Тема курсовой работы: ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СМО И ПОКАЗАТЕЛИ ИХ ЭФФЕКТИВНОСТИ Дисциплина: "ИО"

Антиплагиат 52%, проходной.  Я бы шрифт подкорректировал, и над пробелами поработал(по желанию). На 2-ом курсе опыта было мало, да и нас сильно не гоняли по стандартам шрифтов, микро пробелов, знаков. Но, в целом работа хорошая.

1. ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СМО И ПОКАЗАТЕЛИ ИХ ЭФФЕКТИВНОСТИ

1.1 Понятие марковского случайного процесса
Пусть будет какая-то система, которая в конечном итоге изменяет свое состояние случайным образом. В этом случае говорят, что в системе происходит случайный процесс.
Процесс называется процессом с дискретными состояниями, если его состояния могут быть перечислены заранее, и переход системы из одного состояния в другое происходит внезапно. Процесс называется процессом с непрерывным временем, если переходы системы из состояния в состояние происходят мгновенно.
Процесс СMO представляет собой случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем.
Случайный процесс называется марковским процессом или случайным процессом без последействия, если в любой момент вероятностные характеристики процесса в будущем зависят только от его состояния в данный момент и не зависят от того, когда и как система вступила в это государство.
При анализе рабочих процессов СMO удобно использовать геометрическую диаграмму, график состояний. Обычно состояния системы представлены прямоугольниками, а возможные переходы из состояния в состояние обозначаются стрелками. Пример графика состояния показан на рисунке1.
...
1.4 Показатели эффективности СМО
Цель моделирования СМО - рассчитать производительность системы по ее характеристикам. В качестве индикаторов эффективности СМО используются:
– абсолютная пропускная способность системы (А), т.е. среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени;
– относительная пропускная способность (Q), т.е. средняя доля поступивших заявок, обслуживаемых системой;
– вероятность отказа ( ), т.е. вероятность того, что заявка покинет СМО не обслуженной;
– среднее число занятых каналов (k);
– среднее число заявок в СМО ( .);
– среднее время пребывания заявки в системе ( );
– среднее число заявок в очереди ( .) – длина очереди;
– среднее число заявок в системе ( .);
– среднее время пребывания заявки в очереди ( .);
– среднее время пребывания заявки в системе ( .)
– степень загрузки канала ( .), т.е. вероятность того, что канал занят;
– среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени;
– среднее время ожидания обслуживания;
– вероятность того, что число заявок в очереди превысит определенное значение и т.п.
...
2.АНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СМО

2.1 Граф состояний системы и уравнения Колмогорова
Рассмотрим двухканальную систему массового обслуживания (n = 2) с ограниченной очередью равной шести (m = 4). В СМО поступает простейший поток заявок со средней интенсивностью λ = 4,8 и показательным законом распределения времени между поступлением заявок. Поток приложений, обслуживаемых в системе, является самым простым с средней интенсивностью μ = 2 и показательным законом распределения временем обслуживания.
Данная система имеет 7 состояний, обозначим их:
S0 – система свободная, нет заявок;
S1 – 1 заявка на обслуживании, очередь пуста;
S2 – 2 заявки на обслуживании, очередь пуста;
S3 – 2 заявки на обслуживании, 1 заявка в очереди;
S4 – 2 заявки на обслуживании, 2 заявки в очереди;
S5 – 2 заявки на обслуживании, 3 заявки в очереди;
S6 – 2 заявки на обслуживании, 4 заявки в очереди;
Вероятности прихода системы в состояния S0, S1, S2, …, S6 соответственно равны Р0, Р1, Р2, …, Р6.
График состояния системы очередей представляет собой схему гибели и приумножения. Все состояния системы могут быть представлены в виде цепочки, в которой каждое из состояний связано с предыдущим и следующим.
...
Рисунок 5 Блок-схема программы

Распишем некоторые блоки более подробно.
Блок 1. Задание начальных значений параметров.
Random R; // Генератор случайных чисел
Public. uint max.Queue.Length; // Максимальная длина очереди
public. uint channel.Count; // Число каналов в системе
public. double lamb.da; // Интенсивность потока поступления заявок
public. double m.u; // Интенсивность потока обслуживания заявок
public. double time.Step; // Шаг по времени
public. double[] time.Of.Finish.Processing.Req; // конец обслуживания
public. double[] time.In.Queue; // время в очереди
public. double processing.Time; // Время работы
public. double total.Processing.Time; // Суммарное время
public. uint request.Entry.Count; // Число поступивших
public. uint declined.Request.Count; // Число отказанных
public. uint accepted.Request.Count; // Число обслуженных
uint queue.Length; // Длина очереди //
Тип, описывающий состояния СМО
enum Sys.Condition {S0, S1, S2, S3, S4, S5, S6};
Sys.Condition current.System.Condition; // Текущее состояние СМО
Задание состояний системы:
Разделим 7 разных условий для этой 2-канальной системы: S0, S1. S6. СМО находится в состоянии S0, когда система свободна; S1 – хотя бы один канал свободен; в состоянии S2, когда все каналы заняты, и есть место в очереди; в состоянии S6 – все каналы заняты, и очередь достигла максимальной длины (queue.Length = 4).
Определите текущее состояние системы, используя функцию Get.Condition()
...
ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В этой курсовой мы рассмотрели основные методы моделирования СМО и расчета их показателей эффективности.
Проведено моделирование двухканального СМО с максимальной длиной очереди 4 с использованием уравнений Колмогорова и найдены также конечные вероятности состояний системы. Рассчитываются показатели его эффективности.
Проведено моделирование работы такой СМО. В C # программа предназначена для имитации ее работы. Выполнена серия расчетов, на основе которых были найдены значения показателей эффективности системы и проведена их статистическая обработка.
Результаты, полученные при имитационном моделировании, согласуются с результатами аналитического моделирования.