3. část: Teorie hromadné obsluhy. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Podobné dokumenty
3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

6.1 Systémy hromadné obsluhy

12. N á h o d n ý v ý b ě r

Budeme 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)

7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln

Náhoda. Pravděpodobnost výhry při sázce na barvu: p = 18/37 = 0,486 Průměrný zisk při n sázkách částky č: - n.č + 2.č.n.p = n.č.

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Sekvenční logické obvody(lso)

MODELY HROMADNÉ OBSLUHY Models of queueing systems

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254

1 PSE Definice základních pojmů. (ω je elementární jev: A ω (A ω) nebo (A );

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

1 Základní pojmy a vlastnosti

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

z možností, jak tuto veličinu charakterizovat, je určit součet

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

8.2.6 Geometrická posloupnost

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

Statistika pro metrologii

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Deskriptivní statistika 1

Užitečné zdroje příkladů jsou: Materiály ke cvičením z Kalkulu 3 od Kristýny Kuncové:

Intervalové odhady parametrů

Obsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...

TOKY V GRAFU MAXIMÁLNÍ TOK SÍTÍ, MINIMALIZACE NÁKLADŮ SPOJENÝCH S DANOU HODNOTOU TOKU, FIXNÍ NÁKLADY, PŘEPRAVNÍ (TRANSHIPMENT) PROBLÉM.

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

STATISTIKA. Základní pojmy

Definice obecné mocniny

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 Bc. studium Kompletní znění testových otázek matematika

Aritmetická posloupnost, posloupnost rostoucí a klesající Posloupnosti

Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

1) Vypočtěte ideální poměr rozdělení brzdných sil na nápravy dvounápravového vozidla bez ABS.

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

S k l á d á n í s i l

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti

Přijímací řízení akademický rok 2012/2013 Kompletní znění testových otázek matematické myšlení

6. KOMBINATORIKA Základní pojmy Počítání s faktoriály a kombinačními čísly Variace

Matematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

Spojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné

MARKOVOVSKÉ ŘETĚZCE Stochastické procesy Markovovské řetězce s diskrétním časem DTMC Discrete Time Markov Chain...

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

1 Základy Z-transformace. pro aplikace v oblasti

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

Užití binomické věty

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

P2: Statistické zpracování dat

Posloupnosti a číselné řady. n + 1. n n n n. n n n. = lim. n2 sin n! lim. = 0, je lim. lim. lim. 1 + b + b b n) = 1 b

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

PRACOVNÍ SEŠIT KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. 9. tematický okruh:

NEPARAMETRICKÉ METODY

1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V

Matematika I, část II

P. Girg. 23. listopadu 2012

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 17. ledna 2019

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

Závislost slovních znaků

n=0 a n, n=0 a n = ±. n=0 n=0 a n diverguje k ±, a píšeme n=0 n=0 b n = t. Pak je konvergentní i řada n=0 (a n + b n ) = s + t. n=0 k a n a platí n=0

!!! V uvedených vzorcích se vyskytují čísla n a k tato čísla musí být z oboru čísel přirozených.

4. Opakované pokusy a Bernoulliho schema

8.2.1 Aritmetická posloupnost

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 NavMg. studium Kompletní znění testových otázek matematika a statistika

2. TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

Národní informační středisko pro podporu kvality

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a a N. n=1

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL

Funkce. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

Nové symboly pro čísla

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

66. ročník matematické olympiády III. kolo kategorie A. Liberec, března 2017

n 3 lim 3 1 = lim Je vidět, že posloupnost je neklesající, tedy z Leibnize řada konverguje, ( 1) k 1 k=1

Vícekanálové čekací systémy

Název školy: Gymnázium Jana Nerudy, škola hl. města Prahy. Předmět, mezipředmětové vztahy: matematika a její aplikace

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

Transkript:

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 pousu, áhodé jevy ozačujeme X,Y, Elemetárí jev E jev, terý ejde dále rozložit. Záladí prostor Ω možia všech elemetárích jevů. Ig. Michal Dorda, h.d. 2

Zálady teorie pravděpodobosti Jistý jev I jev, terý vždy astae (jev, terý astae s pravděpodobostí ). Nemožý jev jev, terý idy eastae. Opačý jev opačý jev jevu A je jev Ā, terý astae právě tehdy, dyž eastae jev A. Disjutí jevy jevy A a B jsou disjutí, emohou-li astat současě. Ig. Michal Dorda, h.d. 3

