14. Introduction aux files dattente
? Taille moyenne de la file d'attente. ? Taux d'utilisation du serveur. ? Temps moyen d'attente d'un client. MTH2302D: Files
Résumé de files dattente
Q : longueur de la file ?n = P(Q = n)
MÉMOIRE MASTER
quent le problème des files d'attente ne survient que pendant de courtes pé- riodes. Donc le nombre de serveurs en cours est : min(X(t)
Files dattente
2018. gada 30. okt. Exemples On se contente de deux exemples qui seront revus plus tard dans le cours. — File M/M/1/?/PS. M Processus d'arrivée : Poisson de ...
Cours de Modélisation et dEvaluation de Performance
Cours de Modélisation et files d'attente chaque file modélisant une ressource par exemple. ... déduire la fonction de répartition (PDF) et la fonction.
Cours de Tronc Commun Scientifique Recherche Opérationnelle
temps moyen d'attente nombre moyen de clients dans la file nombre de serveurs occupés probabilité que la file soit vide / pleine 6/28. Files d'attente (1).
Modèles stochastiques Modèle de file dattente
Service: Le service peut être assuré par un ou plusieurs serveurs. Le temps qui s'écoule entre le début et la fin de service d'un client est dénoté.
Modélisation dune le dattente
Les files d'attente sont aujourd'hui des phénomènes que l'on rencontre nées il faut reprendre celle qui était en cours depuis le début puisque les ...
Files dattente
b) au cours de la durée t une arrivée au moins se produit. Cette dernière probabilité étant complémentaire de g(t)
Files dattente
Un processus est une collection de variables aléatoires {Zt t ? 0}
Files d’attente
Files d’attente B Ycart La théorie des ?les d’attente a de nombreuses applications en particulier dans les réseaux de communication et les réseaux informatiques Nous insis-terons surtout sur les modèles markoviens en supposant acquises les notions de base sur les chaînes de Markov et les processus markoviens de saut qui
Files d'attente Théorie des - databnffr
Files d'attente Théorie des Topic : Files d'attente Théorie des Source ?le : RAMEAU see also : Microsoft Message queue server (logiciel) Field : Mathématiques Variant subject headings : Queues Théorie des Teoria delle code (italien) Théorie des ?les d'attente Théorie des queues Data 1/12 data bnf
Qu'est-ce que la théorie des files d'attente ?
De nos jours, la théorie des files d’attente connaît une croissance rapide dans divers champs, notamment une analyse théorique des modèles de files d’attente et des réseaux d’une structure plutôt complexe en utilisant des modèles mathématiques assez sophistiqués et divers types de processus stochastiques.
Quelle est la différence entre les files d’attente et les services de transport?
Dans Exchange 2016 et Exchange 2019, les files d’attente peuvent contenir des messages avant, pendant et après la remise. Il existe des files d’attente dans le service de transport sur les serveurs de boîtes aux lettres et les serveurs de transport Edge.
Quels sont les différents types de files d’attente ?
Puis comprendre le fonctionnement des systèmes de files d’attente et de constater leur utilité en réseau. Il existe d’autres types de files d’attente à titre d’exemple CBQ (Class Based Queuing) permet d’allouer une certaine proportion de bande passante pour une classe de trafic donnée et DRR Deficit Round Robin.
Comment fonctionne la file d’attente?
Six demandes sont téléchargées simultanément. Après cela, une série de demandes sont en file d’attente ou bloquées. Une fois l’une des six premières demandes terminé, l’une des demandes de la file d’attente démarre.
