Teorie front. Systém hromadné obsluhy

Podobné dokumenty
SYSTÉMY HROMADNÉ OBSLUHY. Teorie front

Kendallova klasifikace

Vícekanálové čekací systémy

Exponenciální modely hromadné obsluhy

4EK201 Matematické modelování. 8. Modely hromadné obsluhy

Stochastické procesy - pokračování

4EK311 Operační výzkum. 8. Modely hromadné obsluhy

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ. Semestrální práce. Z předmětu Teorie hromadné obsluhy (THRO) Jan Čáslava.

Úvod do SHO. Výkonnost a spolehlivost programových systémů KIV/VSS. Richard Lipka

Stochastické modely Informace k závěrečné zkoušce

1 Teorie hromadné obsluhy

Teorie hromadné obsluhy (Queuing Theory)

intenzitu příchodů zákazníků za čas t intenzitu obsluhy (průměrný počet obsloužených) za čas t

Teorie hromadné obsluhy (Queuing Theory)

Počítačová simulace a analýza vybraných frontových systémů

SIMULACE SPOLEHLIVOSTI SYSTÉMŮ HROMADNÉ OBSLUHY. Michal Dorda. VŠB - TU Ostrava, Fakulta strojní, Institut dopravy

Teorie hromadné obsluhy

Základy teorie hromadné obsluhy

Algoritmizace diskrétních. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

SPOJITÉ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI. 7. cvičení

VYUŽITÍ TEORIE HROMADNÉ OBSLUHY PŘI NÁVRHU A OPTIMALIZACI PAKETOVÝCH SÍTÍ

KGG/STG Statistika pro geografy

KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =

Přidělování CPU Mgr. Josef Horálek

Výroba výrobku X ze tří materiálů A, B a C

Jednoduché cykly

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY DIPLOMOVÁ PRÁCE Kateřina Slámová

Pravděpodobnost a statistika I KMA/K413

Tomáš Karel LS 2012/2013

5. Náhodná veličina. 2. Házíme hrací kostkou dokud nepadne šestka. Náhodná veličina nabývá hodnot z posloupnosti {1, 2, 3,...}.

ROVNICE NA ČASOVÝCH ŠKÁLÁCH A NÁHODNÉ PROCESY. Michal Friesl

VYBRANÁ ROZDĚLENÍ. SPOJITÉ NÁH. VELIČINY Martina Litschmannová

Uplatňování metod teorie front pří řízení vybraných podnikových procesů. Application of theory of queues for some corporate processes control

Přednáška. Další rozdělení SNP. Limitní věty. Speciální typy rozdělení. Další rozdělení SNP Limitní věty Speciální typy rozdělení

Simulační software Witness. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 4

Matematické modelování 4EK201

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

I. D i s k r é t n í r o z d ě l e n í

NÁHODNÉ VELIČINY JAK SE NÁHODNÁ ČÍSLA PŘEVEDOU NA HODNOTY NÁHODNÝCH VELIČIN?

Pearsonůvχ 2 test dobré shody. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

p(x) = P (X = x), x R,

PB153 Operační systémy a jejich rozhraní

Diskrétní náhodná veličina

Vybrané statistické metody. Simulace pokladen supermarketu Albert na Spojovací

1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

Kvantitativní metody v rozhodování. Marta Doubková

LINEÁRNÍ ROVNICE S ABSOLUTNÍ HODNOTOU

Definice spojité náhodné veličiny zjednodušená verze

Cvičení 5. Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc.

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

SYSTÉMOVÁ METODOLOGIE (VIII) Operační výzkum. Ak. rok 2011/2012 vbp 1

VYUŽITÍ SIMULACE PŘI MODELOVÁNÍ PROVOZU NA SVÁŽNÉM PAHRBKU SEŘAĎOVACÍ STANICE

FYZIKA II. Petr Praus 6. Přednáška elektrický proud

FAKULTA DOPRAVNÍ ČVUT

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

pravděpodobnosti 10 Poissonovo a exponenciální rozdělení pravděpodobnosti

Sekvenční logické obvody

Informační listy výrobků. Zásobník teplé vody Typ Třída energetické účinnosti Statická ztráta [W] Užitný objem [l] NAD 1000v1

Téma 22. Ondřej Nývlt

ŠKODA AUTO a.s. Vysoká škola VYUŢITÍ EXAKTNÍCH METOD V PODNIKOVÉ PRAXI

TGH13 - Teorie her I.

Okružní křižovatky. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Statické modely zásob Nazývají se také modely s jedním cyklem. Pořízení potřebných zásob se realizuje jedinou dodávkou.

