Научная статья на тему 'Исследование процесса изменения числа заявок в нестационарной немарковской бесконечнолинейной системе массового обслуживания'

Исследование процесса изменения числа заявок в нестационарной немарковской бесконечнолинейной системе массового обслуживания Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
115
26
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Назаров Анатолий Андреевич

Для процесса изменения числа заявок в нестационарной немарковской бесконечнолинейной системе массового обслуживания найдены его математическое ожидание и ковариационная функция, показано, что при возрастании загрузки системы последовательность таких процессов сходится к гауссовскому.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Назаров Анатолий Андреевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Mathematical expectation and covariance function of queries number process in unsteady non-Markovs infinitely line queue system are found out. One proves that series of such processes tends to Gaussian process under increasing capacity conditions.

Текст научной работы на тему «Исследование процесса изменения числа заявок в нестационарной немарковской бесконечнолинейной системе массового обслуживания»

А.А. Назаров

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА ИЗМЕНЕНИЯ ЧИСЛА ЗАЯВОК В НЕСТАЦИОНАРНОЙ НЕМАРКОВСКОЙ БЕСКОНЕЧНОЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЕ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

Для процесса изменения числа заявок в нестационарной немарковской бесконечнолинейной системе массового обслуживания найдены его математическое ожидание и ковариационная функция, показано, что при возрастании загрузки системы последовательность таких процессов сходится к гауссовскому.

В работе [1] в качестве математических моделей страховых компаний, кредитно-депозитных организаций, Пенсионного фонда и многих других экономических и социальноэкономических систем предлагается рассматривать бесконечнолинейные системы массового обслуживания (СМО). Например, количество возможных договоров между клиентами и кредитно-депозитной организацией практически неограниченно. Сроки, на которые заключаются договоры, имеют весьма широкий спектр продолжительностей, поэтому достаточно адекватно могут моделироваться некоторой случайной величиной с заданной функцией распределения В(х) их значений. Поток клиентов, обращающихся в кредитно-депозитную организацию, имеет явно стохастический характер и, как показывает статистические исследования реальных данных, его можно моделировать потоками Пуассона с заданной интенсивностью Х(Г).

Таким образом, математической моделью многих экономических систем может служить бесконечнолинейная СМО, на вход которой поступает пуассоновский поток интенсивности Х(Г). Обслуживание каждым прибором рекуррентное с одинаковой для всех приборов функцией распределения В(х) времени обслуживания.

СРЕДНЕЕ ЧИСЛО ЗАЯВОК В СИСТЕМЕ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

В работе [1] показано, что распределение Р(/, Г) вероятностей того, что в момент t в системе обслуживается / заявок, имеет вид пуассоновского распределения

Р(/, t) =2-^е-'Р'М, (1)

/!

где функция ф^) определяется следующим образом

ад

ф(0 = |^-х)[1 -В(х)]Сх . (2)

0

Известно, что

м ) = ф^), (3)

М12Ц) = ф2« +ф(0. (4)

То есть среднее число М ) и дисперсия этого числа Б ) имеют вид

ад

М/(0 = Б /(0 = ф(0 = |Х^-х)[1-В(х)]Сх. (5)

0

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ ЧИСЛА ЗАЯВОК В СИСТЕМЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ

Не менее важной характеристикой случайного процесса является его корреляционная функция

Щ, t+т) = М{/■(t)/^+т)}, (6)

которая совместно с функцией математического ожи-

дания достаточно хорошо, а для гауссовских - полностью определяют случайный процесс.

Найдем функцию , t+т) для рассматриваемой СМО в случае детерминированного обслуживания продолжительности Ь, т.е., когда

ч (0, если х <Ь,

В( х) = </ ,

(1, если х > Ь.

в этом случае функция ф^) имеет вид

Ь t

ф(0 = |^-х)Сх = | Х(,$)С,5 = Л(t-Ь, ^ . (7)

0 1-Ь

Отметим, что эта величина совпадает со средним значением числа заявок входящего потока, поступивших на интервале ^ - Ь, t). Заметим, что при т> Ь значения /'(0 и /^ + т) рассматриваемого случайного процесса стохастически независимы, поэтому Я (^ t + т) = M{/(t) +т)} = M) M+т) =

= ф(0 ф(t + т) = Л(t-Ь, t) Л^-Ь +т, t+т) . (8)

Поэтому рассмотрим т<Ь и определим два случайных процесса, обозначив п^, t+т) - число заявок входящего потока, поступивших в систему на интервале ^, t + т), т^, t+т) - число заявок, завершивших обслуживание в течение интервала времени (^ t + т).

Очевидно имеет место равенство

+т) = /'(0 + п(t, t+т) - т(t, t+т), следовательно

Я(t, t+т) = М{/^) [/(t) + п(^ t+т) - m(t, t+т)] } =

= М/2(t) + М{ п^, t + т)}-М{т($, t+т)}, (9) где /'(0 имеет пуассоновское распределение с параметрами ф^) = Л(t -Ь, ^ , поэтому первое слагаемое в (9) определяется равенством (4).

Вид второго слагаемого найти нетрудно, учитывая то, что, в силу свойства отсутствия последействия для пуассоновского потока, величины ) и п^, t+т) стохастически независимы, поэтому

М{/'(0n(t, t + т)} = Мг^)Мn(t, t+т) = ф(0Л(t, t+т) = Л^-Ь, t)Л(t, t+т). (10)

Для нахождения третьего слагаемого в (9) поступим следующим образом.

