Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...
Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...
Топ:
Эволюция кровеносной системы позвоночных животных: Биологическая эволюция – необратимый процесс исторического развития живой природы...
Техника безопасности при работе на пароконвектомате: К обслуживанию пароконвектомата допускаются лица, прошедшие технический минимум по эксплуатации оборудования...
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного хозяйства...
Интересное:
Инженерная защита территорий, зданий и сооружений от опасных геологических процессов: Изучение оползневых явлений, оценка устойчивости склонов и проектирование противооползневых сооружений — актуальнейшие задачи, стоящие перед отечественными...
Подходы к решению темы фильма: Существует три основных типа исторического фильма, имеющих между собой много общего...
Как мы говорим и как мы слушаем: общение можно сравнить с огромным зонтиком, под которым скрыто все...
Дисциплины:
2021-03-18 | 206 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Большинство экономических систем модно представить как систему массового обслуживания.
Примеры.
а) Автозаправочная станция (линия – бензоколонка, заявки – машины).
б) Телефонная станция (линии – каналы связи, заявки – вызовы абонента).
в) Парикмахерская (линии – мастера, заявки – клиенты).
Системы массового обслуживания (СМО) - это обобщенное название объектов определенной структуры, имеющих заданные связи и взаимодействующие ("обслуживающие") с неограниченным числом перемещаемых особых объектов, называемых "требованиями" или "заявками" [5]. В качестве типичного примера СМО принято рассматривать телефонную сеть, имеющей в качестве связанных элементов структуры - коммутаторы, а в качестве требований - телефонные вызовы. Более современный пример - сеть ЭВМ, для обмена пакетами информации. Структура простейшей СМО и пример более сложной структуры приведены на рис.1.1
Рис.1.1. Структура простейшей и более сложной СМО.
Основные элементы СМО: Р - входной поток требований, d 1 - очередь (накопитель) поступающих требований, Z 1 – обслуживающая система, Q – поток обслуженных требований, R1 - элемент деления потока требований, R2 - элемент организации обратного потока требований. Процесс обслуживания каждого i-того требования в простейшей СМО характеризуется следующими моментами времени: - время прибытия, - начало обслуживания, - время конца обслуживания.
Входной поток требований P задаётся вектором , компонентами которого являются интервалы между поступающими заявками. Каждому поступившему требованию соответствует некоторая длительность его пребывания в очереди и длительность обслуживания , которые образуют соответственно вектора и . Перечисленные параметры описывают процесс прохождения требования через два уровня СМО, что иллюстрирует диаграмма на рис.1.2.
|
Рис.1.2. Диаграмма процесса работы простейшей СМО.
Время прибытия требования равно:
.
Время конца обслуживания требования определяется выражением:
Для индикации факта нахождения требования в СМО используется функция присутствия требования к системе:
,
где t – текущее непрерывное время.
Количество требований в системе в момент времени t определяется следующим образом:
.
Дисциплина СМО - это порядок принятия заявок в очередь или к обслуживанию.
СМО является системой с отказами, если в ней существуют очереди с ограниченным временем пребывания заявки. После истечения допустимого интервала заявки могут исчезать из системы или возвращаться к её входному потоку. Возможные правила дисциплин:
1. Линии занимаются в порядке прибытия заявок.
2. Заявки извлекаются из очереди в произвольном порядке.
3. Заявки применяются к обслуживанию по минимальному остатку длительности ожидания.
4. Заявки принимаются к обслуживанию, по какому-либо вторичному признаку заявки.
Моменты поступления требований и длительности их обслуживания - случайные величины. Если законы распределения этих случайных величин известны, то используется следующая система обозначений простейших СМО:
A / B / m / K / M,
где А - тип закона распределения интервалов между соседними требованиями,
В - тип закона распределения длительности обслуживания требований,
m - количество однотипных параллельных обслуживающих систем,
К - емкость накопителя (очереди),
М - мощность источника требований (количество телефонных аппаратов, подключенных к коммутатору).
Обозначение типов законов распределения:
- показательное распределение: ,
- распределение Эрланга,
- гипергеометрическое распределение,
- равномерное распределение,
- произвольное распределение.
|
Основные соотношения теории СМО:
- где - коэффициент использования СМО, - средняя скорость поступления требований, - среднее время обслуживания.
- коэффициент использования СМО, состоящей из приборов.
- условия стабильности работы СМО.
- среднее время пребывания требования в системе, W – среднее время пребывания в очереди.
- формула Литтла, - среднее число требований в системе.
- средняя длина очереди.
