Научная статья на тему 'Исследование потоков в системе m|gi|ўд с повторными обращениями методом предельной декомпозиции1'

Исследование потоков в системе m|gi|ўд с повторными обращениями методом предельной декомпозиции1 Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
164
27
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
НЕМАРКОВСКИЕ СИСТЕМЫ С НЕОГРАНИЧЕННЫМ ЧИСЛОМ ОБСЛУЖИВАЮЩИХ ПРИБОРОВ / МЕТОД ПРЕДЕЛЬНОЙ ДЕКОМПОЗИЦИИ / SYSTEMS WITH UNLIMITED NUMBER OF SERVING DEVICES / METHOD OF LIMITING DECOMPOSITION

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Моисеева Светлана Петровна, Ананина Ирина Алексеевна, Назаров Анатолий Андреевич

В работе построена математическая модель изменения числа заявок в системе массового обслуживания с повторным обращением и неограниченным числом обслуживающих приборов. Методом предельной декомпозиции исследованы суммарный и двумерный потоки обращений к системе. Найдено аналитическое выражение для производящих функций исследуемых потоков.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Моисеева Светлана Петровна, Ананина Ирина Алексеевна, Назаров Анатолий Андреевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

In work the queuing system with unlimited number of serving devices on which input the elementary stream of demands with parameter ƒ arrives is considered. The holding time on each device has arbitrary function of distribution B (x) identical to all devices. The demand which has finished service, with probability 1r leaves system, and with probability r addresses to system for repeated service. The mathematical model of change of number of demands in given queuing system is constructed and the task of research of total and two-dimensional streams in considered system is put. For the decision of this task the method of limiting decomposition is offered. The entering stream shares on N independent elementary streams with parameter ƒ⁄ N, demands of each stream go for service on the corresponding device. Thus, we receive the aggregate of N independent onelinear queuing systems with the refusals which total characteristics at N  converge to characteristics of initial model. The method described above in work conducts research of a total stream of primary and repeated references to system M|GI |  and making function of number of total references in considered queuing system is found 0 (, ) exp ( 1) ( 1) (, ) t G x t x t r x h x s ds ⎧⎪ ⎪⎫ = ⎨ − Ґл − ⎬ ⎪⎩ ⎭⎪ Ўт. Research of a two-dimensional stream in queuing system with the repeated reference and unlimited number of serving devices is similarly conducted and its making function which kind allows to draw a conclusion on dependence of considered streams of references is found: 0 (, ) exp ( 1) ( 1) (, ) t G x y t x t r y h x y s ds ⎧⎪ ⎪⎫ = ⎨ − Ґл − ⎬ ⎪⎩ ⎭⎪ Ўт. It is shown that results of research are the generalization of the known special cases, exactly for exponential time of service. The got results can be used during conducting of analysis of streams of the different socioeconomic systems where the effect of the repeated reference, for example, in the trading companies, is observed.

Текст научной работы на тему «Исследование потоков в системе m|gi|ўд с повторными обращениями методом предельной декомпозиции1»

ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА

2009 Управление, вычислительная техника и информатика № 3(8)

УДК 519.872

С.П. Моисеева, И.А. Амамима, А.А. Назаров ИССЛЕДОВАНИЕ ПОТОКОВ В СИСТЕМЕ М\С1\ж С ПОВТОРНЫМИ ОБРАЩЕНИЯМИ МЕТОДОМ ПРЕДЕЛЬНОЙ ДЕКОМПОЗИЦИИ1

В работе построена математическая модель изменения числа заявок в системе массового обслуживания с повторным обращением и неограниченным числом обслуживающих приборов. Методом предельной декомпозиции исследованы суммарный и двумерный потоки обращений к системе. Найдено аналитическое выражение для производящих функций исследуемых потоков.

Ключевые слова: немарковские системы с неограниченным числом обслуживающих приборов, метод предельной декомпозиции.

