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

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

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

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

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.

Kunna använda Littles sats för enkla räkningar på kösystem.

TILLSTÅNDSGRAFEN. Slutligen erhålls den mycket viktiga så kallade Snittmetoden :

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

Fö relä sning 2, Kö system 2015

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.

2 Laborationsuppgifter, upptagetsystem

Tiden i ett tillstånd

M/M/m/K kösystem. M/M/m/K kösystem

Kurs: HF1012 Matematisk statistik Lärare: Armin Halilovic

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 17 AUGUSTI 2018 KL

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

Markovprocesser SF1904

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

Fö relä sning 1, Kö system vä ren 2014

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

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER TISDAGEN DEN 29 MAJ 2018 KL

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

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

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

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 18 AUGUSTI 2017 KL

Fö relä sning 1, Kö system 2015

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

Performance QoS Köteori. Jens A Andersson (Maria Kihl)

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

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 15 / TEN 1

TAMS79: Föreläsning 10 Markovkedjor

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

Stokastiska processer och simulering I 24 maj


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

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

Tentamen i FMS180/MASC03 Markovprocesser

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

** 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.

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

Markovprocesser SF1904

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

Föreläsningsanteckningar köteori

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

INTRODUKTION TILL MARKOVKEDJOR av Göran Rundqvist, KTH

Lycka till!

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

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

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

Stokastiska processer och simulering I 24 augusti

Poisson Drivna Processer, Hagelbrus

Markovprocesser SF1904

Markovprocesser SF1904

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

Statistiska metoder för säkerhetsanalys

Optimering av ett patientflöde inom svensk veterinärvård

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

Föreläsning 6: Nätverksoptimering

Modellering och kundprocessanalys av kösystem på Vapiano Sturegatan

Optimering av ett kösystem på IKEA Kungens Kurva

Händelsestyrd simulering. Inledning. Exempel

Kurssammanfattning MVE055

Lösningsförslag till Problem i kapitel 7 i Mobil Radiokommunikation

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

TAMS79 / TAMS65 - vt TAMS79 / TAMS65 - vt Formel- och tabellsamling i matematisk statistik. TAMS79 / TAMS65 - vt 2013.

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

e x/1000 för x 0 0 annars

Föreläsningsanteckningar i kurs 5B1506 Markovprocesser och köteori. Jan Grandell

Modeller för reservoarer - köer och liknande fenomen

Kap 2. Sannolikhetsteorins grunder

Network Management Säkerhet Performance QoS Köteori. Jens A Andersson

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 27 / TEN 2

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

Kapitel 4. Kontinuerliga slumpvariabler och deras sannolikhetsfördelningar. Sannolikhetslära och inferens II

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

TNSL011 Kvantitativ Logistik

Extrauppgifter - Statistik

1 Minkostnadsflödesproblem i nätverk

TMS136: Dataanalys och statistik Tentamen

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

Grafer och grannmatriser

forts. Kapitel A: Komplexa tal

Om konvergens av serier

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 7: Normalfördelning

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

TENTAMEN I SF1906 (f d 5B1506) MATEMATISK STATISTIK GRUNDKURS,

Stokastiska Processer och ARIMA. Patrik Zetterberg. 19 december 2012

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

Obligatorisk uppgift: Simulering av köer i ett trafiksystem

Uppgift 2. För två händelser A och B gäller P(A B)=0.5, P ( A ) = 0. 4 och P ( B

Stokastiska Processer

Tentamen i Linjär algebra , 8 13.

Extend för Dummies Teknologer

TANA17 Matematiska beräkningar med Matlab

Hemuppgift 1, SF1861 Optimeringslära för T

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

Lösningsförslag till tentamen i SF1861 Optimeringslära för T. Torsdag 28 maj 2010 kl

Transkript:

Övning 8 Vad du ska kunna efter denna övning Kunna beräkna medelantal kunder för alla köer i ett könät utan återkopplingar. Kunna beräkna medeltiden som en kund tillbringar i ett könät utan återkopplingar. I denna övning kallas ett kösystem som ingår i ett könät oftast nod. Problem, nivå A. En enkel televäxel kan modelleras som könätet i figuren nedan. Systemet består av stycken M/M/-system med oändlig kö. Nod i har betjäningsintensiteten i. När ett jobb har blivit betjänat i nod, fortsätter det till nod med sannolikheten α. Med sannolikheten α fortsätter jobbet till nod. Jobb som kommer till könätet kommer alltid till nod i enlighet med en Poissonprocess med intensitet =0. Låt dessutom α =0.7, =5, =0samt =5. (a) Vilken belastning har noderna? (b) Bestäm medelantal jobb i könätet. (c) Bestäm den totala medelväntetiden i köer för ett godtyckligt jobb.. Antag att vi har modellerat ett system med hjälp av könätet nedan. Könätet består av fem noder varav fyra stycken har oändligt köutrymme (,, och 5). Nod 4 är ett upptagetsystem med tre betjänare. Alla betjäningstider är exponentialfördelade med medelvärde / i för delsystem i. Kunder ankommer enligt två Poissonprocesser med intensiteterna och. Låt =4s, =s, = =5s, =8s, 4 =s, 5 =6s och α =/. (a) Bestäm medelantal kunder i var och en av de fem noderna. (b) Bestäm medelantal kunder som spärras per sekund i nod 4. (c) Bestäm medeltiden i systemet för de kunder som inte spärras. (d) Hur lång är medelväntetiden i köerna för en godtycklig kund? α 4 α 5