Auteur: PHAM Cong-Duc
Files d 'attente
Cours de Modélisation et
d'Evaluation de PerformanceAuteur: PHAM Cong-Duc
2Auteur: PHAM Cong-Duc
L'outil file d'attente
On va essayer de lever les contraintes de l'analyse opérationnelle avec les files d'attente. On peut représenter un système par un ensemble de files d'attente, chaque file modélisant une ressource par exemple. Une file d'attente est définit par : - La suite des instants d'arrivées des clients - La suite des temps de service des clients - La disciple de service qui donne l'ordre dans lequel seront servi les clients. - La capacité de la file - Le nombre de serveurs - Population totale de clients (rare) 3Auteur: PHAM Cong-Duc
Notation de Kendall
Une file d'attente se note :A/S/C (DS/K/L)
A/S/C/K/L/ (DS)
A/S/C/K/L/DS
Avec :A : processus d'arrivée
S : processus de sortie
C : nombre de serveurs
K : capacité maximale de la file
L : population de clients
DS : discipline de service
Symbole pour les arrivées et les services - M : loi exponentielle (Markovienne) - D : loi constante - E k : loi Erlang-k - H k : loi hyper-exponentielle ordre k - GI : loi générale indépendante - G : loi générale Symbole pour les discipline de service - FCFS : First Come First Serve (Preempt) - LCFS : Last Come First Serve (Preempt) - QUANTUM : Round Robin - PS : Processor Sharing - RANDOM - PRIORITY 4Auteur: PHAM Cong-Duc
Quelques quantités intéressantes
On définit l'intensité du traffic : Le taux d'occupation du serveur : Rappelons que la loi de Little reste valable quelque soit la loi d'arrivée, loi de priorité, temps de service, à la condition qu'il existe un régime stationnaire limite.L=Λ.R
Temps moyen de service
Temps moyen entre 2 arrivées
="S U=Taux d'arrivée effective.Temps de service=! " .S 5Auteur: PHAM Cong-Duc
Chaîne de Markov
Une chaîne de Markov est un système qui peut prendre différents états parmi un ensemble d'états. Un processus de Markov suppose que la probabilité de passer d'un état à un autre ne dépend que de l'état courant. Il n'y a pas mémoire du passé. Deux types de chaînes sont à considérer : - Chaîne à temps discret où les transitions ne peuvent se produire qu'à des instants précis. - Chaîne à temps continu où les transitions peuvent se produire à tout instant. Cependant, du fait de la propriété sans mémoire requise, le temps de séjour dans un état est distribué exponentiellement. Une chaîne de Markov est dite homogène si les probabilités de transition ne dépendent pas du temps, irréductible si tout état est accessible à partir de n'importe quel autre état. 6Auteur: PHAM Cong-Duc
Chaîne de Markov à temps discret
Propriété sans mémoire Equation de Chapman-Kolmogorov A l'état d'équilibre, on peut trouver le vecteur P(X n =i n X 1 =i 1 ,X 2 =i 2 ,...,X n!1 =i n!1 )=P(X n =i n X n!1 =i n!1 P ij (m,n)=P ik (m,q k )P kj (q,n) avec P ij (m,n)=P(X n =jX m =i) !=(P 0 ,P 1 ,...,P n par la résolution de !=!P 7Auteur: PHAM Cong-Duc
Exemple de chaîne à temps discret
P=0,50,200,3
000,40,6
0,50,500
000,10,9
avec P ij =1 i 1 2 4 3 0,2 0,5 0,4 0,5 0,6 0,5 0,3 0,1 0,9Chaîne de Markov
Matrice des probabilités
de transitions 8Auteur: PHAM Cong-Duc
Chaîne de Markov à temps continu
Propriété sans mémoire Equation de Chapman-Kolmogorov A l'état d'équilibre, on peut trouver le vecteur P(X t n =i n X t 1 =i 1 ,X t2 =i 2 ,...,X t n!1 =i n!1 )=P(X t n =i n X t n!1 =i n!1 P ij (s,t)=P ik (s,u k )P kj (u,t) avec P ij (s,t)=P(X t =jX s =i) !=(P 0 ,P 1 ,...,P n par la résolution de 0=!Q 9Auteur: PHAM Cong-Duc
Exemple de chaîne à temps continu
Q= 1 2 1 2 0 0!" 2 0" 2 00!" 1 1 3 00!" 3 avec Q ij =0 i 1 234 !2 !1 !2!1 !3
Chaîne de Markov
Matrice des taux de transitions
10Auteur: PHAM Cong-Duc
Processus de naissance et de mort
C'est un cas particulier de chaîne de Markov où seules les transitions d'un état à un état voisin sont permises. On s'intéresse au cas continu avec des taux de transitions. C'est le point de départ de la théorie des files d'attente. On introduit les données suivantes : k = taux de naissances quand la population est k k = taux de morts quand la population est k 12 n-1n 0 !1!0 µ1 µ2 µn !n-1 11Auteur: PHAM Cong-Duc
Processus de naissance et de mort
Résultats Q= 0 0 000. 1 1 1 1 00. 0µ 2 2 2 2 0.00µ
3 3 3 300000.
P n k k+1k=0 n!1 P 0 P 0 =1+ i i+1i=0 k!1 k=1 0 1 !1 2 3 4 5 4 12Auteur: PHAM Cong-Duc
Processus de naissance pure
Cas où0On obtient la distribution de Poisson
Les processus de Poisson se rencontrent souvent dans les phénomènes physiques et naturels. Généralement, c'est le cas lorque les arrivées sont produites par un grand nombre de sources indépendantes (entrée d'un calculateur, central téléphonique...) k k =0 P k (t)=quotesdbs_dbs19.pdfusesText_25[PDF] drogues les plus consommées dans le monde
[PDF] file d'attente m/m/s
[PDF] statistique drogue 2015
[PDF] chiffre d'affaire de la drogue dans le monde
[PDF] onudc recrutement
[PDF] consommation de drogue par pays
[PDF] nombre de drogue dans le monde
[PDF] filière es matières
[PDF] filière es wikipédia
[PDF] montrer que l'action politique ne se limite pas au vote
[PDF] filière es premiere
[PDF] le répertoire de l'action politique se limite-t-il au vote ?
[PDF] montrer que la participation politique repose sur des répertoires d'action politique variés
[PDF] montrez que les répertoires de l'action politique sont variés.