Zálady teorie pravděpodobosti Axiomaticé zavedeí pravděpodobosti:. ravděpodobost jevu je ezáporá veličia. A 2. ravděpodobost sjedoceí oečě ebo spočetě moho disjutích jevů je rova součtu pravděpodobostí těchto jevů. A A A A A...... 2 A 3. ravděpodobost jevu jistého je rova. I 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 4

Zálady teorie pravděpodobosti Na záladě uvedeých axiomů plye, že pravděpodobost jevu opačého jevu A je rova doplňu do. A A Ig. Michal Dorda, h.d. 5

Náhodá proměá a její popis Náhodá proměá je reálá fuce defiovaá a možiě všech elemetárích jevů, terá aždému jevu přiřadí reálé číslo. Rozlišujeme áhodou proměou: Disrétí (obor hodot áhodé proměé je oečá ebo eoečá posloupost). Spojitou (obor hodot áhodé proměé je určitý oečý ebo eoečý iterval). Ig. Michal Dorda, h.d. 6

Náhodá proměá a její popis Disrétí áhodou proměou můžeme popsat fučími závislostmi: ravděpodobostí fuce px X x. Distribučí fuce Fx X x pxi. x x Spojitou áhodou proměou můžeme popsat pomocí: Hustoty pravděpodobosti f x. x Distribučí fuce Fx X x f t dt. i Ig. Michal Dorda, h.d. 7

Náhodá proměá a její popis ro distribučí fuci DN i SN platí: Fx. a X b Fb Fa. lim Fx,lim Fx. x x ro pravděpodobostí fuci DN platí: pxi. p. x i x i Ig. Michal Dorda, h.d. 8

Náhodá proměá a její popis ro hustotu pravděpodobosti SN platí: f x. f x dx. Ig. Michal Dorda, h.d. 9

Náhodá proměá a její popis Náhodou proměou můžeme dále popsat pomocí číselých charateristi. Číselé charateristiy N dělíme: odle způsobu výpočtu a mometové, vatilové a ostatí. odle toho, teré vlastosti rozděleí pravděpodobosti charaterizují a charateristiy polohy, variability, šimosti a špičatosti. Ig. Michal Dorda, h.d.

Náhodá proměá a její popis Středí hodota (počátečí momet. řádu): ro DN x p. EX ro SN xf x dx. EX ro středí hodotu platí: Ec c. EcX cex. EX Y EX EY. x i i x i Ig. Michal Dorda, h.d.

Náhodá proměá a její popis Rozptyl (cetrálí momet 2. řádu): 2 2 DX x EX p ro DN. 2 2 ro SN DX x EX f x dx. 2 2 ři výpočtech rozptylu se spíš užívá vztahu: 2 2 DX EX EX EX EX 2, EX 2 2 2 xi px i 2 EX x f x x i i x i de pro DN,pro SN dx. x i Ig. Michal Dorda, h.d. 2

oissoovo rozděleí pravděpodobosti o(λ) atří mezi disrétí áhodé proměé. Rozděleí je defiováo jedím parametrem λ > středí počet událostí za jedotu času. oissoova N může abývat hodot,,2, a může apř. představovat počet záazíů přicházejících za jedotu času. ravděpodobostí fuce je defiováa: X e pro,,,2...,! X jide. ro středí hodotu a rozptyl platí: EX DX. Ig. Michal Dorda, h.d. 3

oissoovo rozděleí pravděpodobosti o(λ) Odvozeí vztahu pro středí hodotu: Ig. Michal Dorda, h.d. 4.... 2!!!!!! * 2 e e e e e e EK * Maclauriova řada... 2!!! 2 x x x e x

oissoovo rozděleí pravděpodobosti o(λ) Uáza průběhu pravděpodobostí fuce oissoovy áhodé proměé. Ig. Michal Dorda, h.d. 5

Expoeciálí rozděleí pravděpodobosti E(λ) atří mezi spojitá rozděleí pravděpodobosti. Rozděleí je defiováo jedím parametrem λ >. Expoeciálí N představuje dobu trváí čiosti (apř. obsluhy záazía), příp. dobu mezi jedotlivými událostmi (příchody záazíů) jestliže se počet přicházejících záazíů za jedotu času řídí oissoovým rozděleím, potom dély mezer mezi příchody záazíů se řídí expoeciálím rozděleím. Ig. Michal Dorda, h.d. 6

