Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Tip_rasch_ver.pdf
Скачиваний:
691
Добавлен:
31.03.2015
Размер:
3.46 Mб
Скачать

Вероятность потери поступающей продукции из-за переполнения склада равна u4 (g2 + g3 ) = 0,0725 , т.е. потери составят около7%. Вероятность полного приема на хранение равна 1 - 0,0725 = 0,9275.

Вероятность отгрузки в требуемом объеме равна

u1 + u2 + u3 + u4 + u0 (g1p1 + g2 + g3 ) = 0,9153.

Ответ. 0,9275; 0,9153.

Задача 4.38. Хранилище имеет емкостьK единиц хранения(в нечетных вариантах K = 4 , в четных вариантах K = 5 ). В течение каждого дня в хранилище поступает случайное количествоX единиц продукции. Величины X независимы и имеют одинаковое распределение

 

 

X

0

1

2

3

 

 

При

 

P

g0

g1

g2

g3

поступившей

продукции

заполнении

хранилища

избыток

теряется. В конце каждого дня из хранилища отпускается потребителю

случайное число m единиц продукции(или весь

запас,

если он не

превосходит m). Известно, что P(m =1)=

p1, а P(m = =2)

p2.

 

 

Для

стационарного

режима

найдите: вероятность

того,

что

поставляемая

продукция

будет полностью(без

потерь)

принята

на

хранение; вероятность того, что отпуск продукции будет производиться в полном объеме.

Величины gi, i = 0,1, 2,3,

возьмите из исходных данных задачи 4.46. В

нечетных вариантах P(m =1)=

p1 = 0,9, а P(m = 2)= p2 = 0,1. В четных

вариантах P(m =1)= p1 = 0,1, а P(m = 2)= p2 = 0,9. (См. пример 4.38.)

4.8. Полумарковские процессы

Случайный процесс конечным числом состояний называется полумарковским процессом (ПМП), если время пребывания процесса в каждом из состояний случайно и зависит только от этого состояния и от того, в какое состояние затем перейдет процесс.

Пусть Е1, Е2 ,K, Еn –– возможные состояния процесса. Чтобы задать ПМП необходимо указать:

1)матрицу вероятностей переходов || Pij ||, i, j =1, 2,3,K, n;

2)матрицу функций распределения || Fij (x) || , где Fij (x) –– функция

распределения времени пребывания процесса в состоянииЕi при условии, что следующим состоянием будет Еj;

3) начальное распределение {Pi (0)} (например, Р1 (0) =1, Рi (0) = 0 при i ¹1 –– это означает, что процесс начинается из состояния Е1).

349

Заметим, что марковский процесс с непрерывным временем и конечным числом состояний можно считать ПМП, у которого время пребывания в каждом состоянии распределено показательно. Марковскую цепь можно рассматривать в непрерывном времени как ПМП, у которого время пребывания в каждом состоянии равно 1.

Практический интерес представляют многие характеристики ПМП:

1)среднее время достижения состояния Еi из начального состояния;

2)среднее число попаданий в состояние Еi за время t;

3) стационарные вероятности того, что процесс находится в состоянии Еi.

Рассмотрим способы вычисления некоторых характеристик процесса. Если обозначить функцию распределения времени пребывания в состоянии

n

Еi через Fi (t) = åPij Fij (t), то

j=1

¥

mi = òt dFi (t)

0

n

¥

ij

å ij

ò

P=

 

t dF (t)

j=1

0

 

n

(4.8.1)

P= m ,

å ij ij

 

j=1

где mi –– среднее время

пребывания в состоянииЕi, а

mij

––

математическое ожидание, соответствующее распределению Fij (t).

 

 

Обозначим

через Lij ––

среднее время до первого попадания из

состояния Ei в состояние Еj. Легко видеть, что

 

 

 

Lij = Pij mij + åPik (mik + Lk j )

 

 

 

 

k ¹ j

 

 

 

или

Lij = åPik Lk j + åPik mik + Pij mij .

 

 

 

 

 

 

k ¹ j

k ¹ j

 

 

 

Откуда в силу (4.8.1) получаем систему уравнений для определения Lij

 

 

Lij

= åPik Lk j

+ mi .

(4.8.2)

 

 

k ¹ j

 

 

 

Аналогично

можно

провести

рассуждения о среднем

времени

пребывания процесса в множестве состоянийM. Обозначим через m j (M )

среднее время пребывания процесса в множестве состоянийM, если это пребывание началось из состояния Е j ÎМ . Можно показать, что

mj (M ) = å Pik m j (M ) + mi .

