Научная статья на тему 'Об инвариантности стационарного распределения вероятностей состояний открытой сети с многорежимными стратегиями обслуживания и разнотипными заявками'

Об инвариантности стационарного распределения вероятностей состояний открытой сети с многорежимными стратегиями обслуживания и разнотипными заявками Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
146
30
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СЕТЬ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ / МНОГОРЕЖИМНЫЕ СТРАТЕГИИ / СТАЦИОНАРНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ / ИНВАРИАНТНОСТЬ / QUEUING NETWORK / STATIONARY DISTRIBUTION / MULTIMODE STRATEGIES / INVARIANCE

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Ерёмина Александра Рафаэловна, Малинковский Юрий Владимирович

Рассматривается открытая сеть массового обслуживания с многорежимными стратегиями и разнотипными заявками. Входной поток простейший. Количество работы по обслуживанию заявок и количество работы по переключению прибора с одного режима на другой имеет произвольное распределение. Процессы обслуживания заявок и переключения режимов приборов не зависят друг от друга. Установлена инвариантность стационарного распределения вероятностей состояний сети по отношению к функциональной форме распределений величин работ, требующихся на обслуживание заявок и переключение режимов приборов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Ерёмина Александра Рафаэловна, Малинковский Юрий Владимирович

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

The open queuing network with demands of M types is considered in article. The incoming flow is Poisson with intensity ƒ. The single line units can work in some strategies. Every strategy responds to different degree of serviceability. The dispatching rule of demands by device of l unit is LCFS FS PR (l =1,N ) . Servicing time is random variable with arbitrary distribution function. The network state at the time t is characterized by vector x(t) = (x1(t), x2(t), …,xN(t)), where state of l unit at the time t is described by vector xl(t) = (xl(t), jl(t)) = (xl1(t), xl2(t), …, xl,n(l)(t), jl(t)), xl1(t) is the type of demand, which stands on the final position in l unit at the time t, xl,n(l)(t) is the type of demand, which is servicing by device in l unit at the time t, n(l) is total amount of demands in l unit, jl(t) is the number of device strategy in l unit at the time t, l =1,N . The durations of demands' service in units are mutually independent, don't depend on the arriving process and on durations of staying devices in strategies and have arbitrary distribution function Bl(xl,u

Текст научной работы на тему «Об инвариантности стационарного распределения вероятностей состояний открытой сети с многорежимными стратегиями обслуживания и разнотипными заявками»

ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА

2011 Управление, вычислительная техника и информатика № 4(17)

УДК 519.21

А.Р. Ерёмина, Ю.В. Малинковский

ОБ ИНВАРИАНТНОСТИ СТАЦИОНАРНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ СОСТОЯНИЙ ОТКРЫТОЙ СЕТИ С МНОГОРЕЖИМНЫМИ СТРАТЕГИЯМИ ОБСЛУЖИВАНИЯ И РАЗНОТИПНЫМИ ЗАЯВКАМИ

Рассматривается открытая сеть массового обслуживания с многорежимными стратегиями и разнотипными заявками. Входной поток - простейший. Количество работы по обслуживанию заявок и количество работы по переключению прибора с одного режима на другой имеет произвольное распределение. Процессы обслуживания заявок и переключения режимов приборов не зависят друг от друга. Установлена инвариантность стационарного распределения вероятностей состояний сети по отношению к функциональной форме распределений величин работ, требующихся на обслуживание заявок и переключение режимов приборов.

Ключевые слова: сеть массового обслуживания, многорежимные стратегии, стационарное распределение, инвариантность.

Сети массового обслуживания достаточно адекватно описывают функционирование многих реальных объектов в области информационно-вычислительных и логистических систем. Аналитические результаты теории сетей массового обслуживания используются при проектировании новых производственных линий, заправочных станций, планировании графика работы общественного транспорта и т.д., когда реальных объектов не существует или когда эмпирические данные получить довольно трудно и дорого.