В классической теории массового обслуживания существует не так много моделей, исследование которых удаётся выполнить аналитическими методами и получить окончательные результаты в виде формул для вероятностно-временных характеристик исследуемых систем. Это, прежде всего, марковские системы, процесс изменения состояний которых определяется цепями Маркова, то есть дискретными марковскими процессами [1], однолинейные полумарковские системы, исследование которых реализуется методом вложенных цепей Маркова [2], в частности, известна формула Поллачека - Хинчина [3], а также формулы Эрланга для N линейных систем с произвольным временем обслуживания [4], процесс изменения состояний которых является немарковским и даже немарковизируемым. В этих моделях входящие потоки определены классом стационарных пуассонов-ских либо рекуррентных потоков [5].

В то же время многочисленные исследования реальных потоков в различных предметных областях, позволили сделать вывод о существенной неадекватности классических моделей потоков (пуассоновских и рекуррентных) реальным данным. Например, потоки обращений в торговые или страховые компании [6]. При построении математических моделей таких компаний нужно учитывать, что поток клиентов, повторно обращающихся в ту же компанию, очевидно, не является пу-ассоновским. Построению и исследованию математических моделей таких потоков в СМО с экспоненциальным временем обслуживания посвящены работы [6 -10]. Вместе с тем, исследованию потоков в СМО с неограниченным числом обслуживающих приборов с произвольным временем обслуживания, а также многофазных СМО уделяется мало внимания. Для анализа таких систем разработка новых методов исследования несомненно является актуальной.

В настоящей работе предлагается метод предельной декомпозиции [11] для анализа потоков в СМО с неограниченным числом обслуживающих приборов и повторным обращением.

1 Работа выполнена при поддержке АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2009 -2010 годы)» Федерального агентства по образованию РФ по проекту «Разработка методов исследования немарковских систем массового обслуживания и их применения к сложным экономическим системам и компьютерным сетям связи».

1. Постановка задачи

Рассмотрим систему массового обслуживания (СМО) с неограниченным числом обслуживающих приборов, на вход которой поступает простейший с параметром X поток заявок. Время обслуживания на каждом приборе имеет произвольную функцию распределения В(х), одинаковую для всех приборов. Заявка, завершившая обслуживание, с вероятностью 1 - г покидает систему, а с вероятностью г обращается к системе для повторного обслуживания (рис. 1).

и(0

Рис. 1. СМО с неограниченным числом приборов с повторными обращениями заявок

Ставится задача исследования суммарного s(t) и двумерного МО, п(^} потоков в рассматриваемой системе, где п(0 - число повторных обращений, реализованных за время t, у(0 - число первичных обращений реализованных за время t, s(t) =У^) + п($) .

2. Метод предельной декомпозиции

Для решения поставленной задачи предлагается метод предельной декомпозиции [11]. Суть этого метода заключается в следующем.

Входящий пуассоновский поток делится на N независимых простейших потоков с параметром X/ N, заявки каждого потока направляются для обслуживания на соответствующий прибор. Таким образом, получаем совокупность N независимых однолинейных СМО. Будем полагать, что эти СМО с отказами (рис. 2). То есть новая заявка, поступившая в систему, занятую обслуживанием, теряется.

1-г

В(х)

г

Рис. 2. Однолинейная СМО с отказом и повторными обращениями заявок

При N ^ да вероятностью потерь заявок можно пренебречь, и тогда суммарные характеристики совокупности N однолинейных СМО сходятся к характери-

стикам исходной модели. Таким образом, задача нахождения распределения вероятностей числа обращений в бесконечнолинейной СМО сводится к решению задачи нахождения распределения вероятностей числа обращений в однолинейной СМО с отказами.

3. Исследование однолинейной СМО с отказами и повторным обращением

Обозначим &’У,М) - число обращений, реализованных за время / в однолинейной СМО. Тогда Р(5, t) = Р ^^, N) = я} - распределение вероятностей суммарного числа обращений к прибору за время V.

