83 ( Protože v aždém čase může být v systému buď žádý aebo jede ožadave aebo dva ožadavy aebo ožadavů, latí avíc ( t (84 Za ředoladu ermaetího režimu se o dostatečě dlouhé době od otevřeí systému hromadé obsluhy se oměry v SHO ustálí, tj. existují limity lim ( t,,...,, (85 t ravděodobosti (t ostatí, jejich derivace jsou tedy rovy ule a ze vztahů (78-(8 a (84 dostáváme vztahy (59, (6, (6: + (+ + (87 (+ + (+ + (88 (86 (89 (9 Ze vztahu (86 vyjádříme (9 Ze vztahu (87 můžeme vyjádřit + ( + + ( + (9 S využitím reuretí ovahy rovic (86-(89 lze a vyjádřit obecý Erlagův vzorec (93:,,,...,!! Protože vztah (93 triviálě latí i ro, můžeme ze vztahů (9 a (93 sado určit : (93-8 -
14 !!! a odtud Nyí již můžeme uvést charateristiy systému M/M/// vyjadřující uazatele vality obsluhy (charateristiy -3 a uazatele využití obslužých lie (charateristiy 4-8:. Pravděodobost ztráty (odmítutí ožadavu ( ravděodobost, že všechy obslužé jsou obsazey (94 zt! (95. Relativí aacita systému (ravděodobost obsluhy ožadavu ( ravděodobost toho, že alesoň jeda z obslužých lie je volá K r zt (96 3. Absolutí aacita systému ( očet obsloužeých ožadavů za časovou jedotu K a K r (97 4. Středí hodota očtu obsazeých obslužých lie: E( N (98 obs obs 5. Středí hodota očtu volých obslužých lie: E( N (. obs ( obs (99 6. Nomiálí aacita systému ( maximálí očet ožadavů, teré je systém schoe obsloužit za časovou jedotu K om ( 7. Koeficiet rostoje obslužého aálu K ( 8. Koeficiet využití (zatížeí obslužého aálu z K z, res. K z K ( - 9 -
15 V literatuře lze ajít rozbor moha dalších systémů hromadé obsluhy, ař. v ize (Hrubia, Jadlovsá, Hrehová, 5 je uvede systém M/M////FIFO a M/M//m/m/FIFO. Postu sestaveí reuretích rovic vychází ze stejých úvah jao u ředchozích modelů. V říadě M/M////FIFO se jedá o systém s ezávislými a rovoceými obslužými liami, de ožadavy čeají ve frotě je tehdy, jsou-li všechy obslužé liy obsazey. Frota je je jeda a je solečá ro všechy obslužé liy. Systémy, de 5. arametr (maximálí očet ožadavů ve zdroji ožadavů je eomezeý (tj. je vyjádře číslem, se ozačují jao otevřeé. Je-li teto arametr dá oečým řirozeým číslem, mluvíme o uzavřeých systémech hromadé obsluhy. Příladem je systém M/M//m/m/FIFO. 5. SIMULACE PROCESU HROMADNÉ OBSLUHY V raxi emusí ěteré ředolady latit a a vzorce, teré jsme odvodili, ejsou úlě řesé. Systémy hromadé obsluhy můžeme vša taé zoumat simulačě metodou Mote Carlo, dy geerujeme áhodá čísla vyjadřující oamži vstuu ožadavu do systému a čas obsluhy. Poud hodoty těchto áhodých veliči mají mít určité ravděodobostí rozděleí, je uté to zajistit. Existuje tomu řada metod, ař. vylučovací metoda a metoda iverzí fuce. Vylučovací metoda je oužitelá e geerováí hodot sojitých áhodých veliči, jejichž hustota ravděodobosti f je a ějaém itervalu a, b ohraičeá a vě tohoto itervalu ulová. Prici metody je založe a tom, že geerujeme áhodé body o souřadicích (x, y s rovoměrým rozděleím v obdélíu a, b, c, de c je maximálí hodota hustoty ravděodobosti f a itervalu a, b. Jestliže vygeerovaý bod je od fucí f, tj. y f(x, a x ovažujeme za vygeerovaou hodotu áhodé veličiy s daým rozděleím; v oačém říadě vygeerovaý bod euvažujeme, tj. z výočtů jej vyloučíme. V metodě iverzí fuce ejdříve z hustoty ravděodobosti f odle vztahu (3 určíme distribučí fuci F rozděleí ravděodobosti. x F ( x f ( t dt (3 Vygeerujeme áhodé číslo r s rovoměrým rozděleím a itervalu,, teré ovažujeme za hodotu distribučí fuce v dosud ezámém bodě x, tj. F(x r. Bod x odtud zísáme odle iverzího vztahu (4: x F (r (4 Při simulačích exerimetech je uté rozhodout, ja vyjádříme dyamicé vlastosti modelu, tj. jaou strategii zvolíme ro zachyceí času. Existují dvě možosti metoda evého časového rou a metoda roměého časového rou. V rvím říadě se vždy o ulyutí evého časového itervalu zjišťuje, jaým změám došlo. V metodě roměého časového rou hraice časových roů ředstavují rávě ty oamžiy, dy dojde e změě v systému, ař. řijde ový ožadave do systému ebo se uočí obsluha ožadavu a ožadave systém oustí. Přílad: Uvažujme systém hromadé obsluhy se dvěma obslužými liami, eomezeým zdrojem trělivých ožadavů, frotou tyu FIFO a romělivým časovým roem daým tabulou
