истовується експоненціальне розподіл.
Експоненціальне або показовий розподіл - абсолютно неперервний розподіл, що моделює час між двома послідовними звершеннями одного і того ж події.
Щільність випадкової величини х, розподіленої експоненціально має вигляд:
, (2.1)
де лямбда - зворотний коефіцієнт масштабу.
Функція експоненціального розподілу має вигляд:
(2.2)
Для генерації експоненційної випадкової величини скористаємося методом зворотного перетворення:
(2.3)
, де: - безперервне рівномірний розподіл [0, 1];
Логіка роботи. Блок-схеми алгоритмів
Загальний алгоритм роботи системи представлений на малюнку 3.1
В
Малюнок 3.1 - Логіка роботи системи
Алгоритм роботи системи в одиницю часу представлений на малюнку 3.2
В
Рисунок 3.2 - Логіка проходу одиниці часу
На малюнку 3.3 представлений алгоритм додавання заявки в систему.
В
Малюнок 3.3 - Логіка додавання заявки
Інтерфейс системи
Для реалізації системи використовувалися такі технології:
? Мова програмування Python 2.7
? Графічні засоби фреймворку QT для створення інтерфейсу програми
? Бібліотека NumPy для математичних обчислень
? Бібліотека matplotlib для малювання графіків
? Зовнішній вигляд інтерфейсу системи можна побачити на малюнку 3.1
В
Малюнок 3.1-інтерфейс програми
На малюнку 3.2 представлений графік залежності кількості заявок від часу їх виконання. За цим графіком видно, що дана випадкова величина розподілена за експоненціальним законом розподілу. br/>В
Рисунок 3.2 - залежність кількості заявок, від часу їх виконання
На малюнку 3.3 представлений графік залежності кількості заявок від часу їх появи. За цим графіком видно, що дана випадкова величина також розподілена за експоненціальним законом розподілу. br/>В
Малюнок 3.3 - залежність кількості заявок від часу їх появи
На малюнку 3.4 представлені графіки залежностей середнього і загального числа заявок в черзі від часу. За цими графі...
