Марковские случайные процессы

Допущения о пуассоновском характере потока заявок и об экспоненциальном распределении времени обслуживания позволяют применять в теории МО аппарат так называемых марковских случайных процессов.

Процесс, протекающий в физической системе, называется марковским или процессом без последействия, если для каждого момента времени вероятность любого состояния системы в будущем зависит лишь от состояния системы в данный момент ( и не зависит от того, каким образом система попала в это состояние.

Рассмотрим пример. Пусть дано техническое устройство Х, состоящее из элементов (деталей) типа  и , которые имеют разную долговечность. Эти элементы в случайные моменты времени и независимо один от другого могут выходить из строя. Слаженная работа каждого элемента, безусловно, необходима для работы устройства в целом. Время безотказной работы элемента – случайная величина, распределенная по экспоненциальному закону с соответствующими параметрами  и . В случае отказа устройства мгновенно принимаются меры для выявления причин, и выявленный неисправный элемент в то же время заменяется новым. Время, необходимое для ремонта устройства, распределено по экспоненциальному закону с параметром  или соответственно. В этом примере случайный процесс, протекающий в системе, является марковским процессом с непрерывным временем и конечным множеством состояний:  все элементы исправные, система работает; неисправный элемент типа , система ремонтируется;  неисправный элемент типа , система ремонтируется. Схема возможных переходов показана на рис.13.

Рис.13.

В случае, когда процесс, протекающий в физической системе с конечным множеством состояний и непрерывным временем, является марковским, можно описать за помощью обыкновенных дифференциальных уравнений, в которых неизвестными функциями являются вероятности состояний


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: