26018

Определение Пуассоновского потока. Свойства

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Определение Пуассоновского потока. Пуассоновский поток это ординарный поток без последействия. Классической моделью трафика в информационных сетях является Пуассоновский простейший поток. Он характеризуется набором вероятностей Pk поступления k сообщений за временной интервал t: где k=01 число сообщений; λ интенсивность потока.

Русский

2013-08-17

60.41 KB

69 чел.

1. Определение Пуассоновского потока. Свойства.

Пуассоновский поток - это ординарный поток без последействия.

Классической моделью трафика в информационных сетях является Пуассоновский (простейший) поток. Он характеризуется набором вероятностей P(k) поступления k сообщений за временной интервал t:

где k=0,1,… - число сообщений; λ - интенсивность потока.

Заметим, что интервал времени измерения количества сообщений t и интенсивность потока λ являются постоянными величинами.

Семейство Пуассоновских распределений P(k) в зависимости от λ изображено на рис.1. Большее значение λ соответствует более широкому и симметричному графику плотности вероятности.

Рис. 1. Пуассоновские распределения. Плотности вероятностей.

Математическое ожидание (среднее) и дисперсия Пуассоновского потока равны λt.

Зная вероятность поступления данных за период, можно получить распределение интервала τ между соседними событиями:

Отсюда вывод: пуассоновский поток характеризуется экспоненциальным распределением интервалов между событиями.

Основным свойством пуассоновского потока, обусловливающим его широкое применение при моделировании, является аддитивность: результирующий поток суммы пуассоновских потоков тоже является пуассоновским с суммарной интенсивностью:

При моделировании Пуассоновский поток можно получить мультиплексированием совокупности ON/OFF источников, которые называются Марковскими процессами (рис.2.).

Рис. 2. Получение Пуассоновского распределения


2. СМО с отказами (классическая система Эрланга)

Здесь мы рассмотрим одну из  первых  по  времени, «классических»  задач  теории  массового  обслуживания; эта  задача возникла  из  практических  нужд  телефонии  и  была  решена  в 1909 г.  датским  инженером-математиком А.К. Эрлангом. Задача ставится так: имеется n  каналов (линий связи), на которые поступает поток заявок с интенсивностью λ. Поток обслуживаний каждого канала имеет интенсивность μ. Найти предельные вероятности состояний системы и показатели ее эффективности.

Система  S  (СМО) имеет следующие состояния (нумеруем их по числу заявок, находящихся в системе): S0, S1,…, Sn, где Sk  – состояние системы,  когда в ней  находится k  заявок, т.е. занято k  каналов.

Граф состояний СМО соответствует процессу гибели и размножения (рис. 3).

Рис. 3. Граф состояний СМО

Поток  заявок последовательно переводит систему из  любого левого  состояния  в  соседнее  правое  с  одной и той же  интенсивностью  λ. Интенсивность  же  потока обслуживаний, переводящих систему из любого правого состояния в соседнее левое, постоянно меняется в зависимости от состояния. Действительно, если СМО находится в состоянии S2 (два канала заняты), то она может перейти в состояние S1 (один канал занят), когда закончит обслуживание либо  первый,  либо второй канал, т.е. суммарная интенсивность их  потоков обслуживаний будет 2μ . Аналогично суммарный поток обслуживаний, переводящий СМО из состояния S3 (три канала заняты) в S2, будет иметь интенсивность 3μ , т.е. может освободиться любой из трех каналов, и т.д.

В формуле (1) для схемы гибели и размножения получим для предельной вероятности состояния:

(1)

где члены разложения - коэффициенты при p0 в выражениях для предельных вероятностей p1, p2,..., pn.

Заметим, что в формулу (1) интенсивности λ  и μ  входят не по отдельности, а только в виде отношения  μ/λ. Обозначим: μ/λ = p, и будем называть величину  ρ   приведенной  интенсивностью потока  заявок или интенсивностью нагрузки канала. Она выражает среднее число заявок, приходящих за среднее время обслуживания одной заявки. Пользуясь этим обозначением, перепишем формулу (1) в виде:

(2)

При этом:

(3)

Формулы (2) и (3) для предельных вероятностей получили названия формул Эрланга в честь основателя теории массового обслуживания.

 Вероятность отказа СМО есть предельная вероятность того, что все n каналов системы будут заняты, т.е.