. Ett system modelleras som ett könät med tre noder. Nod och är M/M/- system, och nod är ett upptagetsystem med betjänare. Betjäningstiderna i de tre systemen är exponentialfördelade med medelvärdena x, x respektive x. Alla kunder som kommer till systemet går först till nod (ankomstintensitet ). När en kund är färdigbetjänad i nod fortsätter den med sannolikheten β till nod och med sannolikheten β till nod. Efter betjäning i nod eller lämnar kunden könätet. Låt = 4 per minut, x = 0 sekunder, x = 0 sekunder och x =0sekunder samt β =0.. (a) Rita könätet (b) Vad blir ankomstintensiteten till nod respektive nod? (c) Bestäm medelantal kunder i nod respektive nod. (d) Bestäm hur många kunder som per minut avvisas från nod. (e) Bestäm medeltid i systemet för en kund som får full betjäning. (f) Bestäm den tid som en kund som får fullständig betjäning tillbringar i systemets köer. 4. Ett könät består av två noder. Nod är ett M/M/-system och nod är ett upptagetsystem med betjänare. Betjäningstiderna är exponentialfördelade med medelvärdena x respektive x. Alla kunder som kommer till könätet anländer till nod med intensiteten. När de är färdigbetjänade där så fortsätter de med sannolikheten α till nod och med sannolikheten α lämnar de könätet. En kund som är färdigbetjänad i nod eller avvisas där lämnar könätet. Antag att =per minut, x =0sekunder, x =60sekunder och α =0.. (a) Bestäm ankomstintensiteten till nod. (b) Bestäm P (k jobb i nod och k jobb i nod ). (c) Bestäm medelantal jobb i nod. (d) Bestäm sannolikheten att ett jobb som kommer till nod avvisas. (e) Bestäm medelantal jobb i nod. (f) Bestäm den avverkade trafiken i nod. (g) Bestäm hur många jobb per minut som i medeltal blir färdigbetjänade i nod. Problem, mer avancerad nivå (B och C) 5. Kunder kommer enligt en Poissonprocess till ett upptagetsystem med en betjänare. De kunder som får betjäning fortsätter till ett kösystem med en köplats och en betjänare. Antag att betjäningstiderna i bägge noderna är exponentialfördelade med medelvärde sekund. Medeltiden mellan ankomsterna är sekund. (a) Beräkna medelantalet kunder i nod och nod. (b) Beräkna medeltiden som en kund som betjänas i nod tillbringar i nod. (c) Är antalet kunder som finns i nod och nod oberoende av varandra?

Lösningar. (a) Belastningen på ett kösystem är detsamma som den avverkade trafiken. Här har vi bara M/M/-system, så vi kan helt enkelt beräkna ρ = / för noderna i könätet. Först beräknar vi i = ankomstintensiteten till nod i.vi får Nu får vi = =0 = α =7 =( α) = ρ = = 0 5 = ρ = = 7 0 ρ = = 5 (b) Vi börjar med att beräkna medelantal jobb i könätet för var och en av noderna och sedan summerar vi. Antag att N i är medelantal kunder i nod i. Vi kan använda den vanliga formeln för medelantal kunder i ett M/M/- system, vilket ger N = ρ = / ρ / = N = ρ = 7/0 ρ 7/0 = 7 N = ρ = /5 ρ /5 = Det totala antalet kunder i könätet blir nu N = N + N + N = 6 + 4 6 + 9 6 = 5 6 (c) Vi betraktar alla könätets köer som ett enda system och använder Littles sats. För att göra detta måste vi först beräkna medelantal kunder som köar i hela könätet (N q ). För nod i gäller N qi = N i N si = N i ρ i där N qi är medelantal kunder som väntar i kön i nod i och N si är medelantal kunder som betjänas, dvs den avverkade trafiken i nod i. Det ger N q = N ρ ρ ρ = 5 6 4 6 7 0 5 = 58 5 Medeltiden som en godtycklig kund väntar i köerna blir då N q 0.9 s

