Количество цифр выписано таким образом,
Сравнение результатов моделирования в разных сериях испытаний
Испытание
|
g
|
Sg
|
h
|
Sh
|
1
|
0,738
|
1,568
|
2,508
|
2,588
|
2
|
0,746
|
1,511
|
2,500
|
2,571
|
3
|
0,765
|
1,529
|
2,446
|
2,582
|
4
|
0,753
|
1,524
|
2,451
|
2,589
|
5
|
0,765
|
1,573
|
2,482
|
2,572
|
Количество цифр выписано таким образом, чтобы отразить значимую разницу между данными разных серий.
Оценим доверительный интервал математических ожиданий величин g
и h при с достоверности 0,99 по формуле
< тх <
; ? = 2,58 •
(
- среднее значение х; п - объем выборки; S - среднеквадратичное отклонение). По первой выборке получаем
0,738 - 0,025 < mg < 0,738 + 0,025 (округлим: 0,71 < mg < 0,77)
2,508 - 0,067 < mh < 2,508 + 0,067 (округлим: 2,44 < mh < 2,58).
Таким образом, различия в выборочных средних вполне укладываются в указанные доверительные интервалы.
В рассмотренной задаче, как и в любой более
сложной задаче
об очередях,
может возникнуть критическая ситуация, когда очередь неограниченно растет со временем. В самом деле, если люди заходят в магазин очень часто (или продавец работает слишком медленно), очередь начинает нарастать, и в любой системе с конечным временем обслуживания наступит кризис. Приведем для иллюстрации динамики этого процесса распределения величина - времени ожидания покупателем в очереди и h - времени простоя продавца в ожидании покупателя, при трех наборах параметров w1, w2, где w1 - максимальный интервал времени между приходами покупателей, w2 -
максимальная длительность обслуживания покупателя (рис. 7.57 - 7.59).
Рис. 7.57. w1 = 10, w2 = 3 (нет проблем с обслуживанием, вероятность долго простоять в очереди мала, вероятность бездеятельности продавца достаточно велика)
В чем практическое значение задач об очередях? Прежде всего, стремление рационально построить обслуживание потребителей. В магазине можно, к примеру, поставить второго продавца, но если при этом продавцы будут мало заняты, возникает ущерб для предприятия.
Содержание Назад Вперед