Expoeciálí rozděleí pravděpodobosti E(λ) ro hustotu pravděpodobosti platí: f f x x e pro x jide., x, ro distribučí fuci platí: F F x x e pro x jide., x, Ig. Michal Dorda, h.d. 7

Expoeciálí rozděleí pravděpodobosti E(λ) ro středí hodotu expoeciálí N platí: EX. ro rozptyl expoeciálí N platí: DX 2. Ig. Michal Dorda, h.d. 8

Expoeciálí rozděleí pravděpodobosti E(λ) Odvozeí vztahu pro středí hodotu: Ig. Michal Dorda, h.d. 9 lim lim 2 2 2 * a a a a x a x x e e a dx xe dx xe dx e x dx x xf EX 2 2 2 2 * a a a a a a a x a x a x a x a x a x x x a x e e a e e e a e e e a e e x dx e e x dx e e x e v u e v x u dx xe

Expoeciálí rozděleí pravděpodobosti E(λ) Uáza průběhu hustoty pravděpodobosti expoeciálí áhodé proměé. Ig. Michal Dorda, h.d. 2

Expoeciálí rozděleí pravděpodobosti E(λ) Uáza průběhu distribučí fuce expoeciálí áhodé proměé. Ig. Michal Dorda, h.d. 2

Systémy hromadé obsluhy Za systém hromadé obsluhy (SHO) lze považovat aždý systém, ěmuž přicházejí požadavy a obsluhu v systému. Vstupí proud požadavů Frota požadavů čeajících a obsluhu v SHO Liy provádějící obsluhu Výstupí proud požadavů Ig. Michal Dorda, h.d. 22

Systémy hromadé obsluhy SHO lze čleit podle moha ritérií, rozezáváme apř.: Systémy bez froty a systémy tvořící frotu. Systémy tvořící frotu lze rozdělit a systémy s eomezeou ebo omezeou délou froty. Systémy tvořící frotu lze dále rozdělit podle frotového režimu FIFO, LIFO, RI. Systémy s paralelě, sériově ebo ombiovaě řazeými liami. Systémy se spolehlivými liami a systémy s espolehlivými liami. Ig. Michal Dorda, h.d. 23

Systémy hromadé obsluhy Vstupí údaje o SHO Výstupí údaje o SHO Systém hromadé SS obsluhy Ig. Michal Dorda, h.d. 24

Systémy hromadé obsluhy Každý SHO lze charaterizovat ěolia fatory: Charater vstupího tou záazíů. Charater obsluhy. očet obslužých lie a jejich uspořádáí. Kapacita froty a frotový režim (poud SHO umožňuje tvorbu froty). Tyto údaje představují oblast vstupích dat (potřebujeme je zát, abychom mohli SHO matematicy modelovat). Ig. Michal Dorda, h.d. 25

Systémy hromadé obsluhy U daého SHO ás zajímá apř.: roceto odmítutých záazíů, resp. pravděpodobost odmítutí záazía ODM. Využití obslužých lie κ. Středí počet záazíů v systému EK. Středí počet záazíů v obsluze ES. Středí počet záazíů ve frotě EL. Tyto údaje představují oblast výstupích dat (tedy to, co chceme řešeím matematicého modelu SHO zísat) provozí charateristiy. Ig. Michal Dorda, h.d. 26

Systémy hromadé obsluhy SHO se pro ázorost ozačují dle Kedallovy lasifiace SHO: X / Y / / m, de: X vyjadřuje pravděpodobostí rozděleí příchodu záazíů SHO, Y vyjadřuje pravděpodobostí rozděleí, terým se řídí doba trváí obsluhy záazía, ozačuje počet obslužých lie v SHO, m ozačuje celový počet míst v SHO. Ig. Michal Dorda, h.d. 27

Systémy hromadé obsluhy M E D G ozice X expoeciálí doby mezi příchody (elemetárí vstupí to) Erlagovo rozděleí dob mezi příchody ostatí doby mezi příchody obecé rozděleí dob mezi příchody ozice Y expoeciálí doba obsluhy Erlagovo rozděleí doby obsluhy ostatí doba obsluhy obecé rozděleí doby obsluhy Ig. Michal Dorda, h.d. 28

