реши задачу представленную на фото, на 2 фото одна...

創建於:2026年1月11日

使用 GPT-5.2 Thinking 回答 Chat01

問題

image.pngimage.png
image.pngimage.png

реши задачу представленную на фото, на 2 фото одна и таже задача

Python

python
import sympy as sp λ1, λ2 = sp.symbols('λ1 λ2', real=True) sol = sp.solve([sp.Eq(λ1, 0.25 + 0.8*λ2), sp.Eq(λ2, 0.25 + 0.6*λ1)], [λ1, λ2]) sol {λ1: 0.865384615384615, λ2: 0.769230769230769}

Python

python
λ1=float(sol[λ1]); λ2=float(sol[λ2]) μ1=λ1/0.8; μ2=λ2/0.8 b1=1/μ1; b2=1/μ2 λ1,λ2,μ1,μ2,b1,b2 (0.8653846153846154, 0.7692307692307693, 1.0817307692307692, 0.9615384615384616, 0.9244444444444445, 1.04)

思考

Calculating system and network characteristics

For node 1, the service time b1 ≈ 0.9244 s, and for node 2, b2 = 1.04 s. The utilization ρ = λ / μ, and for each M/M/1 node, I can calculate L, Lq, W, and Wq using the formulas. For the network, we use Little's Law: N = λ0 * T, where T = N / λ0. With ρ = 0.8, I find W1 = 4.621 s and W2 = 5.2 s.

Validating network parameters and visualizing flow

I verified the calculations: L = 4, Lq = 3.2, and Wq for node 1 = 3.697, node 2 = 4.16. Service times check out too with b1 = 0.924 s. Network totals: N = 8 customers, Nq = 6.4, and total time T = 16 s. I'll include λ_out and visualize the network with an ASCII diagram reflecting the flow of customers.

Calculating traffic and node characteristics

I've calculated the arrival rates for each node: λ12 = 0.519, λ21 = 0.615, and others based on the given routing probabilities. Traffic coefficients are α1 = 1.730769 and α2 = 1.538462. The utilization (ρ) is set to 0.8 for both nodes. Node and network-level performance factors like L, W, service times, and throughput are all determined. I might also mention stationary distributions for the network.

Clarifying the transfer coefficient and service rates

I’m going with λ01 = λ02 = 0.25 for external intensities. Solving traffic equations gives λ1 = 0.8654 and λ2 = 0.7692. For visit ratios, α1 = 1.7308 and α2 = 1.5385. Service rates are chosen so that ρ = 0.8. Overall, I will calculate node characteristics and network totals without tools, ensuring precision in the math.

Thought for 1m 26s

回答

Ниже — решение варианта 3 для разомкнутой экспоненциальной сети массового обслуживания (сеть Джексона), n = 2 (узлы 1 и 2 — одноканальные M/M/1, состояние 0 — внешняя среда).

Дано: λ0=0.5 c1\lambda_0 = 0.5\ \text{c}^{-1}

Матрица маршрутизации P={pij}P=\{p_{ij}\} (строка — откуда, столбец — куда):

  • из 0: p01=0.5, p02=0.5p_{01}=0.5,\ p_{02}=0.5
  • из 1: p10=0.4, p12=0.6p_{10}=0.4,\ p_{12}=0.6
  • из 2: p20=0.2, p21=0.8p_{20}=0.2,\ p_{21}=0.8

1) Граф сети

text
p01=0.5 p12=0.6 (0, λ0=0.5) -------> [ 1 ] ---------> [ 2 ] | | \ | \ | p02=0.5 | \p10=0.4 | \p20=0.2 v v v [ 2 ] (0) (0) и обратная дуга: [2] --p21=0.8--> [1]

2) Внешние входные потоки в узлы

λ01=λ0p01=0.50.5=0.25\lambda_{01}=\lambda_0 p_{01}=0.5\cdot 0.5=0.25 λ02=λ0p02=0.50.5=0.25\lambda_{02}=\lambda_0 p_{02}=0.5\cdot 0.5=0.25

3) Интенсивности потоков заявок в узлах (уравнения трафика)

Для разомкнутой сети:

λi=λ0i+j=12λjpji\lambda_i=\lambda_{0i}+\sum_{j=1}^{2}\lambda_j p_{ji}

Отсюда:

λ1=0.25+λ2p21=0.25+0.8λ2\lambda_1 = 0.25 + \lambda_2 p_{21}=0.25+0.8\lambda_2 λ2=0.25+λ1p12=0.25+0.6λ1\lambda_2 = 0.25 + \lambda_1 p_{12}=0.25+0.6\lambda_1

Решение:

λ1=0.8653846 c1,λ2=0.7692308 c1\lambda_1 = 0.8653846\ \text{c}^{-1},\qquad \lambda_2 = 0.7692308\ \text{c}^{-1}

(проверка: выход из сети λ1p10+λ2p20=0.5=λ0\lambda_1 p_{10}+\lambda_2 p_{20}=0.5=\lambda_0, баланс выполнен)


4) Интенсивности по дугам (все потоки)

Из 0:

  • 01: λ01=0.250\to 1:\ \lambda_{01}=0.25
  • 02: λ02=0.250\to 2:\ \lambda_{02}=0.25

Из 1:

λ12=λ1p12=0.86538460.6=0.5192308\lambda_{12}=\lambda_1 p_{12}=0.8653846\cdot 0.6=0.5192308 λ10=λ1p10=0.86538460.4=0.3461538\lambda_{10}=\lambda_1 p_{10}=0.8653846\cdot 0.4=0.3461538

Из 2:

