Ситуационный принцип заключается в том, что непрерывный поток событий в хозяйственной организации разбивается на типичные систематически повторяющиеся ситуации, выделяемые по устойчивым целям и ограничениям, одним и тем же участникам, технологическим комплексам операций и т. п. Под каждый тип ситуации разрабатываются управленческая процедура, включающая в себя обязательные действия руководителя в данной ситуации, и рекомендации о привязке типовой ситуации к ситуации реальной, соображения о возможных особых условиях. [c.16]
Если вы ищете изменений в правилах игры, то в потоке событий должны быть дни, являющиеся критически важными. Если работать слишком интенсивно практически постоянно, невозможно их узнать. Одно из различий между мной и вами заключается в том, что вы, кажется, умеете узнавать эти особенные дни. [c.33]
После обнаружения существования такого рода Реальности естественно возникает вопрос о Ее содержании и смысле (и (как его развитие) о задачах, поставленных Ею (нас (ведь для чего-то же) создавшею) перед каждым из нас). И поскольку Она включает не подвластные логике компоненты, Ее полное содержание разумом не охватить — представление об истинности того или иного варианта интерпретации нами Ее содержания может быть принято только на основе веры (ни на чем не основанной уверенности), возникающей (или пропадающей) как необъяснимая реакция на события всей прожитой жизни. При этом человек бессознательно занимает по отношению к событиям всегда активную позицию — он поступает избирательно реагирует на наиболее созвучные сложившемуся уже к данному моменту времени характеру его личности (его мировоззрению) факты из потока событий, совершая соответствующие ему поступки (вот так он живет, а значит, так отвечает де факто (процессом жизни) на тот самый вопрос, как жить ). [c.292]
То есть технически, марковскую модель с непрерывным временем построить проще, чем модель с дискретным временем, хотя проблема подчинения пуассоновскому закону распределения всех потоков событий, переводящих элементы системы из состояния в состояние, остается. [c.341]
Плотность потоков событий можно выразить через среднее время пребывания системы в том или ином состоянии А,,-7- = 11ц. [c.202]
Так, плотность потока событий, переводящих систему из первого состояния во второе (Я12), определяется средним временем [c.202]
В общем случае входные сигналы из внешней среды можно представить в виде динамических рядов, фиксирующих значение какого-то показателя в определенные моменты времени, или какого-либо потока событий, появляющихся в заранее неизвестные моменты времени. Характеристика или значение того или иного события могут быть как одинаковыми, так и разными. [c.45]
Все эти типы сигналов, различные по форме, как регулярные, так и не регулярные во времени можно записать в форме единого динамического ряда с событиями, происходящими в регулярные моменты времени t , t 2,..., /,..., fn. Для входных сигналов вида У3 и F4 это очевидно, так как или они сами являются регулярными или их значение может быть измерено в регулярные промежутки времени, а для сигналов У, и У, всегда можно на оси времени подобрать такие регулярные интервалы [ ,, ,+1], при которых А/= ti+l — tt будет меньше допустимой наперед заданной ошибки появления случайного события, если оно произошло не в регулярные моменты времени ,- или /+1. Следовательно, данные потоки событий можно всегда сделать регулярными, подобрав соответствующие интервалы. [c.46]
Часто применяется случайный поток событий с ограниченным последействием, т.е. когда случайные величины ,у- независимы. [c.231]
Поток событий называется регулярным, если длина интервала между событиями — постоянная величина. Примерами такого потока могут служить ежедневные сводки о каких-либо событиях (отчеты о дневной выручке в магазине, ежедневная сумма сделок на бирже или прихода средств в банк и т.п.), регламентированный поток деталей, сходящих с конвейера, поток поездов в метро и др. [c.234]
Потоки событий различного вида могут разрежаться и объединяться [37]. К сожалению, эти термины могут применяться только к потокам определенного вида. Так, например, если интервалы в потоке Эрланга п -го порядка уменьшить в (п + 1) раз, то интенсивность полученного потока станет равной интенсивности исходного пуассоновского потока, и с ростом п такой поток становится сколь угодно близким к регулярному с той же интенсивностью. Такие нормированные потоки Эрланга дают различные типы потоков с последействием, начиная от потоков без последействия ( п = 1) и кончая регулярными (п = °°). [c.234]
Вопросы формирования случайных потоков событий [c.238]
Выше были показаны способы применения простейших случайных потоков событий. Как правило, такие потоки должны обладать свойствами стационарности, у них отсутствует последействие и однородность. Если выполнить все эти условия, то имитационное моделирование СМО в отличие от аналитического решения сможет дать дополнительно только значения качественных параметров в переходном процессе, т.е. в начальный период функционирования СМО. Установившиеся значения с точностью до инструментальной ошибки должны быть одинаковы. [c.238]
