Другие журналы

Орлова Анастасия Андреевна

Моделирование немарковской системы массового обслуживания с неоднородным входным потоком заявок
Молодежный научно-технический вестник # 09, сентябрь 2014
УДК: 519.872
Известно, что при исследовании систем массового обслуживания в основном рассматриваются системы с ожиданием и системы с потерями. Наблюдается также возрастающий интерес к системам с источником повторных вызовов, так называемых RQ-системах (Retrial Queuing System) [1]-[3]. Однако, в большинстве работ практически все внимание уделяется именно самой СМО, полагая что входящий поток является марковским и чаще всего – простейшим. В реальных системах входящий поток далеко не всегда является марковским и тем более простейшим. В данной статье рассматривается система с коррелирующим потоком заявок, описываются различные модели поведения системы при обработке неоднородного потока заявок и предлагаются результаты моделироваия в разработанной системе имитационного моделирования.
Моделирование немарковской СМО с коррелирующим входным потоком заявок
Инженерный вестник # 09, сентябрь 2014
УДК: 519.872
В данной статье рассматриваются различные способы обработки коррелирующего входного потока заявок в немарковской системе массового обслуживания. Сформулированы требования к подсистеме имитационного моделирования немарковской СМО, обеспечивающей обработку неоднородного потока. Формализована заявка и входной поток системы. Отдельно рассмотрена задача генерации входного потока заявок и его разупорядочивание. На основе реальной системе построен граф связей заявок, который лег в основу экспериментов с различными способами обработки заявок. Проведены эксперименты в зависимости от таких параметров как: среднее время генерации заявки и среднее время обработки заявки. На основе результатов моделирования сделаны выводы о плюсах и минусах каждого способа.
Дисперсионный анализ факторов при имитационном моделировании сложных систем
Молодежный научно-технический вестник # 11, ноябрь 2013
УДК: 004.67
Дисперсионный анализ используется для оценки значимости факторов, влияющих на проведение эксперимента, его основной целью является исследование значимости различия между средними показателями. В статье так же приведена классификация видов дисперсионного анализа. Методы дисперсионного анализа реализованы во многих программных продуктах, работающих со статистикой, например в таких, как GPSS World, SPSS Statistic, AnyLogic. В GPSS World дисперсионный анализ представлен библиотечной процедурой ANOVA, в AnyLogic – в процедуре оптимизации стохастических процессов, в SPSS отдельным функционалом General Linear Model. C помощью ANOVA проверяется гипотеза об отсутствии влия­ния фактора. Для проверки гипотезы используется F- распределение Фишера. 
 
ПОИСК
 
elibrary crossref ulrichsweb neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2020 «Наука и образование»
Перепечатка материалов журнала без согласования с редакцией запрещена
 Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)