Проверяемый текст
Алексахин, Сергей Васильевич; Автоматизация технологических процессов погрузочно-разгрузочных и транспортных работ при организации строительства в условиях рыночной экономики (Диссертация 1998)
[стр. 25]

25 Сети, сконструированные из совершенных СМО, обладают очевидными свойствами однородности обслуживания (интенсивность ухода заявок из узла полностью определяется длиной очереди и не зависит от состояния остальной части сети) и однородности следования (вероятность перехода заявки из одного узла в другой не зависит от состояния сети).
Блокировки, нарушая свойство однородности сети, делают, как правило, невозможным применение точных аналитических методов.
Однако, в простейших случаях для экспоненциальных
неоднородных сетей удается получить решение в мультипликативной форме.
Приближенные методы анализа Практические задачи автоматизации
производства требуют учета особенностей, которые не укладываются в рамки точных методов, например, зависящие от состояния системы переменные параметры обслуживания требований, различного рода блокировки узлов и т.д.
Таким образом, одним из главных недостатков точных методов является то, что разрешимые модели либо неудачно представляют ключевые аспекты моделируемой системы, либо допущения, принятые для разрешимости модели резко снижают ее достоверность.
Ослабление же допущений обычно приводит к необозримым по сложности или размерности вычислениям.
Такие модели уже относятся к классу недопустимо медленных или неразрешимых (за “адекватно” короткое время невозможно получение точного решения или вообще неизвестны методы получения точного решения).
Таким образом, основным критерием при отказе от точных и численных методов анализа и переходе к приближенным методам является либо большая погрешность моделирования, либо невозможность генерации результирующей модели.
Приближенные методы существенно расширяют возможности исследования аналитических моделей
производственного цикла, транспортировки, погрузки, разгрузки и складирования.
Среди них
[стр. 56]

метод вложенных цепей Маркова, метод дополнительных переменных, использование кусочнолинейных марковских процессов.
Для большинства систем, описываемых марковскими процессами, особенно для систем с приоритетными дисциплинами обслуживания, основные характеристики (длина очереди и времена ожидания различных приоритетных классов) получаются в терминах преобразований ЛапласаСтильтьеса или производящих функций.
Такой вид допускает лишь получение первых моментов и малопригоден для построения распределений в явном виде.
Попытки получения явных формул сводятся к наложению дополнительных ограничений на систему, либо к разработке алгоритмов, пригодных лишь для узкого класса систем.
Так в работе [67] при вычислении длины очереди в многоканальной системе с приоритетами даже применение простого итерационного алгоритма накладывает на систему требования экспоненциальности распределения времени обслуживания.
Сети, сконструированные из совершенных СМО, обладают очевидными свойствами однородности обслуживания (интенсивность ухода заявок из узла
о полностью определяется длиной очереди и не зависит от состояния остальной части сети) и однородности следования (вероятность перехода заявки из одного узла в другой не зависит от состояния сети).
Блокировки, нарушая свойство однородности сети, делают, как правило, невозможным применение точных аналитических методов.
Однако, в простейших случаях для экспоненциальных
i получить решение в мультипликативной форме.
сетей удается Приближенные методы анализа Практические задачи автоматизации технологических требуют учета особенностей строительных организаций, которые не укладываются в рамки точных методов, например, зависящие от состояния системы переменные параметры обслуживания требований, различного рода блокировки узлов и

[стр.,57]

т.д.
Таким образом, одним из главных недостатков точных методов является то, что разрешимые модели либо неудачно представляют ключевые аспекты моделируемой системы, либо допущения, принятые для разрешимости модели резко снижают ее достоверность.
Ослабление же допущений обычно приводит к необозримым по сложности или размерности вычислениям.
Такие модели уже относятся к классу недопустимо медленных или неразрешимых (за “адекватно” короткое время невозможно получение точного решения или вообще неизвестны методы получения точного решения).
Таким образом, основным критерием при отказе от точных и численных методов анализа и переходе к приближенным методам является либо большая погрешность моделирования, либо невозможность генерации результирующей модели.
Приближенные методы существенно расширяют возможности исследования аналитических моделей
транспортировки, погрузки, разгрузки и складирования.
Среди них
наибольшее практическое значение находят методы диффузионной аппроксимации и методы декомпозиции СеМО.
Идея метода диффузионной аппроксимации заключается в замене дискретного случайного процесса, характеризующего длину очереди в СМО, марковским процессом диффузионного типа с непрерывным множеством состояний, коэффициенты сноса и диффузии которого выражаются через параметры исходной модели, для чего используются два первых момента распределения интервалов поступления и времени обслуживания заявок в СМО.
В случае моделирования запасов сыпучих материалов (песок, гравий, и др.) использование непрерывной аппроксимации оправдано и из физических соображений.
Особенно широкое распространение метод диффузионной аппроксимации получил при анализе замкнутых цепей массового обслуживания в условиях большой загруженности с параметрами, зависящими от состояния системы.
Так в работе [66] исследуются

[Back]