λ21=λ2p21=0.76923080.8=0.6153846\lambda_{21}=\lambda_2 p_{21}=0.7692308\cdot 0.8=0.6153846 λ20=λ2p20=0.76923080.2=0.1538462\lambda_{20}=\lambda_2 p_{20}=0.7692308\cdot 0.2=0.1538462

5) Коэффициенты передачи (коэффициенты трафика / посещений узлов)

Обычно берут как среднее число посещений узла на одну внешнюю заявку:

αi=λiλ0\alpha_i=\frac{\lambda_i}{\lambda_0}

Тогда:

α1=0.86538460.5=1.7307692,α2=0.76923080.5=1.5384616\alpha_1=\frac{0.8653846}{0.5}=1.7307692,\qquad \alpha_2=\frac{0.7692308}{0.5}=1.5384616

6) Выбор времени обслуживания так, чтобы загрузка ρi0.8\rho_i\ge 0.8

Для M/M/1: ρi=λiμi\rho_i=\dfrac{\lambda_i}{\mu_i}.
Возьмём минимально допустимую загрузку ρ1=ρ2=0.8\rho_1=\rho_2=0.8 (удобно и корректно, т.к. ρ<1\rho<1):

μ1=λ10.8=1.0817308 c1,μ2=λ20.8=0.9615385 c1\mu_1=\frac{\lambda_1}{0.8}=1.0817308\ \text{c}^{-1},\qquad \mu_2=\frac{\lambda_2}{0.8}=0.9615385\ \text{c}^{-1}

Среднее время обслуживания tˉi=1/μi \bar{t}_i = 1/\mu_i:

tˉ1=0.9244444 c,tˉ2=1.04 c\bar{t}_1=0.9244444\ \text{c},\qquad \bar{t}_2=1.04\ \text{c}

7) Узловые характеристики (M/M/1)

Формулы:

Li=ρi1ρi,Lq,i=ρi21ρi,Wi=1μiλi,Wq,i=Lq,iλi,P0,i=1ρiL_i=\frac{\rho_i}{1-\rho_i},\quad L_{q,i}=\frac{\rho_i^2}{1-\rho_i},\quad W_i=\frac{1}{\mu_i-\lambda_i},\quad W_{q,i}=\frac{L_{q,i}}{\lambda_i},\quad P_{0,i}=1-\rho_i

Так как ρ1=ρ2=0.8\rho_1=\rho_2=0.8, то сразу:

  • P0=0.2P_{0}=0.2
  • L=0.80.2=4L=\frac{0.8}{0.2}=4
  • Lq=0.640.2=3.2L_q=\frac{0.64}{0.2}=3.2

Узел 1

  • λ1=0.8653846, μ1=1.0817308, ρ1=0.8\lambda_1=0.8653846,\ \mu_1=1.0817308,\ \rho_1=0.8
  • L1=4, Lq,1=3.2, P0,1=0.2L_1=4,\ L_{q,1}=3.2,\ P_{0,1}=0.2
  • W1=1μ1λ1=10.2163462=4.6210526 cW_1=\frac{1}{\mu_1-\lambda_1}=\frac{1}{0.2163462}=4.6210526\ \text{c}
  • Wq,1=3.20.8653846=3.6977778 cW_{q,1}=\frac{3.2}{0.8653846}=3.6977778\ \text{c}

Узел 2

  • λ2=0.7692308, μ2=0.9615385, ρ2=0.8\lambda_2=0.7692308,\ \mu_2=0.9615385,\ \rho_2=0.8
  • L2=4, Lq,2=3.2, P0,2=0.2L_2=4,\ L_{q,2}=3.2,\ P_{0,2}=0.2
  • W2=1μ2λ2=10.1923077=5.2 cW_2=\frac{1}{\mu_2-\lambda_2}=\frac{1}{0.1923077}=5.2\ \text{c}
  • Wq,2=3.20.7692308=4.16 cW_{q,2}=\frac{3.2}{0.7692308}=4.16\ \text{c}

8) Сетевые характеристики

Суммарное среднее число заявок в сети:

LΣ=L1+L2=4+4=8L_{\Sigma}=L_1+L_2=4+4=8

Суммарно в очередях:

Lq,Σ=3.2+3.2=6.4L_{q,\Sigma}=3.2+3.2=6.4

По закону Литтла для сети (вход λ0=0.5\lambda_0=0.5):

WΣ=LΣλ0=80.5=16 cW_{\Sigma}=\frac{L_{\Sigma}}{\lambda_0}=\frac{8}{0.5}=16\ \text{c} Wq,Σ=Lq,Σλ0=6.40.5=12.8 cW_{q,\Sigma}=\frac{L_{q,\Sigma}}{\lambda_0}=\frac{6.4}{0.5}=12.8\ \text{c}

Пропускная способность (выход из сети в стационаре):

λout=λ0=0.5 c1\lambda_{\text{out}}=\lambda_0=0.5\ \text{c}^{-1}

Если хочешь — оформлю это в виде аккуратной таблицы (потоки/коэффициенты/узловые/сетевые) или помогу нарисовать граф “как на отчёт” (в Visio/Draw.io-стиле).

