Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Benzer belgeler
6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

AKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

İstatistik ve Olasılık

Đki Oyun Yaz Dnemi 22 Haziran 2011, Çarşamba Đst201 Đstatistik Teorisi Dersin konusu: Olasılık Hesabı

ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ


Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

f n dµ = lim gerçeklenir. Gösteriniz (Bu teorem Monoton yakınsaklık teoreminde yakınsaklık f n = f ve (f n ) monoton artan dizi

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

Örnek 2.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 7. Koşulsuz Durum Olasılıkları. Örnek 2.1

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

İstatistik ve Olasılık

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz.

( 1) ( ) işleminde etkisiz eleman e, tersi olmayan eleman t ise te kaçtır? a) 4/3 b) 3/4 c) -3 d) 4 e) Hiçbiri

Problem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

BÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir.

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

(Sopphie Germain Denklemi) çarpanlarına ayırınız. r s + t r s + t olduğunu ispatlayınız olduğunu. + + = + + eşitliğini ispatlayınız.

Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

KUYRUK TEORİSİ II DOĞUM-ÖLÜM SÜRECİ

Tek Bir Sistem için Çıktı Analizi

Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

BEKLEME HATTI MODELLERİ

Ki- kare Bağımsızlık Testi

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

Fonksiyonlarda Limit. Dizi fonksiyonu, tanım kümesindeki bütün 1, 2, 3,, n, sayma sayılarına, sırasıyla

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

TĐCARĐ MATEMATĐK Bileşik Faiz

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

2. Matematiksel kavramları organize bir şekilde sunarak, bu kavramları içselleştirmenizi sağlayacak pedagojik bir alt yapı ile yazılmıştır.

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

KİMYASAL DENGE (GİBBS SERBEST ENERJİSİ MİNİMİZASYONU) MODELLEMESİ

SAYILAR DERS NOTLARI Bölüm 1 / 3 SAYILAR DERS NOTLARI KONU BASLIKLARI:

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

M Ü H E N D İ S L E R İ Ç İ N S AY I S A L YÖ N T E M L E R

Bölüm 5: Hareket Kanunları

TÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)


SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY FÖYÜ

ASAL ÇARPANLARINA AYIRMA ÇÖZÜMLÜ SORULAR

PROJE RAPORU. PROJENİN ADI: Karmaşık Sayıların n. Dereceden Kökler Toplamı ve Trigonometrik Yansımaları

ÖZET Doktora Tezi KISITLI DURUM KALMAN FİLTRESİ VE BAZI UYGULAMALARI Esi KÖKSAL BABACAN Akara Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü İstatistik Aabilim Dal

OLĐMPĐYATLARA HAZIRLIK ĐÇĐN DOĞRUSAL ĐNDĐRGEMELĐ DĐZĐ PROBLEMLERĐ ve ÇÖZÜMLERĐ (L. Gökçe)

{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI

OLASILIK DAĞILIŞLARI. Ek 1. Moment Türeten Fonksiyon

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

Bileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:

3. KUYRUK TEORİSİNE GİRİŞ ve Ulaşım Mühendisliğinde Uygulamaları

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

ÇÖZÜM.1. S.1. Uyarılmış bir hidrojen atomunda Balmer serisinin H β çizgisi gözlenmiştir. Buna göre,bunun dışında hangi serilerin çizgileri gözlenir?

2.2. Fonksiyon Serileri

MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK)

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

+ y ifadesinin en küçük değeri kaçtır?

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

Elektrik&Elektronik Müh. Böl. İşaret İşleme Uygulamaları Deney 2

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve

ISL 418 Finansal Vakalar Analizi

MONTE CARLO BENZETİMİ

SÜREKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI

Makine Elemanları II Prof. Dr. Akgün ALSARAN. Temel bilgiler ve örnekler Güç ve hareket iletimi

7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ WIND ENERGY POTENTIAL OF NIGDE PROVINCE

DENEYĐN AMACI: Bu deneyin amacı MOS elemanların temel özelliklerini, n ve p kanallı elemanların temel uygulamalarını öğretmektir.

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

İleri Diferansiyel Denklemler

SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI

Kuyruk Sistemlerinin Benzetimi. KUYRUK & BEKLEME HATTI SİSTEMLERİ Genel nüfus Bekleme hattı Sunucu

POLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,

35 Yay Dalgaları. Test 1'in Çözümleri. Yanıt B dir.

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Kırsal Kalkınma için IPARD Programı ndan Sektöre BÜYÜK DESTEK

v = ise v ye spacelike vektör,

BÖLÜM XIII. FOURİER SERİLERİ VE FOURİER TRANSFORMU Periyodik fonksiyon

3. Ders Parametre Tahmini Tahmin Edicilerde Aranan Özellikler

Transkript:

uyruk Teorisi Ders Notları: Bazı uyruk Modelleri Mehmet YILMAZ mehmetyilmaz@akara.edu.tr 10 ASIM 2017

