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

77 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

11329. Защита информации 151.5 KB
  Лекция 12 Защита информации Проблема защиты информации от несанкционированного неразрешенного доступа НСД заметно обострилась в связи с широким распространением локальных и особенно глобальных компьютерных сетей. Защита информации необходима для уменьшения в
11330. Глобальные сети 73.5 KB
  Глобальные сети Глобальные сети объединяют территориально рассредоточенные компьютеры которые могут находиться в различных городах и странах. Так как прокладка высококачественных линий связи на большие расстояния обходится очень дорого в глоб
11331. Операционные системы. Понятие операционной системы 152 KB
  Операционные системы 1. Понятие операционной системы Назначением ЭВМ является выполнение программ. Каждая программа представляет собой набор команд которые определяют порядок действий ЭВМ. Совокупность программ образует программное обеспечение ПО ПК. По функциона...
11332. Лекция. Windows ОС. Основные технологические принципы Windows 117 KB
  Лекция 9 ОС Windows В течение многих лет фирма MS развивала новый технологический подход к обработке данных основанный на работе с данными в графическом режиме. ОС семейства Windows основаны на объектно-ориентированном подходе к работе с данными. Это среда управления событи
11333. Системные утилиты 108.5 KB
  Лекция 10. Системные утилиты Системные утилиты предоставляют пользователю средства для обслуживания компьютера и его ПО. Они обеспечивают выполнение следующих действий: обслуживание магнитных дисков; обслуживание файлов и каталогов; архивация файлов;
11334. Классификация прикладных программ 171 KB
  Лекция 13 Классификация прикладных программ Обычно к прикладным программам относят следующие классы программ: текстовые редакторы; текстовые процессоры; графические редакторы; системы управления базами данных; электронные таблицы; системы автом...
11335. Вирусы и антивирусные программы 96 KB
  Лекция 11 Вирусы и антивирусные программы Ни одна компьютерная система не оторвана полностью от внешнего мира. На любой компьютер поступает информация извне. Для этого используются гибкие и лазерные диски передача данных по сети и т. п. Такого рода обмен компьютерны
11336. Вычислительные сети 94 KB
  PAGE 8 Вычислительные машины етевое оборудование Операционные системы Сетевые приложения Лекция 14. Вычислительные сети 1. История развития ВС Концепция вычислительных сетей является логическим результатом эволюции компьютерной те...
11337. Основные проблемы построения сетей. Связь компьютера с периферийными устройствами 291 KB
  Лекция 15 1. Основные проблемы построения сетей При создании вычислительных сетей их разработчикам пришлось решить много проблем. Мы рассмотрим только наиболее важные из них. 1.1. Связь компьютера с периферийными устройствами Для обмена данными между компьютером и пе...