47.Приведите пример моделирования системы массового обслуживания на эвм

Пусть одноканальная СМО с отказами представляет собой один пост ежедневного обслуживания для мойки автомобиля. Заявка – автомобиль, прибывший в момент, когда пост занят, - получает заказ обслуживания. Интенсивность потока автомобилей l=1,0 (автомобиль в час). Средняя продолжительность обслуживания – 1,8 часа. Поток автомобилей и поток обслуживания яв-ся простейшими.

Листинг программы:

L=1; %Лямбда Tc=108;%средняя продолжительность обслуживания

M=1/Tc; %Мю kolvo=30; %Количество повторений опыта

Q=M/(M+L); %относительная пропускная способность

A=L*Q; %абсолютная пропускная способность

P=1-Q; % вероятность отказа N=1/Tc %номинальная пропускная способность

R=N/A; % отношение номинальной к фактической

sum_k1=0; sum_k2=0; sum_k3=0; % time1-общее время обслуживания

time1=0;

for i=1:30

x2=0;%кол-во поступивших заявок x3=0;%кол-во обслуженных заявок

k1=0;%кол-во отказов

for j=1:480

x1=1+floor(59*rand());%поступление заявки

if(x1==1 && time1==0) x2=x2+1; time1=floor(poissrnd(108)); x3=x3+1; end

if(x1==1 && time1>0) x2=x2+1; time1=time1-1; k1=k1+1; end

if(x1>1 && time1>0) time1=time1-1; end

end

sum_k1=sum_k1+k1; sum_k2=sum_k2+x2; sum_k3=sum_k3+x3;

end

sum_k1=floor(sum_k1/30);%сумма отказов

sum_k2=floor(sum_k2/30); sum_k3=floor(sum_k3/30);

disp('количество обслуженных заявок'); disp(x3);

disp('количество поступивших заявок'); disp(x2);

disp('количество отказов'); disp(k1); disp('При 30 опытах: ');

disp('количество обслуженных заявок'); disp(sum_k3);

disp('количество поступивших заявок'); disp(sum_k2);

disp('- количество отказов'); disp(sum_k1);

disp('сред. кол-во обслуж. авт. в час '); disp(sum_k3/8);

37.Дайте общую математическую формулировку метода анализа иерархий

Метод анализа иерархий (МАИ) предложен Т. Саати в конце семидесятых годов прошлого века [7.7]. Основные принципы МАИ основываются на том, что для практических целей система часто рассматривается в терминах ее структуры и функций. В действительности структура и функции между собой тесно связаны. Структура системы позволяет анализировать ее функции, а в процессе функционирования может измениться структура системы. Иерархия яв-ся некоторой абстракцией структуры системы, предназначенной для изучения функциональных взаимодействий ее компонент и их воздействий на систему в целом. Иерархия есть определенный тип системы, особенность которой заключается в том, что элементы системы могут группироваться в связанные множества. Элементы каждой группы находятся под влиянием другой вполне определенной группы элементов и, в свою очередь, оказывают влияние на элементы другой группы. Будем считать, что элементы в каждой группе иерархии (называемой уровнем, кластером) независимы. Заметим, что хотя в этом определении обратная связь не предполагается, тем не менее, многие специалисты считали и считают иерархии важным элементом анализа. Оценка вариантов решений методом анализа иерархий сводится к следующему:

1. Изучаемую систему представляют в виде иерархии, которая изображается графом связей (в простейшем случае типа дерево) между элементами уровней - первый и очень важный этап решения задачи. Нулевой уровень иерархии {фокус иерархии) - глобальный критерий (цель) системы. Следующими уровнями иерархии могут служить: акторы (1- уровень) - участники процесса, действующие силы, организации, коллективы, поведение и предпочтения которых могут воздействовать на результаты (исходы), виды критериев; цели или критерии, определяющие действие акторов; возможные действия акторов - стратегии; альтернативные варианты решений - сцена­рии прогнозируемого или желаемого будущего, варианты проектов, программ и т.д.

2. Входной информацией для расчетов, выполняемых СППР, служат матрицы парных сравнений приоритетов элементов нижнего уровня иерархии, с точки зрения элементов верхнего (предыдущего) уровня, составляемые экспертами (или руководителями). По этим матрицам СППР рассчитывает вектор относительных приоритетов, являющийся собственным нормированным вектором матрицы суждений, который чаще всего, однако, вычисляется по следующему приближенному алгоритму: в матрице суждений необходимо суммировать элементы каждой строки и нормализовать сумму делением ее на сумму всех элементов матрицы; сумма полученных результатов будет равна единице; первый элемент результирующего вектора будет приоритетом первого объекта, второй - второго и т.д.

Следуя для парных сравнений эффективнее всего исполь­зовать 9-балльную шкалу, исходя из которой составляется матрица приоритетов (суждений), хотя при необходимости, могут бить ис­пользованы и лингвистические переменные. Эта 9-балльная шкала выглядит следующим образом:

1 - одинаковая значимость (два сравниваемых фактора (объекта) вносят одинаковый вклад в конечный результат); 3 - слабое преобладание (легкое предпочтение отдается 1 объекту); 5 - существенное преобладание; 7 - очевидное преобладание; 9 - абсолютное преобладание; 2, 4, 6, 8 - промежуточные значения преобладания (например, 2 -слабо-существенное преобладание).

