Пример готовой курсовой работы по предмету: Высшая математика
Содержание
Глава 1 Теория массового обслуживания. Роль теории массового обслуживания в логистике 3
Глава 2 Сравнительная характеристика методов теории массового обслуживания 9
Глава 3 Тестирование теории массового обслуживания на задаче поиска максимального грузопотока через железнодорожную систему Гатафлы 15
Глава 4 Итоги 20
Список литературы 21
Выдержка из текста
Теория массового обслуживания (ТМО) или, как обычно, говорят в англоязычной литературе Теория очередей (англ.: Queueing theory) основана на существовании двух взаимодействующих сущностей: потока событий и обработчика событий [1].
Обработчик обрабатывает каждое следующее событие за конечное время. Таким образом, если событие приходит в тот момент, когда обработчик занят обработкой предыдущего события, то новое событие либо ставится в очередь, либо отбрасывается в зависимости от того, какая модель системы массового обслуживания (СМО) используется [1,2].
При этом стоит отметить, что нет четкой границы между первым и вторым случаем, поскольку любой обработчик, как правило, имеет некий буфер (или склад в логистической терминологии), и как только этот буфер переполняется, все следующие события отбрасываются [1].
Следовательно, СМО без ожидания эквивалентна обработчику с буфером только для одного события. При этом порядок, в котором обрабатываются события из очереди называется дисциплиной очереди, он в общем случае может быть различным [1– 4].
Список использованной литературы
1) Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. Машиностроение. Москва 1979. – 432 С.
2) Лившиц А.Л., Мальц Э.А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. Советское радио. Москва 1978. – 248 С.
3) Вентцель Е.С., Очаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. Высшая школа. Москва 2000. – 383 С.
4) Вентцель Е.С., Очаров Л.А. Теория вероятностей. Наука. Москва 1969. – 368 С.
5) https://www.erlang.org/
6) https://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_(unit)
7) Семёнов К.М. Планирование обработки грузов в морских портах и терминалах на основе дискретно-событийного имитационного моделирования. Диссертация на соискание ученой степени кандидата наук. Калининград 2014. – 173 С.
8) Лубенцова В.С. Математические модели и методы в логистике. Самарский государственный технический университет. Самара 2008. – 158 С.
9) https://en.wikipedia.org/wiki/Pseudorandom_number_generator
10) https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method
11) ООО Фирма «Трансгарант». Годовой отчет за 2011 г. – 78 С.
12) https://support.office.com/en-us/article/RAND-function-4cbfa 695-8869-4788-8d 90-021ea 9f 5be 73
