Kunna beräkna spärren i ett M/M/m*upptagetsystem. Känna till begreppet utnyttjning av en betjänare och beräkna den.

Relevanta dokument
Kunna beräkna spärren i ett M/M/m*upptagetsystem.

Kunna beräkna P (spärr) för system med begränsat antal kunder och köplatser. Kunna beräkna medelantal upptagna betjänare.

Kunna använda Littles sats för enkla räkningar på kösystem.

Kunna dra slutsatser om ett systems betjäningstider och antalet köplatser genom att tolka diagram.

Kunna beräkna medelantal kunder för alla köer i ett könät utan återkopplingar.

Kunna beräkna medelantal kunder för alla köer i ett könät utan återkopplingar. I denna övning kallas ett kösystem som ingår i ett könät oftast nod.

Kunna dra slutsatser om t ex ett systems betjäningstider och antalet köplatser genom att tolka diagram.

Kunna använda Littles sats för enkla räkningar på kösystem.

Fö relä sning 2, Kö system 2015

2 Laborationsuppgifter, upptagetsystem

Tiden i ett tillstånd

TILLSTÅNDSGRAFEN. Slutligen erhålls den mycket viktiga så kallade Snittmetoden :

Kunna beräkna medelantal kunder för alla köer i ett könät med återkopplingar. I denna övning kallas ett kösystem som ingår i ett könät oftast nod.

a) Använd samtal.mat för att beräkna antalet samtal som blir spärrade i de olika cellerna under den givna timmen.

M/M/m/K kösystem. M/M/m/K kösystem

Ett M/M/1 betjäningssystem har följande egenskaper: 1. Systemet har en betjänare. Betjäningstiderna är exponentialfördelade med medelvärde 1 μ

b) Vad är sannolikheten att personen somnar i lägenheten? (4 p) c) Hur många gånger förväntas personen byta rum? (4 p)

Markovprocesser SF1904

Fö relä sning 1, Kö system vä ren 2014

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER TISDAGEN DEN 29 MAJ 2018 KL

Fö relä sning 1, Kö system 2015

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 17 AUGUSTI 2018 KL

Kurs: HF1012 Matematisk statistik Lärare: Armin Halilovic

Kunna definiera laplacetransformen för en kontinuerlig stokastisk variabel. Kunna definiera z-transformen för en diskret stokastisk variabel.

Övning 1(a) Vad du ska kunna efter denna övning. Problem, nivå A. Redogöra för begreppen diskret och kontinuerlig stokastisk variabel.

Markovprocesser SF1904

Markovprocesser SF1904

Performance QoS Köteori SNMP. Felsökning. Jens A Andersson (Maria Kihl) GET request GET response SET request TRAP MIB. Att mäta är att veta ping

TENTAMEN I KOTEORI 20 dec 07 Ten2 i kursen HF1001 ( Tidigare kn 6H3012), KÖTEORI OCH MATEMATISK STATISTIK,

Performance QoS Köteori. Jens A Andersson (Maria Kihl)

Stokastiska processer och simulering I 24 maj

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 18 AUGUSTI 2017 KL

Ur en kortlek på 52 kort väljer man ( utan återläggning och utan hänsyn till ordning) slumpvis 5 kort. Vad är sannolikheten för att få

Övning 1. Vad du ska kunna efter denna övning. Problem, nivå A

aug 2017 Kurskod HF1012 Halilovic internet. Betygsgränser: För (betyg Fx). Sida 1 av 13

** a) Vilka värden ska vara istället för * och **? (1 p) b) Ange för de tre tillstånden vilket som svarar mot 0,1,2 i figuren.

Fördelningsfunktionen för en kontinuerlig stokastisk variabel. Täthetsfunktionen för en kontinuerlig och en diskret stokastisk variabel.

Tentamen TEN1, HF1012, 29 maj Matematisk statistik Kurskod HF1012 Skrivtid: 14:00-18:00 Lärare och examinator : Armin Halilovic


Stokastiska processer och simulering I 24 augusti

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik, TNK069, , kl 8 13.