問題

КалининаУМ_ИДБ-23-02(2).pdf
image.pngimage.png
image.pngimage.png

Смотри 2 файле находится решение для 1 задачи , только вариант 10, следующее фото вариант 10, а дальше мой вариант, проанализируй решение , и напиши в том же стиле для моего варианта 3

Python

python
import math lam0=0.5 lam1=0.8653846153846154 lam2=0.7692307692307693 mu1=1.0 mu2=0.9 rho1=lam1/mu1 rho2=lam2/mu2 rho1,rho2 (0.8653846153846154, 0.8547008547008548)

Python

python
def mm1_metrics(lam, mu): rho=lam/mu k=rho/(1-rho) kq=rho**2/(1-rho) m=1/(mu-lam) mq=kq/lam # equals m-1/mu return rho,k,kq,m,mq m1=mm1_metrics(lam1,mu1) m2=mm1_metrics(lam2,mu2) m1,m2 ((0.8653846153846154, 6.428571428571431, 5.563186813186815, 7.428571428571431, 6.42857142857143), (0.8547008547008548, 5.882352941176474, 5.0276520864756185, 7.647058823529413, 6.535947712418303))

Python

python
def mm1_metrics(lam, mu): rho=lam/mu k=rho/(1-rho) kq=rho**2/(1-rho) m=1/(mu-lam) mq=kq/lam # equals m-1/mu return rho,k,kq,m,mq m1=mm1_metrics(lam1,mu1) m2=mm1_metrics(lam2,mu2) m1,m2 ((0.8653846153846154, 6.428571428571431, 5.563186813186815, 7.428571428571431, 6.42857142857143), (0.8547008547008548, 5.882352941176474, 5.0276520864756185, 7.647058823529413, 6.535947712418303)) (6.428571428571431, 6.535947712418302)

Python

python
alpha1=lam1/lam0 alpha2=lam2/lam0 k_sum=m1[1]+m2[1] m_sum=alpha1*m1[3]+alpha2*m2[3] k_sum,m_sum,alpha1,alpha2 (12.310924369747905, 24.621848739495803, 1.7307692307692308, 1.5384615384615385)

思考

Following the user’s style

I'll compute the average number of jobs in the network, similar to how it's done in the source material, focusing on k and m. However, I won't compute arc intensities, just probabilities, as they only calculated λ1 and λ2 and marked flows. I'll provide stepwise answers with the exact symbols, including matrix P and graph (ASCII). I'll use ν for intensities as in the example.

Adopting notation and citing sources

I’ll adopt their notation, using v1,v2v_1, v_2 for intensities, as they referred to “интенсивность потоков в узлах v1, v2”. I’ll cite the file overall, referencing it in the structure of the solution, such as “Я ориентировался на структуру решения из вашего файла (стр. 1–3)”. User images won’t need citations but the file requires one.

Analyzing solution steps for variant 3

We’ll follow their steps: (1) write P matrix, (2) draw graph with p_ij and external λ0, (3) set up balance equations for v1, v2: v_i = λ0 p_0i + Σ v_j p_ji, (4) solve, (5) compute transfer coefficients, (6) choose μ_i values, (7) compute node metrics, (8) compute network metrics. Let’s compute for variant 3, ensuring we round values as per their style.

Solving traffic equations and node metrics

For node 0, the traffic equation gives: v1 = 0.865 and v2 = 0.769. Using these, I’m computing coefficients: α1 = 1.73 and α2 = 1.54. For node metrics, k1 is 6.43, kq1 is 5.56, m1 is 7.43s, and mq1 is 6.43s. Similarly, for node 2, I get k2 = 5.88, kq2 = 5.03, m2 = 7.65s, and mq2 = 6.54s.

Computing network metrics and final analysis for variant 3

For network metrics, k = 12.31 and m = 24.62 seconds. According to Little's Law, L = λ0 * m = 12.31, matching the k sum. I'll explain the steps using similar equations and format as in the sample. Additionally, I’ll include the intensities and coefficients, and provide a small ASCII graph. Citing the PDF will be necessary for formulas.

Thought for 2m 32s

回答

Ок, сделаю в том же порядке и с теми же формулами, как в вашем образце решения (вариант 10: матрица → граф → уравнения для νi\nu_iαi\alpha_i → выбор μi\mu_i → узловые и сетевые характеристики). (КалининаУМ_ИДБ-23-02(2).pdf)


Задача 1 — вариант 3, n=2n=2, λ0=0,5 c1\lambda_0=0{,}5\ \text{c}^{-1}

1) Матрица вероятностей передач PP

P=(00,50,50,400,60,20,80)P= \begin{pmatrix} 0 & 0{,}5 & 0{,}5\\ 0{,}4 & 0 & 0{,}6\\ 0{,}2 & 0{,}8 & 0 \end{pmatrix}

То есть:

  • из 0: p01=0,5, p02=0,5p_{01}=0{,}5,\ p_{02}=0{,}5
  • из 1: p10=0,4, p12=0,6p_{10}=0{,}4,\ p_{12}=0{,}6
  • из 2: p20=0,2, p21=0,8p_{20}=0{,}2,\ p_{21}=0{,}8

2) Граф сети (разомкнутая)

0 (внешняя среда, вход λ0=0,5\lambda_0=0{,}5)
01 (0,5)0\to1\ (0{,}5), 02 (0,5)0\to2\ (0{,}5)
10 (0,4)1\to0\ (0{,}4), 12 (0,6)1\to2\ (0{,}6)
20 (0,2)2\to0\ (0{,}2), 21 (0,8)2\to1\ (0{,}8)


3) Интенсивности потоков в узлах ν1,ν2\nu_1,\nu_2

Внешние входы:

λ01=λ0p01=0,50,5=0,25,λ02=λ0p02=0,25\lambda_{01}=\lambda_0p_{01}=0{,}5\cdot0{,}5=0{,}25,\qquad \lambda_{02}=\lambda_0p_{02}=0{,}25

Составляем уравнения (как в образце):

Для узла 1:

ν1=λ0p01+ν1p11+ν2p21\nu_1=\lambda_0p_{01}+\nu_1p_{11}+\nu_2p_{21} ν1=0,25+0+ν20,8ν1=0,25+0,8ν2(1)\nu_1=0{,}25+0+\nu_2\cdot0{,}8 \Rightarrow \nu_1=0{,}25+0{,}8\nu_2 \quad (1)

Для узла 2:

ν2=λ0p02+ν1p12+ν2p22\nu_2=\lambda_0p_{02}+\nu_1p_{12}+\nu_2p_{22} ν2=0,25+ν10,6+0ν2=0,25+0,6ν1(2)\nu_2=0{,}25+\nu_1\cdot0{,}6+0 \Rightarrow \nu_2=0{,}25+0{,}6\nu_1 \quad (2)

Подставим (2) в (1):

ν1=0,25+0,8(0,25+0,6ν1)=0,25+0,2+0,48ν1\nu_1=0{,}25+0{,}8(0{,}25+0{,}6\nu_1) =0{,}25+0{,}2+0{,}48\nu_1 ν10,48ν1=0,450,52ν1=0,45ν1=0,8654\nu_1-0{,}48\nu_1=0{,}45 \Rightarrow 0{,}52\nu_1=0{,}45 \Rightarrow \nu_1=0{,}8654 ν2=0,25+0,60,8654=0,7692\nu_2=0{,}25+0{,}6\cdot0{,}8654=0{,}7692

Ответ:

ν1=0,8654 c1,ν2=0,7692 c1\nu_1=0{,}8654\ \text{c}^{-1},\qquad \nu_2=0{,}7692\ \text{c}^{-1}

(если нужно выписать интенсивности по дугам:
01=0,250\to1=0{,}25, 02=0,250\to2=0{,}25, 12=ν10,6=0,51921\to2=\nu_1\cdot0{,}6=0{,}5192, 21=ν20,8=0,61542\to1=\nu_2\cdot0{,}8=0{,}6154, выходы 10=0,34621\to0=0{,}3462, 20=0,15382\to0=0{,}1538)


4) Коэффициенты передачи (как в образце)

αi=νiλ0\alpha_i=\frac{\nu_i}{\lambda_0} α1=0,86540,5=1,7308,α2=0,76920,5=1,5385\alpha_1=\frac{0{,}8654}{0{,}5}=1{,}7308,\qquad \alpha_2=\frac{0{,}7692}{0{,}5}=1{,}5385

5) Выберем μ1,μ2\mu_1,\mu_2, чтобы ρi0,8\rho_i\ge 0{,}8

ρi=νiμi\rho_i=\frac{\nu_i}{\mu_i}

Возьмём удобно (стабильно и 0,8\ge 0{,}8):

μ1=1,0 c1,μ2=0,9 c1\mu_1=1{,}0\ \text{c}^{-1},\qquad \mu_2=0{,}9\ \text{c}^{-1}

Тогда:

ρ1=0,86541,0=0,8654 (0,8),ρ2=0,76920,9=0,8547 (0,8)\rho_1=\frac{0{,}8654}{1{,}0}=0{,}8654\ (\ge 0{,}8),\qquad \rho_2=\frac{0{,}7692}{0{,}9}=0{,}8547\ (\ge 0{,}8)

6) Характеристики узлов (M/M/1, как в образце)

Формулы:

ki=ρi1ρi,kq,i=ρi21ρi,mi=1μiνi,mq,i=kq,iνi=mi1μik_i=\frac{\rho_i}{1-\rho_i},\quad k_{q,i}=\frac{\rho_i^2}{1-\rho_i},\quad m_i=\frac{1}{\mu_i-\nu_i},\quad m_{q,i}=\frac{k_{q,i}}{\nu_i}=m_i-\frac{1}{\mu_i}

Узел 1

k1=0,865410,8654=6,4286k_1=\frac{0{,}8654}{1-0{,}8654}=6{,}4286 kq,1=0,8654210,8654=5,5632k_{q,1}=\frac{0{,}8654^2}{1-0{,}8654}=5{,}5632 m1=11,00,8654=7,4286 cm_1=\frac{1}{1{,}0-0{,}8654}=7{,}4286\ \text{c} mq,1=5,56320,8654=6,4286 cm_{q,1}=\frac{5{,}5632}{0{,}8654}=6{,}4286\ \text{c}

Узел 2

k2=0,854710,8547=5,8824k_2=\frac{0{,}8547}{1-0{,}8547}=5{,}8824 kq,2=0,8547210,8547=5,0277k_{q,2}=\frac{0{,}8547^2}{1-0{,}8547}=5{,}0277 m2=10,90,7692=7,6471 cm_2=\frac{1}{0{,}9-0{,}7692}=7{,}6471\ \text{c} mq,2=5,02770,7692=6,5359 cm_{q,2}=\frac{5{,}0277}{0{,}7692}=6{,}5359\ \text{c}

7) Сетевые характеристики (как в образце)

Суммарное среднее число заявок в сети:

k=k1+k2=6,4286+5,8824=12,3109k = k_1+k_2=6{,}4286+5{,}8824=12{,}3109

Среднее время пребывания заявки в сети:

m=α1m1+α2m2m = \alpha_1 m_1+\alpha_2 m_2 m=1,73087,4286+1,53857,6471=24,6218 cm=1{,}7308\cdot 7{,}4286 + 1{,}5385\cdot 7{,}6471 =24{,}6218\ \text{c}

Если хочешь — я могу оформить это “под тетрадный вид” (короткими строками, с подчёркиваниями результатов и округлением как у тебя в примере) или подобрать другие μ1,μ2\mu_1,\mu_2 (чтобы получились “красивые” ρ\rho типа 0.83–0.86, как в образце).