При этом большую практическую значимость имеет изучение таких сетей, в которых могут обслуживаться требования не одного, а нескольких типов, а сами обслуживающие приборы могут работать с разной производительностью. В работе [1] были введены в рассмотрение сети массового обслуживания с многорежимными стратегиями, в узлах которых приборы могут функционировать в различных режимах с более высокой или низкой производительностью. Однако для указанных сетей предполагалось, что время пребывания прибора в определенном режиме имеет экспоненциальное распределение. Это условие ограничивало применение полученных результатов на практике, когда прибор может полностью или частично выходить из строя, требовать ремонта или замены.

Сети с разнотипными заявками и многорежимным обслуживанием, когда количество работы по обслуживанию поступающих в узел заявок имеет произвольную функцию распределения, были исследованы в [2]. Для указанных сетей была установлена инвариантность стационарного распределения вероятностей состояний относительно функционального вида распределения количества работы, необходимого для обслуживания требований.

Сети с немедленным обслуживанием заявок (дисциплина ЬСБ8 РЯ) и многорежимным обслуживанием, когда количество работы по обслуживанию поступающих в узел заявок и количество работы по переключению прибора с одного режима на другой являются случайными величинами с произвольной функцией

распределения, были исследованы в [3, 4]. Для указанных сетей была установлена инвариантность стационарного распределения вероятностей состояний относительно функционального вида распределения количества работы, необходимого для обслуживания поступающих заявок и переключения режимов работы обслуживающих приборов. Данные результаты были получены для случая, когда в сети циркулируют требования одного типа.

Однако на практике чаще встречаются сети, в которые поступают требования различных типов. Поэтому в настоящей работе были исследованы аналогичные сети с разнотипными заявками, а результаты, полученные в [3], обобщены для неоднородных сетей.

1. Постановка задачи

Рассматривается открытая сеть массового обслуживания, состоящая из N однолинейных узлов, в которой циркулируют заявки М типов. Поступающий поток заявок - простейший с интенсивностью X. Каждая заявка входного потока независимо от других заявок с вероятностью p0(lu) направляется в l-й узел и становится

____ ____ N M

заявкой типа u (l = 1, N; u = 1, M; Po(l u) = 1). После обслуживания в l-м узле

I=1 u =1

заявка u-го типа мгновенно и независимо от других заявок с вероятностью P(l,u)(k,v) направляется в k-й узел и становится заявкой типа v, а с вероятностью P(l,u)o поки___________________ ____ N M

дает сеть (hk = 1N; u,v = lM; XXP(l,u)(k,v) + P(l,u)o =1).

k=1 v=1

В каждом из N узлов находится единственный прибор, который может работать в rl + 1 режимах: 0, 1, ..., rl (l = 1,N). По истечении времени пребывания в

режиме прибор переходит в другой режим мгновенно.

Дисциплина обслуживания заявок прибором - LCFS PR. Заявка, поступающая в узел, вытесняет заявку с прибора и начинает обслуживаться, а вытесненная заявка становится в начало очереди на обслуживание, сдвигая стоящие в ней заявки. При повторном поступлении на прибор заявка продолжает дообслуживаться оставшееся время в режиме, в котором работал прибор на момент указанного поступления. Таким образом, поступающая в узел заявка имеет абсолютный приоритет перед всеми остальными заявками, находящимися в узле. Нумерация заявок в очереди на каждый узел осуществляется от конца очереди к прибору.

Состояние сети в момент времени t характеризуется вектором x(t) = (x1(t), x2(t), ., xN(t)), где состояние l-го узла в момент времени t есть вектор xl(t) = (xt (t), j (t)) = = (xl1(t), xl2(t), ..., xln(l)(t), j(t)), xl1(t) - тип заявки, стоящей последней в очереди на обслуживание в l-м узле в момент времени t, xl2(t) - тип заявки, стоящей предпоследней в очереди на обслуживание в l-м узле в момент времени t и т.д., xln(l)-1(t) -тип заявки, стоящей первой в очереди на облуживание в l-м узле в момент времени t, xln(l)(t) - тип заявки, находящейся на облуживании в l-м узле в момент времени t, jl(t) - номер режима, в котором работает прибор в l-м узле в момент времени t, n(l) - общее количество заявок в l-м узле. Тогда процесс x(t) обладает не более чем счетным фазовым пространством состояний X = X1 x X2 x . x XN, где Xl = {(0,jl), (xn,jl), (xn, xl2,jl), ...: xlk = 1,M , k = 1, 2, ...; j =0,rt }.

