Modele procesów masowej obsługi



Podobne dokumenty
Literatura TEORIA MASOWEJ OBSŁUGI TEORIA KOLEJEK. Teoria masowej obsługi. Geneza. Teoria masowej obsługi

Literatura TEORIA MASOWEJ OBSŁUGI TEORIA KOLEJEK. Teoria masowej obsługi. Geneza. Teoria masowej obsługi

Elementy Modelowania Matematycznego

Literatura TEORIA MASOWEJ OBSŁUGI TEORIA KOLEJEK. Geneza. Teoria masowej obsługi. Cele masowej obsługi. Teoria masowej obsługi

dr Adam Sojda Wykład Politechnika Śląska Badania Operacyjne Teoria kolejek

Podstawy Informatyki Elementy teorii masowej obsługi

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 9 Systemy kolejkowe

TEORIA OBSŁUGI MASOWEJ

Modelowanie komputerowe

System obsługi klienta przy okienku w urzędzie pocztowym

Rachunek prawdopodobieństwa dla informatyków

Colloquium 1, Grupa A

Rozkłady zmiennych losowych

BADANIE EFEKTYWNOŚCI PRACY ELASTYCZNEGO GNIAZDA MONTAŻOWEGO

Systemy masowej obsługi

Systemy kolejkowe z histerezą- wprowadzenie

Planowanie przydziału procesora

Elementy modelowania matematycznego

Modelowanie stochastyczne Stochastic Modeling. Poziom przedmiotu: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W E, 2C

NETCALL - wariant GABINETY

Planowanie przydziału procesora

Colloquium 2, Grupa A

ANALIZA I OCENA FUNKCJONALNOŚCI SYSTEMU MASOWEJ OBSŁUGI NA PODSTAWIE OBSŁUGI CELNEJ POJAZDÓW CIĘŻAROWYCH

Optymalizacja organizacji transportu w systemie dystrybucji przedsiębiorstwa

Zarządzanie procesorem

Systemy masowej obsługi

Jak długo żyją spółki na polskiej giełdzie? Zastosowanie statystycznej analizy przeżycia do modelowania upadłości przedsiębiorstw

Proces Poissona. Proces {N(t), t 0} nazywamy procesem zliczającym jeśli N(t) oznacza całkowitą liczbę badanych zdarzeń zaobserwowanych do chwili t.

Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych. Badania operacyjne. Dr inż.

Laboratorium z przedmiotu Programowanie obiektowe - zestaw 04

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

4. ZNACZENIE ROZKŁADU WYKŁADNICZEGO

Modelowanie obiektów komunikacyjnych

INFORMATYKA W SZKOLE. Podyplomowe Studia Pedagogiczne. Dr inż. Grażyna KRUPIŃSKA. D-10 pokój 227

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Terminarz rozgrywek Ekstraklasy w sezonie 2016/2017

TEORIA DECYZJE KRÓTKOOKRESOWE

ELEMENTY TEORII MASOWEJ OBSŁUGI W ORGANIZACJI STACJI PRZEAŁDUNKOWYCH ODPADÓW KOMUNALNYCH

Director - instrukcja obsługi

Jerzy Berdychowski. Informatyka. w turystyce i rekreacji. Materiały do zajęć z wykorzystaniem programu. Microsoft Excel

CZEŚĆ PIERWSZA. Wymagania na poszczególne oceny,,matematyka wokół nas Klasa III I. POTĘGI

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLI Egzamin dla Aktuariuszy z 8 stycznia 2007 r. Część I

Parametr Λ w populacji ubezpieczonych ma rozkład dany na półosi dodatniej gęstością: 3 f

Metody symulacji komputerowych Modelowanie systemów technicznych

OPTYMALIZACJA HARMONOGRAMU DOSTAW MATERIAŁÓW BUDOWLANYCH PRZY ZASTOSOWANIU METODY GRAFICZNEJ WSPOMAGANEJ TEORIĄ KOLEJEK

Optymalizacja zapasów magazynowych przykład optymalizacji

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Podejmowanie decyzji w warunkach ryzyka. Tomasz Brzęczek Wydział Inżynierii Zarządzania PP

SYSTEMY CZASU RZECZYWISTEGO - VxWorks

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

System bonus-malus z mechanizmem korekty składki

Metody Ilościowe w Socjologii

Badania operacyjne. Ćwiczenia 1. Wprowadzenie. Filip Tużnik, Warszawa 2017

3. Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i rachunku prawdopodobieństwa wykład z Populacja i próba

Symulacje procesów biznesowych. Zastosowanie oprogramowania igrafx

Zagadnienia: wprowadzenie podstawowe pojęcia. Doświadczalnictwo. Anna Rajfura

Analiza danych. TEMATYKA PRZEDMIOTU

Opis efektów kształcenia dla programu kształcenia (kierunkowe efekty kształcenia) WIEDZA. rozumie cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań

Podstawy symulacji komputerowej

Zadbaj o swoje serce z. Nowoczesne rozwiązania zdalnej opieki kardiologicznej dla Klientów Indywidualnych

Programowanie obiektowe

Badania operacyjne egzamin

DWUKROTNA SYMULACJA MONTE CARLO JAKO METODA ANALIZY RYZYKA NA PRZYKŁADZIE WYCENY OPCJI PRZEŁĄCZANIA FUNKCJI UŻYTKOWEJ NIERUCHOMOŚCI

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 1

Algorytm Lamporta. Czy można to ulepszyć?