Отсюда находим относительную пропускную способность – вероятность того, что заявка будет обслужена:

Абсолютную пропускную способность получим, умножая интенсивность потока заявок λ  на Q:

(4)

Осталось только найти среднее число занятых каналов k. Эту величину можно было бы найти «впрямую», как математическое ожидание дискретной случайной величины с возможными значениями  0,1,...,n и вероятностями этих значений p0,p1, …, pn:

Подставляя сюда выражения (3) для pk и выполняя соответствующие преобразования, мы, в конце концов, получили бы формулу для k. Однако среднее число занятых каналов можно найти проще,  если учесть, что абсолютная пропускная способность  A системы есть не что иное, как интенсивность потока обслуженных системой заявок (в единицу времени). Так как каждый  занятый  канал  обслуживает  в  среднем  μ  заявок (в  единицу  времени), то среднее число занятых каналов:

или, учитывая (4):

 


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

24378. Наблюдение, измерение, эксперимент как метод научного познания 93.5 KB
  Эта активность возрастает от наблюдения к модельному эксперименту. В акте научного наблюдения можно выделить: 1 объект наблюдения; 2 субъект наблюдения наблюдатель; 3 средства наблюдения; 4 условия наблюдения; 5 систему знаний исходя их которой задают цель наблюдения. Следует подчеркнуть следующие особенности научного наблюдения: опирается на развитую теорию или отдельные теоретические положения; служит решению определенной теоретической задачи постановке новых проблем выдвижению новых или проверке существующих гипотез; имеет...
24379. Анализ и синтез, индукция и дедукция как метод научного познания 54.5 KB
  Анализ это метод исследования состоящий в мысленном расчленении разложении целого или вообще сложного явления на его составные более простые элементарные части и выделение отдельных сторон свойств связей. Однако метод анализа дает сущность в абстрактном виде вне конкретных форм ее проявления. Синтез это метод исследования состоящий в соединении воспроизведении связей проанализированных частей элементов сторон компонентов сложного явления и постижения целого в его единстве.
24380. Формализация, идеализация и роль моделирования 93.5 KB
  Вторая группа методы построения и оправдания теоретического знания которое дано в форме гипотезы приобретающей в результате статус теории. Современная гипотетикодедуктивная теория опирается на некоторый эмпирический базис совокупность фактов которые нуждаются в объяснении и делают необходимым создание теории. Именно идеализированный объект делает возможным создание теории. Научные теории прежде всего отличаются положенными в их основу идеализированными объектами.
24381. Возникновение, сущность и роль системного подхода в научном познании (Л. Фон Берталанфи и А.Богдан) 138.5 KB
  В результате суть системного подхода исследование механизма жизни системы. Каковы же основные черты системного подхода Это прежде всего параметрическое описание поэлементного состава строения исследуемого объекта. ФОРМИРОВАНИЕ ОБЩЕНАУЧНОГО СИСТЕМНОГО ПОДХОДА В ОТЕЧЕСТВЕННОЙ ФИЛОСОФИИ 50е начало 80х гг.
24382. Соотношение логического и исторического в процессе познания 71.5 KB
  Вопрос об отношении логического к историческому или как он сформулирован у Маркса об отношении научного развития к действительному развитию был непосредственно связан с необходимостью материалистически обосновать способ восхождения от абстрактного к конкретному. Если теоретическая реконструкция действительности осуществляется именно способом восхождения от абстрактного к конкретному то сразу же встает вопрос о том на что же должна ориентироваться теория определяя последовательность этого восхождения порядок развития понятий порядок...
24383. Метод восхождения от абстрактного к конкретному 78.5 KB
  Другой источник: Диалектика абстрактного и конкретного Э. Диалектика абстрактного и конкретного История марксистской диалектики. Понятия конкретного и абстрактного у Маркса и критика идеалистического и эмпирического их понимания 2.
24384. Роль интуиции в научном познании. Типы интуиции (А. Бергсон, Н.С. Лосский) 59.5 KB
  Лосский Другой источник: Одной из важнейших проблем гносеологии выступает феномен интуиции. Лосский подчеркивает значимость и революционность своей теории. Лосский ставит вопрос о возможностях и границах нашего познания. Лосский назвал эмпиризмом однако это не тот эмпиризм который мы находим в учениях Ф.
24385. Механизм порождения научного знания: чувственное и рациональное постановка проблемы, ее решение и развитие полученного результата 109 KB
  Другие источники Соотношение чувственного и рационального отражения в процессе познания В процессе познания достаточно четко просматриваются две стороны чувственное отражение и рациональное познание. Поскольку исходным в познании выступает чувственное отражение постольку до последнего времени эти стороны обычно обозначали как ступени познания хотя это и неточно поскольку чувственное в ряде моментов пронизывается рациональным и наоборот. Что же касается ступеней или точнее уровней познания то это скорее эмпирический и теоретический...
24386. Проблемы, гипотезы, теории в развитии научного знания 80 KB
  После сбора соответствующей информации обработки ее начинается этап построения теории. Процедура построения теории зависит от того какого и рода информация и какие процедуры построения положены в ее основание. Далее на основе абстрактных терминов внутри теории строят высказывания позволяющие описывать эмпирические ситуации формулируются так называемые операциональные следствия утверждения теории которые указывают условия приложимости теоретических результатов к эмпирическим ситуациям.