Systémy hromadé obsluhy Budeme se zabývat systémy: Vstupí to záazíů bude elemetárí. Doba obsluhy záazía bude expoeciálí áhodá proměá. U systémů tvořících frotu budeme uvažovat FIFO režim výběru záazíů z froty. Obslužé liy budou řazey paralelě, budou homogeí a ebudeme uvažovat možost jejich poruchy. Ig. Michal Dorda, h.d. 29

Elemetárí vstupí to Elemetárí vstupí to je taový to, terý splňuje tři záladí vlastosti: Stacioárost, bezásledost a ordiárost. Stacioárost (eměost stochasticého režimu): očet záazíů, teří přicházejí SHO za čas t, závisí pouze a délce tohoto itervalu a ezávisí a jeho poloze a časové ose. Ig. Michal Dorda, h.d. 3

Elemetárí vstupí to Bezásledost (eexistece ásledých účiů): očet záazíů, teří přijdou SHO za čas t, ezávisí a počtu záazíů, teří SHO přišli před začátem tohoto časového itervalu. Ordiárost: Záazíci přicházejí SHO jedotlivě. Ig. Michal Dorda, h.d. 3

Elemetárí vstupí to ro elemetárí vstupí to platí: t ravděpodobost p, tedy že za čas t přijde SHO záazíů, je rova: p p t t t! e t pro jide., t,,,2,..., Elemetárí vstupí to je tedy oissoův, mezery mezi příchody záazíů SHO jsou expoeciálí. Ig. Michal Dorda, h.d. 32

Itezity přechodů Za rátý časový oamži t jsou přípusté pouze tyto přechody: říchod jedoho záazía astae s itezitou přechodu λ (itezita příchodu záazía ezávisí a počtu záazíů acházejících se v systému). Odchod jedoho z obsluhovaých záazíů, de =,, astae s itezitou µ (itezita odchodu záazía závisí a počtu záazíů, teří jsou v obsluze). Ig. Michal Dorda, h.d. 33

M/M// SHO Systém je tvoře paralelě řazeými homogeími liami. Systém epřipouští tvorbu froty čeajících záazíů a obsluhu, je-li systém plý, jsou přicházející záazíci odmítái. Ig. Michal Dorda, h.d. 34

M/M// SHO Vstupí to je elemetárí s itezitou λ. Středí počet záazíů, teří přicházejí SHO za jedotu času je tedy rove λ. Jeliož je vstupí to elemetárí (tedy oissoův), jsou doby mezi příchody po sobě jdoucích záazíů expoeciálí áhodou proměou s parametrem λ. řevráceá hodota tohoto parametru je rova středí době mezi příchody záazíů systému. Ig. Michal Dorda, h.d. 35

M/M// SHO Doba obsluhy záazía je áhodá a řídí se expoeciálím rozděleím pravděpodobosti, teré je defiováo parametrem μ. arametr μ azýváme parametrem obsluhy a udává, oli záazíů je průměrě schopa lia obsloužit za jedotu času, hodota / μ potom udává středí dobu obsluhy jedoho záazía. arametr μ azýváme parametrem systému a udává, oli záazíů za jedotu času je systém schope průměrě obsloužit. Ig. Michal Dorda, h.d. 36

M/M// SHO Nyí ás apřílad zajímá, jaý je středí počet záazíů v systému EK. Jeliož áhodou proměou je počet záazíů v systému, terý je disrétí, můžeme psát: EK. Z uvedeého vztahu je zřejmé, že výpočtu potřebujeme zát pravděpodobosti, že v systému se achází záazíů pro =,,,. Ty staovíme postupem, terý si uážeme dále. Ig. Michal Dorda, h.d. 37

řechodový graf M/M// SHO Systém se může acházet v ásledujících stavech tvořících možiu S (možia všech stavů systému): systém je prázdý (v systému se eachází žádý záazí). v systému se achází záazí teto záazí je obsluhová. v systému (a tedy i v obsluze) se achází záazíů, de =, 2,,. v systému (a tedy i v obsluze) se achází záazíů, systém je zaplě. Ig. Michal Dorda, h.d. 38

řechodový graf M/M// SHO 2 Vrcholy grafu představují stav systému (počet záazíů v systému), hray představují možé změy stavu systému za čas Δt a ohodoceí hra představuje itezitu přechodu. Ig. Michal Dorda, h.d. 39