TAMS79: Föreläsning 10 Markovkedjor

Tentamen i FMS180/MASC03 Markovprocesser

Markovprocesser SF1904

Blandade problem från elektro- och datateknik

Statistiska metoder för säkerhetsanalys

Tentamen i matematisk statistik, TAMS15/TEN (4h)

INTRODUKTION TILL MARKOVKEDJOR av Göran Rundqvist, KTH

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

Finns det över huvud taget anledning att förvänta sig något speciellt? Finns det en generell fördelning som beskriver en mätning?

Modellering och kundprocessanalys av kösystem på Vapiano Sturegatan

Extrauppgifter - Statistik

Poisson Drivna Processer, Hagelbrus

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

Händelsestyrd simulering. Inledning. Exempel

Optimering av ett patientflöde inom svensk veterinärvård

Optimering av ett kösystem på IKEA Kungens Kurva

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

P(X nk 1 = j k 1,..., X n0 = j 0 ) = j 1, X n0 = j 0 ) P(X n0 = j 0 ) = etc... P(X n0 = j 0 ) ... P(X n 1

P(ξ > 1) = 1 P( 1) = 1 (P(ξ = 0)+P(ξ = 1)) = ξ = 2ξ 1 3ξ 2

Markovprocesser SF1904

Sekvensnät Som Du kommer ihåg

Veckoblad 3. Kapitel 3 i Matematisk statistik, Dahlbom, U.

Markovprocesser SF1904

Introduktion till statistik för statsvetare

Simulering av ett Multi-skill callcenter Med varierande genomsnittlig betjäningstid beroende på agenters kunskapsnivå

Föreläsningsanteckningar köteori

Stat. teori gk, ht 2006, JW F7 STOKASTISKA VARIABLER (NCT 5.7) Ordlista till NCT

χ 2, chi-två Test av anpassning: sannolikheter specificerade Data: n observationer klassificerade i K olika kategorier:

Första sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan) Alla frågor som nns i uppgiftstexten är besvarade

En vanlig uppgift är att bestämma max resp min för en trigonometrisk funktion och de x- värden för vilka dessa antas.

Övningsuppgifter kapitel 8

1 Mätdata och statistik

Forskningsmetodik 2006 lektion 2

2 x dx = [ x ] 1 = 1 ( 1 (1 0.9) ) 100 = /

1.1 Diskret (Sannolikhets-)fördelning

TNSL011 Kvantitativ Logistik

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 3

I den här datorövningen ser vi hur R kan utnyttjas för att kontrollera modellantaganden och beräkna konfidensintervall.

4.1 Grundläggande sannolikhetslära

Föreläsning 8, FMSF45 Binomial- och Poissonfördelning, Poissonprocess

DATORÖVNING 2 MATEMATISK STATISTIK FÖR D, I, PI OCH FYSIKER; FMSF45 & MASB03. bli bekant med summor av stokastiska variabler.

Introduktion till statistik för statsvetare

6-2 Medelvärde och median. Namn:

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 7: Normalfördelning

732G01/732G40 Grundläggande statistik (7.5hp)

Matematisk statistik KTH. Formel- och tabellsamling i Matematisk statistik, grundkurs

MVE051/MSG Föreläsning 7

Kap 2. Sannolikhetsteorins grunder

Demonstration av laboration 2, SF1901

e x/1000 för x 0 0 annars

Utdrag ur TAMS15: Matematisk statistik I, grundkurs Extra kursmaterial för TAMS79

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

Extrauppgifter i matematisk statistik

Resursplanering - att använda ledtider som parameter vid bemanning av företag i drift

bli bekant med summor av stokastiska variabler.

SF1901: Medelfel, felfortplantning

Uppdaterade uppgifter 1-10 till Krzysztofs häfte

Lycka till!