Вместе с тем при таком способе формирования входного потока событий возникают проблемы, связанные с воздействием объекта моделирования на входной поток. Фабрика химчистки обладает конечной мощностью, и в период перегрузки каналов очередь заявок на обслуживание обрезается искусственно — прекращается прием заказов на фабрике. Такие факты нужно как-то учитывать, например, путем добавления потерянных заявок в пиковый период, либо согласиться с тем, что модель данной СМО будет с ограничением длины очереди. Для других объектов таких ограничений может и не быть, поэтому прежде чем использовать фактическую статистику, необходимо ее проанализировать на предмет возможного влияния объекта моделирования на входной поток. [c.242]
Как формируются случайные потоки событий [c.279]
Опишите модель формирования потока событий с учетом сезонности. [c.279]
На первый взгляд, это распределение является надуманным. Поэтому рассмотрим предельную теорему о суперпозиции потоков. Предположим, что можно наблюдать k независимых потоков событий (рис. 1. 4). В каждом таком потоке можно наблюдать т элементарных событий, у-1,. .., k. Интервалы времени между событиями -это независимые случайные величины, распределенные по неизвестному закону с математическим ожиданием l/A,j. Спроектируем моменты всех событий на общую оеь времени и рассмотрим случайный интервал времени t=T k] между двумя событиями полученного суммарного потока, состоящего из п событий, где [c.31]
Рис. 1.4. Интерпретация предельной теоремы о суперпозиции потоков событий [c.32]
Теорема 2 (без доказательства). Если сделать предельный переход и устремить и->оо, то распределение случайной величины интервала t=T k в суммарном потоке событий, состоящем из it. элементарных потоков, устремится к экспоненциальному с математическим ожиданием [c.32]
Опишем работу модели. Генератор 7 (рис. 8.3) создает транзакты, имитирующие пассажиров. Интервал прихода пассажиров в соответствии с теоремой о суперпозиции потоков событий имеет экс- [c.286]
Под интенсивностью потока событий понимается среднее приходящееся на единицу времени число событий за промежуток времени т, примыкающий к t [18]. Для ординарных потоков событий понятие интенсивности потока отказов и параметр потока отказов совпадают [120]. [c.181]
Имитация потоков дискретных событий. Под потоком событий, как ранее было отмечено, понимают последовательность однородных событий, происходящих в какие-то, вообще говоря, случайные моменты времени. В системе управления мы имеем дело с различными видами потоков (например, потоки задач, вызовов, справок в информационных системах потоки отказов и восстановлений потоки команд управления типа включить , отключить в сложных иерархических системах управления рассредоточенными объектами потоки требований на занятие определенного ресурса, причем в вычислительных системах — требование на занятие магистрали, внешнего запоминающего устройства, процессора, в системах связи — требование на занятие канала связи и т. д.). [c.208]
При имитационном моделировании поток событий чаще всего воспроизводится через интервалы времени между соседними событиями. Если время между соседними событиями случайно, то в зависимости от вида распределения воспроизведение его в ЭВМ происходит в соответствии с теми способами, которые были рассмотрены при имитации непрерывных случайных величин, причем случайной величиной является длительность интервала между соседними событиями. Например, для простейшего потока событий время между событиями подчинено показательному закону следовательно, имитация данного потока должна происходить в соответствии с выражением (9.4). Модификация простейшего потока — поток Эрланга — получается в результате имитации простейшего потока и последующего просеивания его событий в соответствии с порядком этого потока. Регулярный поток в системе легко имитируется, так как он задается постоянным временем интервала между событиями. Аналогичным образом могут быть смоделированы и потоки более общего вида через задание соответствующего распределения интервалов между соседними событиями в потоке. [c.208]
Имитация потоков дискретных событий. Под потоком событий, как ранее было отмечено, понимают последовательность однородных событий, происходящих в случайные моменты времени. [c.210]
При исследовании непрерывных марковских цепей, как было уже отмечено, часто бывает удобно представить переход системы из состояния в состояние как воздействие каких-то потоков событий (поток заявок на обслуживание, поток автомобилей, поток документов и т. п.). Различают следующие основные свойства, которыми могут обладать случайные потоки событий [c.53]