Матрица суждений составляется таким образом, что если приоритет i-ro объекта перед j-м есть b_ij, то приоритет j-го объекта перед i-м - l/b_ij, a b_ii=l и b_ii не равно нулю.

Сложность составления матрицы приоритетов состоит в том, что оценки руководителя могут оказаться несогласованными. Например, сравнивая три объекта C_l, C₂, С₃ они могут дать следующие противо­речивые оценки: C₁ = 5С₂ , C₁= 6С₃ ,С₂ = 4С₃, т.е. С1 = 20С₃ , и Q= 6С₃.

Для контроля согласованности матриц приоритетов вычисляют­ся две характеристики этой матрицы: индекс согласованности (ИС) и отношений согласованности (ОС):

ИС =

где n- размерность матрицы приоритетов (число сравниваемых объектов);

λ_max - наибольшее собственное значение (число) матрицы суждений, которое чаще всего вычисляется по следующему алгоритму, сначала суммируется каждый столбец матрицы суждений, затем сумма первого столбца умножается на величину первой компоненты, рассчитанного вектора приоритетов, сумма второго столбца на вторую и т.д.; затем полученные числа суммируются и получается зна­чение Хтоах.

Можно показать, что при Хтах=п обратносимметрическая матри­ца, которой яв-ся матрица суждений, яв-ся идеально согласо­ванной.

Индекс согласованности, сгенерированный случайным образом, называется случайным индексом согласованности (СИ). В табл. 7.10 приведены значения СИ в зависимости от числа п столбцов (строк) матрицы суждений.

Отношение ИС к СИ называется отношением согласованности (ОС) ОС=ИС/СИ. Значение ОС меньшее или равное 0.10 считается приемлемым [7.7], если нет, то руководителю необходимо пересмотреть свои приоритеты или даже саму иерархию.

N	1	2	3	4	5	6	7
СИ	0.00.	0.00	0.00	0.58	0.90	1.12	1.3200

8	9	10	11	12	13	14	15
1.41	1.45.	1.48	1.51	1.54	1.56	1.57	1.59

3. Из векторов приоритетов, оценивающих влияние элементов i+1 го уровня на каждый связанный с ним элемент i-го уровня (связь фиксируется наличием соответствующей дуги в графе иерархии), образуется матрицу приоритетов, которая умножается справа на вектор приоритетов полученный на i-м уровне иерархии и получается вектор приоритетов i+1-го уровня.

4. Последовательное вычисление приоритетов элементов от верхних уровней к нижним позволяет численно оценить влияние всех включенных в иерархию элементов (акторов, стратегий, видов критериев, критериев, сценариев, действий и т. д.) на возможные ис­ходя (терминальные вершины графа иерархии).

5. Сравнивая полученные приоритеты для элементов последнего уровня можно установить соотношения в их значимости (выгодно­сти, эффективности) с точки зрения руководителя. Если задача со­стоит в выборе одного из альтернативных решений, то предпочтение следует отдать варианту с наибольшим приоритетом.

51.Опишите функциональные возможности пакета прикладных программ MATLAB как средства моделирования систем

Программа Simulink яв-ся приложением к пакету MATLAB. При моделировании с использованием Simulink реализуется принцип визуального программирования, в соответствии с которым, пользователь на экране из библиотеки стандартных блоков создает модель устройства и осуществляет.

При моделировании пользователь может выбирать метод решения дифференциальных уравнений, а также способ изменения модельного времени (с фиксированным или переменным шагом). В ходе моделирования имеется возможность следить за процессами, происходящими в системе. Для этого используются специальные устройства наблюдения, входящие в состав библиотеки Simulink. Результаты моделирования могут быть представлены в виде графиков или таблиц.

Stateflow - инструмент для численного моделирования систем, характеризующихся сложным поведением. К числу таких систем относятся гибридные системы. Примерами гибридных систем могут служить системы управления, используемые в промышленности (автоматизированные технологические процессы), в быту (сложные бытовые приборы), в военной области (высокотехнологичные виды вооружений), в сфере космонавтики, транспорта и связи. Все эти системы состоят из аналоговых и дискретных компонентов. Поэтому гибридные системы - это системы со сложным взаимодействием дискретной и непрерывной динамики. Они характеризуются не только непрерывным изменением состояния системы, но и скачкообразными вариациями в соответствии с логикой работы управляющей подсистемы, роль которой как правило выполняет то или иное вычислительное устройство (конечный автомат).

В том случае, когда логика работы управляющей подсистемы яв-ся жесткой, а внешние условия относительно стабильны, говорят о трансформационных системах. Для таких систем фазы получения информации, её обработки и выдачи выходных сигналов четко разграничены. На момент обращения к системе все входные сигналы определены. Сигналы на выходах образуются после некоторого периода вычислений. Вычисления производятся по некоторому алгоритму, трансформирующему (преобразующему) входной набор данных в выходной.

В противоположном случае систему относят к классу управляемых событиями или реактивных. Реактивная - это такая динамическая система, которая воспринимает внешние дискретные воздействия и отвечает своими реакциями на эти воздействия. Причем реакции системы различны и сами зависят как от воздействий, так и от состояния, в котором система находится. Основное отличие реактивных систем от трансформационных - в принципиальной непредсказуемости моментов поступления тех или иных воздействий. Эта непредсказуемость - следствие изменчивости условий, в которых такие системы работают.