. (a) Vi får ρ = = 4 5 N = ρ ρ =4 ρ = = 5 N = ρ ρ = ρ = = + = 4 N = ρ ρ = ρ 4 = 4 4 = α 4 = N 4 = ρ 4 ( E (ρ 4 )).58 ρ 5 = 5 5 = ( α) 5 = N 5 = ρ 5 ρ 5 = (b) 4 E (ρ 4 ) 0.84 (c) Vi låter T i vara medeltiden i nod i.vihar T = N = T = N 0. T = N =0.5 T 4 = 4 =0.5 T 5 = N 5 =0.5 5 En kund som inte spärras kan ta följande vägar genom systemet Väg A : 4 VägB: 5 VägC: 4 VägD: 5 Antag nu att Y = tiden som en kund som inte spärras befinner sig i könätet. Då gäller E(Y tar väg A) =T + T + T 4 = E(Y tar väg B) =T + T + T 5 =.75 E(Y tar väg C) =T + T + T 4 =. E(Y tar väg D) =T + T + T 5 =.08 Låt nu Λ i vara medelantal kunder som tar väg i. Då får vi Λ A = α( E (ρ 4 )).05 4

Vi får då Λ B = ( α). Λ C = α( E (ρ 4 )).05 Λ D = ( α) 0.667 P (tar väg i) = Λ i Λ A +Λ B +Λ C +Λ D Sedan kan vi ta bort betinget och få E(Y )= E(Y tar väg i)p (tar väg i).7 i {A,B,C,D} (d) Låt W vara den totala medelkötiden för en godtycklig kund. Littles sats medför att W = N qtot + Där N qtot är det totala medelantalet köande kunder i könätet. Om N qi är medelantalet köande i nod i så får vi N q = N ρ =. N q = N ρ 0.67 N q = N ρ =.5 N q4 =0 N q5 = N 5 ρ 5 0.67 vilket medför att N qtot 5.88 och slutligen W 0.98 s. (a) Könätet ser ut så här β β (b) Om i är ankomstintensiteten till nod i så får vi = β =0.8 min =( β) =. min 5

(c) Vi kan räkna på nod och som om de vore M/M/-system vilket ger ρ = x =4 0 60 N = ρ = ρ ρ = x =0.8 0 60 =0.4 N = ρ ρ = (d) Medelantal avvisade per minut blir E (ρ )=. E (. 0 60 ) 0.69 (e) Det finns två vägar genom systemet, väg A som går från till och väg B som går från till. Tiden som en kund tillbringar i de olika noderna är T = N =0.5 T = N 0.8 T = x = Medelantal kunder som betjänas under en minut är för nod och = ( E (ρ )) för nod. Således blir medeltiden i systemet för en godtycklig kund som betjänas färdigt (T + T ) + +(T + T ) +.0998 (f) Medeltiden som en kund tillbringar med att vänta i nod i är W q = N ρ = W q = N ρ = W q =0 På samma sätt som vi får i f-uppgiften får vi att medeltiden som en godtycklig kund som betjänas tillbringar med att vänta i köerna är W q = (W q + W q ) + +(W q + W q ) = W q + W q + 4.8 60 min + 4. (a) = ( α) =.4min (b) Eftersom vi har en Poissonprocess ut från nod så kommer antalet kunder i systemen att vara oberoende av varandra. Det ger P (k,k )=ρ k ρ k /k! ( ρ ) +ρ + ρ /+ρ /! 6

(c) N = ρ = ρ (d) E (ρ )=E (.4) 0.7 (e) ρ ( E (ρ )).76 (f) Se e-uppgiften. Avverkad trafik är ju detsamma som medelantal upptagna betjänare. (g) ( E (ρ )).76 min 5. (a) Vi börjar med att rita upp en Markovkedja som beskriver systemet. Vi låter tillstånd ij betyda att det finns i kunder i upptagetsystemet och j kunder i väntsystemet. Då får vi Markovkedjan nedan. Använder vi flöde-in flöde- 00 0 0 0 ut-metoden på denna Markovkedja och utnyttjar att = =så får vi ekvationssystemet p 00 = p 0 p 0 = p 00 + p p 0 = p 0 + p 0 p = p + p 0 p 0 = p + p p = p 0 Om vi också använder oss av att summan av alla sannolikheter måste vara så ger ekvationssystemet p 00 = 5 4 p 0 = 5 4 p 0 = 8 4 p = 4 p 0 = 4 p = 4 Definitionen av medelvärde ger sedan N = (p 0 + p + p )=0.5 N = (p 0 + p )+ (p 0 + p )=.75 7

(b) Först måste vi beräkna. För att göra detta använder vi ett trick. Vi kan beräkna medelantalet kunder i nod :s betjänare dels med Littles sats, dels med definitionen. Om vi gör det får vi = (p 0 + p 0 + p + p ) = 4 Nu kan vi använda Littles sats, vilken ger att medeltiden i nod blir N = 4 (c) Nej, vi har inte oberoende. Om vi till exempel sätter p i (k) =sannolikheten att antalet kunder i nod i är k så är p 00 p (0)p (0) vilket innebär att vi ej har oberoende. 8