(4.8.3)

jÎM

 

В заключение приведем частичную формулировку одной из важных

теорем о ПМП.

 

Теорема Пайка (Pyke). Стационарные вероятности

пребывания

процесса в состояниях Еj, j =1,2,K, k равны

 

350

процессаg(t)

P

=

mju j

,

(4.8.4)

k

j

 

 

 

åmiui

i=1

где uj –– финитные вероятности вложенной марковской цепи, mi –– среднее

время пребывания

в состоянииЕi, а Рj –– стационарные вероятности

состояний.

 

 

Пример 4.39.

Пусть

устройство состоит из трех однотипных

приборов. В момент времени t = 0 начинает работу прибор №1, который

спустя случайное времяТ1

выходит из строя. В этот момент начинает

работу прибор № 2, длительность безотказной работы которого равнаТ2, и

начинается ремонт

прибора

№1, причем время ремонта равноh1. Если

Т2 ³ h1 , то в момент времени Т1 + Т2 начинает работу прибор № 1, а прибор № 2 поступает на ремонт. Если же Т2 < h1 , то начинает работать элемент №

3, а вышедшие из стоя приборы продолжают ремонтироваться в порядке очереди с той же интенсивностью, и т.д. Устройство отказывает, если все три прибора выходят из строя. Предположим, что величины Тi и hj

независимы и имеют соответственно функции распределения F (x) и G(x) . Вычислим среднюю длительность безотказной работы системы(или «наработку на отказ»).

Пусть g(t) –– количество работоспособных приборов в момент времени t. Система начинает работу при трех работоспособных приборах, поэтому при t = 0 имеем g(t) = 3, а в момент, когда g(t) = 0 , устройство выходит из строя. Одна из возможных реализаций изображена на рис. 4.8.1.

351

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 4.8.1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Процесс g(t)

не марковский. Вложим в этот процесс марковскую

цепь, а вместе с нею и полумарковский процессV(t) , следующим образом:

V(t) = 3 при 0 £ t < T1 , а

далее V(t)

равно

 

состоянию процесса g(t)

после

последнего перед t выхода из строя прибора.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Для

процесса V(t)

в моменты

переходов

из

 

состояния

в состояние

имеем вероятности переходов

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P00 =1,

=P01

 

P=02

 

Р=03

0,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

¥

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P = P(T < h)=

ò

[1 - G= (t )]dF (t) a, P =1 – P =1 – a, P= 0, P= 0,

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11

 

 

 

10

 

 

 

12

 

13

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P = 0, P P= a, P =1 – P 1 – a=, P 0,

 

 

 

 

 

20

 

 

21

10

 

 

 

 

22

 

 

21

 

 

 

 

 

23

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P30 = 0,

P31 = 0,

P32= 1,

P33= 0.

 

 

 

 

Остается вычислить среднюю длительность пребывания системы в

множестве

состояний М ={3, 2;1}

при

 

условии, что

функционирование

системы начинается

из

состоянияg(0) = 3 , т.е. наработка на

отказ

равна

m3 (M ) . Последнюю величину можно найти из системы уравнений, которая

согласно (4.8.2) имеет вид:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

m3 (M ) = P33m3 (M ) + P32m2 (M ) + P31m1 (M ) + m3 ,

 

 

 

 

 

 

 

m2 (M ) = P23m3 (M ) + P22m2 (M ) + P21m1 (M ) + m2 ,

 

 

 

 

 

 

 

m (M ) = P m (M ) + P m (M ) + P m (M ) + m .

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

13

 

 

3

 

 

12

2

 

 

 

 

11

1

 

1

 

 

 

С учетом значений вероятностей переходовPij

и того, что математи-

ческие ожидания m1 = m2 = m3 = m , получаем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

m1 (M ) =

 

m

, m2

(M ) =

2m

 

 

 

 

 

 

2m

 

 

 

2m

 

 

 

 

 

 

 

 

,

m3 (M ) = m

+

P =

m +

 

 

 

 

.

 

P

P

 

 

¥

 

 

 

 

 

10

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

ò[1 - G(t)]dF (t)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2m

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

Ответ. m3 (M ) = m +

 

 

 

 

 

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

¥

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ò[1 - G(t)]dF (t)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задача

4.39.