Рассмотрим пример использования треугольного распределения. Пример связан с динамическими характеристиками системы управления базами данных (СУБД) в экономической информационной системе.
Пример. Предположим, что база данных находится на компьютере, не входящем в состав какой-либо вычислительной" сети. Поэтому пользователь, работающий с этой базой, имеет во время работы монопольный доступ к ней. Известны структуры и частоты запросов пользователей к этой базе данных. Рассмотрим три случая физической организации базы данных (рис. 1.3).
Рис.1.3. График плотности вероятностей для треугольного распределения:
1 - максимум слева; 2 - максимум в центре; 3 - максимум справа
Первый случай. Допустим, что администратор базы данных (системный программист) осуществил физическую организацию данных, которая обладает следующими свойствами:
• наиболее вероятное время ответа на запрос близко к 0 с;
• минимальное вероятное время ответа не менее 0 с;
• максимальное вероятное время ответа не превьппает 15 с;
• распределение вероятностей представлено линией 1 на рис. 1.6.
Этот системный программист обеспечил минимальное время для наиболее вероятных запросов за счет увеличения времени для менее вероятных. Среднее время получения ответа в этом случае t = 5 с.
Второй случай. Администратор базы данных по просьбе пользователей
решил уменьшить время ответа на те запросы, которые редко возникают. Для этого он переделал физическую организацию данных и получил следующие ее свойства:
• наиболее вероятное время ответа на запрос равно 5 с;
• минимальное вероятное время ответа не менее 0 с;
• максимальное вероятное время ответа не преЬьпиает 10 с;
• распределение вероятностей показано линией 2 на рис. 1.6.
Таким образом, системный программист обеспечил снижение времени ответа для менее вероятных запросов за счет увеличения времени ответа для наиболее в^оятных. Среднее время получения ответа осталось тем же: t = 5 с.
|
Третий случай. Администратор базы данных решил еще более уменьшить время ответа на менее вероятные запросы. Для этого он опять переделал физическую организацию данных и получил следующие свойства:
• наиболее вероятное время ответа на запрос равно 7,5 с;
• минимальное вероятное время ответа не менее 0 с;
• максимальное вероятное время ответа не превышает 7,5;
• распределение вероятностей изображено линией 3 на рис. 1.6.
Этот системный программист обеспечил дальнейшее снижение времени ответа для менее вероятных запросов за счет увеличения времени ответа для более вероятных. Среднее время получения ответа и в этом случае не изменилось: t = 5 с.
Возникает естественный вопрос: «Какая физическая организация лучше?». Если отбросить факторы, определяющие большую или меньшую важность запросов, и вспомнить, что база данных не имеет множественного доступа из вычислительной сети, то можно утверждать, что все три способа организации данных одинаковы, так как пользователи этой базы имеют одно и то же среднее время ответа.
Однако если подключить компьютер с нашей базой к локальной вычислительной сети и разрешить доступ к базе данных большому числу пользователей этой сети из рабочих компьютеров этих пользователей, то необходимо учитывать возникновение очереди запросов к базе данных при ее монопольном использовании. Предположим, что число пользователей довольно велико и выполняются условия предельной теоремы о суперпозиции потоков событий (в нашем случае возникновение запроса к базе данных – это событие). Тогда поток запросов к базе простейший (экспоненциальное распределение интервала поступления). Поэтому выполняются условия, при которых справедлива следующая формула для
оценки средней задержки запросов в очереди (формула Поллачека- Хинчина):
где t q - искомая средняя задержка в очереди; ts - среднее время обслуживания;
- загрузка обслуживающего узла (); с s;- коэффициент вариации времени обслуживания.
Если известно среднеквадратичное отклонение времени обслуживания
|
, то c s = / ts. В трех рассмотренных случаях t s = t = 5c. Загрузка не изменяется, так как поток запросов к базе данных тот же самый. Однако разброс значений в первом случае примерно в 3 раза больше, чем в третьем. Соответственно с s может быть больше приблизительно в 9 раз (т.е. на порядок!), а это часть множителя в числителе формулы.
После этого можно сделать вывод, что задержка в очереди в первом
случае будет значительно больше, чем в третьем. Во втором случае задержка в очереди также будет превосходить задержку, возникающую в третьем случае. Поэтому наиболее рациональным относительно возникающих задержек является третий способ организации базы данных.
|
|
Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...
Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...
Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...
Наброски и зарисовки растений, плодов, цветов: Освоить конструктивное построение структуры дерева через зарисовки отдельных деревьев, группы деревьев...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!