Rovice globálí rovováhy Jedá se sice o dyamicý systém, my budeme ale vyšetřovat systém v tzv. ustáleém (rovovážém) stavu, tedy pro t. V ustáleém stavu platí tzv. pricip globálí rovováhy: ro aždou možiu stavů A, terá je podmožiou S, platí, že to (pravděpodobost stavu ásobeá itezitou přechodu) z této možiy je rove tou do této možiy. Ig. Michal Dorda, h.d. 4

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 4

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 2 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 42

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 43

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 44

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 45

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO Dostáváme soustavu + lieárích rovic s + ezámými pravděpodobostmi, de =,,,. Soustavu lze obecě zapsat ve tvaru: pro,2,.... Tato soustava má eoečě moho řešeí (jeda rovice je lieárí ombiací ostatích rovic). Ig. Michal Dorda, h.d. 46

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO Abychom zísali pouze jedo řešeí rovice, je uté soustavu doplit tzv. ormativí podmíou pravděpodobosti, terá ám říá, že systém se může acházet pouze ve stavech z možiy S. Zapsáo matematicy:. Ig. Michal Dorda, h.d. 47

Aalyticé řešeí M/M// SHO Z rovice plye vztah: pro,2,... pro,2,...,. přímo Teto reuretí vztah umožňuje spočítat pravděpodobost stavu pomocí pravděpodobosti stavu -. Ig. Michal Dorda, h.d. 48

Aalyticé řešeí M/M// SHO Nyí bychom potřebovali vyjádřit vztahy pro výpočet pravděpodobostí jedotlivých stavů pomocí pravděpodobosti stavu, chceme tedy vyjádřit závislost pro =,2,, a. K tomu využijeme reuretí vzorec, terý jsme si odvodili v předchozím postupu. Ig. Michal Dorda, h.d. 49

Aalyticé řešeí M/M// SHO Ig. Michal Dorda, h.d. 5,...,,2 pro! 3! 2 3 3 2! 2 2! 3 2 3 2 2 omocí tohoto vztahu jsme schopi spočítat všechy pravděpodobosti romě pravděpodobosti, terou odvodíme z ormativí podmíy pravděpodobosti. Erlagův vzorec

Aalyticé řešeí M/M// SHO Abychom mohli použít vzorec odvozeý v předchozím símu, musíme zát hodotu pravděpodobosti. Vztah pro výpočet této pravděpodobosti odvodíme s využitím ormativí podmíy pravděpodobosti. Ig. Michal Dorda, h.d. 5

Aalyticé řešeí M/M// SHO Ig. Michal Dorda, h.d. 52!!!...!...!!!...!...!!...... Erlagův vzorec

rovozí charateristiy M/M// SHO ravděpodobost odmítutí záazía ODM : řicházející záazí bude odmítut, ajde-li v oamžiu svého příchodu systém plý, tedy ve stavu. ro pravděpodobost odmítutí tedy platí: Ig. Michal Dorda, h.d. 53.!!! ODM

rovozí charateristiy M/M// SHO Středí počet záazíů v systému EK staovíme podle vzorce pro výpočet středí hodoty DN, de áhodou proměou K je počet záazíů v systému. Tedy platí: Ig. Michal Dorda, h.d. 54....!...!!!!! EK

rovozí charateristiy M/M// SHO Vztah pro výpočet EK lze taé odvodit ásledujícím způsobem. Vyjdeme z výchozí soustavy rovic globálí rovováhy: Ig. Michal Dorda, h.d. 55., 2, 2

rovozí charateristiy M/M// SHO Sečteím všech rovic globálí rovováhy dostaeme: Ig. Michal Dorda, h.d. 56 2 2

rovozí charateristiy M/M// SHO Vyjdeme-li z defiičího vztahu pro výpočet středí hodoty disrétí áhodé proměé počtu záazíů v systému, můžeme psát: EK.... Ig. Michal Dorda, h.d. 57

rovozí charateristiy M/M// SHO oužijeme-li teto vztah ve vztahu předcházejícím, zísáváme postupými úpravami: Ig. Michal Dorda, h.d. 58.,, EK EK EK