Пусть

 

 

 

устройство

состоит

из

двух

однотипных

приборов. В момент времени t = 0

начинает работу прибор №1, который

спустя случайное времяТ1

выходит из строя. В этот момент начинает

работу прибор № 2, длительность безотказной работы которого равнаТ2, и

начинается

ремонт

прибора

 

 

№1, причем

время ремонта равноh1. Если

Т2 ³ h1 , то в момент времени Т1 + Т2

начинает работу прибор № 1, а прибор

№ 2 поступает

на

ремонт. Если же Т2 < h1 ,

т.е. оба

прибора

вышли из

строя, то устройство отказывает, а вышедшие из стоя приборы продолжают

ремонтироваться в

порядке

 

очереди

 

с

той

же

интенсивностью, т.д.

352

Предположим, что величины Тi

и hj

независимы и имеют соответственно

функции распределения

 

 

 

 

 

 

 

ì0

 

при x < 0,

 

ï

 

a2

 

 

F (x) = í

 

 

при x ³ 0

 

ï1

-

 

 

 

 

(x + a)

2

и

î

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ì0

при x <1,

 

 

 

ï

 

 

 

при 1 £ x < (a + 2) / 2,

G(x) = í4(x -1)2 / a2

ï

при (a + 2) / 2 £ x.

î1

Вычислите среднюю длительность безотказной работы системы(или «наработку на отказ»). (См. пример 4.39, a –– номер варианта.)

Пример 4.40. В одноканальную систему с потерями поступает

простейший поток требований

интенсивностиl. Времена

обслуживания

независимы и каждое имеет некоторое распределение B(x) . В любой момент

времени обслуживающий прибор

может отказать. Если прибор свободен, то

время его безотказной работы в этом состоянии

имеет показательное

распределение с параметром l0. Время безотказной работы прибора, занятого

 

 

обслуживанием, тоже имеет показательное распределение, но с параметром

 

l1. Отказавший

 

прибор

тотчас

начинают

ремонтировать

и

время

восстановления

 

имеет

распределениеR(x) . При

 

отказе

прибора

 

обсуживаемое требование теряется, а новые требования не принимаются до

 

окончания ремонта. Все названные величины стохастически независимы.

 

Необходимо найти среднее время пребывания

системы

в

отказном

состоянии.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Решение. Будем различать состояниеE0, в котором обслуживающий

 

прибор исправен и свободен, состояние E1, в котором прибор обслуживает

 

требование, состояние E2, в котором прибор неисправен и ремонтируется.

 

Пусть q(t) –– состояние

системы в момент времениt.

Процесс

q(t)

 

 

является полумарковским. Назовем его характеристики.

 

 

 

 

 

 

1. Переходные вероятности:

 

 

 

 

 

 

 

p00 = 0;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p01 = P (того, что требование поступит в свободную систему ранее,

 

 

 

 

 

 

 

¥

 

l

 

 

 

 

 

чем прибор выйдет из строя) = ò(1 - e-lt )l0e-l0t dt =

 

;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

l0

 

 

0

 

l + l0

 

 

 

p02 =1 – p01 =

 

;

 

 

 

 

 

 

 

 

l + l

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p01 = P (того, что время обслуживания меньше времени безотказной

353

 

 

 

 

¥

 

 

 

работы занятого прибора) = òB(x)l1=e-l1t dt

b;

 

 

 

 

0

 

 

p = 0; =p 1=p 1 – b; p= 1;= p = p

22

0.

11

12

10

20

21

 

Итак, переходная матрица имеет вид:

æ0 l / (l + l0 ) l0

/ (l + l0 ) ö

ç

 

0

1 - b

÷

çb

÷.

ç

1

0

0

÷

è

ø

Запишем уравнения для финитных вероятностей вложенной цепи:

u = bu + u

; =u

= l

 

u ; u

 

 

 

l0

 

u

 

+ (1 – b)u .

 

 

 

 

 

 

l + l

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

1

2

 

1

 

l + l

0

 

0

2

 

0

 

0

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

æ

 

 

 

 

l

ö

 

 

 

 

 

Из первого и второго уравнений следует, что u2 = u0 ç1 – b

 

 

 

 

÷. Поэтому из

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

è

 

 

 

 

l + l0 ø

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

l

 

 

 

 

 

æ

 

l

ö

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

условия нормировки u0

+

 

 

 

u0 + u0 ç1 – b

 

 

 

 

 

÷

=1 получаем, что

 

 

l + l

 

 

l + l

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

è

 

0 ø

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

u0

=

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

=

 

 

 

 

 

l + l0

 

 

,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

+ l / (l + l0 ) +1 - bl / (l + l0 ) 3l +

2l0 - bl

 

 

 

 

 

u1

=

 

 

 

 

 

 

l / (l + l0 )