В качестве основного режима работы обслуживающего прибора полагается режим работы 0. Переключение происходит только на соседние режимы.

Время пребывания в основном (нулевом) режиме работы имеет произвольную функцию распределения Ф { (0,и), после чего прибор переходит в режим 1. Для состояния х, у которого 1 < ]1 < г I - 1 время пребывания в режиме ]1 также имеет произвольную функцию распределения Ф {, и), при этом с вероятностью

V()

V (іі) + Фі (Іі) Фі(Іі)

прибор 1-го узла переходит в режим Jl + 1, ас вероятностью

- в режим Jl - 1. Время пребывания в последнем г гм режиме имеет

V(Іі) + Ф(Іі)

произвольную функцию распределения Фі (г,й), после чего прибор переходит в режим г і - 1. Во время переключения прибора с одного режима на другой число заявок в узле не меняется.

При этом

ад

V-1 (0) = |(1 -Фі(0,и))(їй; (1)

0

ад

(( і )+Фі( і ))-1 = {( -фі( і , й)) )1 ^ і ^ г-1; (2)

фЛ

1(г) = 1(1 -Фі (г, й) )й. (3)

0

Длительности обслуживания заявок в узлах не зависят от процесса поступления, друг от друга и от длительностей пребывания приборов в режимах и имеют произвольную функцию распределения Б1 (X, й) для і-го узла, зависящую от очереди заявок X в узле, причём

ад

Ь 1 (Хі1, X2 ,..., X,п(і) ) = К1 - ( ((1, X2 ,..., X,п(і), й))їй. (4)

0

Будем предполагать, что матрица (Р(ійх^)), й,V = 1,М, і, к = 0,Ж,

Р(0,й )(0^) = 0, неприводима.

Тогда уравнение трафика

ж м ____ ____

Єій = Р0(і,й) +ZSЄkvР(k,v)(l,u), і = 1 Ж й = 1м, (5)

к=1 v=1

имеет единственное положительное решение (єій; і = 1, Ж, и = 1, м).

Пусть уік(ґ) - остаточное время обслуживания с момента ґ до момента завершения обслуживания заявки, стоящей в момент времени ґ на к-й позиции в і-м узле, уі(ґ) = (уп(ґ), уЕ(ґ), ..., у іМІ)(ґ)), (і = 1,Ж). Пусть ^(ґ) - остаточное время

пребывания прибора -го узла в режиме І с момента ґ до перехода в соседний режим §(ґ) = §2,^2(^)(ґ),...,^ж,;ж(о(ґ)). Таким обPaзом,

ад

d^9f^ ^ = 11 (Xn’Х2’^’Xlk^ dt = ((()(л*Г;) + Ф(j)/(л^0)^

когда состояние /-го узла есть (xn, x/2, ..., x^, j).

В общем случае процесс x(t) не является марковским, поэтому рассмотрим кусочно-линейный марковский процесс Z(t) = (x(t), y(t), ^(t)), полученный путем добавления к x(t) непрерывных компонент y(t) = (^1 (t), y2(t), ., y^(t)) и £(t).

Под {P(x), x e X} будем понимать стационарное распределение вероятностей состояний процесса x(t).

Введем в рассмотрение стационарные функции распределения вероятностей состояний кусочно-линейного процесса Z(t):

f (x, ^, z) = f (x, Уll, y^... yi,„(i);...; yN 2,..., ,n( n );...; zn , ;N) =

= ijm P {x(t) = x; yn(t) < y^..^ V/,„ (/)(t) < У/,„(/), l =1, N;

£l,jl(t)(t) < Z1,jl,...,^N,jN(t)(t) < ZN,jN } .

Обозначим 3/ (j/ ) = V{ (j/ )/(j * r/) +Ф/ (j/ )/(]i ^ l = 1 N, j/ = 0, Г/.

2. Основной результат

Лемма. Если e/u (/ = 1, N; и = 1,M) является решением уравнения трафика (5), то справедливо следующее равенство:

N M

ZZSkvP(k ,v)0 = 1 (6)

k=1 v=1

Подробное доказательство леммы приведено в [2].