4EK212 Kvantitativní management. 7.Řízení projektů

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

Matematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Řešené příklady z pravděpodobnosti:

4EK311 Operační výzkum. 6. Řízení projektů

Pojistná matematika 2 KMA/POM2E

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Úvod do systémů hromadné obsluhy. charakteristika SHO: systém, který poskytuje obsluhu určitého typu

Západočeská univerzita v Plzni

Václav Jirchář, ZTGB

Příklad 1. Řešení 1a. Řešení 1b. Řešení 1c ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 7

Významná diskrétní rozdělení pravděpodobnosti

5 Pravděpodobnost. Sestavíme pravděpodobnostní prostor, který modeluje vytažení dvou ponožek ze šuplíku. Elementární jevy

Modely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 5.téma

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN

Vzájemné vyloučení procesů

4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu

13. cvičení z PSI ledna 2017

Pravděpodobnost a matematická statistika

Přednáška 3: Limita a spojitost

1. Základy teorie přenosu informací

VÝKONOVÉ TRANZISTORY MOS

Výpočet pravděpodobností

PDV /2018 Detekce selhání

Simulační modely. Kdy použít simulaci?

Fyzika. Pracovní list č. 5 Téma: Měření teploty, relativní vlhkosti, rosného bodu, absolutní vlhkosti. Mgr. Libor Lepík. Student a konkurenceschopnost

, 1. skupina (16:15-17:45) Jméno: se. Postup je třeba odůvodnit (okomentovat) nebo uvést výpočet. Výsledek bez uvedení jakéhokoliv

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času

THO Simulační model. Simulace části komunikace s přechodem pro chodce napojené na čerpací stanici s obchodem

Transkript:

Teorie front Pokouší se analyzovat a řešit procesy, ve kterých se vyskytují proudy objektů procházejících určitými zařízeními, od nichž vyžadují obsluhu. Vlivem omezené kapacity obsluhy může docházet k hromadění (čekání) jednotek s následným uspokojením požadavku nebo odmítnutím obsluhy. Pro teorii front se používá také název Teorie hromadné obsluhy. Systém hromadné obsluhy stanice obsluhy Zdroj jednotek vstupujících do systému příchod do systému fronta...... výstup ze systému čekací systém 1

Otázky vznikající při řešení problémů čekacích jevů Jaký je střední počet jednotek čekajících ve frontě? Jaký je střední počet jednotek nacházejících se v čekacím systému? Jaká je střední doba, kterou jednotka stráví v systému? Jaká je střední doba, kterou jednotka ztrácí čekáním ve frontě? Jaký je střední počet nevyužitých kanálů obsluhy? Vstupní proud Proces, při němž vznikají požadavky na obsluhující jednotku. Vstupy mohou být: determinované prvky přicházejí k místu obsluhy v přesně stanovených a předem známých intervalech, náhodné okamžiky příchodu jsou náhodné veličiny, smíšené. 2

Typy vstupů jednoduchý všechny prvky vstupního proudu zachovávají stejnou disciplínu. složený některé vstupující prvky jsou obsluhovány podle jiného čekacího režimu. Řád fronty Určuje způsob přechodu prvků z fronty do obsluhy. FIFO kdo přijde první, je nejdříve obsloužen (samoobsluha, banka, benzínová stanice), LIFO nejdříve je obsloužen ten, kdo přijde poslední (ukládání polotovarů na sebe), PRI podle priorit (po uvolnění kanálu obsluhy je vybírán požadavek s nejvyšší prioritou, např. oprava důležitého zařízení), SIRO v náhodném pořadí. 3

Doba obsluhy konstantní, náhodná. Disciplina fronty absolutně netrpělivá prvek do systému, jehož všechna zařízení obsluhy jsou obsazena nevstoupí a rezignuje na obsluhu, bez netrpělivosti prvky čekají bez ohledu na čas tak dlouho, dokud není obsluha realizována, částečně netrpělivá prvek čeká ve frontě po určitou dobu a pak opouští systém, nezačala-li ještě jeho obsluha. 4

Zdroj jednotek Pramen potenciálního souboru jednotek, které mohou vstoupit do systému. uzavřený systém prvky po obsloužení se vracejí zpět na vstup do zdroje, otevřený systém prvky se po obsloužení nevracejí zpět do zdroje. Čekací prostor Místo mezi zdrojem jednotek a obsluhující stanicí. Může být: nulový prvek, který nemůže být ihned obsloužen, je odmítnut, nenulový lze ještě upřesnit: neomezený provozní situace dovoluje čekací systém jakékoliv délky, omezený vstoupí-li prvek v době, kdy má systém maximální přípustnou délku, je odmítnut. 5

Uspořádání kanálů Podle počtu kanálů ve stanici obsluhy rozlišujeme: jednokanálové systémy, vícekanálové systémy. Kanály mohou být uspořádány: paralelně stačí, aby prvek byl obsloužen jedním, libovolným kanálem obsluhy, sériově prvek musí projít postupně všemi kanály. Paralelně uspořádaný tříkanálový systém hromadné obsluhy s jednou frontou stanice obsluhy příchod do systému fronta... výstup ze systému 6