Отметим, что для рассматриваемой СМО имеет место следующее равенство:

т^, t+т) = п^-Ь, t-Ь +т),

поэтому

М{/'(0 m(t, t+т)} = М{/'(^ п(t-Ь, t-Ь +т)} =

= М{ОДМ[п^-Ь, t-Ь +т)| /'(0]} .

Здесь в силу равенства случайных событий (со: i(t) = ¿} = {ю: n(t-b,t) = i}

можно записать

= M((t-b, t-b +t)| i(t)} =

= M{ n(t-b, t-b +t)| n(t-b,t) = i(t)} = A(t-b, t-b +t)

i(t )-

Л(t-b, t)

следовательно

M{(t)m(t, t+t)} = Mi2(t)Л^ b, t b +T)-

Л^ - b, t)

Л^-b, t-b +x)/ 2

(ф2(t) +ф^ )) =

Л(t - Ь, о 1 ;

= Л(t-Ь, t-Ь +т)[Л(t-Ь, t) +1]. (11)

Подставляя (4), (7), (10), (11) в (9), получим Я^, t+т) = ф2^) +ф(t) +Л(t -Ь, t) Л(t, t+т) -—Л(t-Ь, t-Ь + т)[Л0 -Ь, t) + 1] =

= Л2(t-Ь, t) +Л(t-Ь, ^ + Л(t-Ь, t)Л(t, t+т)-—Л(t-Ь, t-Ь +т)Л(t-Ь, ^ —Л(t-Ь, t-Ь + т) =

= Л(t-Ь, t)[Л(t-Ь, ^ +Л(t, t + т)-Л^-Ь, t-Ь +т)] + +Л^-Ь, t) — Л^-Ь, t-Ь +т) =

= Л(t-Ь, ОЛ^-Ь +т, t+т) +Л^-Ь +т, t).

Таким образом, имеем

ГЛ^-Ь, ^Л^-Ь + т, t + т) +

Я(t, t + т) = +Л(t-Ь +т, t), если т<Ь,

|л^-Ь, t)Л(t-Ь + т, t + т), если т> Ь.

Для ковариационной функции К(t, t+т) получим К(t, t + т) = Я(^ t+т)-МОДМ^+т) =

(Л^ - Ь + т, t), если т< Ь,

(0, если т>Ь.

Таким образом, для процесса ) изменения числа заявок в системе с детерминированным обслуживанием продолжительностью Ь ковариационная функция К^, t+т|Ь) имеет вид

K(t, t+т|Ь) =

| X(s)ds, если т<b,

t-b+т

0 , если x>b.

K(t, t+t) = jK(t, t + T|x)dB(x) =jl j X(s)ds

т т V? - x+t

= jX(t+т-x)[1 -B(x)]dx .

dB( x) =

(12)

Равенства (2), (3) и (12) решают поставленную задачу определения функции математического ожидания и корреляционной функции случайного процесса ) для рассматриваемой нестационарной немарковской бесконечнолинейной системы обслуживания.

ГАУССОВСКАЯ АППРОКСИМАЦИЯ ПРОЦЕССА ИЗМЕНЕНИЯ ЧИСЛА ЗАЯВОК В СИСТЕМЕ

Рассмотрим последовательность исходных СМО с интенсивностью Ху) = Nр^), где р^) - заданная функция, а N - неограниченная последовательность целых положительных чисел. Покажем, что при N нормированная последовательность случайных процессов iN ^) сходится к гауссовскому случайному процессу. Для заданного N рассмотрим исходную СМО. По полиноминальной схеме разделим входящий поток на N независимых пуассоновских потоков с интенсивностью р^) для каждого из них. Обслуживание заявок этих потоков реализуется бесконечнолинейной системой обслуживания.

Процессы /д?'1^), п=1, 2, ..., N, изменения числа заявок каждого из потоков, обслуживаемых в рассматриваемой СМО, независимые и одинаково распределенные. В силу центральной предельной теоремы последовательность случайных процессов

X i(Nn )(t) -Ф/N (t)

n=1

-IN

Для исходной СМО с произвольной функцией распределения В(х) времени обслуживания ковариационную функцию К^, t+т) можно записать следующим образом:

сходится к гауссовскому процессу с нулевым математическим ожиданием и ковариационной функцией Кр (t, t + т) вида (12):

ад

Кр(t, t + т) = |Х^ + т-х)[1 -В(х)]Сх .

т

Следовательно, при достаточно больших значениях интенсивности Х(t) исходный случайный процесс ) с дискретным множеством состояний можно аппроксимировать гауссовским случайным процессом с математическим ожиданием

ад

ф^) = - х)[1 - В( х)]Сх

0

и ковариационной функцией

ад

К(^ t+т) = |Х^+т-х)[1-В(х)]Сх.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

т

Эти функции полностью характеризуют гауссовский процесс.

ЛИТЕРАТУРА

1. Кац В.М., Лившиц К.И., Назаров А.А. Исследование нестационарных бесконечнолинейных систем массового обслуживания и их применение к анализу экономико-математических моделей // Вестник ТГУ. 2002. № 275. С.189-192.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.