Введем следующие обозначения:

Г0 - прибор свободен,

к(() - состояние прибора, к(V) = \

[1 - прибор занят;

х(Г) - длина интервала от текущего момента времени V до момента окончания текущего обслуживания, если прибор занят, то есть к (V) = 1;

Р(5, г, V, N) = Р {к(V) = 1, ) < г, 5^, N) = я} - вероятность того, что суммарное

число обращений равно 5, прибор занят и до конца обслуживания остается времени меньше г;

Р0(5, V, N) = Р {к{) = 0, 5^, N) = я} - вероятность того, что суммарное число обращений равно 5 и прибор свободен.

Составим Д^методом прямую систему дифференциальных уравнений Колмогорова [12]. По формуле полной вероятности запишем равенства

Р0 (5, V + Дt, N) = Р0 (5, V, N)(1 - .Дt) + (1 - г)Р(5, Дt, V, N) + о(Д);

Р (5, г -Дt, V + .V, N) = Р (5, г, V, N) - Р (5, .V, V, N) + Р(5 -1, .V, V, N )гВ( г) +

+N Р0(5 -1, V, N )ДВ( г) + о(Д).

Откуда получаем систему дифференциальных уравнений

дР^ = (1 - г ) дР( 5,0,t, N)-А. Ро(5, V, N) ; ()

дt 5г N 0

дР(5, г, V, N) дР(5, г, V, N) дР1 (5,0, V, N) дР(5 -1,0, V, N)

—1!----------------------------------!-+ гВ( г) —!----------+

дt дг дг дг

+NР0(5 -1,V,N)В(г). (2)

Рассмотрим функции

£ х*Р0 (5,V, N) = Н0 (х,V, N); (3)

£ х5Р (5, г, V, N) = Н1 (х, г,V, N). (4)

п=0

Тогда из (1), (2) следует, что Н1(х,г,V,N) и Н0(х,V,N) удовлетворяют системе дифференциальных уранений в частных производных первого порядка [13]:

п=0

дН0( х г1, N) = (1 - г) дНг( х,0, V, N) Н , t N)

дt д2 N 0( , , ),

дН^^-дН^^ = (гхВ( г) -1) дН^^) + Н 0( х, V, N) х—В( г),

дt д2 д2 0 N

решение которой будем искать в виде

1 2

Н0(х, V, N) = 1 + ^(х, V) + о(N ); (5)

Н1 (х, г, V, N) = N / (х, г, V) + о(N~2). (6)

Тогда уравнения для / (х, г, V), /0 (х, V) имеют вид

■ = -Х + (1 - г)И(х, V); (7)

дt

д^( х, г, V) д^( х, г, V)

= ХхВ(г) + (гхВ(г) - 1)И(х, V), (8)

дt дг

где А(х, V) = д^(х,0, V^дг .

Решение дифференциального уравнения первого порядка в частных производных первого порядка (8) определяется решением системы обыкновенных дифференциальных уравнений для характеристических кривых [13]

Ж = Й2 = ^^1

1 -1 ХхВ( 2 ) + (гхВ( 2) - 1)А( х, V)

Найдем два первых интеграла этой системы. Один из них найдем из уравнения

-Л = Й2 .

Отсюда,

2 = С - V . (9)

Другой первый интеграл находим из уравнения

оР| = [ХхВ(2) + (гхВ(2) - 1)А(х, V)] й .

Откуда, подставляя (9), получаем равенство

í

/ = С2 +| [ХхВ( 2) + (гхВ(С1 - 5) - \)И( х, 5)] ]

0

которое перепишем в виде

í

/ (х, 2, V) = Ф(С1) +| [ХхВ(С1 - 5) + (гхВ(С1 - 5) - \)И(х, 5)] ] ,

0

или, учитывая, что С1 определяется из равенства (9), общее решение ^(х^) уравнения (8) запишем следующим образом:

í

/¡(х, 2, V) = Ф( 2 +t) + |[ХхВ(2 + t-5) + (гхВ( 2 +t-5)-1)А(х, 5)]Й5 ; (10)

0

í

/0(х, V) = С-XV + (1 - г)| Н(х, 5)Й5 , (11)

0

где Ф(г) - произвольная дифференцируемая функция.