Struktura i funkcjonowanie komputera pamięć komputerowa, hierarchia pamięci pamięć podręczna. System operacyjny. Zarządzanie procesami

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

Badania eksploracyjne Badania opisowe Badania wyjaśniające (przyczynowe)

SMO. Procesy stochastyczne WYKŁAD 6

Teoria treningu. Projektowanie. systemów treningowych. jako ciąg zadań optymalizacyjnych. Jan Kosendiak. Istota projektowania. systemów treningowych

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

WYMAGANIA Z MATEMATYKI NA POSZCZEGÓLNE OCENY KLASYFIKACYJNE DLA UCZNIÓW KLAS TRZECICH. Sposoby sprawdzania wiedzy i umiejętności uczniów

Opis przedmiotu: Badania operacyjne

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

Analiza procesu eksploatacji systemu kontroli dostępu w wybranym obiekcie

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne.

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo

Matematyka do liceów i techników Szczegółowy rozkład materiału Zakres podstawowy

Microsoft Excel 2016 : analiza i modelowanie danych biznesowych / Wayne L. Winston. Warszawa, Spis treści

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku

Ekonomia menedżerska William F. Samuelson, Stephen G. Marks

Wielowymiarowa analiza regionalnego zróżnicowania rolnictwa w Polsce

Microsoft Excel 2013: Analiza i modelowanie danych biznesowych

Ułamki i działania 20 h

SEMINARIUM DYPLOMOWE - INŻYNIERSKI PROJEKT DYPLOMOWY studia I stopnia kierunek: inżynieria danych (semestr letni 2018/2019)

Rozkład materiału nauczania

Microsoft Excel 2013 : analiza i modelowanie danych biznesowych / Wayne L. Winston. Warszawa, Spis treści. Podziękowania


Integracja rozwiązań teleinformatycznych SLICAN z aplikacjami CRM.

Psychometria PLAN NAJBLIŻSZYCH WYKŁADÓW. Co wyniki testu mówią nam o samym teście? A. Rzetelność pomiaru testem. TEN SLAJD JUŻ ZNAMY

zna metody matematyczne w zakresie niezbędnym do formalnego i ilościowego opisu, zrozumienia i modelowania problemów z różnych

StatSoft profesjonalny partner w zakresie analizy danych

Rozkład wykładniczy. Proces Poissona.

Planowanie przydziału procesora

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wybrane mechanizmy gwarantowania jakości usług w sieciach IP. Dariusz Chaładyniak, Maciej Podsiadły * Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Integracja rozwiązań teleinformatycznych SLICAN z aplikacjami CRM.

Transkrypt:

Modele procesów masowej obsługi Musiał Kamil Motek Jakub Osowski Michał Inżynieria Bezpieczeństwa Rok II

Wstęp Teoria masowej obsługi to samodzielna dyscyplina, której celem jest dostarczenie możliwie najbardziej precyzyjnych metod opisu i analizy systemów świadczących usługi. Przedmiotem badań tej teorii są zjawiska, w których występują problemy związane z masową obsługą klientów. Centralnym problemem związanym z praktycznym wykorzystaniem metod teorii masowej obsługi jest problem wyznaczenia optymalnych decyzji dotyczących liczby aparatów obsługi, intensywności obsługi, czasu obsługi itp. Teoria kolejek, zwana teoria masowej obsługi, zajmuje się optymalizacja wszelkiego rodzaju jednostek usługowych. Przez jednostkę usługową w odróżnieniu od jednostki produkcyjnej będziemy rozumieć taki zakład, w którym ma miejsce losowy napływ klientów występują, więc i okresy niedociążenia personelu i urządzeń, i okres ich przeciążenia. Podstawowymi elementami teorii kolejek są: populacja klientów, kolejka, organizacja kolejki (jej regulamin) i kanały obsługi. Populacja określa ilościowo klientów (mogą to być ludzie lub obiekty), którzy dołączają do kolejki w oczekiwaniu na obsługę. Regulamin określa sposób wywołania (pobierania) klientów z kolejki. Nurt ten powstał w związku z silnym rozwojem sieci telefonicznych oraz problemami praktycznymi związanymi z rozbudową już istniejących lub tworzeniem nowych sieci. Pojawiły się problemy dotyczące m.in. odpowiedniego doboru sprzętu, warunków tworzenia centrów telekomunikacyjnych itp. Można zgodzić się jednak, że za ojca tego nurtu należałoby uznać duńskiego naukowca Agnera Krarupa Erlanga.