16 čas vstuu ožadavu [hod:mi] Tab. Simulace systému hromadé obsluhy Doba. obslužá lia. obslužá lia rostoj obsluhy začáte oec začáte oec lie [mi] [hod:mi] [hod:mi] [hod:mi] [hod:mi] [mi] 9: 3 9: 9:3 9:5 9 9:5 9:4 9: 9 9: 9:9 9: 9 9:4 9:3 3 9:4 9 9:9 9:8 5 9:4 6 9:4 9:3 9:34 9 9:34 9:43 4 9:37 9 9:37 9:46 9:38 3 9:43 9:46 5 9:4 9 9:46 9:55 5 9:4 6 9:46 9:5 4 9:5 9 9:5 : 9:53 6 9:55 : 9:56 9 : : 5 9:57 9 : : 4 doba čeáí a obsluhu [mi] Součet dob čeáí a obsluhu 5 ožadavů z tabuly je 33 mi. Odtud statisticy odhademe středí dobu čeáí ožadavu ve frotě 33 E ( T f,mi. 5 Z tabuly určíme časové itervaly, v ichž se eměí očet ožadavů. Výslede je obsaže v tabulce. Vidíme, že celem o +4 6 mi z celových 7 mi v systému žádý ožadave eí, odtud odhademe ravděodobost. 6,857 7 Obdobě odhademe až ,,, 3857, 3,, 4, 43, 5, Středí hodota očtu ožadavů v systému a je: E ( N s.,857 +., +., , + 4., ,43, Středí hodota očtu ožadavů ve frotě (středí déla froty: E( N f ( ( , +., ,43,
17 Tab. Výsledy výočtů časový doba, o terou je v systému hromadé obsluhy očet ožadavů [mi] iterval : 9:3 3 9:3 9:5 9:5 9: 5 9: 9: 9: 9:9 8 9:9 9:3 4 9:3 9:4 9:4 9:8 4 9:8 9:3 9:3 9:34 4 9:34 9:37 3 9:37 9:38 9:38 9:4 3 9:4 9:4 9:4 9:43 9:43 9:46 3 9:46 9:53 7 9:53 9:55 9:55 9:56 9:56 9:57 9:57 : 4 : : 9 6. ZÁVĚR V řísěvu jsou studováy systémy hromadé obsluhy, teré mají četé aliace v logistice, ař. v armádích oeracích, teleomuiačích řeosech, ale i v běžém životě u obslužých lie čeracích staic, řeáže a ádražích, oštách aod. Jsou odrobě rozebráy zůsoby lasifiace systémů a odvozeí matematicých modelů za určitých ředoladů ravděodobostího rozděleí áhodých veliči doba (iterval mezi říchody ožadavů do systému a doba obsluhy ožadavu. Protože tyto ředolady v raxi emusí být utě slěy, je uázá i simulačí řístu ro řešeí uvedeých úloh. Literatura Bose, S.K.: A Itroductio to Queueig Systems. - Sriger-Verlag, Berli,. Cooer, R.B.: Itroductio to Queueig Theory. - North Hollad, New Yor, 98. Gross, D., Shortle, J.F., Thomso, J.M., Harris, C.M.: Fudametals of Queueig Theory. - Joh Wiley & Sos, New Yor, 8. Hrubia, K., Jadlovsá, A., Hrehová, S.: Algoritmy otimalizačých metod s využitím rogramových systémov. - Techicá uiverzita v Košiciach, Prešov-Košice, 5. Jablosý, J.: Oeračí výzum. - Vysoá šola eoomicá, Faulta iformatiy a statistiy, Praha,
18 Klvaňa, J.: Modelováí. - Česé vysoé učeí techicé, Faulta stavebí, Praha, 5. Pelta, K., Máje, V.: Oeračí výzum ve vojeství. - Uiverzita obray, Bro, 8. Virtamo, J.: Queueig Theory. - Lecture Notes, Helsii Uiversity of Techology, 5. Recezoval Prof. Ig. Vladimír Straoš, DrSc
6.1 Systémy hromadné obsluhy
6. Systémy hromadé obsluhy Proces usoojováí áhodě i hromadě vziajících ožadavů a obsluhu se azývá roces hromadé obsluhy. Předmětem teorie hromadé obsluhy, ědy taé ozačovaé jao teorie frot (z aglicých slov
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru
SP Náhodý vetor ezávislost fuce NV PRAVDĚPODONOST A STATISTIKA Náhodý vetor ezávislost fuce áhodého vetoru Libor Žá Náhodý vetor stochasticá ezávislost Náhodé veličiy... defiovaé a ravděodobostím rostoru
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru
SP Náhodý vetor ezávislost fuce NV PRAVDĚPODONOST A STATISTIKA Náhodý vetor ezávislost fuce áhodého vetoru Libor Žá Náhodý vetor stochasticá ezávislost Náhodé veličiy... defiovaé a ravděodobostím rostoru
Více3. část: Teorie hromadné obsluhy. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
3. část: Teorie hromadé obsluhy Ig. Michal Dorda, h.d. Zálady teorie pravděpodobosti Náhodý pous je děj, jehož výslede eí ai při dodržeí všech předepsaých podmíe předem zám. Náhodý jev je výsledem áhodého
