ANALIZA ASYMPTOTYCZNA WYKŁADNICZEJ SIECI ZAWODNYCH SYSTEMÓW KOLEJKOWYCH

Podobne dokumenty
Zmiana bazy i macierz przejścia

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Niezawodność i diagnostyka Kierunek AiR, sem. V, rok. ak. 2010/11 STRUKTURY I MIARY PROBABILISTYCZNE SYSTEMÓW METODA DRZEWA (STANÓW) NIEZDATNOŚCI

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

1. Relacja preferencji

PROBLEM ODWROTNY DLA RÓWNANIA PARABOLICZNEGO W PRZESTRZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAROWEJ THE INVERSE PARABOLIC PROBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Matematyka II. x 3 jest funkcja

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Articulated Body Motion Tracking by Combined Particle Swarm Optimization and Particle Filtering

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Regresja REGRESJA

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

OBIEKT. złożony (system)

METODY KOMPUTEROWE 1

Podprzestrzenie macierzowe

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

. Wtedy E V U jest równa

Schrödingera. Dr inż. Zbigniew Szklarski. Katedra Elektroniki, paw. C-1, pok

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 8. CAŁKI NIEOZNACZONE. ( x) 2 cos2x

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

Badania operacyjne. Algorytm simpleks. Organizacja zajęć. Zaliczenie. Literatura. Program zajęć


będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej

FINANSOWE SZEREGI CZASOWE WYKŁAD 3

Ekonometryczne modele nieliniowe

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

Wybór najlepszych prognostycznych modeli zmienności finansowych szeregów czasowych za pomocą testów statystycznych

SZEREGI CZASOWE W PLANOWANIU PRODUKCJI W PRZETWÓRSTWIE SPOŻYWCZYM

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie


Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

SZCZEGÓLNE CHARAKTERYSTYKI NIEZWODNO CIOWE SZEREGOWYCH SYSTEMÓW MECHATRONICZNYCH ZBIGNIEW MATUSZAK

Reprezentacja krzywych...

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

System finansowy gospodarki

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Funkcja wiarogodności

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

1. WSTĘP. METODA EULERA 1 1. WSTĘP. METODA EULERA

Monika Kośko Wyższa Szkoła Informatyki i Ekonomii TWP w Olsztynie Michał Pietrzak Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Józef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta

05 Klasyfikacja modeli planowania sieci dostaw Model: 1Po_1Pr_KT

Równania różniczkowe cząstkowe

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

FUNKCJE ZMIENNYCH LOSOWYCH. Uwagi o rozkładzie funkcji zmiennej losowej jednowymiarowej.

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów do pomiaru częstotliwości średniej sygnałów o małej stromości zboczy w obecności zakłóceń

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania MODELOWANIE I PODSTAWY IDENTYFIKACJI

Indukcja matematyczna

Modele wartości pieniądza w czasie

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

PRZEDZIAŁOWE METODY ROZWIĄZYWANIA ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ NIELINIOWYCH MECHANIKI KONSTRUKCJI

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/2007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Katowicach

XXXV Konferencja Statystyka Matematyczna

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Definicje ogólne

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

p Z(G). (G : Z({x i })),

13. DWA MODELE POTOKU RUCHU (TEORIOKOLEJKOWE)(wg Wocha,1998)

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Badania Operacyjne (dualnośc w programowaniu liniowym)

ψ przedstawia zależność

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

Transkrypt:

STUDIA INFORMATICA 1 Volume 33 Number 3A (17) Mchał MATAŁYCKI Polechka Częsochowska, Isyu Maemayk Swaosław STATKIEWICZ Grodzeńsk Uwersye Pańswowy ANALIZA ASYMPTOTYCZNA WYKŁADNICZEJ SIECI ZAWODNYCH SYSTEMÓW KOLEJKOWYCH Sreszczee. W arykule przeaalzowao zamkęą wykładczą seć kolekową z zawodym sysemam dużą lczbą zgłoszeń, dla kóre orzymao układy rówań różczkowych do wyzaczea średe lczby zgłoszeń euszkodzoych kaałów obsług w sysemach sec. Rozwązaa wskazaych układów sosue sę w zagadeach opymalzac. Słowa kluczowe: epewe sysemy obsług, aproksymaca ASYMPTOTIC ANALYSIS OF MARKOV QUEUEING NETWORK WITH UNRELIABLE SYSTEMS Summary. The closed expoeoal queueg ework wh urelable sysems wh he large umber of messages s vesgaed. We have receved he sysems of dffereal equaos for average umber of messages ad servceable chaels of ework sysems. For such sysems s possble o dscover soluo ad o use opmzao problems. Keywords: urelable queueg sysems, approxmao 1. Wprowadzee Sec kolekowe częso są używae ako modele probablsycze sysemów sec kompuerowych [1]. Poeważ urządzea sec kompuerowych czasem mogą zosać uszkodzoe, ch modelowau służą sec kolekowe z sysemam zawodym.

3 M. Maałyck, S. Sakewcz Rozparzmy wykładczą seć kolekową składaącą sę z 1 sysemów obsług masowe (SOM) S, S1,..., S, w kóre obsługwaych es K zgłoszeń edego ypu. Sysem S zawera m deyczych kaałów obsług, 1,, m K. Załóżmy, że kaały obsług sysemu S są ezawode, aomas w ych sysemach S, S1,..., S kaały obsług mogą zosać przypadkowo uszkodzoe. Czas dzałaa każdego euszkodzoego kaału sysemu S ma rozkład wykładczy z paramerem, 1,. Po uszkodzeu kaału aychmas rozpoczya sę ego aprawa. Czas aprawy ma akże rozkład wykładczy z paramerem, 1,. Po zakończeu obsług w syseme S zgłosze- e aychmas przeos sę do sysemu S z prawdopodobeńswem p,,,, p, p 1. Jeśl do sysemu S przybywa zgłoszee, podczas gdy w syseme ym es obecy ede euszkodzoy woly kaał, o es oo aychmas obsługwae, czas ego obsług ma rozkład wykładczy z paramerem, 1,. W przypadku przecwym zgłoszee zosae sę oczekwać w kolece. Przymuemy, że dyscyplą obsług zgłoszeń we wszyskch sysemach sec es FIFO. W arykule orzymao układy rówań różczkowych dla średe lczby zgłoszeń euszkodzoych kaałów w sysemach sec przy duże warośc K. Techka wyprowadzea ych rówań róż sę od zwykłe echk aproksymac dyfuzye [1]. Rozwązaa wskazaych układów są sosowae w zagadeach opymalzac model sec kompuerowych []. Zauważmy, że wspomaa echka była po raz perwszy podaa w pracach [3, 4] dla sec wykładczych z ezawodym SOM.. Układ rówań dla prawdopodobeńsw saów Przymuemy, że czasy obsług zgłoszeń, aprawy kaałów czasy pracy euszkodzoych kaałów są ezależym zmeym losowym. Wówczas sa sec w chwl czasu moża opsać wekorem losowym gdze, 1,,...,, 1,,..., d k z d k d d d k k k, (1) odpowedo, są lczbam euszkodzoych kaałów zgłoszeń w syseme S w czase d m, k K,,. Oczywśce k K k es lczbą zgłoszeń w syseme S w chwl. 1

Aalza asympoycza wykładcze sec zawodych sysemów kolekowych 31 Wekor z worzy wymarowy łańcuch Markowa z czasem cągłym skończoą lczbą saów. Ozaczmy przez,,, P d k P d d k k, gdze d d d d 1,,...,, d m K, 1,, prawdopodobeńswa saów sec. Załóżmy, że, k k k k 1,,...,, k I es wekorem z zerowym współrzędym oprócz e, kóra es rówa 1. Możlwe prześca łańcucha Markowa d, k, z w czase są asępuące: ze sau d, k I I, z prawdopodobeńswem d, k I, p m d, k 1 o,, 1, ; ze sau z prawdopodobeńswem pk k 1 o, 1, ; 1 ze sau d, k I, z prawdopodobeńswem d I, k, m, 1 p d k o, 1, ; ze sau z prawdopodobeńswem ( m d 1) o, 1, ; ze sau d I, k, z prawdopodobeńswem d 1 o,,, 1, ; ze sau d k z prawdopodobeńswem 1 K k m d, k m d 1 1 1 1 d o ; ze wszyskch ych saów z prawdopodobeńswem o. z do sau Korzysaąc ze wzoru a prawdopodobeńswo całkowe, możemy wypsać układ rówań różcowych dla prawdopodobeńsw saów, z kórego po prześcu graczym przy orzymuemy układ rówań różcowo-różczkowych Kołmogorowa dla prawdopodobeńsw saów:

3 M. Maałyck, S. Sakewcz dp d, k, d 1 1 1 1 p m d, k P d, k I I, P d, k, p m d, k 1 m d, k P d, k I I, 1,,,,,, K k P d k I P d k P d k I 1 p m d, k P d, k I, P d, k, 1 p m d, k 1 m d, k P d, k I, m d Pd I, k, Pd, k, Pd I, k, 1 1 d Pd I, k, Pd, k, Pd I, k,. () 1 1 3. Układy rówań różczkowych dla średch charakerysyk Rozwązae aalycze podaego układu es kłopolwe. Dlaego rozparzmy waży przypadek duże lczby zgłoszeń w sec K 1. Aby zaleźć rozkład wekora losowego z(), przedzemy do zmeych względych, borąc pod uwagę wekor d1 d d k1 k k,,...,,,,..., K K K K K K Możlwe warośc ego wekora przy usaloym ależą do zboru ograczoego domkęego G y, x y, y,..., y, x, x,..., x : x, x 1, y 1 1, (3) 1 K. m w kórym oe leżą w węzłach wymarowe sak a odległośc 1 K eda od druge. Po wzrasau K gęsość ładuku zboru G możlwym współrzędym wekora wzrasa moża zauważyć, że ma o rozkład cągły o gęsośc,,,,,, K P d k p y x K p y x, przy ym, gdy K. Możemy węc sosować u aproksymacę fuk- c Pd, k,, korzysaąc z relac K Pd, k, K PyK, xk, py, x,, y, x G.

Aalza asympoycza wykładcze sec zawodych sysemów kolekowych 33 Zazaczmy, że e I, 1,, cb b a b a cb a, cb a m, 1 m, poeważ m ba, 1, b. Zauważmy, że, b m ba, a, (4) a, b a d k m. Używaąc względych zmeych y, x, l, b, b a K K K 1,, z wyrażea (4) ego faku, że, gdy K, możemy układ () zapsać w posac: p y, x, K p m y, x p y, x e e, p y, x, 1 1 m y, x p p y, x e e, 1 1 x K1 x p( y, x e, ) p( y, x, ) py, x e, 1 1 K p m y, x p y, x e, py, x, 1 m y, x p p y, x e, x,,,,,, K l y p y e x p y x p y e x 1 1 K y p y e, x, p y, x, p y e, x,. (5) 1 1 Prawą sroę (5) zapszemy z dokładoścą do o( ). Jeżel,, cągła różczkowala względem y x, o prawdłowe są relace:,, p y, x, p y x p y, x e, p y, x, o x x,, p y, x, p y x p y, x e e, p y, x, x x,,,,,, p y x p y x p y x o x x x x,, p y, x, p y x p y e, x, p y, x, o y y, p y x es dwukroe,, 1,. (6)