Для определения частного решения уравнения (8) необходимо воспользоваться начальными условиями. Из (3), (4) и (10) имеем, что

/ (х, 2,0) = Я (2) = Ф(2) = -М (1 - В(у))ду ;

1 - г 0

Е0(х,0) = С = Я =.

1-г

Таким образом, частное решение уравнения (8) принимает вид

Л 2+Х Х

/1(х, 2, V) =- | (1 - В(у))йу + |[ХхВ(2 + V - 5) + (гхВ(2 + V - 5) - 1)И(х, 5)] .

1 - г 0 0 Дифференцируя это тождество по 2 в нуле, получаем интегральное уравнение

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

XX х

И(х, V) =--+ (Хх-)В(V) + гх[ Ь^ - ¿^(Х, 5)Й5 .

1 - г 1 - г 0

Решение относительно функции И(х,Х) интегрального уравнения можно получить через преобразования Фурье [14]. Обозначив

СО СО

| eJatЬ(t)dt = В* (а), | к(х, дХ = ф(а) ,

00

получаем равенство

ф(а) = — (х-1)- В (а)

1 - r 1 - rxB* (а)

Следовательно, выражение для h(x,t) принимает вид

.. ад

h(x, t) = — | e~jatф(а)^а . (12)

2п

—ад

Подставляя найденное решение h(x,t) интегрального уравнения в (10), (11),

при имеем

ХЬ L — r

F0 (x, t) = ——— Xt + (1 — r) f h(x, s)ds ; 1 — r i

Fj (x,t) = ХЬ + Xxt + (rx — 1) f h(x, s)ds ,

1—r 0 где h(x,t) определяется равенством (12). Откуда

t

F(x,t) = F1(x,t) + F0(x,t) = (x — 1)Xt + r(x — 1)f h(x,s)ds . (13)

4. Исследование потока в СМО с неограниченным числом обслуживающих приборов

Производящая функция суммарного числа обращений в рассматриваемой СМО определяется выражением

G(x,t)= Mxn(t) = lim {Mx( (t}+”2(t)+-+”w(t))} .

N ^ад ' '

В силу того, что все ni , i=1...N, независимы и одинаково распределены, имеем

G (x, t) = lim (H (x,t, N))N.

N ^ад

Учитывая (5), (6), получаем

При z-

G(x,t) = lim | 1 +—F0 (x,t) + — F (x,да,t) + o| — |

V ' N^ N 0V ' N 1 ' [,N)

G (x, t) = lim |l +—F (x, t) + о | —

N^{ N {N

N

Таким образом, с учетом (13) имеем

G(X, t) = exp {F(X, t)} = exp j(x - 1)Xt + r (x - 1)j"h(X, s)flfr.j .

В случае экспоненциального времени производящую функцию можно переписать следующим образом:

G(x, t) = exp kt^-1-----— (X -1)2? (1 - e^(1-rx)i).

[ 1 - rx ц(1 - r) (1 - rx) '\

Полученное выражение совпадает с ранее полученными результатами для бесконечнолинейных систем массового обслуживания с повторным обращением и экспоненциальным временем обслуживания [8].

5. Исследование двумерного потока в системе СМО с повторным обращением и неограниченным числом обслуживающих приборов

Рассмотрим исходную СМО, но уже разделяя повторные и первичные обращения. Обозначим: n(t) - число повторных обращений, реализованных за время t, v(t) - число первичных обращений, реализованных за время t.

Будем рассматривать двумерный немарковский процесс {v(t), n(t)}.

Для соответствующей одномерной СМО аналогично z(t) - длина интервала от текущего момента времени t до момента окончания текущего обслуживания, если прибор занят, то есть k (t) = 1.

