Cтраница 3
Подобные вычисления представляют особый интерес для изучения последовательных систем, где выходы из одной системы являются входами в следующую. Кроме того, такой способ позволяет изучать переходный режим процесса массового обслуживания, когда аналитический метод оказывается слишком сложным. [31]
Аналитические методы могут оказать существенную пользу лишь при рассмотрении сравнительно простых систем массового обслуживания. Поэтому при анализе реальных систем, особенно в случаях, когда характер входящего потока требований - и времени обслуживания подчиняется иным законам распределения, чем рассмотренные, приходится прибегать к статистическому моделированию процесса массового обслуживания. [32]
В числе современных технических средств первое место занимает вычислительная техника, которая предоставляет огромные возможности для анализа различных процессов массового обслуживания, определения характеристик систем со сложной структурой. Многие задачи могут быть решены даже при отсутствии разработанных аналитических методов. Для этого используются методы моделирования процессов массового обслуживания на электронных вычислительных машинах и методы статистических испытаний. Решение задач сводится к построению алгоритма функционирования данной системы. [33]
Итак, такие процессы, как поступление требований на почту, заявки на горючее на станции обслуживания, стандартные телефонные вызовы, не обязательно подчиняются единому и универсальному закону распределения вероятностей. Существует бесконечное множество законов распределения вероятностей. Однако очень часто наблюдается, что, если удовлетворяются некоторые условия, то проявляется один и тот же закон. Эти условия, которыми как раз наиболее часто характеризуется поток требований в процессах массового обслуживания, приводят к процессу, описываемому законом распределения вероятностей, называемым законом Пуассона ( разд. [34]