34 M. Maałyck, S. Sakewcz Po użycu powyższych rówań przy założeu K 1 orzymao, że gęsość p y, x, z dokładoścą do o( ) speła rówae Kołmogorowa-Fokkera-Placka: gdze: A,, 1 A y p y, x, A y, x p y, x, p y x y x 1 1 1 B,, y p y x B y, x p y, x, y y, (7) x x, 1, 1 1 A y l y y, (8) A y x p y x p x 1 1 p, m, 1, 1, p,, p 1,, 1 B y l y y, B y x p y x p x 1 1 p, m, 1, p,, 1 p,,, m, 1 ; (9) B y, ; B y x p y x,. Poeważ gęsość p y, x, speła rówae Kołmogorowa-Fokkera-Placka, A 1 y y, x są fukcam przedzałam lowym względem y, x, węc zgode z [5] z dokłado- ścą do O możemy wyzaczyć układy rówań dla k : M K dw d d d 1 d, w M K A w l w w, 1,, (1) A w, p m w, p 1 1 1, 1,. (11) Prawe sroy układu (11) są fukcam cągłym przedzałam lowym. Tak układ możemy rozwązać sposobem segmeac przesrze fazowe uzyskaa rozwązaa układu (11) w obszarze lowośc prawe sroy.

Aalza asympoycza wykładcze sec zawodych sysemów kolekowych 35 Nech 1,,..., będze zborem wskaźków składowych wekoa. Podzelmy zbór a dwa zbory rozłącze : w, w : 1 1. 1 : Każdy podzał określa rozłącze obszary G zboru ak, że: G :, 1 1 G : w 1, ; w, 1 ; c 1, c1 Wedy układ rówań (11) przymue posać d d dla każdego obszaru 1 p w p p 1, 1, G, gdze, 1 1. 1, (1) Rozwązae układów rówań (1), (1) pozwala a uzyskae średe lczby zgłoszeń euszkodzoych kaałów obsług w każdym syseme kolekowym sec. Na przykład, eśl sysemy sec dzałaą w ak sposób, że w ch w średm e ma koleek,. w m, d d, 1,, o układ rówań możemy zapsać w posac A Q, T gdze,,, 1 A A e e Q d., a ego rozwązaem będze: 4. Wosk Dalsze badaa w ym keruku mogą być zwązae z wykorzysaem, w, 1,, przy rozwązau zadań opymalzac. Jako kryerum opymalzac moża u wząć 1, m a d m T, m1, m,, m, 1,, b w W T m m T 1 gdze a, b są współczykam koszowym.

36 M. Maałyck, S. Sakewcz BIBLIOGRAFIA 1. Wszewsk W.: Podsawy eoreycze proekowaa sec kompuerowych. Techosfera, Moskwa 3 (w ęz. ros.).. Maałyck M., Tkhoeko O, Kołuzaewa K.: Sysemy sec obsług masowe: aalza zasosowaa. Wyd. GrUP, Grodo 11 (w ęz. ros.). 3. Medvedev G. A.: Zamkęe sysemy kolekowe ch opymalzaca. Proceedgs of he USSR Academy of Sceces: Egeerg Cyberecs, 1978, 6, s. 199 3 (w ęz. ros.). 4. Medvedev G. A.: O opymalzac zamkęych sysemów kolekowych. Proceedgs of he USSR Academy of Sceces: Egeerg Cyberecs, 1975, r 6, s. 65 73 (w ęz. ros.). 5. Paraew Y. I.: Wprowadzee do saysyczych procesów korol flrac. Sov. Rado, Moskwa 1976 (w ęz. ros.). Wpłyęło do Redakc 6 marca 1 r. Absrac The Markov ework wh urelable queueg sysems s vesgaed. The servce chaels of sysems are exposed o radom falure, besdes he me of he proper fucoaly ad he me of recosruco of each chael of sysem has he expoeal dsrbuo wh dscve parameers. The sysem of dfferece-dffereal equaos of Kolmogorov for he saes probables s compled. Asympoc aalyss of he gve ework a he large umber of messages s realzed. The paral dffereal equao for probably desy fuco of he vecor of saes s deduced. The sysems of ordary dffereal equaos for average umber of messages ad servceable chaels of ework sysems are receved. For such sysems s possble o dscover soluo ad o use opmzao problems. Adresy Mchał MATAŁYCKI: Polechka Częsoсhowska, Isyu Maemayk, ul. Dąbrowskego 73, 4-1 Częsochowa, Polska, m.maalysk@gmal.com Swaosław STATKIEWICZ: Grodzeńsk Uwersye Pańswowy, ul. Ełzy Orzeszko, 33 Grodo, Bałoruś, ssa@grsu.by