Definicje i klasyfikacje Proces masowej obsługi proces składający się z: - strumień wchodzący (strumień wejściowy, strumień zgłoszeń) zgłoszenia nadchodzące do systemu; - system obsługi ( kanały obsługi, aparaty obsługi) zbiór urządzeń lub stanowisk świadczących obsługę zgłoszenia wraz z kolejką zgłoszeń oczekujących na obsługę; - strumień wychodzący (strumień wyjściowy) zbiór zgłoszeń po obsłużeniu oraz zbiór zgłoszeń, które zrezygnowały z obsługi.

Pojęcia podstawowe: - zgłoszenie obiekt/klient/ oczekujący na obsługę - kolejka zbiór zgłoszeń oczekujących wg ustalonych reguł na obsługę, - obsługa czynność pozwalająca zaspokoić określone potrzeby, - regulamin /kolejki lub obsługi/ - zbiór reguł, wg których zgłoszenia tworzą kolejkę i są obsługiwane, - System model obsługi zbiór, którego elementami są: układ obsługi, zgłoszenia obsługiwane, oczekujący na obsługę, zgłoszenia do systemu.

Klasyfikacja systemów masowej obsługi ze względu na zachowanie się zgłoszenia: - ze stratami (zgłoszenie opuszcza po upływie pewnego czasu system rezygnując z obsługi); - bez strat (zgłoszenie w systemie przebywa do czasu obsłużenia). Klasyfikacja systemów masowej obsługi ze względu na rozmiary i istnienie kolejki: - systemy z kolejką ograniczoną lub nieograniczoną; - systemy z kolejką zabronioną lub niezabronioną. Klasyfikacja systemów masowej obsługi ze względu na organizację kolejki (regulamin kolejki): - FIFO First In First Out (zgłoszenie stojące na pierwszym miejscu w kolejce jest obsługiwane jako pierwsze kolejka naturalna ); - LIFO Last In First Out (zgłoszenie stojące na ostatnim miejscu w kolejce jest obsługiwane jako pierwsze); - SIRO Selection In Random Order (losowy dobór zgłoszenia do obsługi); - Obsługa z priorytetem (pierwszeństwo dla zgłoszeń uprzywilejowanych ).

Rozwiązywanie zagadnień systemów masowej obsługi sprowadza się do określenia następujących rozkładów statystycznych: Liczby klientów oczekujących w systemie (kolejka + kanał), Liczby klientów oczekujących w kolejce, Czasu spędzonego przez klienta w systemie, Czasu spędzonego przez klienta w kolejce.

Charakterystyka modeli systemów masowej obsługi: - charakter opisowy; - możliwość wyliczenia podstawowych wielkości liczbowych dotyczącychprocesu masowej obsługi; - modele optymalizacyjne masowej obsługi, jako najczęściej formułowane, w których poszukuje się optymalnej liczby kanałów obsługi kierując się kryterium najniższego kosztu całkowitego działania całego systemu (koszt przestoju stanowiska obsługi w jednostce czasu, koszt utraty zgłoszenia, koszt obsługi jednego zgłoszenia, itp.). Główne zadania: * Minimalizacja czasu oczekiwania na obsługę * Optymalne określenie stanowisk obsługi * Określanie parametrów obsługi

MODEL WIELOKANAŁOWY

Założenia modelu Model wielokanałowy opisywany jest za pomocą wzoru: M/ M/ s (, ) dla s >= 2

Model wielokanałowy jest to model masowej obsługi, w którym czas pomiędzy kolejnymi zgłoszeniami jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym, czas obsługi jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym, model posiada s równoległych jednorodnych kanałów obsługi, populacja zgłoszeń jest nieograniczona, a długość kolejki jest także nieograniczona.

Wzory opisujące model Strumień zgłoszeń: Jest to odstęp czasu (t) pomiędzy dwoma kolejnymi zgłoszeniami, który jest zmienną losową o tzw. ujemnym rozkładzie wykładniczym:

Czas obsługi zgłoszenia: Czas (t) obsługi zgłoszenia jest zmienną losową o ujemnym rozkładzie wykładniczym:

Charakterystyka liczbowa modelu wielokanałowego

Przykład W prywatnej przychodni stomatologicznej czynne są dwa gabinety lekarskie. Przecięty czas przybycia pacjenta wynosi 3,8 na godz., a stopa obsługi wynosi 2 pacjentów na godz. 1. Należy obliczyć, czy układ zmierza do stanu równowagi:

Stan równowagi jest zachowany, ponieważ: 3,8 4 2. Ile wynosi prawdopodobieństwo, że nie będzie kolejki?

3. Ile wynosi prawdopodobieństwo, że pacjent będzie musiał czekać? 4. Ile wynosi prawdopodobieństwo, że w kolejce znajdują się więcej niż 2 osoby?

DZIĘKUJEMY ZA UWAGĘ