Matlab tizimidagi nosozliklar bilan markov navbat tizimlarini optimallashtirish

MATLAB TIZIMIDAGI NOSOZLIKLAR BILAN MARKOV NAVBAT TIZIMLARINI OPTIMALLASHTIRISH

Tizimning katta yuklanishi sharoitida nosozliklar bilan ko'p kanalli Markov navbat tizimini optimallashtirish vazifasi ko'rib chiqilmoqda, bu kuzatilmoqda turli maqsadlar uchun ko'plab navbat tizimlarining haqiqiy ishlash sharoitida. Optimallashtirish muammosi tizimning nisbiy o'tkazish qobiliyatini maksimal darajada oshirishga mos keladigan xizmatni rad etish ehtimolini minimallashtirishga kamayadi. Muammoni hal qilish uchun R2016B MATLAB tizimi ishlatilgan,unda cheklovlar bilan ko'plab o'zgaruvchilarning maqsadli funktsiyalarini minimallashtirish uchun vositalar (funktsiyalar) mavjud. Tizim parametrlariga tabiiy cheklovlar qo'yiladi --kirish oqimining intensivligi va xizmat ko'rsatish intensivligi, bu navbat tizimlarining ishlash ma'nosida ijobiy qiymatlardir. Olingan natijalar sinov uchun ishlatilishi mumkin eng yuqori, muhim yuklarda ishlamay qolgan navbat tizimlarining modellari.

Kalit so'zlar: navbat tizimi, ishlamay qolish ehtimoli, nisbiy tarmoqli kengligi,optimallashtirish, minimallashtirish, maksimallashtirish, maqsad funktsiyasi, model vaqti, MATLAB.
Kirish
Ishlamay qolgan navbat tizimi (CMO) juda keng tarqalgan tur navbat tizimlari. Nosozliklar bilan CMO misollari avtomatik tanadirfon stantsiyasi (PBX), bir nechta almashtiriladigan kompyuterlar (kompyuterlar), yordam xizmatlari va boshqalar bilan hisoblash markazi.-
SMO modellari ko'rinishida Markov smo nazariyasi tomonidan juda yaxshi tasvirlangan [1, 2]. uchun Markov SMO ularning analitik modellashtirishlari qabul qilinadi [3-7]. Xususan, ishlamay qolgan Markov SMO uchun tizimning ishlash ko'rsatkichlarini hisoblash uchun analitik bog'liqliklar (formulalar) olingan, masalan, tizimda talablarning yo'qligi ehtimoli, ishlamay qolish ehtimoli, tizimda biron bir talabni topish ehtimoli va boshqalar bog'liqliklar ko'plab o'quv qo'llanmalariga kiritilgan, masalan [1-7]. Optimallashtirish masalalari SMO [8-13] asarlarida ko'rib chiqilgan. SMO optimallashtirish muammolarini shakllantirish juda boshqacha bo'lishi mumkin. Bizning tadqiqotimiz doirasida optimallashtirish muammosi quyidagicha ko'rib chiqiladi ikki o'zgaruvchining maqsadli funktsiyasi vazifasini bajaradigan ishlamay qolish ehtimolini minimallashtirish, kirish Poisson talablar oqimining smo – intensivlik parametrlari λ va intensivsti m eksponensial xizmat. SMO ishlamay qolishining minimal ehtimolini va shunga mos ravishda maksimal nisbiy o'tkazuvchanlikni ta'minlaydigan bunday xizmat ko'rsatish moslamalarini tanlash kerak. Shubhasiz, xizmat ko'rsatish moslamalari sonining cheksiz ko'payishi bilan ishlamay qolish ehtimoli nolga teng bo'ladi. Biroq, amalda bu maqbul shart emas. Shubhasiz, murosaga erishish kerak,aslida, bu optimallashtirish muammosiga olib keladi, uni hal qilish maqsadga aylandibizning tadqiqotimiz.
Muammo MATLAB tizimida tahlil qilindi va natijalar
ular taklif qilingan maqolada muhokama qilinadi ,bu bizning ishimizning davomi deb hisoblanishi mumkin [8, 9]. [8, 9] da keltirilgan echimlardan farqli o'laroq, biz murojaat qildik
tizim parametrlarining pozitivligi bilan bog'liq shartli optimallashtirish λ va m . Bundan tashqari, muammoni hal qilish kuzatish imkonini beradigan modellashtirish jarayoni sifatida qaraladi smo parametrlarini o'zgartirish, agar ular Dinomaga ega bo'lsa, ishlamay qolish ehtimolini minimallashtirish barqaror rejim qiymatlariga qadar tabiiy xarakter. Haqiqiy tizimlarni momodellash vositasi sifatida optimallashtirishda standart minimallashtirish algoritmlarining ish sharoitlariga va shunga mos ravishda MATLAB tizimining tegishli funktsiyalariga sezilarli ta'sir ko'rsatishi mumkin bo'lgan model vaqtini hisobga olish kerak. Tizim parametrlarining kichik qiymatlari uchun ularni oshirish mumkin model vaqtini daqiqalardan soniyalarga va boshqalarga o'tkazish orqali.