rovozí charateristiy M/M// SHO Středí počet záazíů v obsluze ES staovíme podle vzorce pro výpočet středí hodoty DN, de áhodou proměou S je počet záazíů v obsluze. Jeliož u tohoto systému platí, že počet záazíů v systému se rová počtu záazíů v obsluze, můžeme psát: ES EK. Ig. Michal Dorda, h.d. 59

rovozí charateristiy M/M// SHO Středí počet záazíů ve frotě EL opět staovíme podle vzorce pro výpočet středí hodoty DN, de áhodou proměou L je počet záazíů ve frotě. Jeliož teto systém etvoří frotu (počet záazíů ve frotě je pořád rove ), platí: EL. Ig. Michal Dorda, h.d. 6

rovozí charateristiy M/M// SHO Využití obslužých lie (systému) κ staovíme a záladě ásledující úvahy. Systém průměrě obsluhuje ES záazíů a je schope obsluhovat záazíů, tedy platí: ES, de ρ azýváme itezitou provozu. Ig. Michal Dorda, h.d. 6

M/M// SHO Systém je tvoře paralelě řazeými homogeími liami. Systém připouští tvorbu froty čeajících záazíů a obsluhu, přicházející záazí achází vždy volé místo v systému, systém tedy eodmítá záazíy (v systému se může teoreticy acházet záazíů). Aby byl systém stabilí, musí platit:. Ig. Michal Dorda, h.d. 62

M/M// SHO Vstupí to je elemetárí s itezitou λ. Doba obsluhy záazía je expoeciálí áhodá proměá s parametrem μ. Ig. Michal Dorda, h.d. 63

řechodový graf M/M// SHO Systém se může acházet ve stavech: systém je prázdý. v systému je záazí v obsluze, ve frotě. v systému se achází záazíů, de =, 2,, ; záazíů je v obsluze, ve frotě. v systému je záazíů, všichi jsou v obsluze, frota je prázdá. v systému je záazíů, de = +, ; záazíů je v obsluze a ve frotě. Ig. Michal Dorda, h.d. 64

řechodový graf M/M// SHO 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 65

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 66

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 2 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 67

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 68

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 69

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 7

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 7

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 72

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 73

Rovice globálí rovováhy M/M// SHO V tomto případě dostáváme soustavu eoečě moho lieárích rovic s eoečě moho ezámými pravděpodobostmi, de =,,2,,, : pro pro,2,...,, 2,... Ig. Michal Dorda, h.d. 74

Aalyticé řešeí M/M// SHO Z těchto rovic zísáme přímo reuretí vztahy: pro,2,...,, pro,,.... poz. U druhého reuretího vztahu uvádíme platost i pro =, což eodpovídá příslušé rovici globálí rovováhy. Lze se ale sado přesvědčit (dosazeím = do prvího reuretího vztahu), že druhý reuretí vztah platí i v tomto případě. Ig. Michal Dorda, h.d. 75

Aalyticé řešeí M/M// SHO Nyí bychom opět potřebovali vyjádřit vztahy pro výpočet pravděpodobostí jedotlivých stavů pomocí pravděpodobosti stavu, chceme tedy vyjádřit závislost pro =,2,,, a. K tomu využijeme reuretí vzorce, teré jsme si odvodili v předchozím postupu. Ig. Michal Dorda, h.d. 76

Aalyticé řešeí M/M// SHO Ig. Michal Dorda, h.d. 77,...,,2 pro! 3! 2 3 3 2! 2 2! 3 2 3 2 2 Vztah pro výpočet pomocí, vztah platí pouze pro =,2,,!!!

Aalyticé řešeí M/M// SHO Ig. Michal Dorda, h.d. 78,..., pro!!,..., pro!,...a, pro : Víme 2 2 Vztah pro výpočet pomocí, platí pouze pro =,!!! Vztah pro výpočet pomocí, platí pouze pro =,!!!

