Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь


Пуассоновские потоки заявок



2015-11-10 785 Обсуждений (0)
Пуассоновские потоки заявок 0.00 из 5.00 0 оценок




 

3.1. Непрерывные и дискретные случайные величины

 

Рис. 3.1 Случайный поток заявок

 

J - непрерывная случайная величина, которая может принимать любые (в частном случае) положительные значения.

Рис. 3.2 Гистограмма

 

Предположим, что проведено N измерений величины Jk, k=1,2..N.. Число n(J, DJ) показывает, сколько раз интервал времени Jk попал в интервал от J до (J +DJ).

Величина n(J, DJ)/N показывает долю измерений, в которых величина Jk находится в пределах интервала J£Jk£(J+DJ). В случае стационарного процесса, при увеличении числа измерений, это отношение стремится к постоянному значению, определяющему вероятность попадания величины Jk в интервал J£Jk£(J+DJ).

, (3.1)

Определим плотность вероятности, приходящуюся на единицу интервала DJ. Не трудно заметить, что величина n(J, DJ) уменьшается пропорционально уменьшению интервала DJ. Поэтому, плотность распределения вероятностей стремится к своему предельному значению (3.2).

, (3.2)

Вероятность того, что J£t определяет функцию распределения вероятностей (3.3).

, (3.3)

Если поток заявок представленных на рис. 3.1 является простейшим (удовлетворяется условие стационарности и отсутствия взаимного влияния заявок), то плотность распределения интервалов между соседними заявками определяется соотношением (3.4), где выражение (3.5) - математическое ожидание (первый начальный момент интервалов между заявками), (3.6) - второй начальный момент, (3.7) - DJ - дисперсия случайной величины J.

Для простейшего потока заявок справедливо соотношение (3.8).


 

, (3.4)
(3.5)
(3.6)
(3.7)
(3.8)

Величина l, обратная , представляет среднее число заявок, поступающих в единицу времени, и называется параметром интенсивности потока.

Поток, представленный на рис. 3.1 можно охарактеризовать другой случайной величиной - n(t), которая представляет случайное число заявок, поступающих в течении постоянного времени t. Для стационарного потока, расположение интервала t на оси времени не имеет значения. Величина n(t) является дискретной, ni(t)=0,1,2 целые числа. На рис. 3.3 ось времени разбита на равные интервалы t и указаны числа заявок ni(t), попавшие в указанные интервалы.

 

Рис. 3.3

 

Интервалы, содержащие одинаковые числа заявок объединяются в группы и определяются числа элементов в каждой группе. Так, например, группа, содержащая по 3 заявки, включает 4 элементарных интервала t, а группа, содержащая 4 заявки, состоит из двух элементов. Группы, содержащие по 5 и более заявок, отсутствуют, т.е. содержат 0 элементов.

Числа заявок ni(t), поступивших за интервалы времени и числа ki(t) в каждой из групп показаны в таблице 4.

Таблица 4.

Число элементов в группе ki(t)
Число заявок на интервале ni(t)

 

На рис.3.4 показана соответствующая гистограмма

Рис. 3.4 Гистограмма

 

Обозначим суммарное число элементов, содержащееся во всех группах, через K(t) и назовем его нормирующим коэффициентом.

, (3.9)

 

Вероятности поступления в течении интервала времени t ровно n(t) заявок, определяются соотношением Pn(t)=kn(t)/K(t). В рассматриваемом интервале K(t)=10, а соответствующее распределение вероятностей показано на рис. 3.5.

Рис. 3.5 Распределение вероятностей числа заявок на интервале t

 

Очевидно, что сумма значений всех вероятностей равна единице.

Функция распределения вероятностей Fn(t) определяет вероятность того, что число заявок i поступивших в течение интервала времени t, окажется меньше или равно n.

, (3.10)

Естественно, что указанная вероятность, при достаточно большом значении числа заявок n, стремится к единице.

Для случайной переменной n(t) определим математическое ожидание , второй начальный момент и дисперсию Dn(t).

Для распределения вероятностей, представленного на рис. 3.5:

.

Для простейшего потока, имеющего экспоненциальное распределение интервалов между заявками, распределение вероятностей Pn(t) подчиняется закону Пуассона.

(3.11)

Где - математическое ожидание числа заявок на интервале t.

Не трудно показать, что для закона Пуассона выполняется равенство (3.12) , то есть, отношение дисперсии к математическому ожиданию равно единице.

(3.12)

Если, в течении интервала времени , в среднем поступает заявок, то средний интервал между заявками определяется, как (3.13), а параметр интенсивности потока (3.14) для потока любого вида.

, (3.13)
, (3.14)

При этом, закон Пуассона может быть представлен в обычном виде

, (3.15)
, (3.16)
=1, (3.17)

С учетом обозначения (3.16), значение vn2(t) уменьшается обратно увеличению интервала времени t, а соотношение (3.17) всегда справедливо.




2015-11-10 785 Обсуждений (0)
Пуассоновские потоки заявок 0.00 из 5.00 0 оценок









Обсуждение в статье: Пуассоновские потоки заявок

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓

Отправить сообщение

Популярное:
Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы...
Почему человек чувствует себя несчастным?: Для начала определим, что такое несчастье. Несчастьем мы будем считать психологическое состояние...
Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение...



©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (785)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.007 сек.)