VíceTento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254
Evroský sociálí od Praha & EU: Ivestujeme do vaší budoucosti eto materiál vzikl díky Oeračímu rogramu Praha Adatabilita CZ..7/3../3354 Maažerské kvatitativí metody II - ředáška č.3 - Queuig theory teorie
VíceVícekanálové čekací systémy
Vícekaálové čekací systémy taice obsluhy sestává z ěkolika kaálů obsluhy, racujících aralelě a avzájem ezávisle. Vstuy i výstuy systému mají oissoovský charakter. Jedotky vstuující do systému obsadí ejrve
VíceBRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV AUTOMATIZACE A INFORMATIKY
VYSOKÉ UČEÍ TECHICKÉ V BRĚ BRO UIVERSITY OF TECHOLOGY FAKULTA STROJÍHO IŽEÝRSTVÍ ÚSTAV AUTOMATIZACE A IFORMATIKY FACULTY OF MECHAICAL EGIEERIG ISTITUTE OF AUTOMATIO AD COMPUTER SCIECE MODELY HROMADÉ OBSLUHY
VíceBudeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)
Předáša 7 Derivace a difereciály vyšších řádů Budeme poračovat v ahrazováí fuce f(x v oolí bodu a polyomy, tj hledat vhodé ostaty c ta, aby bylo pro malá x a f(x c 0 + c 1 (x a + c 2 (x a 2 + c 3 (x a
Více5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu
5 3.3.8 8:44 Josef Herdla lieárí difereciálí rovice -tého řádu 5. Lieárí difereciálí rovice -tého řádu (rovice s ostatími oeficiety) ( ), a,, a (5.) ( ) ( ) y a y a y ay q L[ y] y a y a y a y, q je spojitá
VíceKatedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava ENERGETIKA U ŘÍZENÝCH ELEKTRICKÝCH POHONŮ. 1.
Katedra obecé eletrotechiy Faulta eletrotechiy a iformatiy, VŠB - TU Ostrava EERGETIKA U ŘÍZEÝCH EEKTRICKÝCH POHOŮ Předmět : Rozvody eletricé eergie v dolech a lomech. Úvod: Světový tred z hledisa eletricé
Více3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin
3. Charateristiy a parametry áhodých veliči Úolem této apitoly je zavést pomocý aparát, terým budeme dále popisovat pomocí jedoduchých prostředů áhodé veličiy. Taovýmto aparátem jsou tzv. parametry ebo
VíceDefinice obecné mocniny
Defiice obecé mociy Zavedeí obecé mociy omocí ity číselé oslouosti lze rovést ěkolika zůsoby Níže uvedeý zůsob využívá k defiici eoeciálí fukce itu V dalším budeme otřebovat ásledující dvě erovosti: Lemma
VíceAnalytické modely systémů hromadné obsluhy
Aalytcé odely systéů hroadé obsluhy ředěte teore hroadé obsluhy Kedallova lasface - ty SHO: X / Y / c / d / X ty stochastcého rocesu, terý osue říchody Y ty stochastcého rocesu terý osue délu obsluhy c
Více7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY
7 VYUŽITÍ METOD OERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DORAVY Operačí aalýza jao jeda z oblatí apliovaé matematiy achází vé široé uplatěí v průmylových a eoomicých apliacích. Jedím z oborů, ve teré hraje ezatupitelou
VíceMarkovovy řetězce s diskrétním časem (Discrete Time Markov Chain)
Stochastcé rocesy Marovovy řetězce s dsrétím časem (Dscrete Tme Marov Cha) Stochastcý roces Stochastcým rocesem {X(t), tr} je moža áhodých velč X(t) závslých a jedom arametru t. Stavový rostor : moža možých
Více12. Regrese Teoretické základy
Regese Jedím z hlavích úolů matematicé statistiy je hledáí a studium závislostí mezi dvěma či více oměými Závisle oměá se zavidla ozačuje Y a ezávisle oměé X,, X i,i Závislosti mezi Y a suiou oměých X
Více12. N á h o d n ý v ý b ě r
12. N á h o d ý v ý b ě r Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých
Více3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie
3 338 8: Josef Hekrdla lieárí difereciálí rovice úvod do teorie 3 Lieárí difereciálí rovice úvod do teorie Defiice 3 (lieárí difereciálí rovice) Lieárí difereciálí rovice -tého řádu je rovice, která se
Více2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT
2 IDENIFIKACE H-MAICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNO omáš Novotý ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ ECHNICKÉ V PRAZE Faulta eletrotechicá Katedra eletroeergetiy. Úvod Metody založeé a loalizaci poruch pomocí H-matic