Обозначим:

P(v,n, z, t, N) = P {k(t) = 1, v(t) = v, z(t) < z, n(t, N) = n} ,

P0 (v, n, t, N) = P {k(t) = 0, v(t) = v, n(t, N) = n} ,

где P\(v,n,z,t,N) - вероятность того, что число первичных обращений равно v, повторных - n, прибор занят и до конца обслуживания остается времени меньше z; P0(v,n,z,t,N) - вероятность того, что число первичных обращений равно v , повторных - n и прибор свободен.

Для вышеуказанных распределений вероятностей, применяя формулу полной вероятности, запишем равенства

P0(v, n, t + At, N) = P0 (v, n, t, N)(1 - N At) + (1 - r)P (v, n, At, t, N) + o(At),

р (V, п, 2 - ДХ, Х + ДХ, Ж) = р (V, п, 2, Х, N) - р (V, п, ДХ, Х, N) + р (V, п -1, ДХ, Х, N)гВ(2) +

+-X Р0 (V -1, п, Х, N)ДХВ(2) + о(ДХ) , откуда получаем систему дифференциальных уравнений Колмогорова

= (1 - г)др( У, „АХр п д,); (14)

дХ д2 N

др1^, п, 2, г, N) др(т, п, 2, г, N) др^, п,0, Х, N) ) др(v, п -1,0, Х, N)

дХ д2 д2 д2

+Nр0^ -1,п,г,N)В(2). (15)

Рассмотрим функции

ад ад

SSxVynPo(v,п,Х,N) = О0(х,у,г,N); (16)

V=0 п=0

ад ад

^^xVynP¡(v,п,2,Х,N) = ^(х,у,2,Х,N). (17)

v=0 п=0

Тогда из (14),(15) следует, что Gl(x,y,2,t,Д) и О0(х,у,г,М) удовлетворяют системе дифференциальных уравнений в частных производных

дО0( х,у,1,Л' > = (1 - г > дО1( х, у,°,Х,N >-А о0(х, у, <, .V); (18)

дХ д2 N

д^(х, у, 2, Х, N) д^(х, у, 2, Х, N) = (гВ(2) -1) д^(х, у,0, Х, N) + дХ д2 (2)у ) д2

+Ц)(х, у, Х, N) х-^ В(2), (19)

решение которой будем искать в виде

1 2

О0 (х, у, Х, N) = 1 + -дFo (х, у, Х) + о(N~2); (20)

О (х, у, 2, г, N) = N F¡ (х, у, 2, г) + о(N~2). (21)

Тогда уравнения для F1(x, 2,Х) и F0(x,t) запишутся как

дF0(хy,Х) =Х-(1 -г) д^(х,у,0,г) ;

дХ д2 ’

х, >',•',Х >=ххВ(2)+(гуВ( 2) -1) .

дХ д2 д2

Обозначим дF1 (х, у, 0, Х)/д2 = И(х, у, Х).

Таким образом, систему для F0, F¡ перепишем в виде

дFo( х, у, Х)

дХ

дF¡( х, у, 2, г) дFl( х, у, 2, г)

дХ д2

= Х- (1 - г)к{х, у, г);

= ХхВ(2) + (гуВ(2) - 1)к(х, у, г). (22)

Решение дифференциального уравнения в частных производных первого порядка (22) определяется решением системы обыкновенных дифференциальных уравнений вида

ёХ ёг dF¡

1 -1 ХхВ(г) + (гуВ( 2) - 1)И(х, у, Х)

Найдем два первых интеграла этой системы. Один из них из уравнения

-ёг = ё2.

Отсюда 2 = С1 - Х. (23)

Другой первый интеграл находим из уравнения

с^'х = [ХхВ(2) + (гуВ(2) - Х)Н(х,у,Х)] ёг .

Откуда получаем равенство

г

F1 (х, у, 2,г) = С2 +|[ХхВ(2) + (гуВ(2) - 1)И(х,у, 5)]ё5 .

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

0

Следовательно, общее решение (32) можно записать в виде

г

F1 (х, у, 2,г) = Ф(С1) + |[ХхВ(С1 - 5) + (гуВ(С1 - 5) - \)И(х,у, 5)] ] .

