|
|
4.984 |
4.978 |
5.08 |
4.993 |
|
|
Tmid |
8.162 |
8.120 |
8.081 |
8.069 |
8.049 |
|
|
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
WT |
3.125 |
3.094 |
3.034 |
3.067 |
3.119 |
|
IDT |
5.008 |
5.061 |
4.975 |
5.122 |
4.996 |
|
Tmid |
8.1 |
8.091 |
8.028 |
8.074 |
8.103 |
MAX = +1.4% MIN = -2.9%
MAX = +2.4% MIN = -1.6%
MAX = +0.4% MIN = -1.2%
4. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 100; Pr(1) = 0
По формулам:
Результаты имитационного моделирования:
1
2
3
4
5
WT
4.840
4.952
5.156
4.746
4.824
IDT
4.981
4.946
4.946
4.985
5.049
Tmid
9.849
9.915
10.17
9.739
9.824
6
7
8
9
10
WT
4.776
4.746
4.768
4.809
5.012
IDT
5.111
5.067
5.058
5.078
4.917
Tmid
9.736
9.756
9.749
9.775
10.05
MAX = +3.1% MIN = -5.1%
MAX = +2.2% MIN = -1.7%
MAX = +1.7% MIN = -2.6%
5. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; нормальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; DTa = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 10; Pr(1) = 0
По формулам:
Результаты имитационного моделирования:
1
2
3
4
5
WT
0
0
0
0
0
IDT
4.993
4.998
5.002
4.995
4.999
Tmid
4.999
4.997
5.005
5.003
5
6
7
8
9
10
WT
0
0
0
0
0
IDT
5
5.009
5.006
4.989
5
Tmid
5
4.997
4.998
5.003
5.004
MAX = -100% MIN = -100%
MAX = +0.2% MIN = -0.2%
MAX = -0.9% MIN = -1%
6. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; нормальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; DTa = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 50; Pr(1) = 0
По формулам:
Результаты имитационного моделирования:
1
2
3
4
5
WT
0.032
0.031
0.035
0.035
0.036
IDT
4.999
5.002
5.010
4.970
5.005
Tmid
5.031
5.038
5.023
5.065
5.026
6
7
8
9
10
WT
0.031
0.029
0.033
0.036
0.030
IDT
5.009
5.024
4.986
4.992
4.987
Tmid
5.014
5.011
5.035
5.050
5.040
MAX = -94.5% MIN = -95.5%
MAX = +0.5% MIN = -0.6%
MAX = -10.3% MIN = -11.3%
7. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; нормальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; DTa = 50; Ts(1) = 5; DTs(1) = 10; Pr(1) = 0
По формулам:
Результаты имитационного моделирования:
1
2
3
4
5
WT
0.597
0.594
0.591
0.582
0.598
IDT
5.046
5.044
5.011
5.032
5.008
Tmid
5.598
5.595
5.593
5.578
5.598
6
7
8
9
10
WT
0.610
0.598
0.623
0.621
0.607
IDT
4.976
4.952
5.028
4.977
4.981
Tmid
5.608
5.595
5.620
5.623
5.606
MAX = -4.1% MIN = -10.5%
MAX = +0.9% MIN = -1%
MAX = -0.5% MIN = -1.3%
Получилось, что при экспоненциальном распределении входного потока заявок экспериментальные данные близки к теоретическим, а при нормальном существенно различаются. Это связано с тем, что для входного потока, не являющегося простейшим, существуют только формулы для грубо приближенной оценки параметров, которые являются применимыми только для узкого круга задач, с определенным соотношением входных параметров.
Далее исследуем систему из 2 станций, на вход которой поступает поток заявок с экспоненциальным распределением времени прихода. С выхода первой станции все заявки попадают на вход второй. В зависимости от типа распределения потока обслуживания получим экспериментальные данные имитационного моделирования и сравним их с результатами расчета по формулам.
8. 2 станции; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока, нормальное распределение времени обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 0; Pr(1) = 0; Ts(2) = 5; DTs(2) = 0; Pr(2) = 0
По формулам:
Результаты имитационного моделирования:
1
2
3
4
5
WT1
2.44
2.47
2.56
2.58
2.54
IDT1
4.96
5.05
5.00
5.00
5.01
Tmid1
7.44
7.47
7.56
7.58
7.54
WT2
0
0
0
0
0
IDT2
4.96
5.05
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14
При использовании материалов активная ссылка на источник обязательна.