В [5] был рассмотрен случай, когда длительности обслуживания заявок в узлах и длительности пребывания в режимах имеют показательное

распределение, т.е. для /-го узла (x/,и) = 1 -exp-i(x/1,xt2,...,xln(l))u} (И > 0) и

Ф/ (ji,И) = 1 - exp{-(v/ (j/) + ф/ (j/))u} (u > 0). Тогда x(t) - однородный марковский процесс с непрерывным временем и не более чем счетным фазовым пространством состояний X = X1 х X2 х ... х XN, где X/ = {(0, j), (x/1, j/), (x/1, x/2, j), ...:

x/k= 1,M , k = 1, 2, ...;j/ =0,r, }.

Установлено, что при выполнении условий

v/(x/, ji -1)I/(x/, ji)Ф/ (Г“(ЦХ],) = V/CT (Х/X j/ -1)|/(X/, j/ -1)ф/(X/, j/

/ = Щ j = й/', n(/) > 1,

и неравенства

n(/) e/,xw Av (0, k -1)"

(7)

Z ^( x)n

xeX / =1

r(/) П-----------------------------------------------—--П

w=1 I/ (xn, xl 2 ,..., x/w, jl ) k=1 Ф/ (0, k)

< OO,

N

где #( х) = Х + н ^1 (х;, Л) + V;(х1, Л) + Ф;(х;, Л)),

г=1

марковский процесс х(/) эргодичен, а его стационарное распределение имеет мультипликативную форму

Р(х) = ^)р2(х2) X ... X рм (хм ),

где

п(,)

Р1(х1 , л) = хп(Х) П

х».

(0,0),

1 ц, (xn, х, 2,..., х,№, Л) к=1 Ф,(0, к)

е, х, находятся из (5), а

Р- (0,0) =

о г г

УУхг П— . .

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

V г =0 ] =0 «=1 -, (xn, х12 ,..., х,№, ] ) к=1 Ф, (0, к)

П V,(0, к 1)

V

Для рассматриваемой в статье модели в силу того, что ц, (х,, Л г) = ц, (х,), V, (х,, Л I) = V, (]1), ф, (х{, ]1) = ф, (]1), условие обратимости (7) выполняется автоматически. Поэтому остается потребовать, чтобы выполнялось условие эргодичности

N ( п(,)

I Ч(х)П Хп(,)П-( (к)

хеХ ,=1 V «=1 -, (Xn, х, 2 ,..., хЫ) к=1 Ф, (к)

^ V, (к -1)

Л

П

< оо.

(8)

Тогда стационарное распределение имеет мультипликативную форму Р(х) = Р1(^)Р2 (х2) X ... X РN (XN).

При этом

Р1 (х,, Л ) =

( п(,)

X п(Х) П-

г!^vl (к -1)

П

Рх (0,0),

где

V «=1 -, (xl1, х,2 ,..., х,№ ) к=1 Ф, (к)

N ____ ____

д(х) = Х + 1(ц-1(х) + !>,О,) +фО,)), а (е1и; / = 1 N, м = 1,М) -

положитель-

=1

ное решение уравнения трафика (5).

Пусть длительность обслуживания заявки прибором /-го узла имеет произвольную функцию распределения Б1 (х1, й), а время пребывания прибора /-го узла в режиме ] 1 - Ф, (, й), причем математические ожидания фиксированы с помощью равенств (1) - (4).

Основной результат формулируется следующим образом.

Справедлива следующая теорема.

Теорема. Процесс £(0 эргодичен, если выполняются соотношения (8). При этом стационарные функции распределения вероятностей состояний Р(х, у, 2) определяются по формулам

Р (х, у, 2) = Р1( х1) Р2 (х2) X ... X РN (XN ) X

N п(,) у,,» N 2;,Л

ПП-(xll,х,2,...,хы) { (1-Б(xl1,хы,й))П®,(л) I (-Ф(1,й)) (9)

,=1 И=1

,=1

где

Р1(х,, л) =

( п(,)

Xп(,)П

П (к -1)

1 -, (xl1, х,2 , "^ х,№ ) к=1 Ф, (к)

Рх (0,0),

(10)

находятся из (5), а

Рг (0,0) =

£ £ Хг П-------------^Л

Iг=0}=о «=1 Мг(xn,хг2,•••,хг^)к=1 Фг(к) ,

хе X, 1 = 1, г.