0

или, учитывая, что С1 определяется из равенства (22), общее решение уравнения (21) запишем в виде

г

F1(х, у, 2,г) = Ф(2 + Х) + |[ХхВ(2 + Х -5) + (гуВ(2 +Х -5) -1)А(х,у, 5)]ё5 . (23)

0

где Ф(2) - произвольная дифференцируемая функция,

Для определения частного решения уравнения (22) необходимо воспользоваться начальными условиями:

Г0, V > 0, п > 0,

р0 (V, п,0, N) = <!

04 1Яо( N), V = 0, п = 0.

Г0, V > 0, п > 0,

р1 (V, п, 2,0, N ) = <!

[Я (2, N), V = 0, п = 0.

Рассмотрим стационарное распределение вероятностей состояния прибора.

Из (16) следует, что выполняются равенства

О0(1,1, Х, N) = Я0( N); (24)

^(1,1,2, г, N) = Я0( 2, N). (25)

Поэтому из (17), (18) очевидно следует, что Ж^), Я\(2,М) являются решением системы уравнений

= (.-г)М; ()

N дг

дЯ (2, N) дЯ (0, N) , ч дЯ (0, N) X

1 д ’-^^ + гВ (2) 1 у '+-Я0(ЮВ (2 ) = 0. (27)

дг дг дг N

Отсюда получаем равенство

дМ-а _5Я<М)+гв (г )5Я1<М)+а _ г )дММ) в (г ) = 0,

дг дг дг дг

дЯ (2, N) дЯ1(0, N), или 1; = 1у ; (1 - в (2)).

дг дг

Учитывая (26), получим

дЯ1 (2, N )= X

дг N (1 - г )

(1 - В ( 2 ))Я( N),

Я (2, N)=_^_Я0(N)Г(1 - В (5)) . (28)

N (1 - г) 0

С учетом условия нормировки при 2^®, имеем систему двух линейных алгебраических уравнений

Я0( N) + Я1(ад, N) = 1,

Я'(ад, N) = ^ТтЧ Я0( N),

N (1 - г )

решение которой имеет вид

N (1 - г )

Я>( N) =

Я1 (ад, N) =------------------------------—-. (28)

XЬ + N (1 - г ) XЬ

Xb + N (1 - г )

Следовательно, в силу (28) запишем

Я'( 2, N) = ^ ,Ь + ^ ) 1(1 - В(5) )ё5 = + ^ ) |(1 - В( 5) )ё5 .

N(1 - г) Xb + N (1 - г)0 XЬ + N (1 - г)0

Устремляя N^да и используя формулы (20), (21), получаем

X

F (х, у, 2,0) = Я (2) = Ф(С1) = --------1 (1 - В(5))ё5 ;

1 - г "

Fo(x, у,0) = Я =■

0

1 - г

Таким образом, частное решение (23) принимает вид X 2+г г

F1(х, у, 2, Х) =- | (1 - В(^))ё^ +J[XxB(2 + г - 5) + (гуВ(2 + Х - 5) - 1)к(х, у, 5)]ё5 .

1 - г 0 0

Дифференцируя это тождество по 2 в нуле, получаем интегральное уравнение относительно И(х, у, Х):

X X

И(х, у, г) =-----+ (Xx------)В(г) + гу 1 Ь(Х - 5)к(х,у, 5)ё5 , (29)

1 - г 1 - г 0

где Ь ( - 5) = дВ(г +1 - 5)/йг|г=0 .

Решение Н(х,у,() интегрального уравнения (29) записывается через преобразо-

ад

вания Фурье ф(а, ху) = | И(х,у,t)г]ШЖ в виде

ф(а) = ±-(x-1)- B(а)

Следовательно,

1 - Г 1 - ryß* (а)

1 ад

h(x, t) = — I e~iatф(а)^а

2п

—ад

Подставляя решение интегрального уравнения в (23), при z^-® имеем

ХЬ ‘

I-r

F0(x,y, t) = ———Xt + (1 - r)f h(x,y, 5)ds , 1-r

FJ(x,y,t) =----+Xxt + (ry - 1)f h(x, y, s)ds . (30)

1 - r 0

Откуда

t

F(x,y,t) = Fj(x,y,t) + F0(x,y,t) = (x- 1)Xt + r(y-1)|h(x,y,s)öfc .

