Что понимается под названием вычислительный эксперимент

Оператор 12 представляет собой счетчик числа обслуженных заявок, после каждой обслуженной заявки показание счетчика увеличивается на единицу.

С оператора 12 управление передается на оператор 7 и дальше формируется следующая заявка так же, как и в рассмотрением случае отказа в обслуживании.

Если неравенство не выполняется (следовательно , это означает, что -я заявка уже не принадлежит заданному интервалу, и реализация на этом заканчивается.

Оператор 13 представляет собой счетчик числа испытаний.

Оператор 14 проверяет, получено ли уже заданное число испытаний . Если неравенство выполняется, управление передается оператору 15.

Оператор 15 осуществляет подготовку к следующему испытанию. При этом очищаются рабочие ячейки, хранящие значения и , а содержимое ячеек, хранящих число отказов и обслуженных заявок, пересылаются в специальный массив для последующей статистической обработки. Дальше управление передается на оператор 3, и начинается очередное испытание.

Если неравенство не выполняется, управление передается оператору 16.

Оператор 16 осуществляет статистическую обработку полученных результатов и вычисляет требуемые показатели эффективности функционирования системы за время .

Можно моделировать работу системы за целый месяц в течение нескольких минут машинного времени. Преимущество «сжатия времени» при моделировании становится очевидным, если попытаться получить такую же информацию, используя физическую систему.

Пример. Рассмотрим, как можно моделировать однофазные системы обслуживания с помощью ручных вычислений. Этот пример должен пояснить основные идеи, описанные выше.

Пусть мы хотим моделировать систему массового обслуживания, поступление требований в которой подчинено пуассоновскому распределению со средним 3 клиента в час, а время обслуживания равно 0,2 ч с вероятностью 0,5 или 0,6 ч с вероятностью 0,5. Клиенты обслуживаются согласно дисциплине «первым пришел – первым обслуживаешься»; длина очереди, а также источник поступления клиентов не ограничены. Предположим, что в начальный момент моделирования клиентов нет.

Для пуассоновского входного потока со средней интенсивностью клиента в час промежутки времени между требованиями имеют экспоненциальное распределение и, как показано ранее, могут быть получены из формулы

.

Поскольку время обслуживания равно либо 0,2, либо 0,6 ч с равными вероятностями, время обслуживания определяется как

Актуально о образовании:

Приемы развития творческих способностей младших школьников
Как развивать творческие способности ребенка? Как сделать его творческой личностью? Еще недавно эти вопросы педагогика перед собой не ставила. Школа готовила исполнителей, и это почти всех устраивало. А между тем проблемой развития творческих способностей люди интересовались всегда. Сегодня в решен ...

Правила управления успехом на уроке
Интерактивные формы и методы обучения способствуют созданию ситуаций успеха, что является мощным стимулом для учащихся. У С. Френе есть такое высказывание "Любой человек стремится к успеху". Даже самый пассивный ребёнок хочет быть успешным. Поэтому условия ситуации успеха необходимо созда ...

Классификация педагогических технологий
По уровню применения Общепедагогические Частнопредметные, отраслевые Локальные, модульные, узкометодические По концепции усвоения По организационным формам Коллективный способ обучения Дифференцированное обучение По типу управления познавательной деятельностью Эзотерические Свободного воспитания Гу ...