Transkript:

Övning 4 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna beräkna spärren i ett M/M/m*upptagetsystem. Kunna beräkna den medelantal upptagna betjänare i ett M/M/m*upptagetsystem. Känna till begreppet utnyttjning av en betjänare och beräkna den. Problem 1. Antag att vi har ett M/M/m*upptagetsystem. (a) Bestäm det minsta värde på m för vilket spärren är mindre än 1% för ρ = 5, 10 respektive 20. (b) Antag att man väljer vilken av de lediga betjänarna som ska användas av en kund helt slumpmässigt. Vad blir utnyttjningen av en betjänare i fallen ovan? 2. För ett M/M/10*upptagetsystem är ρ = 5. Låt p k vara sannolikheten att det finns k kunder i systemet. Beräkna p 10, p 9 och p 8. 3. Vi har två M/M/m*upptagetsystem, i bägge är medelbetjäningstiden = 1. För det ena är λ = 3 och för det andra är λ = 6. (a) Bestäm det minsta antal betjänare som behövs i vart och ett av systemen för att spärren ska vara mindre än 1%. Beräkna också utnyttjningen av betjänarna i dessa system. (b) Antag att ett M/M/m*upptagetsystem (med medelbetjäningstid 1) har ankomstintensiteten λ = 9, det vill säga summan av ankomstintensiteterna i uppgift a. Beräkna det minsta antal betjänare som behövs för att spärren ska vara mindre än 1%. Beräkna utnyttjningen av betjänarna. 4. Betrakta ett M/M/100*upptagetsystem med ρ = 70.5. Låt som vanligt p k = sannolikheten att k betjänare är upptagna. Finn det värde på k för vilket p k är störst, det vill säga finn det troligaste antalet kunder i systemet. 5. Till ett kösystem med en betjänare kommer två olika slags kunder. Kunderna av typ 1 anländer med intensiteten λ 1. För dem fungerar systemet som ett M/M/1*upptagetsystem, det vill säga är betjänaren upptagen så spärras kunderna. Kunderna av typ 2 kommer med intensiteten λ 2. För dem fungerar systemet som ett M/M/1-system med oändligt stor kö. Bägge typerna av kunder har betjäningsintensiteten µ. (a) Rita tillståndsdiagram och bestäm p k = sannolikheten för k kunder i kösystemet. (b) Beräkna hur många kunder som i medeltal spärras per tidsenhet. 1

6. Betrakta ett upptagetsystem med två betjänare. Till systemet kommer kunder av två typer. Kunder av typ 1 kommer med intensiteten λ 1 och kan enbart betjänas av betjänare 1. Om betjänare 1 är upptagen så spärras de. Kunder av typ 2 kommer med intensiteten λ 2. De kan betjänas av både betjänare 1 och 2. Om båda betjänarna är lediga när en kund av typ 2 kommer så väljer kunden alltid betjänare 2, om betjänare 2 är upptagen och 1 ledig så väljer den betjänare 1. Betjäningsintensiteten är µ för alla kunder. Vi antar också att ankomsterna bildar Poissonprocesser och att betjäningstiderna är exponentialfördelade. (a) Definiera lämpliga tillstånd och rita tillståndsdiagram. (b) Antag att λ 1 = λ 2 = µ = 1. Beräkna utnyttjningen av betjänare 1 och betjänare 2. (c) Beräkna hur många kunder av typ 1 respektive typ 2 som i medeltal finns i systemet för de numeriska värdena i b ovan. 7. Ett upptagetsystem med m 1 har ankomstintensitet λ. Om en kund avvisas i detta system fortsätter den till ett annat upptagetsystem med m 2 betjänare. Antag att ankomsterna till det första systemet bildar en Poissonprocess och att betjäningstiderna är exponentialfördelade med samma medelvärde i båda systemen. Bestäm medelantal upptagna betjänare i det andra systemet. 8. Antag att vi har ett M/M/m*upptagetsystem med ankomstintensitet λ och betjäningsintensitet µ. Beräkna medeltiden från det att en spärrperiod slutar tills nästa spärrperiod börjar. Spärrperiod = tiden från det att systemet blir fullt tills det inte längre är fullt. Lösningar till övning 4 1. (a) Vi tittar i Erlangtabellerna som finns längst bak i läroboken. Vi ser att E 11 (5) 0.008 < 0.01 och E 10 (5) 0.018 > 0.01 E 18 (10) 0.007 < 0.01 och E 17 (10) 0.013 > 0.01 E 30 (20) 0.008 < 0.01 och E 29 (20) 0.013 > 0.01 Svaret är således 11, 18 respektive 30 betjänare (b) Utnyttjningen blir medelantal upptagna betjänare antal betjänare För de tre fallen ovan får vi 5(1 E 11 (5)) 11 10(1 E 18 (10)) 18 20(1 E 30 (20)) 30 0.45 = ρ(1 E m(ρ)) m 0.55 0.66 2