Paralelně uspořádaný dvoukanálový systém hromadné obsluhy se dvěma frontami stanice obsluhy příchod do systému...... výstup ze systému fronty Sériově uspořádaný systém hromadné obsluhy příchod do systému fronta... stanice obsluhy výstup ze systému 7

Klasifikace systémů hromadné obsluhy dle D. G. Kendalla A B X Y Z A/B/X/Y/Z typ pravděpodobnostního rozdělení popisující intervaly mezi příchody požadavků do systému. Používané symboly: M exponenciální rozdělení, D konstantní intervaly mezi příchody, E k Erlangovo rozdělení, N normální rozdělení, G nespecifikované rozdělení. typ pravděpodobnostního rozdělení popisující dobu trvání obsluhy. Používají se stejné symboly jako u A. počet paralelně uspořádaných kanálů číslo udávající kapacitu systému hromadné obsluhy řád fronty (FIFO, LIFO, SIRO, PRI). Jednoduchý systém hromadné obsluhy bez priorit Nejjednodušší model hromadné obsluhy. Vstupy i výstupy mají pravděpodobnostní charakter s Poissonovým rozdělením. 8

Předpoklady použití Poissonova rozdělení střední intenzita vstupů (výstupů) je konstantní během určitého, dostatečně dlouhého časového období, počet vstupů (výstupů) v následujícím časovém intervalu nezávisí na počtu vstupů (výstupů) realizovaných v předchozím intervalu, pravděpodobnost dvou a více vstupů (výstupů) v témže časovém intervalu délky t je prakticky nulová, je-li tento interval t dostatečně malý, pravděpodobnost, že jednotka vstoupí do systému (vystoupí ze systému) během malého časového intervalu délky t je přímo úměrná délce tohoto intervalu. Označení použitých veličin střední intenzita vstupu (střední počet jednotek, které vstoupí do systému během dané časové jednotky), střední intenzita výstupu (střední počet obsloužených jednotek během dané časové jednotky). Nemá-li fronta narůstat nade všechny meze, musí platit >, resp.: 1 střední intenzita provozu (koeficient čekacího systému). 9

Další charakteristiky t t t t pravděpodobnost, že během intervalu t vstoupí do systému jedna jednotka, pravděpodobnost, že během intervalu t vystoupí ze systému jedna jednotka, pravděpodobnost, že do systému během intervalu t nevstoupí žádná jednotka, pravděpodobnost, že ze systému během intervalu t nevystoupí žádná jednotka. Další veličiny n n s n f t s t f počet jednotek v systému, střední počet jednotek v systému, střední počet jednotek ve frontě, střední doba, kterou jednotka stráví v systému, střední doba, kterou jednotka čeká ve frontě. 10

Konstrukce modelu Nalezení vztahů mezi veličinami: n s n f ts t f charakterizujícími čekací systém a parametry systému,. Jde o nalezení pravděpodobností p 0, p 1, p 2,, že v systému je v daném okamžiku právě 0, 1, 2, jednotek. Varianty změny stavu systému během intervalu t, t + t za předpokladu n > 0 Stav systému v okamžiku t Stav systému v okamžiku t + t Změna během intervalu t Počet vstupů Počet výstupů E n-1 1 0 E n E n+1 0 1 E n E n 0 0 E n E n 1 1 E n p n = P{E n } pravděpodobnost, že systém je v daném okamžiku ve stavu E n 11

Pravděpodobnosti změny stavu systému za t E n-1 E n : E n+1 E n : E n E n : E n E n : p n-1. t. (1 - t) p n+1. t. (1 - t) p n. (1 - t). (1 - t) p n. t. t Pravděpodobnost, že se systém nachází v některém okamžiku ve stavu E n p n = p n-1. t. (1 - t) + p n+1. t. (1 - t) + + p n. (1 - t). (1 - t) + p n. t. t = = p n-1. t p n-1. t) 2 + p n+1. t - p n+1. t) 2 + + p n p n. t p n. t + p n. t) 2 + p n. t) 2 = = p n + t. [p n-1. p n+1. p n. p n. ] + t) 2. [2p n - p n-1 - p n+1 ] 12

Pravděpodobnostní rozdělení počtu jednotek v čekacím systému p n = n (1 - ) n = 0, 1, 2, Střední počet jednotek v systému Určíme ze vztahu: n n0 n. s p n n s Po úpravách: 13

Střední počet jednotek ve frontě Určíme ze vztahu: n f n1 (n 1). p n Po úpravách: n f 2. ( - ) Střední doba, kterou jednotka stráví v systému Určíme ze vztahu:. t s n s Po úpravách: t s 1 14

Střední doba, kterou jednotka čeká ve frontě Určíme ze vztahu:. t f n f Po úpravách: t f ( ) 15