問題

а ты можешь буквы k и m заменить на стандартные которые оффициально используются в теории массогово обслуживания

Python

python
import math lam1=0.8653846153846154 mu1=1.0 rho1=lam1/mu1 L1=rho1/(1-rho1) Lq1=rho1**2/(1-rho1) W1=1/(mu1-lam1) Wq1=Lq1/lam1 rho1,L1,Lq1,W1,Wq1, W1-1/mu1 (0.8653846153846154, 6.428571428571431, 5.563186813186815, 7.428571428571431, 6.42857142857143, 6.428571428571431)

Python

python
lam2=0.7692307692307693 mu2=0.9 rho2=lam2/mu2 L2=rho2/(1-rho2) Lq2=rho2**2/(1-rho2) W2=1/(mu2-lam2) Wq2=Lq2/lam2 rho2,L2,Lq2,W2,Wq2, W2-1/mu2 (0.8547008547008548, 5.882352941176474, 5.0276520864756185, 7.647058823529413, 6.535947712418303, 6.535947712418302)

Python

python
lam0=0.5 alpha1=lam1/lam0 alpha2=lam2/lam0 W_net=alpha1*W1+alpha2*W2 L_total=L1+L2 W_by_L=L_total/lam0 alpha1,alpha2,W_net,L_total,W_by_L (1.7307692307692308, 1.5384615384615385, 24.621848739495803, 12.310924369747905, 24.62184873949581)

思考

Clarifying notation and formulas

To match the user request for standard official notation, I’ll adjust the variables accordingly. For instance:

  • kiLik_i \to L_i
  • kq,iLq,ik_{q,i} \to L_{q,i}
  • miWim_i \to W_i
  • mq,iWq,im_{q,i} \to W_{q,i}

I'll also adopt classical Kendall’s notation, where LL represents the mean number of customers and WW the mean time in the system. Then, I’ll present the updated formulas for individual and network calculations.

Thought for 1m 8s

回答

Да — в теории массового обслуживания “стандартные” обозначения обычно такие:

  • ρi\rho_i — загрузка узла
  • LiL_i — среднее число заявок в системе (узел ii, очередь+обслуживание)
  • Lq,iL_{q,i} — среднее число заявок в очереди
  • WiW_i — среднее время пребывания в системе узла ii
  • Wq,iW_{q,i} — среднее время ожидания в очереди узла ii

То есть замены из твоего оформления:

  • kiLik_i \rightarrow L_i
  • kq,iLq,ik_{q,i} \rightarrow L_{q,i}
  • miWim_i \rightarrow W_i
  • mq,iWq,im_{q,i} \rightarrow W_{q,i}
  • сетевые kLk \rightarrow L, mWm \rightarrow W

Формулы (M/M/1)

ρi=λiμi\rho_i=\frac{\lambda_i}{\mu_i} Li=ρi1ρi,Lq,i=ρi21ρiL_i=\frac{\rho_i}{1-\rho_i},\qquad L_{q,i}=\frac{\rho_i^2}{1-\rho_i} Wi=1μiλi,Wq,i=Lq,iλi=Wi1μiW_i=\frac{1}{\mu_i-\lambda_i},\qquad W_{q,i}=\frac{L_{q,i}}{\lambda_i}=W_i-\frac{1}{\mu_i}

Сетевые характеристики

L=iLi,Lq=iLq,iL=\sum_i L_i,\qquad L_q=\sum_i L_{q,i} W=iαiWiW=\sum_i \alpha_i W_i

и эквивалентно по Литтлу для сети:

W=Lλ0W=\frac{L}{\lambda_0}

Для твоего варианта 3 (если оставляем мой выбор μ1=1,0\mu_1=1{,}0, μ2=0,9\mu_2=0{,}9)

Мы уже нашли:

λ1=0,8654,λ2=0,7692,α1=1,7308,α2=1,5385\lambda_1=0{,}8654,\quad \lambda_2=0{,}7692,\quad \alpha_1=1{,}7308,\quad \alpha_2=1{,}5385

Узел 1: ρ1=0,8654\rho_1=0{,}8654

L1=6,4286,Lq,1=5,5632,W1=7,4286 c,Wq,1=6,4286 cL_1=6{,}4286,\quad L_{q,1}=5{,}5632,\quad W_1=7{,}4286\ \text{c},\quad W_{q,1}=6{,}4286\ \text{c}

Узел 2: ρ2=0,8547\rho_2=0{,}8547

L2=5,8824,Lq,2=5,0277,W2=7,6471 c,Wq,2=6,5359 cL_2=5{,}8824,\quad L_{q,2}=5{,}0277,\quad W_2=7{,}6471\ \text{c},\quad W_{q,2}=6{,}5359\ \text{c}

Сеть:

L=L1+L2=12,3109L=L_1+L_2=12{,}3109 W=α1W1+α2W2=24,6218 cW=\alpha_1W_1+\alpha_2W_2=24{,}6218\ \text{c}

(и совпадает с W=L/λ0=12,3109/0,5=24,6218 cW=L/\lambda_0=12{,}3109/0{,}5=24{,}6218\ \text{c})


Если хочешь, я могу переписать целиком твоё решение “как в образце”, но уже с L,Lq,W,WqL, L_q, W, W_q вместо kk и mm (прям построчно).

問題

image.pngimage.png
image.pngimage.png

а теперь реши задачу 2:
на первой фотографии моя задача с вариантом 3, далее вариант 10 и решение варианта 10 (возьми файл вышк каторый я уже прикрепляла пдф файл Калининой, там ниже решение задачи 2 на стр 4 - 7). Проанализируй решение варианта 10, и распиши также как в этом решении решение для моего варианта.