(11)

Доказательство. В случае, когда х(/) - марковский процесс, существует его стационарное эргодическое распределение. Тогда и в общем случае при выполнении условия (8) существует стационарное эргодическое распределение процесса £(/), так как £(/) получается из х(/) добавлением непрерывных компонент. Строгое доказательство этого факта может быть проведено, если учесть, что процесс £(0 является регенерирующим. Действительно, функционирование сети схематично можно представить как чередование периодов, когда сеть находится в состоянии «0» (в каждом узле сети нет заявок и прибор работает в нулевом режиме), и периодов занятости сети (в противном случае). Далее доказательство сводится к применению предельной теоремы Смита для регенерирующих процессов [6, с.41], при этом учитывается, что среднее время пребывания прибора в режиме равно такое же, как и в марковском случае.

Для упрощения записи введём в рассмотрение операторы:

Ти (хг) = ти(xn,•••,хг,п(г)) = (xn,•••,х1

п,п(г)

и),

Т (хг) = Т (хп,...,хг п(г)) = (хп,...,хг,п(г)_1),

Т(+,и)(х) = Т(+,и)(xl,•••,хг) = ^г^.^хгX где хк = хк при к*I х1 = (Ти (хгXЛX (х) = Т[ (х1,...,хг) = (X,...,хы), где 5ск = хк при к * I, х, = (Т“(х,), ),

Я/1 +1(х) = Я1]1+1(х1,..., хг) = (х^..., хг), где хк = хк при к * I, х1 = (х,, ]1 +1),

Я/1 _1(х) = Я/1 _1(х1,...,хг) = (^,...,хг), где хк = хк при к* I, х1 = (х,,]1 _ 1),

, = 1,г, и = 1М •

Тогда для Е(х, у, г) справедлива следующая система дифференциально -разностных уравнений:

+

ХЕ (х, у, г) = £

г=1

дЕ (х, у, г)

дУг,

п(,)

дЕ (х, у, г)

дУг

г ,п (г) У

г

г=1

дЕ (х, у, г) дг,

дЕ (х, у, г) дг,

уг,п(г) =0 У

Л

+

г

+Х£ Р0(г,хг,п(г))В1(хг, у,,п(г))Е(Тг (x), У, г) +

г=1

г М

+££ Ру,

г=1 и=1

и )0

(дЕ (Т(+и)(х), у, г)Л

дуг,

п (г )+1

уг, п( г )+1 -

N N М

+М I Мр

і=1 5=1,5фі и =1

5 ,и )(і, X, ,п(і ч) Ві ( Х1, уі, п(і))

ГдЕ (Г(+,и )(Т,- (X)), У, г) Л

ду

5, П ( 5 )+1

У5, П(5) + 1

N М

+ММ Р(і,

,=1 и =1

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

и)(і,X,,п(і) )В (Хі , уі,п(і)) N V, (І -1)

ГдЕ (Г(+,и )(Т}- (X)), у, 2)Л

дУі,

п(і)

У Уі, п(і) =0

і=1 »і (і -1) N Фі(І +1)

Фі (Іі, 2і, І )

( дЕ (ЛІ -1( X), У, 2)Л

V

ьМ

м ^ (і І +1)

Фі (1, 2і, І )

д2і

дЕ (Л1 +'(X), у, 2)

і, Л-1 У

п.іі +1,..ч .. _чЛ

\

52;

X є X.

/2

Разобъем эту систему уравнений на уравнения локального баланса:

N М

ХЕ (X, у, 2) = мм Р(і,и )0

і=1 и=1

(дЕ(Т(+и)(X), У, 2) Л

дУі

п(і)+1

(12)

(13)

Уі, п (і)+1 -

( дЕ (X, у, 2)Л V дуі ,п(і) У

дЕ (X, у, 2)

N М

+ М М Р(.