Aalyticé řešeí M/M// SHO Ig. Michal Dorda, h.d. 79 pro!!!!!!......... pro... 3 2 ravděpodobost opět staovíme z ormativí podmíy pravděpodobosti. Jedá se o eoečou geometricou řadu s prvím čleem a = ρ a vocietem q = ρ, pro součet eoečé geometricé řady platí:. pro q q a s

rovozí charateristiy M/M// SHO ravděpodobost odmítutí záazía ODM : řicházející záazí ebude idy odmítut, ajde-li v oamžiu svého příchodu ěterou z lie eobsazeou, začíá ihed jeho obsluha, v opačém případě se řadí do froty, jejíž déla eí ija omezea: ODM. Ig. Michal Dorda, h.d. 8

rovozí charateristiy M/M// SHO Středí počet záazíů v obsluze ES staovíme podle vzorce pro výpočet středí hodoty DN, de áhodou proměou S je počet záazíů v obsluze. Tedy platí: Ig. Michal Dorda, h.d. 8.......! 2 ** * s s s ES

rovozí charateristiy M/M// SHO Ig. Michal Dorda, h.d. 82....!! * 2.........!! **

rovozí charateristiy M/M// SHO Ig. Michal Dorda, h.d. 83 Středí počet záazíů v obsluze ES lze taé odvodit z rovic globálí rovováhy, teré sečteme: 2,..., pro,,2,... pro.

rovozí charateristiy M/M// SHO Zísaý vztah upravujeme: Ig. Michal Dorda, h.d. 84....,,,

rovozí charateristiy M/M// SHO ro ES musí z defiičího vztahu pro výpočet středí hodoty platit: Ig. Michal Dorda, h.d. 85.... ES

rovozí charateristiy M/M// SHO oužitím tohoto vztahu dostáváme:.... ES Z ormativí podmíy pravděpodobosti plye, že výraz v závorce a levé straě musí být rove, proto dostáváme: ES. Ig. Michal Dorda, h.d. 86

rovozí charateristiy M/M// SHO Středí počet záazíů ve frotě EL opět staovíme podle vzorce pro výpočet středí hodoty DN, de áhodou proměou L je počet záazíů ve frotě. Můžeme tedy psát: Ig. Michal Dorda, h.d. 87. 2 l l l l l l l l l l l l d d d d d d l l l l EL... 3 2 l l

rovozí charateristiy M/M// SHO Středí počet záazíů v systému EK je rove součtu středího počtu požadavů v obsluze a středího počtu požadavů ve frotě. Můžeme tedy psát: EK ES EL 2. Ig. Michal Dorda, h.d. 88

rovozí charateristiy M/M// SHO Využití obslužých lie (systému) κ staovíme a záladě ásledující úvahy. Systém průměrě obsluhuje ES záazíů a je schope obsluhovat záazíů, tedy platí: ES. Ig. Michal Dorda, h.d. 89

M/M//m SHO Systém je tvoře paralelě řazeými homogeími liami. Systém připouští tvorbu froty záazíů čeajících a obsluhu, déla froty je omezea a (m ) míst. Nachází-li příchozí záazí v systému m záazíů, je odmítut (systém je tedy vždy stabilí). Vstupí to je elemetárí s itezitou λ. Doba obsluhy záazía je expoeciálí áhodá proměá s parametrem μ. Ig. Michal Dorda, h.d. 9

řechodový graf M/M//m SHO Systém se může acházet ve stavech: systém je prázdý. v systému je záazí v obsluze, ve frotě. v systému se achází záazíů, de =, 2,, ; záazíů je v obsluze, ve frotě. v systému je záazíů, všichi jsou v obsluze, frota je prázdá. v systému je záazíů, de = +,, m - ; záazíů je v obsluze a ve frotě. m v systému je m záazíů; záazíů je v obsluze a m ve frotě. Ig. Michal Dorda, h.d. 9

řechodový graf M/M//m SHO 2 m Ig. Michal Dorda, h.d. 92

Rovice globálí rovováhy M/M//m SHO 2 m Ig. Michal Dorda, h.d. 93

Rovice globálí rovováhy M/M//m SHO 2 m 2 2 Ig. Michal Dorda, h.d. 94

Rovice globálí rovováhy M/M//m SHO 2 m Ig. Michal Dorda, h.d. 95

Rovice globálí rovováhy M/M//m SHO 2 m Ig. Michal Dorda, h.d. 96

Rovice globálí rovováhy M/M//m SHO 2 m Ig. Michal Dorda, h.d. 97

Rovice globálí rovováhy M/M//m SHO 2 m Ig. Michal Dorda, h.d. 98

Rovice globálí rovováhy M/M//m SHO 2 m Ig. Michal Dorda, h.d. 99

Rovice globálí rovováhy M/M//m SHO 2 m Ig. Michal Dorda, h.d.