Python

python
from PIL import Image import os, re, math, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, textwrap, pandas as pd

Python

python
from pdf2image import convert_from_path, pdfinfo_from_path pdf_path="/mnt/data/КалининаУМ_ИДБ-23-02(2).pdf" info=pdfinfo_from_path(pdf_path) info['Pages'] 7

Python

python
pages=convert_from_path(pdf_path, dpi=200) len(pages), pages[3].size (7, (1653, 2339))

Python

python
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8,11)) plt.imshow(pages[3]) plt.axis('off') plt.show()

Python

python
img=pages[3] # crop lower part containing formulas crop=img.crop((0,1200,1653,2339)) plt.figure(figsize=(8,6)) plt.imshow(crop) plt.axis('off') plt.show()

Python

python
plt.figure(figsize=(8,11)) plt.imshow(pages[4]) plt.axis('off') plt.show()

Python

python
import sympy as sp P=sp.Matrix([[sp.Rational(1,2), sp.Rational(1,2), 0], [0,0,1], [sp.Rational(1,10), sp.Rational(2,5), sp.Rational(1,2)]]) P Matrix([ [ 1/2, 1/2, 0], [ 0, 0, 1], [1/10, 2/5, 1/2]])

Python

python
d1,d2,d3=sp.symbols('d1 d2 d3', real=True) eqs=[ sp.Eq(d1, d1*P[0,0] + d2*P[1,0] + d3*P[2,0]), sp.Eq(d2, d1*P[0,1] + d2*P[1,1] + d3*P[2,1]), sp.Eq(d3, d1*P[0,2] + d2*P[1,2] + d3*P[2,2]), ] eqs [Eq(d1, d1/2 + d3/10), Eq(d2, d1/2 + 2*d3/5), Eq(d3, d2 + d3/2)]

思考

Calculating system performance for m=1 and m=2

I’ve calculated the response times RiR_i and node utilization for both m=1m=1 and m=2m=2, ensuring everything adds up. The mean time in each node matches expected values. The throughput at X(2)=0.10696X(2) = 0.10696 jobs/s gives me the final average time per job in the system: T(2)=18.699T(2) = 18.699 sec.

Replicating MVA calculations for cycle time and throughput

I’ve confirmed the formula T(m)=ΣδitsistiT(m) = Σ δ_i t_sist_i, and for m=2m=2, I computed T=18.699T = 18.699. Throughput X=0.10696X = 0.10696. I’ll match the sample approach and define transfer coefficients and node service times. We’ll adopt their notation and present all values, including ki(m)k_i(m), ti(m)t_i(m), and P0P_0.

Mimicking solution style as per user request

The user asks for a response following the same style as the solution seen on pages 4-7. I will mimic this by showing the matrix, listing bib_i, drawing the graph, and providing equations for δδ. I'll also refer to the relevant pages for citation, rounding numerically to three decimals like the sample.

Calculating node and network characteristics

For m=1m=1, I calculated the service times, throughputs, and average number of jobs in each node, then repeated for m=2m=2. After computing node intensities and utilizations, I found average system times per node. I’ll calculate optional queue lengths and waiting times as an additional section if necessary, but will stick to mimicking the sample for now.

Network-level analysis and adjustments

I’ve calculated network-level throughput as X = 0.107 1/s and cycle time as T = 18.699 s. To avoid confusion, I’ll clarify the use of δ_i, ensuring no misunderstandings. For the zero node step, I’ll adjust matrix rows/columns as per the task, cutting specific arcs and refining probabilities for a more symmetric result. I’ll finalize the matrix setup.

Thought for 5m 3s

回答

Ниже — решение задачи 2 для варианта 3 в том же стиле/алгоритме, как в вашем примере для варианта 10 (там на стр. 4–7 показан расчёт через коэффициенты передачи δi\delta_i и итерации по mm по методу средних величин). (КалининаУМ_ИДБ-23-02(2).pdf)


Задача 2 — Вариант 3

Дано: замкнутая экспоненциальная сеть (одноканальные узлы), n=3n=3, число заявок M=2M=2.

Матрица передач P={pij}P=\{p_{ij}\}:

P=(0,50,500010,10,40,5)P= \begin{pmatrix} 0{,}5 & 0{,}5 & 0\\ 0 & 0 & 1\\ 0{,}1 & 0{,}4 & 0{,}5 \end{pmatrix}

Времена обслуживания (средние):

tˉ1=0,9 c,tˉ2=2 c,tˉ3=1,4 c.\bar t_1=0{,}9\text{ c},\quad \bar t_2=2\text{ c},\quad \bar t_3=1{,}4\text{ c}.

1) Граф сети

Дуги (по матрице PP):

  • из 1: 11 (0,5)1\to1\ (0{,}5), 12 (0,5)1\to2\ (0{,}5)
  • из 2: 23 (1)2\to3\ (1)
  • из 3: 31 (0,1)3\to1\ (0{,}1), 32 (0,4)3\to2\ (0{,}4), 33 (0,5)3\to3\ (0{,}5)

2) Выбор нулевой точки и преобразование матрицы

Выберем нулевую точку на дуге 232\to3 (вероятность p23=1p_{23}=1).

Тогда дугу 232\to3 “разрываем”:

  • вместо 232\to3 делаем 202\to0 с вероятностью 11
  • и 030\to3 с вероятностью 11

Преобразованная матрица PP' (узлы 0,1,2,30,1,2,3):

  • из 0: p03=1p'_{03}=1
  • из 1: p11=0,5, p12=0,5p'_{11}=0{,}5,\ p'_{12}=0{,}5
  • из 2: p20=1p'_{20}=1
  • из 3: p31=0,1, p32=0,4, p33=0,5p'_{31}=0{,}1,\ p'_{32}=0{,}4,\ p'_{33}=0{,}5

3) Коэффициенты передачи δi\delta_i

Для замкнутой сети коэффициенты передачи (посещений) δi\delta_i находим из:

δi=j=13δjpji\delta_i=\sum_{j=1}^{3}\delta_j p_{ji}

(берём нормировку как в образце: положим δ1=1\delta_1=1).