Свойство стационарности проявляется в том, что вероятность попадания того или иного числа событий на участок времени т зависит только от длины участка и не зависит от расположения на оси Of. Другими словами, стационарность означает неизменность вероятностного режима потока событий во времени. Поток, обладающий свойством стационарности, называют стационарным. Для стационарного потока среднее число событий, воздействующих на систему в течение единицы времени, остается постоянным. Реальные потоки событий в экономике предприятия являются в действительности стационарными лишь на ограниченных участках времени. [c.53]
Свойство ординарности потока присутствует, если вероятность попадания на элементарный участок времени двух и более событий пренебрежимо мала по сравнению с длиной этого участка. Свойство ординарности означает, чтр за малый промежуток времени практически невозможно появление более одного события. Поток, обладающий свойством ординарности, называют ординарным. Реальные потоки событий в различных экономических системах либо являются ординарными, либо могут быть достаточно просто приведены к ординарным. [c.53]
Отсутствие последействия — это свойство потока, которое состоит в том, что для любых непересекающихся участков времени количество событий, попадающих на один из них, не зависит от того, сколько событий попало на другие участки времени. Поток, обладающий свойством отсутствия последействия, называют потоком без последействия. Поток событий, одновременно обладающий свойствами стационарности, ординарности и отсутствия последействия, называется простейшим потоком событий. [c.53]
В пуассоновском потоке событий (стационарном и нестационарном) число событий потока, попадающих на любой участок, распределено по закону Пуассона [c.54]
Отметим еще одно важное свойство простейшего потока событий. Промежуток времени / между соседними событиями распределен по показательному закону, а его среднее значение Т и среднее квадратическое отклонение а равны, т. е. [c.54]
Па линейно-протяженных объектах условия строительства постоянно изменяются, поэтому к ним не может быть применен принцип равномерного выполнения работ по длине трассы трубопровода. Это является одной из причин ого, что сетевой график строительства линейной части трубопровода обычно основывается на выделении так называемых характерных точек, т.е. пунктов трасоы, в которых происходит изменение видов объемов и условий производства работ, следовательно, изменяются темпы выполнения работ ллх числешюсть ра-Оотапцих. Характерными точками являются события ввода и вывода какого-либо процесса или частного потока, события, в которые происходит изменение темпа выполнения данного вида работ [c.42]
Простейший поток событий характеризуется стационарностью, ординарностью и "беспоследействием". Стационарность случайного потока событий означает независимость во времени его параметров (например, интенсивностей /HI)- Ординарность указывает на то, что события в потоке появляются поодиночке, а "беспоследействие" - на то, что появляющиеся события не зависят друг от друга (т. е. поступившее задание не обязано своим появлением предыдущему). [c.72]
Мы обычно воспринимаем свернутый в клубок поток событий и явлений. Фрагментарная, фрактальная природа ежедневной реальности остается за пределами нашего сознания. Чтобы использовать мышление для сортировки явлений и научиться понимать смысл происходящего, мы должны, прежде всего, найти основную структуру реальности. Структуру, вскрывающую порядок, который лежит в основе Хаоса. Существует четыре нелинейные функции, которые помогают нам определить этот порядок в нашем собственном сознании. Ученые, исследующие Хаос, обнаружили, что кажущиеся хаотичными, не подчиняющимися никаким законам процессы, в действительности, следуют скрытому порядку. Порядок, который они открыли, четырехкратный все внешние явления действуют в соответствии с тем, что они называют четырьмя аттракторами - силами, которые извлекают порядок из беспорядка. Как упоминалось выше, они называются Точечным Аттрактором, Циклическим Аттрактором, Аттрактором Торас, и Странным Аттрактором. [c.29]
В данной работе принят подход Е.Г. Ойхмана иЭ.В. Попова о целесообразности описания модели бизнеса с позиций стратегии и динамики.1 Стратегическое описание рассматривает структуру модели, т.е. такие ее аспекты, в которых можно пренебречь временем. Динамическое описание рассматривает поток событий, т.е. изменение моделируемых явлений во времени, которым нельзя пренебречь с точки зрения задач, решаемых компанией. Таким образом, представляется совершенно естественным использовать различные модели для описания разных аспектов компании. Очевидно, что рассматривать в одной модели все аспекты не только не нужно (поскольку это неэффективно), но и невозможно. [c.123]
ПОТОК СОБЫТИЙ [flow of events] — последовательность однородных событий, следующих одно за другим в случайные моменты времени (в предельном случае, если события следуют через определенные интервалы, П.с. называется регулярным). [c.270]
