Раздел ІІ.Обслуживание с ожиданием

1. Постановка задачи.

СМО с ожиданием распространены наиболее широко. Их можно разбить на 2 большие группы - разомкнутые и замкнутые. Эти системы определяют так же, как системы с ограниченным входящим потоком.

К замкнутым относятся системы, в которых поступающий поток требований ограничен. Например, мастер, задачей которого является наладка станков в цехе, должен периодически их обслуживать. Каждый налаженный станок становится в будущем потенциальным источником требований на подналадку.

В подобных системах общее число циркулирующих требований конечно и чаще всего постоянно.

Если питающий источник обладает бесконечным числом требований, то системы называются разомкнутыми. Примерами подобных систем могут служить магазины, кассы вокзалов, портов и др. Для этих систем поступающий поток требований можно считать неограниченным.

Мы рассмотрим здесь классическую задачу теории массового обслуживания в тех условиях, в каких она была рассмотрена и решена К.Эрлангом. на n одинаковых приборов поступает простейший поток требований интенсивности . Если в момент поступления имеется хотя бы один свободный прибор, оно немедленно начинает обслуживаться. Если же все приборы заняты, то вновь прибывшее требование становится в очередь за всеми теми требованиями, которые поступили раньше и ещё не начали обслуживаться. Освободившийся прибор немедленно приступает к обслуживанию очередного требования, если только имеется очередь. Каждое требование обслуживается только одним прибором, и каждый прибор обслуживает в каждый момент времени не более одного требования. Длительность обслуживания представляет собой случайную величину с одним и тем же распределением вероятностей F(x). Предполагается, что при x0.

где - постоянная.

Только что описанная задача представляет значительный прикладной интерес, и результаты, с которыми мы познакомимся, широко используются для практических целей. Реальных ситуаций, в которых возникают подобные вопросы, исключительно много. Эрланг решил эту задачу, имея в виду постановки вопросов, возникших к тому времени в телефонном деле.

Выбор распределения (1) для описания длительности обслу­живания произведен не случайно. Дело в том, что в этом предположении задача допускает простое решение, которое с удовлетворительной для практики точностью описывает ход интересующего нас процесса. Распределение (1) иг­рает в теории массового обслуживания исключительную роль, которая в значительной мере вызвана следующим его свойством:

При показательном распределении длительности обслужива­ния распределение длительности оставшейся части работы по обслуживанию не зависит от того, сколько оно уже продолжалось.

Действительно, пусть означает вероятность того, что обслуживание, которое ужо продолжается время а, продлится еще не менее чем . В предположении, что длительность обслуживания распределена показательно, . Далее ясно, что и . А так как всегда и , и, следовательно,

Требуемое доказано.

Несомненно, что в реальной обстановке показательное время обслуживания является, как правило, лишь грубым приближением к действительности. Так, нередко время обслуживания не может быть меньше, чем некоторая определенная величина. Пред­положение же (1) приводит к тому, что значительная доля тре­бовании нуждается лишь в кратковременной операции, близкой к 0. Позднее перед нами возникает задача освобождения от излишнего ограничения, накладываемого предположением (1). Необходимость этого была ясна уже самому Эрлангу, и он в ряде работ делал усилия найти иные удачные распределения для дли­тельности обслуживания. В частности, им было предложено так называемое распределение Эрланга, плотность распределения ко­торого дается формулой

где >0, a k— целое положительное число.

Распределение Эрланга представляет собой распределение суммы k- независимых слагаемых, каждое из которых имеет рас­пределение (1).

Обозначим для случая распределения (1) через время обслуживания требования. Тогда средняя длительность обслуживания равна

Это равенство даст нам cпосоá оценки параметра по опытным данным. Как легко вычислить, дисперсия длительности обслуживания равна

2. Процесс обслуживания как марковский случайный процесс.

В указанных нами предположениях о потоке требований и о длительности обслуживания задачи теории массового обслуживания приобретают некоторые черты, облегчающие проведение исследований. Мы отмечали уже вычислительную простоту. Те­перь отметим более принципиальное соображение, которое ста­нем развивать применительно к изучаемой задаче.

В каждый момент рассматриваемая система может находить­ся в одном из следующих состоянии: в момент t в системе на­ходятся k требовании (k=0, 1, 2, .). Если krn, то в систе­ме находятся и обслуживаются k требований, а m-k - приборов свободны. Если km, то m требований обслуживаются, а k-m находятся в очереди и ожидают обслуживания. Обозначим через состояние, когда в системе находятся k требований. Таким образом, система может находиться в состояниях . Обозначим через — вероятность того, что система в мо­мент t окажется в состоянии .