Решение. 1. Определим параметр потока обслуживании:

1. Определим параметр потока обслуживании:

2. Приведенная интенсивность потока заявок:

.

3. Предельные вероятности состояний найдем по формулам Эр­ланга (1.27):

.

4. Вероятность отказа в обслуживании заявки;

.

5. Относительная пропускная способность ВЦ:

.

6. Абсолютная пропускная способность ВЦ:

.

7. Среднее число занятых каналов – ПЭВМ:

.

Таким образом, при установившемся режиме работы СМО в среднем будет занято 1,5 компьютера из трех - остальные полтора будут простаивать. Работу рассмотренного ВЦ вряд ли можно считать удовлетворительной, так как центр не обслуживает заявки в среднем в 18% случаев. Очевидно, что пропускную способность ВЦ при данных и можно увеличить только за счет увеличения числа ПЭВМ.

Определим, сколько нужно использовать ПЭВМ, чтобы сократить число необслуженных заявок, поступающих на ВЦ, в 10 раз, т.е. чтобы вероятность отказа в решении задач не превосходили 0,0180. Для этого используем формулу (1.28):

Составим следующую таблицу:

Рассмотрим многоканальную систему массового обслуживания с ожиданием. Процесс массового обслуживания при этом характери­зуется следующим: входной и выходной потоки являются пуассоновскими с интенсивностями и соответственно; параллельно обслуживаться могут не более S клиентов. Система имеет S кана­лов обслуживания. Средняя продолжительность обслуживания одного клиента равна - .

В установившемся режиме функционирование многоканальной СМО с ожиданием и неограниченной очередью может быть описа­но с помощью системы алгебраических уравнений:

(1.32)

Решение системы уравнений (1.32) имеет вид:

(1.33) (1.34)

где

(1.35)

Решение будет действительным, если выполняется следующее условие: .

Вероятностные характеристики функционирования в стационар­ном режиме многоканальной СМО с ожиданием и неограниченной оче­редью определяются по следующим формулам:

 вероятность того, что в системе находится n клиентов на обслу­живании, определяется по формулам (1.33) и (1.34);

 среднее число клиентов в очереди на обслуживание

; (1.36)

 среднее число находящихся в системе клиентов (заявок на Об­служивание и в очереди)

; (1.37)

 средняя продолжительность пребывания клиента (заявки на обслуживание) в очереди

; (1.38)

 средняя продолжительность пребывания клиента в системе

; (1.39)

Рассмотрим примеры многоканальной системы массового обслуживания с ожиданием.

Пример 1.5. Механическая мастерская завода с тремя постами (каналами) выполняет ремонт малой механизации. Поток неисправных механизмов, прибывающих в мастерскую, - пуассоновский и имеет интенсивность = 2,5 механизма в сутки, среднее время ремонта одного механизма распределено по показательном у закону и равно = 0,5 сут. Предположим, что другой мастерской на заводе нет, и, значит, очередь механизмов перед мастерской может расти практически неограниченно.

Требуется вычислить следующие предельные значения вероятностных характеристик системы:

 вероятности состояний системы;

 среднее число заявок в очереди на обслуживание;

 среднее число находящихся в системе заявок;

 среднюю продолжительность пребывания заявки в очереди;

 среднюю продолжительность пребывания заявки в системе.

Решение

1. Определим параметр потока обслуживаний

2. Приведенная интенсивность потока заявок

,

при этом .

Поскольку <1, то очередь не растет безгранично и в сис­теме наступает предельный стационарный режим работы.

3. Вычислим вероятности состояний системы:

.

4. Вероятность отсутствия очереди у мастерской

.

5. Среднее число заявок в очереди на обслуживание

.

6. Среднее число находящихся в системе заявок

.

7. Средняя продолжительность пребывания механизма в очереди на обслуживание

суток.

8. Средняя продолжительность пребывания механизма в мастерской (в системе)

суток.