Составим уравнения по столбцам матрицы PP:

Для узла 1:

δ1=δ1p11+δ2p21+δ3p31\delta_1=\delta_1 p_{11}+\delta_2 p_{21}+\delta_3 p_{31} δ1=0,5δ1+0+0,1δ30,5δ1=0,1δ3δ3=5δ1\delta_1=0{,}5\delta_1+0+0{,}1\delta_3 \Rightarrow 0{,}5\delta_1=0{,}1\delta_3 \Rightarrow \delta_3=5\delta_1

Для узла 3:

δ3=δ1p13+δ2p23+δ3p33\delta_3=\delta_1 p_{13}+\delta_2 p_{23}+\delta_3 p_{33} δ3=0+δ21+0,5δ30,5δ3=δ2δ2=0,5δ3\delta_3=0+\delta_2\cdot1+0{,}5\delta_3 \Rightarrow 0{,}5\delta_3=\delta_2 \Rightarrow \delta_2=0{,}5\delta_3

Подставим δ3=5δ1\delta_3=5\delta_1:

δ2=0,55δ1=2,5δ1\delta_2=0{,}5\cdot5\delta_1=2{,}5\delta_1

Берём δ1=1\delta_1=1, тогда:

δ1=1,δ2=2,5,δ3=5\boxed{\delta_1=1,\quad \delta_2=2{,}5,\quad \delta_3=5}

4) Узловые и сетевые характеристики (как в образце: итерации по mm)

Используем те же формулы (метод средних величин):

ti(m)=tˉi(1+hi(m1))t_i(m)=\bar t_i\bigl(1+h_i(m-1)\bigr) T(m)=i=13δiti(m)T(m)=\sum_{i=1}^{3}\delta_i\,t_i(m) X(m)=mT(m)X(m)=\frac{m}{T(m)} hi(m)=X(m)δiti(m)h_i(m)=X(m)\,\delta_i\,t_i(m)

Начальные условия:

hi(0)=0h_i(0)=0

Шаг m=1m=1

t1(1)=0,9(1+0)=0,9,t2(1)=2(1+0)=2,t3(1)=1,4(1+0)=1,4t_1(1)=0{,}9(1+0)=0{,}9,\quad t_2(1)=2(1+0)=2,\quad t_3(1)=1{,}4(1+0)=1{,}4 T(1)=10,9+2,52+51,4=0,9+5+7=12,9T(1)=1\cdot0{,}9+2{,}5\cdot2+5\cdot1{,}4 =0{,}9+5+7=12{,}9 X(1)=112,9=0,07752X(1)=\frac{1}{12{,}9}=0{,}07752 h1(1)=0,0775210,9=0,06977h_1(1)=0{,}07752\cdot1\cdot0{,}9=0{,}06977 h2(1)=0,077522,52=0,38760h_2(1)=0{,}07752\cdot2{,}5\cdot2=0{,}38760 h3(1)=0,0775251,4=0,54264h_3(1)=0{,}07752\cdot5\cdot1{,}4=0{,}54264

Шаг m=2m=2 (это и есть M=2M=2)

t1(2)=0,9(1+h1(1))=0,9(1+0,06977)=0,96279t_1(2)=0{,}9(1+h_1(1))=0{,}9(1+0{,}06977)=0{,}96279 t2(2)=2(1+h2(1))=2(1+0,38760)=2,77519t_2(2)=2(1+h_2(1))=2(1+0{,}38760)=2{,}77519 t3(2)=1,4(1+h3(1))=1,4(1+0,54264)=2,15969t_3(2)=1{,}4(1+h_3(1))=1{,}4(1+0{,}54264)=2{,}15969 T(2)=10,96279+2,52,77519+52,15969=18,69922T(2)=1\cdot0{,}96279+2{,}5\cdot2{,}77519+5\cdot2{,}15969 =18{,}69922 X(2)=218,69922=0,10696X(2)=\frac{2}{18{,}69922}=0{,}10696 h1(2)=0,1069610,96279=0,10298h_1(2)=0{,}10696\cdot1\cdot0{,}96279=0{,}10298 h2(2)=0,106962,52,77519=0,74206h_2(2)=0{,}10696\cdot2{,}5\cdot2{,}77519=0{,}74206 h3(2)=0,1069652,15969=1,15496h_3(2)=0{,}10696\cdot5\cdot2{,}15969=1{,}15496

(проверка: h1(2)+h2(2)+h3(2)2h_1(2)+h_2(2)+h_3(2)\approx 2, ок)


5) Интенсивности в узлах и загрузки (как в образце)

Интенсивности (потоки в узлах) при M=2M=2:

νi=X(2)δi\nu_i=X(2)\delta_i ν1=0,106961=0,10696\nu_1=0{,}10696\cdot1=0{,}10696 ν2=0,106962,5=0,26739\nu_2=0{,}10696\cdot2{,}5=0{,}26739 ν3=0,106965=0,53478\nu_3=0{,}10696\cdot5=0{,}53478

Загрузки (одноканальный узел):

ρi=νitˉi\rho_i=\nu_i\bar t_i ρ1=0,106960,9=0,0963\rho_1=0{,}10696\cdot0{,}9=0{,}0963 ρ2=0,267392=0,5348\rho_2=0{,}26739\cdot2=0{,}5348 ρ3=0,534781,4=0,7487\rho_3=0{,}53478\cdot1{,}4=0{,}7487

6) Среднее время пребывания заявки в узле (как в образце на стр. 7)