VíceNEPARAMETRICKÉ METODY
NEPARAMETRICKÉ METODY Jsou to metody, dy předmětem testu hypotézy eí tvrzeí o hodotě parametru ějaého orétího rozděleí, ale ulová hypotéza je formulováa obecěji, apř. jao shoda rozděleí ebo ezávislost
VícePRAVDĚPODOBNOST ... m n
RVDĚODONOST - matematická discilía, která se zabývá studiem zákoitostí, jimiž se řídí hromadé áhodé jevy - vytváří ravděodobostí modely, omocí ichž se saží ostihout rocesy, ovlivěé áhodou. Náhodé okusy:
VíceNárodní informační středisko pro podporu kvality
Národí iformačí středisko ro odoru kvality Testováí zůsobilosti a výkoosti výrobího rocesu RNDr. Jiří Michálek, Sc Ústav teorie iformace a automatizace AVČR UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI 3 UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI
VíceASYNCHRONNÍ STROJE. Obsah
VŠB TU Ostrava Fakulta elektrotechiky a iformatiky Katedra obecé elektrotechiky ASYCHROÍ STROJE Obsah. Výzam a oužití asychroích motorů 2. rici čiosti asychroího motoru 3. Rozděleí asychroích motorů 4.
VíceJihočeská univerzita v Českých Budějovicích. Pedagogická fakulta PRAVDĚPODOBNOSTNÍ MODELY KOLEM NÁS BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Radka Glücksmannová
Jihočesá uiverzita v Česých Budějovicích Pedagogicá faulta PRAVDĚPODOBNOSTNÍ MODELY KOLEM NÁS BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Rada Glücsmaová Česé Budějovice, rosiec 7 Na tomto místě bych ráda oděovala vedoucímu baalářsé
VíceTeorie hromadné obsluhy
4..5 Teorie hromadé obluhy Radim Faraa Podlady pro výuu pro aademicý ro 3/4 Obah Teorie hromadé obluhy Klaiiace ytémů hromadé obluhy Sytém hromadé obluhy M/M// / /FIFO Sytém hromadé obluhy M/M/// Sytém
VíceZávislost indexů C p,c pk na způsobu výpočtu směrodatné odchylky
Závislost indexů C,C na zůsobu výočtu směrodatné odchyly Ing. Renata Przeczová atedra ontroly a řízení jaosti, VŠB-TU Ostrava, FMMI Podni, terý chce usět v dnešní onurenci, musí neustále reagovat na měnící
Více6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.
6 Itervalové odhady parametrů základího souboru V předchozích kapitolách jsme se zabývali ejprve základím zpracováím experimetálích dat: grafické zobrazeí dat, výpočty výběrových charakteristik kapitola
VíceSekvenční logické obvody(lso)
Sekvečí logické obvody(lso) 1. Logické sekvečí obvody, tzv. paměťové čley, jsou obvody u kterých výstupí stavy ezávisí je a okamžitých hodotách vstupích sigálů, ale jsou závislé i a předcházejících hodotách
Vícek(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln
Číselé řady - řešeé přílady ČÍSELNÉ ŘADY - řešeé přílady A. Součty řad Vzorové přílady:.. Přílad. Určete součet řady + = + 6 + +.... Řešeí: Rozladem -tého čleu řady a parciálí zlomy dostáváme + = + ) =
Více8.1.2 Vzorec pro n-tý člen
8.. Vzorec pro -tý čle Předpolady: 80 Pedagogicá pozáma: Myslím, že jde o jedu z velmi pěých hodi. Přílady a hledáí dalších čleů posloupostí a a objevováí vzorců pro -tý čle do začé míry odpovídají typicým
Více8.1.2 Vzorec pro n-tý člen
8 Vzorec pro -tý čle Předpolady: 80 Pedagogicá pozáma: Přílady a hledáí dalších čleů posloupostí a a objevováí vzorců pro -tý čle do začé míry odpovídají typicým příladům z IQ testů, teré studeti zají
Vícec) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je transcendentí. xp 1 (p 1)! (x 1)p (x 2) p... (x d) p e x t f(t) d t = F (0)e x F (x),
a) Vyslovte a dokažte Liouvillovu větu o šaté aroximovatelosti algebraického čísla řádu d b) Defiujte Liouvillovo číslo c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je trascedetí 2 a) Defiujte
VíceVYUŽITÍ TEORIE HROMADNÉ OBSLUHY PŘI SIMULOVÁNÍ MIMOŘÁDNÝCH UDÁLOSTÍ
16. medziárodá vedecká koerecia Riešeie krízových situácií v šeciickom rostredí, Fakulta šeciáleho ižiierstva ŽU, Žilia, 1. - 2. jú 211 VYUŽITÍ TEORIE HROMADNÉ OBSLUHY PŘI SIMULOVÁNÍ MIMOŘÁDNÝCH UDÁLOSTÍ