11. HAFTA 6 Çok kaallı, solu N kapasiteli, kuyruk sistemi M/M//N/ Birimleri sisteme gelişleri arasıdaki geçe sürei 1/λ ortalamalı, birimleri hizmet sürelerii ise 1/µ ortalamalı üstel dağılıma sahip olduğu düşüülmektedir. Bu kuyruk sistemide servis kaalı olup, kapasitei N gibi solu birim ile sıırladırıldığı, birimleri kayağıı da sosuz olduğu düşüülmektedir. Bu tür kapasiteli sistemlerde, N +1. veya daha soraki birimler sistemde hizmet görmede ayrılırlar. Böyle bir sıra bekleme sistemii "t" aıda gözlediğimizi düşüelim."t" zamaıda, bu sistemde > 0 sayıda birim müşteri) buluması olasılığı P t) ile ilgileeceğiz. Buu içi M/M/1/ / sistemii taıtırke elde edile eşitlik 7) yi kullaacağız. Sistemde birim olması olayı, aşağıdaki 4 durum ile açıklaabilir: 1. 0 durumu 0 λp 0 + µp 1 P 1 P 0 59) 2. [1, 1 durumu 0 λ + µ)p + λp 1 + + 1)µP +1 60) 3. [, N 1 durumu 0 λ + µ)p + λp 1 + µp +1 61) 95

4. N durumu 0 µp N + λp N 1 62) Şimdi, 59), 60) ve 61) deklemleri dikkate alıırsa, yielemeli adımlar ile P! P 0, 0, 1, 2,, 63) ifadesi elde edilir. 61) ve 62) deklemleride ise P! P 0, + 1, + 2,, N 64) elde edilir. Şimdi P 0 ifadesii e olduğuu bulalım; P 1 olduğu düşücesi ile, 1 P + [ 1 P [ 1 [ 1 P 0! + N! + N!! + 1! [ 1 [ 1 P 0! ) ) N +1 1! + 1! 1 ) N +1 1 1! +! 65) biçimide elde edilir. **NOT: Bu kuyruk sistemide 1 olabilir. Artık, M/M//N/ sistemii karakteristiklerii bulabiliriz. 96

6.1 M/M//N/ sistemi içi kuyrukta olması beklee birim sayısı Bu sistemde kuyruk oluşabilmesi içi bir birimi hizmet alırke, sisteme giriş yapa birimleri belirli bir düzeek ile dizilmeleri gerekir, yai +1 durumuda sistemde kuyruk oluşur. Bua göre, L q +1 P 0 +1! P 0 +1! P 0 +1! ) P 0 )! )P P 0! +1 N ) 1 P 0 +1 d N r )! dr r ) r r N +1 d 1 r dr r 1 N + 1)r N + N )r N +1 ) 1 r) 2 r P 0 +1 )N 1 N + 1) + N ) ) 2 1)! [ P ) ) 2 1 + P N N ) N + 1) N ) ) N +1) 66) eşitliği elde edilir. 97

6.2 M/M//N/ sistemi içi serviste olması beklee birim sayısı Bu sistemde, 1 durumuda sistemde hep birim hizmet görüyor olacaktır. > durumuda ise birim hizmet görüyor olacaktır. Bua göre, L servis P + P +1 [ [! + N +1 1)! +! 1 [! +! 1 [! + +1! 1 [! + +1! N! +1 ) 1 ) ) N 1 ) N + ) N +1 ) ) N +1 1 [ 1 ) ) ) N +1! + +1 +1 ) N 1!! [ 1 P 0! + 1 ) ) N +1 N P 0 1)! }{{}}! {{ N } P 1 N 67) [1 P N şeklide elde edilir. 98

6.3 M/M//N/ sistemi içi sistemde olması beklee birim sayısı Bu sistemde 0, 1, 2, N durumu göz öüe alıarak bir beklee değer buluacaktır. L P + P +1 [! +! [ +1 1)! +! 1 [! +! N +1 1 [! + N! 1 [ 1 [ + +1 1)! [ 1 P 0 [ 1 P 0 + ) ) ) N + )!! + +1 N ) 1 +1 1 ) ) N +! 1)! ) N +1 1 N + 1)! + + N ) ) 2 1)! 1 ) ) N! + 1 + N + 1) ) N +1) ) N ) N +1) + N ) ) 2 1)!! + 1 ) ) N +1 +P 0 1)! ) 2 1)! }{{} 1 ) N N ) + 1) N ) P 0 ) 2! [ P N + 1) N ) ) P N ) 2 68) 99