5=1,5ФІ и =1

М

+Мр(і,

и =1

уі, п(і) =0

5 ,и X, п(і))

дуі ,п(і)

Ві (X , уі,п(і))

= ^Роу,^^ (і)) ві(X, Уі ,п(і))Е (ТІ(x), У, 2) +

ГдЕ (Т(+,и )(Т1- (X)), у, 2) Л

дУ

5, п( 5 )+1

'ХЛ X ,п(і)) (

дЕ (X, у, 2)

ґдЕ (Т(+и )(Т - (X)), у, 2)Л

дуі ,п(і)

дЕ (X, у, 2)

У5, п(5) + 1

У Уі ,п(і) =0

(14)

І У

2і,і =0

д2>

V(Іі -1) ^і (І і -1)

| Фі(І +1) »і (І і +1)

Фі (І , 2і, І )

^ дЕ (Л/'-1( X), у, 2)Л

д2

і, І -1

Чі-1 =0

Фі (І , 2і, І )

дЕ (ЛЛ+1 (X), у, 2)

д2;

(15)

, Іі+1 =0

Покажем, что функции распределения вероятностей Е(х, у, г), определенные формулами (9) - (11), являются решением уравнений (13) - (15), а следовательно, и (12).

Подставим (9) в (13) и разделим обе части полученного соотношения на ХЕ(х, у, г). Получим следствие уравнения трафика (6).

Подставим (9) в (14), приведём подобные слагаемые и разделим обе части полученного соотношения на ХВг(х{,у 1п(Г))Е(Т[(х),у,г). Получим уравнение трафика (5).

Наконец, подставим (9) в (15). Получим тождество.

Теорема доказана полностью.

Из теоремы с учетом равенства P(x) = F(x, -+», -+») вытекает следующее утверждение.

Следствие. Если выполняются соотношения (8), то процесс x(t) эргодичен, а его стационарное распределение {P(x), xeX) не зависит от функционального вида распределений Б{(x{,it), Ф{(k,it) и имеет вид

P( x) = Pi( xi) p2( x2) X... X pN (xN), где p(x) определяются по формулам (10) - (11).

Заключение

Исследованы открытые сети массового обслуживания, в которых циркулируют заявки разных типов, а приборы в узлах могут работать в нескольких режимах. Дисциплиной обслуживания заявок является LCFS PR. Определён вид стационарных функций распределения, плотности распределения и установлены условия инвариантности стационарного распределения вероятностей состояний указанных сетей относительно вида законов распределения величин работ по обслуживанию поступающих заявок и переключению режимов приборов в узлах при фиксированных первых моментах этих законов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Малинковский Ю.В., Нуеман А.Ю. Мультипликативность стационарного распределения в открытых сетях с многорежимными стратегиями обслуживания // Весщ НАН Беларуси 2001. № 3. С. 129-134.

2. Малинковский Ю.В., Старовойтов А.Н., Ерёмина А.Р. Инвариантность стационарного распределения вероятностей состояний сетей с многорежимными стратегиями обслуживания, разнотипными заявками и дисциплиной обслуживания LCFS PR // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. № 3(8). С. 33-39.

3. Старовойтов А.Н. Инвариантность стационарного распределения состояний открытой сети с многорежимными стратегиями обслуживания // Известия Гомельского государственного университета им. Ф. Скорины. 2005. № 5(32). С. 169-171.

4. Старовойтов А.Н. Об инвариантности стационарных распределений вероятностей состояний открытой сети с многорежимными стратегиями обслуживания // Известия Гомельского государственного университета им. Ф. Скорины. 2006. № 4(37). С. 159-161.

5. Летунович Ю.Е. Стационарное распределение состояний открытой неоднородной сети с многорежимными стратегиями и немедленным обслуживанием // Современные информационные компьютерные технологии: сб. науч. ст. Междунар. науч. конф., Гродно, 21

- 24 апреля 2008 г.: в 2 ч. / ГрГУ им. Я. Купалы; редкол.: Е.А. Ровба, А.М. Кадан (отв. редактор) [и др.]. Гродно, 2008. Ч. 2. С. 97-99.

6. Ивницкий В.А. Теория сетей массового обслуживания. М.: Физматлит, 2004. 772 с.

Ерёмина Александра Рафаэловна

Гродненский государственный университет им. Янки Купалы Малинковский Юрий Владимирович

Гомельский государственный университет им. Франциска Скорины

E-mail: aleksandrae@mail.ru; Malinkovsky@gsu.by Поступила в редакцию 31 мая 2011 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.