Více6 VYBRANÁ ROZDLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIINY
6 VYBRANÁ ROZDLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIINY Rozdleí áhodé veliiy je edis, terým defiujeme ravdodobost jev, jež lze touto áhodou veliiou osat. Záladím rozdleím oisujícím výbry bez vraceí je hyergeometricé
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodná proměnná vybraná rozdělení
S1P áhodá roměá vybraá rozděleí PRAVDĚPODOBOST A STATISTIKA áhodá roměá vybraá rozděleí S1P áhodá roměá vybraá rozděleí Vybraá rozděleí diskrétí P Degeerovaé rozděleí D( ) áhodá veličia X s degeerovaým
Vícezákladním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n
Petra Suryková Modelováí křivek základím prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polyomiálí Q( t) a a t... a t polyomiálí křivky můžeme sado vyčíslit sado diferecovatelé lze z ich skládat křivky
VícePřednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění
Předáška č. 0 Aalýza roztylu ř jedoduchém tříděí Aalýza roztylu je statstcká metoda, kterou se osuzuje romělvost oakovaých realzací áhodého okusu tj. romělvost áhodé velčy. Náhodá velča vzká za relatvě
VíceSTATISTIKA. Základní pojmy
Statistia /7 STATISTIKA Záladí pojmy Statisticý soubor oečá eprázdá možia M zoumaých objetů schromážděých a záladě toho, že mají jisté společé vlastosti záladí statisticý soubor soubor všech v daé situaci
VíceDvojný integrál. Dvojný integrál na obdélníkové oblasti
Dvojý itegrál Zatímo itegračím oborem jeorozměrého itegrálu bl iterval, u vojého itegrálu je třeba raovat s vojrozměrými obor. Může to být obélíová oblast, ale i složitější útvar jao ař. ruh, ruhová výseč
Více3. Decibelové veličiny v akustice, kmitočtová pásma
3. Decibelové veličiy v akustice, kmitočtová ásma V ředchozí kaitole byly defiováy základí akustické veličiy, jako ař. akustický výko, akustický tlak a itezita zvuku. Tyto veličiy ve v raxi měí o moho
VíceTOKY V GRAFU MAXIMÁLNÍ TOK SÍTÍ, MINIMALIZACE NÁKLADŮ SPOJENÝCH S DANOU HODNOTOU TOKU, FIXNÍ NÁKLADY, PŘEPRAVNÍ (TRANSHIPMENT) PROBLÉM.
TOKY V GRAFU MAXIMÁLNÍ TOK SÍTÍ, MINIMALIZACE NÁKLADŮ SPOJENÝCH S DANOU HODNOTOU TOKU, FIXNÍ NÁKLADY, PŘEPRAVNÍ (TRANSHIPMENT) PROBLÉM. Graf je útvar, terý je možo zázorit obrázem v roviě pomocí bodů (uzly
Více5 DISKRÉTNÍ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI. Čas ke studiu kapitoly: 120 minut. Cíl: Po prostudování tohoto odstavce budete umět:
5 DISKRÉTNÍ ROZDĚLENÍ RAVDĚODOBNOSTI Čas e sudiu aioly: 0 miu Cíl: o rosudováí ohoo odsavce budee umě: charaerizova hyergeomericé rozděleí charaerizova Beroulliho ousy a z ich odvozeé jedolivé yy disréích
VíceDeskriptivní statistika 1
Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky
Více6. Posloupnosti a jejich limity, řady
Moderí techologie ve studiu aplikovaé fyziky CZ..07/..00/07.008 6. Poslouposti a jejich limity, řady Posloupost je speciálí, důležitý příklad fukce. Při praktickém měřeí hodot určité fyzikálí veličiy dostáváme
Více8.2.10 Příklady z finanční matematiky I
8..10 Příklady z fiačí matematiky I Předoklady: 807 Fiačí matematika se zabývá ukládáím a ůjčováím eěz, ojišťováím, odhady rizik aod. Poměrě důležitá a výosá discilía. Sořeí Při sořeí vkladatel uloží do
Vícejako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých
9 Limití věty. V aplikacích teorie pravděpodobosti (matematická statistika, metody Mote Carlo se užívají tvrzeí vět o kovergeci posloupostí áhodých veliči. Podle povahy kovergece se limití věty teorie
Vícen 3 lim 3 1 = lim Je vidět, že posloupnost je neklesající, tedy z Leibnize řada konverguje, ( 1) k 1 k=1
3. cvičeí Přílady. (a) (b) (c) ( ) ( 3 ) = Otestujeme itu 3 = 3 = = 0. Je vidět, že posloupost je elesající, tedy z Leibize řada overguje, ( ) Řada overguje podle Leibizova ritéria, ebot je zjevě erostoucí.
Víceveličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou
1 Zápis číselých hodot a ejistoty měřeí Zápis číselých hodot Naměřeé hodoty zapisujeme jako číselý údaj s určitým koečým počtem číslic. Očekáváme, že všechy zapsaé číslice jsou správé a vyjadřují tak i
VíceObsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...
Obsah 1 Mocié řady 1 1.1 Defiice a vlastosti mociých řad.................... 1 1. Rozvoj fukce do mocié řady...................... 5 1.3 Aplikace mociých řad........................... 10 1 Kapitola 1
VíceMatematika I, část II
1. FUNKCE Průvodce studiem V deím životě, v přírodě, v techice a hlavě v matematice se eustále setkáváme s fukčími závislostmi jedé veličiy (apř. y) a druhé (apř. x). Tak apř. cea jízdeky druhé třídy osobího
VícePři sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací
3. Náhodý výběr Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých realizací
VíceS k l á d á n í s i l
S l á d á í s i l Ú o l : Všetřovat rovováhu tří sil, působících a tuhé těleso v jedom bodě. P o t ř e b : Viz sezam v desách u úloh a pracovím stole. Obecá část: Při sládáí soustav ěolia sil působících
VíceKomplexní čísla. Definice komplexních čísel
Komplexí čísla Defiice komplexích čísel Komplexí číslo můžeme adefiovat jako uspořádaou dvojici reálých čísel [a, b], u kterých defiujeme operace sčítáí, ásobeí, apod. Stadardě se komplexí čísla zapisují
Vícemůžeme toto číslo považovat za pravděpodobnost jevu A.
RVDĚODONOST - matematická discilía, která se zabývá studiem zákoitostí, jimiž se řídí hromadé áhodé jevy - vytváří ravděodobostí modely, omocí ichž se saží ostihout áhodé rocesy. Náhodé okusy: rocesy,
VíceSTUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6
Středoškolská techika 00 Setkáí a prezetace prací středoškolských studetů a ČVUT STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6 Pavel Husa Gymázium Jiřího z Poděbrad Studetská 66/II
Více1 Základní pojmy a vlastnosti
Základí pojmy a vlastosti DEFINICE (Trigoometrický polyom a řada). Fukce k = (a cos(x) + b si(x)) se azývá trigoometrický polyom. Řada = (a cos(x) + b si(x)) se azývá trigoometrická řada. TVRZENÍ (Ortogoalita).
VíceOdhady parametrů 1. Odhady parametrů
Odhady parametrů 1 Odhady parametrů Na statistický soubor (x 1,..., x, který dostaeme statistickým šetřeím, se můžeme dívat jako a výběrový soubor získaý realizací áhodého výběru z áhodé veličiy X. Obdobě:
VíceNárodní informační středisko pro podporu kvality
Národí iformačí střediso pro podporu vality Problémy s uazateli způsobilosti a výoosti v praxi Dr.Jiří Michále, CSc. Ústav teorie iformace a automatizace AVČR Uazatel způsobilosti C p Předpolady: ormálí
VíceTéma 6: Indexy a diference
dexy a dferece Téma 6: dexy a dferece ředáška 9 dvdálí dexy a dferece Základí ojmy Vedle elemetárího statstckého zracováí dat se hromadé jevy aalyzjí tzv. srováváím růzých kazatelů. Statstcký kazatel -
VíceZávislost slovních znaků
Závislost slovích zaků Závislost slovích (kvalitativích) zaků Obměy slovího zaku Alterativí zaky Možé zaky Tříděí věcé sloví řady: seřazeí obmě je subjektiví záležitostí (podle abecedy), možé i objektiví
VícePosloupnosti a číselné řady. n + 1. n + 1 + n n + 1 + n. n n + 1 + n. = lim. n2 sin n! lim. = 0, je lim. lim. lim. 1 + b + b 2 + + b n) = 1 b
Najděte itu Poslouposti a číselé řady ) + Protože + = + x ) + + =, je + + + + ) + = = 0 + + Najděte itu 3 si! + Protože je si! a 3 = 0, je 3 si! = 0 Najděte itu + a + a + + a + b + b, a
VíceOdhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:
Odhady parametrů polohy a rozptýleí pro často se vyskytující rozděleí dat v laboratoři se vyčíslují podle ásledujících vztahů: a : Laplaceovo (oboustraé expoeciálí rozděleí se vyskytuje v případech, kdy
VíceSEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU Matematické modelováí (KMA/MM Téma: Model pohybu mraveců Zdeěk Hazal (A8N18P, zhazal@sezam.cz 8/9 Obor: FAV-AVIN-FIS 1. ÚVOD Model byl převzat z kihy Spojité modely v biologii
VíceMATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER
MATICOVÉ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, SMÍŠENÉ ROZŠÍŘENÍ MATICOVÝCH HER, ZÁKLADNÍ VĚTA MATICOVÝCH HER CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ? Teorie her je ekoomická vědí disciplía, která se zabývá studiem
VíceElektrické přístroje. Přechodné děje při vypínání
VŠB - Techická uiverzita Ostrava Fakulta elektrotechiky a iformatiky Katedra elektrických strojů a řístrojů Předmět: Elektrické řístroje Protokol č.5 Přechodé děje ři vyíáí Skuia: Datum: Vyracoval: - -
Více1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE
1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE V této kapitole se dozvíte: jak je axiomaticky defiová vektor a vektorový prostor včetě defiice sčítáí vektorů a ásobeí vektorů skalárem;
VíceMATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce
MATEMATICKÁ INDUKCE ALEŠ NEKVINDA. Pricip matematické idukce Nechť V ) je ějaká vlastost přirozeých čísel, apř. + je dělitelé dvěma či < atd. Máme dokázat tvrzeí typu Pro každé N platí V ). Jeda možost
Více6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI
6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI Fukce Dovedosti:. Základí pozatky o fukcích -Chápat defiici fukce,obvyklý způsob jejího zadáváí a pojmy defiičí obor hodot fukce. U fukcí zadaých předpisem umět správě operovat
VíceMezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.