2. Vi observerar först att p 10 = E 10 (5) = 0.018385. Värdet kan man slå upp i Erlangtabellerna längst bak i läroboken. För att beräkna p 9 och p 8 så använder vi att det vill säga p k = ρk /k! m i=0 ρ i i! = ρ k ρk 1 /(k 1)! = ρ k p k 1 m i=0 p k 1 = k ρ p k ρ i i! Nu får vi slutligen p 10 = 0.018385 p 9 = 10 5 p 10 = 0.03677 p 8 = 9 5 p 9 = 0.066186 3. (a) Erlangtabellerna ger att det behövs 8 betjänare i systemet som har λ = 3. Utnyttjningen blir då 3(1 E 8 (3)) 8 0.37 För systemet som som har λ = 6 behövs 13 betjänare. utnyttjningen 6(1 E 13 (6)) 0.46 13 Då blir (b) Om nu ett system i stället har λ = 9 så behövs det 17 betjänare vilket ger utnyttjningen 9(1 E 17 (9)) 17 0.53 4. Vi vet att p k = ρk /k! 100 i=0 ρi /i! = ρ k p k 1 för k 0 Det innebär att följden p 0, p 1,..., p 100 kommer att vara ökande så länge ρ/k > 1 och därefter blir den minskande. I vårt fall antas det största värdet för p k när k = 70. 5. (a) Markovkedjan kommer att se ut så här: Tillståndsekvationerna blir (λ 1 + λ 2 )p 0 = µp 1 p 1 = λ 1 + λ 2 p 0 = (ρ 1 + ρ 2 )p 0 µ 3

λ 2 p 1 = µp 2 p 2 = λ 2 µ p 1 = (ρ 1 + ρ 2 )ρ 2 p 0 λ 2 p 2 = µp 3 p 3 = λ 2 µ p 2 = (ρ 1 + ρ 2 )ρ 2 2p 0 där ρ i = λ i /µ. Man ser enkelt att p k = (ρ 1 + ρ 2 )ρ k 1 2 p 0 för k 1 Vi använder att summan av alla sannolikheter måste vara = 1 för att bestämma p 0 1 = [ p k = p 0 1 + (ρ1 + ρ 2 ) + (ρ 1 + ρ 2 )ρ 2 + (ρ 1 + ρ 2 )ρ 2 2 + ] = k=0 [ = p 0 1 + (ρ1 + ρ 2 )(1 + ρ 2 + ρ 2 2 + ) ] ] 1 = p 0 [1 + (ρ 1 + ρ 2 ) 1 ρ 2 = p 0 1 ρ 2 Slutligen får vi p 0 = 1 ρ 2 p k = (ρ 1 + ρ 2 )ρ k 1 1 ρ 2 2 för k 1 (b) Det är bara kunder av typ 1 som spärras. När det finns en kund eller fler så spärras de. Ankomstintensiteten av typ 1-kunder är alltid densamma. Därför blir intensiteteten med vilken typ 1-kunder spärras λ 1 i=1 p i = λ 1 (1 p 0 ) = λ 1 ρ1 + ρ 2 Observera att detta gäller enbart då ρ 2 < 1. Om ρ 2 1 så gäller inte härledningen av p 0 i a-delen av uppgiften för då kan vi inte summera den oändliga serien i=1 Försök att fundera ut vad spärrsannolikheten blir om ρ 2 1. Svar finns på sista sidan i övningen. 6. (a) Vi definierar att tillstånd i, j = i kunder i betjänare 1 och j kunder i betjänare 2. Då ser tillståndsdiagrammet ut så här ρ i 2 4