Rovice globálí rovováhy M/M//m SHO 2 m m m Ig. Michal Dorda, h.d.

Rovice globálí rovováhy M/M//m SHO V tomto případě dostáváme soustavu m+ lieárích rovic s m+ ezámými pravděpodobostmi, de =,,2,,m: pro pro,2,...,,..., m. Ig. Michal Dorda, h.d. 2

Aalyticé řešeí M/M//m SHO Z těchto rovic zísáme přímo reuretí vztahy: pro,2,...,, pro,,..., m. poz. U druhého reuretího vztahu uvádíme platost i pro =, což eodpovídá příslušé rovici globálí rovováhy. Lze se ale sado přesvědčit (dosazeím = do prvího reuretího vztahu), že druhý reuretí vztah platí i v tomto případě. Ig. Michal Dorda, h.d. 3

Aalyticé řešeí M/M//m SHO Nyí si opět vyjádříme vztahy, pomocí terých jsme schopi staovit hodotu pravděpodobosti stavu, de =,,m pomocí pravděpodobosti stavu. Využijeme tomu odvozeé reuretí vztahy. Ig. Michal Dorda, h.d. 4

Aalyticé řešeí M/M//m SHO Ig. Michal Dorda, h.d. 5,...,,2 pro! 3! 2 3 3 2! 2 2! 3 2 3 2 2

Aalyticé řešeí M/M//m SHO Ig. Michal Dorda, h.d. 6 m m,...,, pro!!,...,, pro!!!!!! 2 2 2 2

Aalyticé řešeí M/M//m SHO Ig. Michal Dorda, h.d. 7 pro!! pro!!!!!!......... m m m m m m pro... pro... 3 2 3 2 m m m m m m m m m ravděpodobost opět staovíme z ormativí podmíy pravděpodobosti.

rovozí charateristiy M/M//m SHO ravděpodobost odmítutí záazía ODM : řicházející záazí bude odmítut, ajde-li v oamžiu svého příchodu m záazíů v systému (tedy jsou obsazea všecha místa v obsluze i ve frotě). Můžeme tedy psát: ODM m m! m. Ig. Michal Dorda, h.d. 8

rovozí charateristiy M/M//m SHO Středí počet záazíů v obsluze ES staovíme podle vzorce pro výpočet středí hodoty DN, de áhodou proměou S je počet záazíů v obsluze. Tedy platí: Ig. Michal Dorda, h.d. 9....! 2 ** * m m m m s s s s ES

rovozí charateristiy M/M//m SHO Ig. Michal Dorda, h.d.....!! * 2..........!! ** m m m m m m m

rovozí charateristiy M/M//m SHO Ig. Michal Dorda, h.d. Středí počet záazíů v obsluze ES lze taé odvodit z rovic globálí rovováhy, teré sečteme:.,..., pro,,2,... pro m. m m

rovozí charateristiy M/M//m SHO Zísaý vztah upravujeme: Ig. Michal Dorda, h.d. 2....,,, m m m m m m m m

rovozí charateristiy M/M//m SHO ro ES musí z defiičího vztahu pro výpočet středí hodoty platit: Ig. Michal Dorda, h.d. 3.... m m ES

rovozí charateristiy M/M//m SHO oužitím tohoto vztahu dostáváme:.... m ES Z ormativí podmíy pravděpodobosti plye, že výraz v závorce a levé straě musí být rove m, proto dostáváme: ES m. Ig. Michal Dorda, h.d. 4

rovozí charateristiy M/M//m SHO Středí počet záazíů ve frotě EL opět staovíme podle vzorce pro výpočet středí hodoty DN, de áhodou proměou L je počet záazíů ve frotě. Můžeme tedy psát: EL m l l l m l l l. Ig. Michal Dorda, h.d. 5

rovozí charateristiy M/M//m SHO Středí počet záazíů v systému EK je rove součtu středího počtu požadavů v obsluze a středího počtu požadavů ve frotě. Můžeme tedy psát: EK ES EL m l. m l l Ig. Michal Dorda, h.d. 6

rovozí charateristiy M/M//m SHO Využití obslužých lie (systému) κ staovíme a záladě ásledující úvahy. Systém průměrě obsluhuje ES záazíů a je schope obsluhovat záazíů, tedy platí: ES m. m Ig. Michal Dorda, h.d. 7