ováí - Hru IV /6 ováí Hru IV Mila RůžR ůžička, Josef Jureka,, Zbyěk k Hrubý zbyek.hruby hruby@fs.cvut.cz ováí - Hru IV /6 ravděpodobostí úavové diagramy s uvažováím předpětí R - plocha ve čtyřrozměrém
VíceOKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN
Úloha obchodího cestujícího OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN Nejprve k pojmům používaým v okružích a rozvozích úlohách: HAMILTONŮV CYKLUS je typ cesty,
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBOST A STATISTIKA Degeerovaé rozděleí D( ) áhodá veličia X s degeerovaým rozděleím X ~D(), R má základí rostor Z = { } a ravděodobostí fukci: ( ) 1 0 Charakteristiky: středí hodota: E(X ) roztyl:
VíceSprávnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).
37 Metrické vlastosti lieárích útvarů v E 3 Výklad Mějme v E 3 přímky p se směrovým vektorem u a q se směrovým vektorem v Zvolme libovolý bod M a veďme jím přímky p se směrovým vektorem u a q se směrovým
Vícef B 6. Funkce a posloupnosti 3 patří funkci dané předpisem y = 2 x + 3. [všechny] 1) Rozhodněte, která z dvojic [ ;9][, 0;3 ][, 2;7]
6. Fukce a poslouposti ) Rozoděte, která z dvojic [ ;9[, 0; [, ; patří fukci daé předpisem y +. [všecy ) Auto má spotřebu 6 l beziu a 00 km. Na začátku jízdy mělo v plé ádrži 6 l beziu. a) Vyjádřete závislost
VíceÚloha III.S... limitní
Úloha III.S... limití 10 bodů; průměr 7,81; řešilo 6 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat postup kostrukce itervalových odhadů středí hodoty v případě obecého rozděleí měřeých dat (postačí vlastími
VíceP2: Statistické zpracování dat
P: Statistické zpracováí dat Úvodem - Statistika: věda, zabývající se shromažďováím, tříděím a ásledým popisem velkých datových souborů. - Základem statistiky je teorie pravděpodobosti, založeá a popisu
Více2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;
. Náhodá veličia Většia áhodých pokusů koaých v přírodích ebo společeských vědách má iterpretaci pomocí reálé hodoty. Při takovýchto dějích přiřazujeme tedy reálá čísla áhodým jevům. Proto je důležité
VíceZpůsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost
Zůsobilost Menu: QExert Zůsobilost Modul očítá na základě dat a zadaných secifikačních mezí hodnoty různých indexů zůsobilosti (caability index, ) a výkonnosti (erformance index, ). Dále jsou vyočítány
VícePravděpodobnost a aplikovaná statistika
Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 4. KAPITOLA STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 16.10.2017 23.10.2017 Přehled témat 1. Pravděpodobost (defiice, využití, výpočet pravděpodobostí
Víceje konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n
8.3. Limity ěkterých posloupostí Předpoklady: 83 Opakováí z miulé hodiy: 8 Hodoty poslouposti + se pro blížící se k ekoeču blíží k a to tak že mezi = posloupostí a číslem eexistuje žádá mezera říkáme že
Více7 Obyčejné diferenciální rovnice
- 9 - Občejé difereciálí rovice 7 Občejé difereciálí rovice 7 Základí ojm Difereciálí rovice Defiice Občejou difereciálí rovicí -tého řádu rozumíme rovici F(,,,, ( ) ) ebo, je-li takzvaě rozřešea vzhledem
Více1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL
Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,
Více8.3.1 Vklady, jednoduché a složené úrokování
8..1 Vklady, jedoduché a složeé úrokováí Předoklady: 81 Fiačí matematika se zabývá ukládáím a ůjčováím eěz, ojišťováím, odhady rizik aod. Poměrě důležitá a výosá discilía. Sořeí Při sořeí vkladatel uloží
VíceZákladní teoretický aparát a další potřebné znalosti pro úspěšné studium na strojní fakultě a k řešení technických problémů
Základí teoretický aarát a další otřebé zalosti ro úsěšé studium a strojí fakultě a k řešeí techických roblémů MATEMATIKA: logické uvažováí, matematické ástroje - elemetárí matematika (algebra, geometrie,
VíceNáhodný výběr 1. Náhodný výběr
Náhodý výběr 1 Náhodý výběr Matematická statistika poskytuje metody pro popis veliči áhodého charakteru pomocí jejich pozorovaých hodot, přesěji řečeo jde o určeí důležitých vlastostí rozděleí pravděpodobosti
