Введение. Методические указания к лабораторным работам

СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

Методические указания к лабораторным работам

для студентов специальностей 080502, 080507

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ

Министерство образования и науки РФ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Санкт-Петербургский государственный горный институт им Г.В. Плеханова

(технический университет)

Кафедра информатики и компьютерных технологий

СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

Методические указания к лабораторным работам

для студентов специальностей 080502, 080507

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ

УДК 519.86:622.3.012 (075.83)

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ В ЭКОНОМИКЕ. Системы массового обслуживания.

Методические указания для выполнения лабораторных работ./ Санкт-Петербургский горный ин-т. Сост.: В.В Беляев, Г.Н. Журов, Т.Р Косовцева. СПб, 2010. 58 с.

Методические указания содержат необходимые теоретические сведения и примеры решения типовых задач по определению показателей системы массового обслуживания (СМО), а так же решение конкретной экономической задачи по определению оптимальных параметров.

Предназначены для студентов экономических специальностей

Табл. 10. Рис.32. Библиогр.: 2 назв.

Научный редактор доц. Г.А. Прудинский

© Санкт-Петербургский горный

институт им. Г.В.Плеханова, 2010 г.

ВВЕДЕНИЕ

Стохастическая модель — такая экономико-математическая модель, в которой параметры, условия функционирования и характеристики состояния моделируемого объекта представлены случайными величинами и связаны стохастическими (т. е. случайными, нерегулярными) зависимостями, либо исходная информация представлена случайными величинами. Следовательно, характеристики состояния в модели определяются не однозначно, а через законы распределения их вероятностей. При построении стохастических моделей могут применяться методы корреляционного и регрессионного анализов, другие статистические методы. Рассмотрим моделирование стохастических процессов на примере систем массового обслуживания.

С системами массового обслуживания (СМО) часто приходится иметь дело на практике, поэтому умение исследовать такие системы является важной частью образования экономиста. При некоторых упрощающих предположениях СМО могут исследоваться аналитическими методами. Это позволяет на примерах таких систем изучить характерные особенности более сложных СМО. Решение конкретных задач по определению показателей СМО способствует развитию важного для специалиста умения работать со случайными величинами и позволяет увидеть преимущества вероятностных методов по сравнению с детерминированными, традиционно используемыми экономистами при определении характеристик СМО.

Лабораторные работы № 3-4. Моделирование простейшего потока событий. Определение показателей СМО

Цель: освоить решение задачи по определению показателей и оптимальных параметров СМО.

Получить представление о следующих понятиях :

¾ простейший поток событий;

¾ закон распределения Пуассона, экспоненциальный закон распределения и их характеристики;

¾ имитационное моделирование производственных процессов. Основные понятия имитационного моделирования;

¾ структура СМО;

¾ классификация СМО по различным признакам;

¾ показатели функционирования СМО.

Теоретические сведения. Базовые понятия

Системами массового обслуживания (СМО) называют системы, функционирование которых заключается в обслуживании большого количества заявок. Примеры систем массового обслуживания приведены в табл.3.1.

Таблица 3.1