 

 

 

 

 

 

=

 

 

 

 

 

l

 

 

 

 

,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 + l / (l + l0 )

+[1 - bl / (l + l0 )] 3l + 2l0 - bl

 

 

 

 

 

u2

=

 

 

 

 

 

 

1 - bl / (l + l0 )

 

 

 

 

 

=

 

 

l + l0 - bl

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

+ l / (l + l0 ) +[1 - bl / (l + l0 )] 3l + 2l0 - bl

 

 

 

 

 

2. Вычислим

теперь

 

 

среднее

 

время пребывания в каждом из

состояний. Время пребывания в состоянииE0

равно минимальному из

времени паузы и времени безотказной работы свободного прибора. Пусть

X –– время пребывания в состоянииE0, X0 –– время безотказной работы в

ненагруженном

состоянии,

а X1 –– время

 

 

 

до

 

прихода

ближайшего

требования. Тогда X имеет функцию распределения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

F (x) = P( X < x) = P[min( X 0 , X1) < x] =1 – P[min( X 0 , X1) > x] =

 

 

 

=1 - P[ X0 > x, X1 > x=] 1=e-l0 xe-l1x

 

 

 

1 - e-(l0 +l1 ) x .

 

 

 

 

 

Это показательный

 

закон

 

распределения

 

 

с

параметромl + l .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

1

Поэтому среднее время пребывания в состоянииE0

 

равно m = (l

0

+ l )-1.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

1

Время пребывания в состоянии E1 равно минимуму времени обслуживания и времени выхода из строя занятого прибора. Поэтому

¥

m1 = ò[1 - B(t)] e-l1t dt.

0

354

Это равенство получается из следующих соображений. Если X ––

неотрицательная

случайная

величина

с

функцией

распределения

F (x) = P( X < x), то

 

 

 

 

 

 

¥

¥

 

 

 

 

M ( X ) = òP( X > x) dx= ò[1 - F (x)]dx,

(4.8.5)

 

0

0

 

 

 

в этом можно убедиться, взяв по частям интеграл в правой части равенства.

Пусть T –– время пребывания системы в состоянииE1, V –– время

обслуживания, W –– время

безотказной работы прибора в занятом

состоянии. Тогда T = min{V ,W } . Так как P(V > x) =1 – B(x), а P(W > x) =

= exp(–l1 x), то

 

 

 

 

 

 

 

¥

 

 

 

 

m1 = M (T )= òP(T > x) dx =

 

 

 

¥

¥

0

 

¥

 

 

 

 

= òP(min(V ,W ) > x) dx = òP(V > x и W > x)dx = ò[1 - B(t)] e-l1t dt.

0

0

 

 

0

 

Время пребывания в состоянииE3 равно времени ремонта. Поэтому

¥

m2 = mR = òtdR(t).

0

Доля времени пребывания в отказном состоянии равна стационарной вероятности состояния E2. По формуле (4.8.4) эта стационарная вероятность равна

P

=

m2u2

 

=

 

 

m2 (l + l0 - bl)

.

 

 

 

 

 

 

2

 

 

2

 

 

 

(l + l0 ) / (l + l1 ) + m1l + m2 (l + l0 - bl)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

åmiui

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i=0

 

 

 

m2 (l + l0 - bl)

 

 

 

 

Ответ.

 

 

 

 

 

 

 

 

.

 

 

(l + l

0

) / (l + l ) + m l + m (l + l

0

- bl)

 

 

 

 

 

1

1

2

 

 

 

Задача 4.40. В одноканальную систему с потерями поступает простейший поток требований интенсивностиl . Времена обслуживания независимы и каждое имеет показательное распределение с параметром .ν В любой момент времени обслуживающий прибор может отказать. Если прибор свободен, то время его безотказной работы в этом состоянии имеет показательное распределение с параметромl0. Время безотказной работы

прибора, занятого обслуживанием, тоже имеет показательное распределение, но с параметром l1. Отказавший прибор тотчас начинают ремонтировать, и время восстановления имеет распределение

ì0 при x <1,

ï

 

£ x < e,

R(x) = íln x при 1

ï

£ x.

î1 при 1

355

При отказе прибора обсуживаемое требование теряется, а новые

требования

не принимаются до окончания ремонта. Все

названные

величины стохастически независимы.

 

Необходимо найти среднее время пребывания системы в отказном

состоянии. (См. пример 4.40, если N –– номер варианта, то

l = N / 15,

n = N / 10 ,

l0 = N / 100 , l1 = N / 50.)

 

356

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]