Více1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Náhodá veličia Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 45/004. Náhodá veličia Většia áhodých pokusů má jako výsledky reálá čísla. Budeme tedy dále áhodou veličiou rozumět proměou, která
Více3. cvičení 4ST201 - řešení
cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 - řešeí Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry
Více1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:
1.3. POLYNOMY V této kapitole se dozvíte: co rozumíme pod pojmem polyom ebo-li mohočle -tého stupě jak provádět základí početí úkoy s polyomy, kokrétě součet a rozdíl polyomů, ásobeí, umocňováí a děleí
VíceDoc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Doc. Ig. Dagmar Blatá, CSc. Statsta statstcé údaje o hromadých jevech čost, terá vede zísáí statstcých údajů a jejch zpracováí teore statsty - věda o stavu, vztazích a vývoj
Více10.2.3 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI
Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI Zatím jsme počítal s tím, že četost ve vztahu pro vážeý artmetcý průměr byla přrozeá čísla Četost mohou
VíceDERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM
Difereciálí počet fukcí jedé reálé proměé - - DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ ÚVODNÍ POZNÁMKY I derivace podobě jako limity můžeme počítat ěkolikerým způsobem a to kokrétě pomocí: defiice vět o algebře
VícePřednáška č. 2 náhodné veličiny
Předáša č. áhodé velčy Pozámy záladím pojmům z počtu pravděpodobost Pozáma 1: Př výpočtu pravděpodobost áhodého jevu dle lascé defce je uté věovat pozorost způsobu formulace vybraého jevu. V ásledující
Více8. Analýza rozptylu.
8. Aalýza rozptylu. Lieárí model je popis závislosti, který je využívá v řadě disciplí matematické statistiky. Uvedeme jeho popis a tvrzeí, která budeme využívat. Setkáme se s ím jedak v aalýze rozptylu,
VíceIntegrace hodnot Value-at-Risk lineárních subportfolií na bázi vícerozměrného normálního rozdělení výnosů aktiv
3. meziárodí koferece Řízeí a modelováí fiačích rizik Ostrava VŠB-U Ostrava, Ekoomická fakulta, katedra Fiací 6.-7. září 006 tegrace hodot Value-at-Risk lieárích subportfolií a bázi vícerozměrého ormálího
VíceCvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu
Cvičeí 6: Výpočet středí hodoty a rozptylu, bodové a itervalové odhady středí hodoty a rozptylu Příklad 1: Postupě se zkouší spolehlivost čtyř přístrojů Další se zkouší je tehdy, když předchozí je spolehlivý
Více6. KOMBINATORIKA 181. 6.1. Základní pojmy 181 6.1.1. Počítání s faktoriály a kombinačními čísly 182. 6.2. Variace 184. 6.3.
Zálady matematiy Kombiatoria. KOMBINATORIKA 8.. Záladí pojmy 8... Počítáí s fatoriály a ombiačími čísly 8.. Variace 8.. Permutace 85.. Kombiace 87.5. Biomicá věta 89 Úlohy samostatému řešeí 9 Výsledy úloh
Více1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V
Předáška 1: Vektorové prostory Vektorový prostor Pro abstraktí defiici vektorového prostoru jsou podstaté vlastosti dvou operací, sčítáí vektorů a ásobeí vektoru (reálým číslem) Tyto dvě operace musí být
VíceOdhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení
Odhad parametru p biomického rozděleí a test hypotézy o tomto parametru Test hypotézy o parametru p biomického rozděleí Motivačí úloha Předpokládejme, že v důsledku realizace jistého áhodého pokusu P dochází
Více1. K o m b i n a t o r i k a
. K o m b i a t o r i k a V teorii pravděpodobosti a statistice budeme studovat míru výskytu -pravděpodobostvýsledků procesů, které mají áhodý charakter, t.j. při opakováí za stejých podmíek se objevují
VíceRegrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n
Regrese Aproxmace metodou ejmeších čtverců v v ( ) = f x v v x x x x Je dáo bodů [x, ], =,,, předpoládáme závslost a x a chceme ajít fuc, terá vsthuje teto tred - Sažíme se proložt fuc = f x ta, ab v =
VíceSeznámíte se s pojmem Riemannova integrálu funkce jedné proměnné a geometrickým významem tohoto integrálu.
2. URČITÝ INTEGRÁL 2. Určitý itegrál Průvodce studiem V předcházející kapitole jsme se sezámili s pojmem eurčitý itegrál, který daé fukci přiřazoval opět fukci (přesěji možiu fukcí). V této kapitole se
Více