0

Учитывая (20), (21), получаем выражение для производящей функции двумерного потока обращений в рассматриваемой СМО:

G(* y,t, = expiF (* y,t ,, = exp j(x - „X, + r (y - «j«* y„*).

Так как производящая функция G(x,z,t) двумерного распределения P(v,n,t) не равна произведению производящих функций одномерных распределений, то, очевидно, потоки являются зависимыми и анализ таких потоков необходимо проводить лишь только совместно.

Заключение

Таким образом, в работе построена математическая модель потоков в системе массового обслуживания с неограниченным числом обслуживающих приборов и повторным обращением. Методом предельной декомпозиции исследованы суммарный и двумерный потоки обращений в рассматриваемой системе массового обслуживания. Получены выражения для производящих функций исследуемых потоков. Показано, что результаты исследования являются обобщением ранее известных частных случаев, а именно для экспоненциального времени обслуживания [8, 9].

Полученные результаты могут быть использованы при проведении анализа потоков различных социально-экономических систем, где наблюдается эффект повторного обращения, например в страховых и торговых компаниях.

ЛИТЕРАТУРА

1. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. Изд. 3-е, испр. и доп. М.: КомКнига, 2005. 408 с.

2. Баруча-Рид А. Т. Элементы теории марковских процессов и их приложения. М.: Наука, 1969. 512 с.

3. Хинчин А.Я. Работы по математической теории массового обслуживания. М.: Физмат-гиз, 1963. 236 с.

4. Назаров А.А., Терпугов А.Ф. Теория массового обслуживания. Томск: Изд-во НТЛ, 2005. 228 с.

5. Назаров А.А., Терпугов А.Ф. Теория вероятностей и случайных процессов. Томск: Изд-во НТЛ, 2006. 204 с.

6. Морозова А.С., Моисеева С.П., Одинцов К.М. Математическая модель процесса изменения числа клиентов торговой компании в виде СМО с неограниченным числом обслуживающих приборов // Научное творчество молодежи: Материалы XI Всероссийской научно-практической конференции. Часть 1. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2007. С. 37 - 39.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

7. Моисеева С.П., Морозова А.С. Исследование потока повторных обращений в бесконечнолинейной СМО с повторным обслуживанием // Вестник ТГУ. 2005. № 287. С. 46 - 51.

8. Моисеева С.П., Морозова А.С., Назаров А.А. Исследование суммарного потока обращений в бесконечнолинейной СМО с повторным обслуживанием // Вестник ТГУ. 2006. № 290. С.173 - 175.

9. Моисеева С.П., Морозова А.С., Назаров А.А. Распределение вероятностей двумерного потока обращений в бесконечнолинейной системе массового обслуживания с повторным обращением // Вестник ТГУ. 2006. № 16. С. 125 - 128.

10. Морозова А.С., Моисеева С.П., Назаров А.А. Исследование экономико-математической модели влияния ценовой скидки для постоянных клиентов на прибыль коммерческой организации // Вестник ТГУ. 2006. № 293. С.49 - 52.

11. Морозова А.С., Моисеева С.П., Назаров А.А. Исследование СМО с повторным обращением и неограниченным числом обслуживающих приборов методом предельной декомпозиции // Вычислительные технологии. 2005. Т. 13. Вып. 5. С. 88 - 92.

12. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1969. 448 с.

13. Эльцгольц Л.Э. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. М.: Наука, 1969. 424 с.

14. Фихтенгольц Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. М.: Наука, 1966. Т. 3.

Моисеева Светлана Петровна

Ананина Ирина Алексеевна

Назаров Анатолий Андреевич

Томский государственный университет

E-mail: [email protected]; [email protected]; [email protected]

Поступила в редакцию 16 февраля 2009 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.