Взаимодействие между клиентом и системой производства услуг. Первые три типа взаимодействия составляют ту часть системы производства услуг, которая видима для клиента. С точки зрения маркетинга системы должны быть дружественны к клиенту. Имеют значение такие аспекты доступа к системе, как местоположение и часы работы. Системы иногда отпугивают покупателей (например, снятие денег со счета при помощи банкомата может оказаться сложным для пожилых людей). Одна из стратегий состоит в создании целостного процесса оказания услуг, состоящего из хорошо интегрированного потока событий, а не разрозненных отдельных событий. В этой связи может возникнуть ряд вопросов, имеющих отношение к маркетингу услуг. Например что должен делать клиент и что должны делать сотрудники организации, предоставляющей услуги Каким должно быть соотношение высоких технологий и человеческого участия (что должно быть автоматизировано и роботизировано, а что должно выполняться людьми) Как повлияет на маркетинг и отношение потребителей замена сотрудников информационными технологиями [c.331]
Метод разработан в предположении, что все потоки событий, переводящие отдельные элементы из состояния в состояние - пуас-соновские, тогда динамика поведения элемента, а следовательно и всей системы в целом, описывается марковским случайным процессом. [c.341]
Однако если подключить компьютер с нашей базой к локальной вычислительной сети и разрешить доступ к базе данных большому числу пользователей этой сети из рабочих компьютеров этих пользователей, то необходимо учитывать возникновение очереди запросов к базе данных при ее монопольном использовании. Предположим, что число пользователей довольно велико и выполняются условия предельной теоремы о суперпозиции потоков событий (в нашем случае возникновение запроса к базе данных - это событие). Тогда поток запросов к базе простейший (экспоненциальное распределение интервала поступления). Поэтому выполняются условия, при которых справедлива следующая формула для оценки средней задержки запросов в очереди (формула Поллачека-Хинчина) [c.38]
В соответствии с предельной теоремой о суперпозиции потоков событий, а также учитывая, что в компьютере может быть несколько сотен независимых потоков элементарных неисправностей, будем считать, что интервал между двумя последовательными неисправностями распределен по экспоненциальному закону (значение соответствующего параметра - expo). [c.294]
Каждый из входящих в блок агрегатов является сложной системой, состоящей из большого числа элементов. Отказ каждого из них может привести к утрате способности выполнения поставленной задачи всего агрегата. Поток отказов агрегата во времени образуется в результате наложения множества событий - потоков отказов элементов, входящих в его состав. При решении практической задачи отказы в элементах можно рассматривать как независимые (или слабозависимые) и ординарные события, поэтому для суммарного потока отказов всего агрегата правомерно применение предельной теоремы потоков в теории случайных процессов [18]. Данная теорема определяет условия, при которых сумма независимых (или слабо зависимых) ординарных потоков событий сводится к пуассоновскому распределению числа отказов агрегата на заданном промежутке времени т. Условия состоят в том, что складываемые потоки должны оказывать приблизительно одинаковое влияние на суммарный поток. В инженерной практике рекомендуется [18] считать сумму более 5-7 потоков за пуассоновскии поток, если интенсивности этих потоков имеют одинаковый порядок. Данное утверждение основано на многократных исследованиях, проведенных методом статистических испытаний. Исходя из вышеизложенного, число отказов т каждого агрегата блока КЭС, возникающих за промежуток (/, М-т), имеет распределение вида [c.181]
Согласно [32] показателем безотказности блока КЭС принимается средняя наработка на отказ ТНБ, а показателем ремонтопригодности - среднее время восстановления работоспособного состояния после отказа ТВБ- Чтобы получить формулы для расчета этих показателей воспользуемся свойством потока событий [18], согласно которому сумма независимых пуас-соновских потоков является также пуассоновским потоком. Из этого следует, что интенсивность потока отказов блока КЭС (ЯБ) равна сумме интенсивностей потоков отказов составляющих его агрегатов, т.е., если ГНБ, ТВБ измерять в часах [c.182]
Для простейшего потока интенсивность. Я = onst. Если поток событий не имеет последействия, ординарен, но не стационарен, то его называют нестационарным пуассоновским потоком, а его интенсивность зависит от времени, т. е. Я = Я (О- [c.54]
Смотреть страницы где упоминается термин Поток событий
: [c.71] [c.36] [c.482] [c.202] [c.202] [c.239] [c.49]Математические методы моделирования экономических систем Изд2 (2006) -- [ c.48 ]
Реинжиниринг бизнеса - Реинжиниринг организаций и информационные технологии (1997) -- [ c.73 , c.132 , c.185 , c.219 ]