Ayı souca, kuyrukta olması beklee birim sayısı ile serviste olması beklee birim sayısıı toplamıı elde ederek ulaşabiliriz: L L q + L servis [ ) L P ) 2 1 + P N N ) N + 1) + [1 P N 6.4 M/M//N/ sistemi içi birim başıa kuyrukta geçe beklee süre Sistem dolu olduğuda, yai sistemde N birim olduğuda, hizmet içi gele birimler geri dömektedir. Dolayısı ile, λ hızı kadar geliş olsa da etki olarak hizmet alamayaları dikkate almamak gerekir. Geliş hızıı sistemi boş kalması olasılığı ile çarparsak etkili geliş hızıı elde edebiliriz: λ eff λ1 P N ). Bu durumda, λ λ eff farkı hizmeti almada geri döe ortalama birim sayısıdır. Little kauu, kararlı bir sistemde kuyrukta veya sistemde ola ortalama birim sayısı ile kuyrukta veya sistemde birim başıa beklee süre arasıda bir ilişki olduğuu söyler. Bu ilişki şöyle taımlaır: W q L q λ eff 1 [ ) [ P 1 + P N N ) N + 1) 69) µ ) 2 1 PN 100

6.5 M/M//N/ sistemi içi birim başıa serviste geçe beklee süre Little kaularıa göre birim başıa serviste geçe ortalama süre W servis L servis λ eff [1 P N λ [1 P N 1 µ 70) şeklide elde edilir. 6.6 M/M//N/ sistemi içi birim başıa sistemde geçe beklee süre Bezer biçimde, Little kaularıa göre birim başıa sistemde geçe ortalama süre W L λ eff L λ eff 1 [ ) [ P 1 + P N N ) N + 1) + 1 µ ) 2 1 PN µ [ P ) 1 + ) 2 + P N N + ) N + 1) 1 µ ) 2 [ 1 PN 71) Öte yada, L L q + L servis olduğu hatırlaırsa, W W q + W servis eşitliği elde edilir. ararlı sistemler içi 0, t gibi bir zama aralığıda, sisteme giriş yapa ortalama birim sayısı ile sistemde hizmet alıp çıkış yapa ortalama birim sayısıı degede olduğu bilimektedir doğum-ölüm süreçleri gibi). A rastgele değişkei ile sisteme 0, t zama aralığıda giriş yapa birimleri sayısıı, D rastgele değişkei ile sistemde 0, t zama 101

aralığıda hizmet alıp çıka birimleri sayısıı gösterelim. Bu durumda, ve E[A λt [P 0 + P 1 + P 2 + + P N 2 + P N 1 }{{} 1 P N E[D µt [1P 1 + 2P 2 + 3P 3 + + 1)P 1 + P + P +1 + P +2 + + P N }{{} L servis biçimide elde edilirler. Dege durumu göz öüe alıırsa E[A E[D L servis λ eff µ eff [1 P N serviste olması beklee birim sayısı elde edilebilir. Örek 6.1. Bir masaj saloua saatte 5 müşteri gelmektedir. Bu saloda 3 ayrı masöz görevlerii icra etmektedirler. Ortalama hizmet süresi 25 dakika sürmektedir ve bekleme salouda ise 3 koltuk vardır. Gele müşteri salodaki koltuklar dolu ise beklemeyip gitmektedirler. Bua göre, a) Sistemdeki saatlik ortalama müşteri sayısıı buluuz. b) uyrukta bekleye ortalama müşteri sayısıı buluuz. c) uyrukta geçe ortalama süreyi buluuz d) Sistemdeki bir müşterii harcadığı ortalama zamaı hesaplayıız. e) Bir saatlik zama dilimi içeriside hizmet göremeye ortalama müşteri sayısıı buluuz. f) E fazla iki masözü boş kalması olasılığıı hesaplayıız. g) Herhagi bir müşterii hizmet görememesi olasılığıı hesaplayıız. 102

Çözüm: M/M/3N 6 kapasiteli sistemdir. a) λ µ 5 60 25 P 0 1 25 1 + 25 +! + 1! ) 2 25 + 2 ) N +1 1 ) 1 5 25 3! ) 3 1 25 36 1 25 36 1 + + 2 2 + 3 3! ) 6 3+1 1 ) 0.11 1 3 ) 6 3+1 1 ) 1 3 L q 6 3+1 0.11 6 3)P P 0 3 25 3! 6 3+1 ) 3 2.6636 0.4416 3) 3 ) 3 0.11 6 ) [ 25 3 ) 25 25 2 36 + 2 + 3 36 25 36 ) 3 L servis λ µ [1 P N 5 [1 P 6 5 [ 1 P06 3! 3 3 5 0.9445 /5 1.97 5 5 [ 1 0.11 2 5 ) 25 ) 6 3 4 L L q + L servis 0.4416 + 1.97 2.41 b) L q 0.4416 c) W q L q 0.4416 0.0935 saat veya 5.61 dakika λ eff 5 0.9445 d) W 5.61 + 25 30.61 103

e) λ λ eff λp 6 5 5 0.9445 0.2775 f) P 1 + P 2 + P 3 + 2 0.6337 2 + 3 3! ) ) [ 25 0.11 1 + 25 24 + 625 6 2 0.11 25 2389 1728 6 g) P 6 N N! P 0 25/)6 0.11 0.0555 3 3 3! 104