(b) Vi ställer upp tillståndsekvationerna med hjälp av flöde-in flöde-utmetoden. Det ger (λ 1 + λ 2 )p 00 = µp 01 + µp 10 (µ + λ 2 )p 10 = λ 1 p 00 + µp 11 2µp 11 = (λ 1 + λ 2 )p 01 + λ 2 p 10 (λ 1 + λ 2 + µ)p 01 = λ 2 p 00 + µp 11 Sätter vi nu in λ 1 = λ 2 = µ = 1 så får vi Vilken har lösningarna 2p 00 = p 01 + p 10 2p 10 = p 00 + p 11 2p 11 = 2p 01 + p 10 3p 01 = p 00 + p 11 p 00 = 5t p 10 = 6t p 11 = 7t p 01 = 4t t är ett godtyckligt tal. För att bestämma t så utnyttjar vi att summan av alla sannolikheter ska vara = 1, vilket ger Således blir t(5 + 6 + 7 + 4) = 1 t = 1 p 00 = 5/ p 10 = 6/ p 11 = 7/ p 01 = 4/ Utnyttjningen av en betjänare är detsamma som sannolikheten att den är upptagen. Här får vi P (betjänare 1 är upptagen) = p 10 + p 11 = 13 5

P (betjänare 2 är upptagen) = p 01 + p 11 = 11 (c) Först beräknar vi λ eff för de två typerna av kunder och sedan använder vi Littles sats. Observera att medeltiden i systemet är samma som en medelbetjäningstid = 1/µ. För kunder av typ 1 får vi λ eff = λ 1 (p 00 + p 01 ) = 9 E(antal kunder av typ 1) = λ eff 1 µ = 9 För kunder av typ 2 får vi λ eff = λ 1 (p 00 + p 01 + p 10 ) = 15 E(antal kunder av typ 2) = λ eff 1 µ = 15 7. Medelantal upptagna betjänare i hela systemet blir ρ(1 E m1+m 2 (ρ)) Medelantal upptagna betjänare i delsystem 1 blir ρ(1 E m1 (ρ)) Medelantal upptagna betjänare delsystem 2 blir skillnaden mellan medelantalet i hela systemet och medelantalet i delsystem 1 det vill säga ρ(1 E m1+m 2 (ρ)) ρ(1 E m1 (ρ)) 8. Antag att medellängden av en spärrperiod är S och att medeltiden mellan två spärrperioder är I. Det vi ska beräkna är alltså I. Spärrsannolikheten E m (ρ) är detsamma som andelen av tiden som alla betjänarna är upptagna. Det ger S S + I = E m(ρ) I = S(1 E m(ρ)) E m (ρ) För ett M/M/m*upptagetsystem så är medellängden av en spärrperiod detsamma som medeltiden som man tillbringar i sista tillståndet i Markovkedjan. I det tillståndet finns det en utpil som det står mµ på (se figur nedan). Medeltiden i ett sådant tillstånd är S = 1 mµ Slutligen får vi I = 1 E m(ρ) mµe m (ρ) 6

Svar på fråga till uppgift 5: Om ρ 2 1 så går antalet kunder av typ 2 i kösystemet mot oändligheten. Då är betjänaren alltid upptagen vilket innebär att kunder av typ 1 alltid spärras. Så deras spärrsannolikhet blir 1. 7