По Литтлу для каждого узла:

tˉсист,i=hi(2)νi\bar t_{\text{сист},i}=\frac{h_i(2)}{\nu_i} tˉсист,1=0,102980,10696=0,96279 c\bar t_{\text{сист},1}=\frac{0{,}10298}{0{,}10696}=0{,}96279\text{ c} tˉсист,2=0,742060,26739=2,77519 c\bar t_{\text{сист},2}=\frac{0{,}74206}{0{,}26739}=2{,}77519\text{ c} tˉсист,3=1,154960,53478=2,15969 c\bar t_{\text{сист},3}=\frac{1{,}15496}{0{,}53478}=2{,}15969\text{ c}

7) Сетевые характеристики

Пропускная способность сети:

X=X(2)=0,10696 c1\boxed{X=X(2)=0{,}10696\ \text{c}^{-1}}

Среднее “цикловое” время (время одного оборота заявки по сети):

T(2)=18,699 c\boxed{T(2)=18{,}699\ \text{c}}

(и действительно T(2)=MX(2)=20,1069618,699T(2)=\frac{M}{X(2)}=\frac{2}{0{,}10696}\approx 18{,}699)


Если хочешь, я могу:

  • оформить это ровно “тетрадным” видом (как на фото: построчно, с подчёркиваниями итогов и округлением как у вас),
  • или дополнительно посчитать средние очереди и ожидания: Lq,i=hiρiL_{q,i}=h_i-\rho_i, Wq,i=tˉсист,itˉiW_{q,i}=\bar t_{\text{сист},i}-\bar t_i (если преподаватель это требует).

問題

а ты уверен в расчетах и рпвильности решений

問題

а ты уверен в расчетах и рпвильности решений

Python

python
import numpy as np, math lam0=0.5 delta=np.array([1,2.5,5.0]) t=np.array([0.9,2.0,1.4]) # MVA M=2 h_prev=np.zeros(3) results=[] for m in range(1,M+1): l=t*(1+h_prev) T=(delta*l).sum() X=m/T h=X*delta*l results.append((m,l,T,X,h)) h_prev=h results [(1, array([0.9, 2. , 1.4]), 12.9, 0.07751937984496124, array([0.06976744, 0.3875969 , 0.54263566])), (2, array([0.9627907 , 2.7751938 , 2.15968992]), 18.69922480620155, 0.10695630544730951, array([0.10297654, 0.74206119, 1.15496228]))]

思考

Confirming throughput differences and computing further

Throughput X2 differs slightly due to floating-point precision: 0.1069563 vs 0.10696. It’s a small difference, but still within an acceptable range. Now, I’ll proceed to calculate nu and rho for the system, keeping an eye on any other minute variations.

Thought for 3m 0s

回答

Да — в этих расчётах я уверен, и могу объяснить почему (и где обычно бывают ошибки).

Я использовал ровно тот же алгоритм, что в решении варианта 10 у Калининой на стр. 4–7:
коэффициенты передачи δi\delta_i + итерации по mm по формулам

i(m)=tˉi(1+hi(m1)),T(m)=δii(m),X(m)=mT(m),hi(m)=X(m)δii(m).\ell_i(m)=\bar t_i\bigl(1+h_i(m-1)\bigr),\quad T(m)=\sum \delta_i\ell_i(m),\quad X(m)=\frac{m}{T(m)},\quad h_i(m)=X(m)\delta_i\ell_i(m).

Это именно то, что написано в конспекте-решении. (КалининаУМ_ИДБ-23-02(2).pdf)

Самопроверки (они подтверждают правильность цифр)

1) δ\delta-коэффициенты действительно решают баланс δ=δP\delta=\delta P.
Для твоего варианта 3 получилось δ1=1, δ2=2.5, δ3=5\delta_1=1,\ \delta_2=2.5,\ \delta_3=5.
Проверка по уравнениям:

  • δ1=0.5δ1+0.1δ31=0.5+0.5\delta_1 = 0.5\delta_1 + 0.1\delta_3 \Rightarrow 1 = 0.5 + 0.5
  • δ2=0.5δ1+0.4δ32.5=0.5+2\delta_2 = 0.5\delta_1 + 0.4\delta_3 \Rightarrow 2.5 = 0.5 + 2
  • δ3=1δ2+0.5δ35=2.5+2.5\delta_3 = 1\cdot\delta_2 + 0.5\delta_3 \Rightarrow 5 = 2.5 + 2.5

2) На каждом шаге mm сумма средних чисел заявок по узлам должна равняться mm:

  • при m=1m=1: h1+h2+h3=1h_1+h_2+h_3 = 1
  • при m=2m=2: h1+h2+h3=2h_1+h_2+h_3 = 2
    У меня это сходится (с учётом округления).

3) Должно выполняться T(m)=mX(m)T(m)=\dfrac{m}{X(m)} (это прямой контроль на “арифметику”):
для m=2m=2 у меня T(2)18.699T(2)\approx 18.699 и X(2)0.10696X(2)\approx 0.10696, и

20.1069618.699\frac{2}{0.10696}\approx 18.699

4) “Время в узле” из Литтла совпадает с i(m)\ell_i(m):

tˉсист,i=hi(M)νi\bar t_{\text{сист},i}=\frac{h_i(M)}{\nu_i}

и оно у меня получилось ровно таким же, как i(2)\ell_i(2) (это типичная проверка в решении варианта 10). ✅ (КалининаУМ_ИДБ-23-02(2).pdf)

Что может отличаться (и это нормально)

  • Округление: если округлять на каждом шаге, последние цифры могут немного “плыть”.
  • Выбор нулевой точки (где “разрывать” дугу) — можно выбрать другую дугу, но на итоговые hih_i, XX, ρ\rho это не влияет (это просто вспомогательный шаг оформления).

Если хочешь, я могу:

  • пересчитать всё в столбик с округлением как у Калининой (например, до 3 знаков везде),
  • или сделать маленькую табличку m=1m=1 и m=2m=2, чтобы можно было легко сверить с калькулятором.

分享這個問答