• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11

Телефон: +7(495) 772-95-90 *28240

Руководство
Научный руководитель направления “Программная инженерия" Аветисян Арутюн Ишханович
Руководитель департамента Лебедев Сергей Аркадьевич
Заместитель руководителя департамента Максименкова Ольга Вениаминовна
Книга
Computer Networks

Rodriges Zalipynis R. A.

St. Petersburg: Naukoemkie Technologii, 2024.

Глава в книге
Game Development Education: Approaches for Teaching Software Engineering Students

Maksimenkova O. V., Lebedev S., Pozdnyakov D.

In bk.: Futureproofing Engineering Education for Global Responsibility: Proceedings of the 27th International Conference on Interactive Collaborative Learning (ICL2024), Volume 4. Springer, 2025. P. 116-125.

Препринт
Approach to Designing CV Systems for Medical Applications: Data, Architecture and AI
В печати

Ryabtsev D., Vasilyev Boris, Shershakov S.

Computer Science ::Computer Vision and Pattern Recognition. 2501.14689. arXiv, 2025

Теория массового обслуживания

2022/2023
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
10
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
4-й курс, 1-3 модуль

Преподаватель

Фурманов Кирилл Константинович

Фурманов Кирилл Константинович

Программа дисциплины

Аннотация

Курс содержит подробное введение в теорию массового обслуживания и знакомит слушателей с подходами к аналитическому и симуляционному исследованию систем массового обслуживания (СМО), то есть систем, обрабатывающих поток заявок, обслуживание которых требует времени. Примеры СМО: (1) сервер, отвечающий на запросы пользователей; (2) больница, обслуживающая поступающих пациентов; (3) телекоммуникационная система, предоставляющая услуги связи; (4) коммутатор, пересылающий пакеты по компьютерной сети. Как правило, моменты поступления и продолжительность обслуживания заявок считаются случайными, поэтому при моделировании используется теория случайных процессов - её основы также излагаются в настоящем курсе. Для изучения процессов, аналитическое исследование которых практически не возможно, рассматриваются методы имитационного моделирования.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • познакомить студентов с теорией случайных процессов и её приложениями
  • дать инструментарий, пригодный для описания и моделирования систем массового обслуживания
  • дать теоретические знания, которые нужны для понимания академической литературы, затрагивающей проблемы массового обслуживания
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • знать определение и основные свойства производящих функций случайных величин
  • знать основные вероятностные модели времени наступления событий: пуассоновский поток, поток Эрланга, поток восстановления.
  • Знать основные параметры и характеристики систем массового обслуживания
  • знать основные подходы к генерированию случайных чисел и симуляции случайных процессов
  • знать основы теории случайных процессов
  • Знать типичные области применения ТМО
  • уметь найти стационарное распределение марковской цепи в дискретном и непрерывном времени
  • уметь найти стационарное распределение числа заявок в случае возможности отказа от ожидания в очереди (balking) или ухода (reneging)
  • уметь подобрать подходящую модель для описания реальной ситуации
  • уметь рассчитать основные показатели эффективности систем M/M/c, M/M/c/c, M/M/c/inf, M/M/c/K.
  • уметь рассчитать основные показатели эффективности системы M/G/1
  • уметь рассчитать основные характеристики эффективности систем M/M/1, M/M/1/K
  • уметь реализовать имитационную модель СМО
  • уметь решать простые разностные и дифференциальные уравнения
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение. Системы массового обслуживания и их основные характеристики.
  • Разностные и дифференциальные уравнения
  • Моделирование входящего потока заявок
  • Цепи Маркова
  • Одноканальные марковские СМО
  • Имитационное моделирование процесса обслуживания
  • Многоканальные марковские СМО
  • Система M/G/1
  • Производящие функции
  • Системы с "нетерпеливыми" заявками
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Первая контрольная работа
  • неблокирующий Первое домашнее задание
  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Вторая контрольная работа
  • неблокирующий Второе домашнее задание
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 1 модуль
    0.6 * Первая контрольная работа + 0.4 * Первое домашнее задание
  • 2022/2023 учебный год 3 модуль
    0.6 * Экзамен + 0.2 * Вторая контрольная работа + 0.2 * Второе домашнее задание
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Gorain, G. C. (2014). Introductory Course on Differential Equations. New Delhi: Alpha Science Internation Limited. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1878058
  • Performance modeling and design of computer systems : queueing theory in action, Harchol-Balter, M., 2013
  • Simulation modeling handbook : a practical approach, Chung, C. A., 2004

Рекомендуемая дополнительная литература

  • DORDA, M., TEICHMANN, D., & GRAF, V. (2019). Optimisation of Service Capacity Based on Queueing Theory. MM Science Journal, 2975–2981. https://doi.org/10.17973/MMSJ.2019_10_201889
  • Introduction to probability models, Ross, S. M., 2010

Авторы

  • Фурманов Кирилл Константинович