Построение и исследование аналитической модели дискретно-стохастической системы массового обслуживания

БЕЛОРУССКИЙ  ГОСУДАРСТВЕННЫЙ  УНИВЕРСИТЕТ

  ИНФОРМАТИКИ и РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Факультет КСиС

Кафедра ПОИТ

Моделирование

и

Системный анализ и машинное моделирование

Лабораторная работа № 3

Построение и исследование аналитической модели дискретно-стохастической системы массового обслуживания 

Вариант № 11

Выполнил

студент:   гр. 751003                                                      Плескач К. С.

Проверил:                                                                       Мельник Н. И.

Минск

2020

Построить граф состояний P-схемы

 11.[pic 1][pic 2][pic 3][pic 4][pic 5][pic 6][pic 7][pic 8][pic 9][pic 10][pic 11][pic 12]

Элементы:

[pic 13][pic 14][pic 15][pic 16][pic 17]

[pic 18][pic 19][pic 20][pic 21][pic 22][pic 23][pic 24]

Кодирование состояний:

t = {2, 1} – количество тактов до появления следующей заявки;

n = {0, 1, 2} – количество заявок в очереди;

k1 = {0, 1} – состояние первого канала (0 – свободен, 1 – занят);

k2 = {0, 1} – состояние второго канала (0 – свободен, 1 – занят).

 Общая кодировка состояний системы:

[pic 25]

Вероятности просеивания (не обслуживания заявки):

π1 = 0,5        

π2 = 0,5         

Граф состояний:

[pic 26]

Решение системы в MathCad:

[pic 27]

[pic 28]

[pic 29]

Решение системы:

[pic 30]

Исходя из полученных данных рассчитаем теоретические значения показателей эффективности:

Ротк – вероятность отказа;  Рбл – вероятность блокировки; Lоч – средняя длина очереди; Lc – среднее число заявок, находящихся в системе; Q – относительная пропускная способность; А – абсолютная пропускная способность; Wоч – среднее время пребывания заявки в очереди; Wс – среднее время пребывания заявки в системе, Kкан – коэффициент загрузки канала (вероятность занятости канала).

[pic 31]

[pic 32]

[pic 33]

Код программы:

class DataProvider: NSObject {

    private let N = 1_000_000

    private let A0 = 117

    private let M = 2094991

    private let R0 = 17

    private var Rn_1 = 0

    private var Rn = 0

    // MARK: - Public

        var P2000 = Float.zero

        var P1000 = Float.zero

        var P2010 = Float.zero

        var P1001 = Float.zero

        var P1010 = Float.zero

        var P2011 = Float.zero

        var P2110 = Float.zero

        var P1011 = Float.zero

        var P1110 = Float.zero

        var P2111 = Float.zero

        var P2210 = Float.zero

        var P1111 = Float.zero

        var P1210 = Float.zero

        var P2211 = Float.zero

        var P1211 = Float.zero

    var A = Float.zero

    var Q = Float.zero

    var Potk = Float.zero

    var pBock = Float.zero

    var srVremyaNahojdenuaZayavkiVSisteme = Float.zero

    var wOcheredi = Float.zero

    var srDlinaOcheredi = Float.zero

    var srChisloZayavok = Float.zero

    var k1 = Float.zero

    var k2 = Float.zero

    var koefZagryzkiKanala1 = Float.zero

    var koefZagryzkiKanala2 = Float.zero

    func LehmerAlgorithm() -> Float {

        Rn_1 = Rn;

        Rn = (A0 * Rn_1) % M;

        return Float(Rn) / Float(M);

    }

    func generateResult(p: Float, p1: Float, p2: Float) {

        Rn = R0

        var state = "2000"

        var p1_cur = Float.zero

        var p2_cur = Float.zero

        for _ in 0..

            p1_cur = LehmerAlgorithm();

            p2_cur = LehmerAlgorithm();

            switch state {

                        case "2000":

                                P2000 += 1