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1 8. Reti di Code Nella maggior parte dei processi produttivi risulta troppo restrittivo considerare una sola risorsa. Esempio: linea tandem arrivi 1 v.

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1 1 8. Reti di Code Nella maggior parte dei processi produttivi risulta troppo restrittivo considerare una sola risorsa. Esempio: linea tandem arrivi 1 v partenze Vi sono diverse stazioni in cui una parte meccanica deve venire pulita, verniciata, lucidata, asciugata, ecc.

2 2 Esempio: linea con riciclo arrivi dallesterno 1 2 partenze riciclo Vi sono due macchine in cascata. La prima esegue una certa operazione e la seconda verifica che tale operazione sia stata eseguita correttamente. Nel caso in cui vi sia qualche imperfezione nella lavorazione, questa deve essere eseguita nuovamente.

3 3 Le reti di code vengono distinte in reti di code apertereti di code chiuse Vi sono arrivi dallesterno e vi sono parti che vengono instradate al di fuori del sistema. Il sistema è isolato: non vi sono né arrivi dallesterno né parti che vengono instradate al di fuori del sistema.

4 4 Esempio: rete di code aperta Esempio: rete di code chiusa 1 2

5 5 Come visto in precedenza la teoria delle code consente di calcolare in modo sistematico le grandezze caratteristiche a regime delle risorse ergodiche nel caso in cui sia i tempi di inter-arrivo che i tempi di servizio sono esponenziali. Tali risultati non sono in genere applicabili alle reti di code in cui gli arrivi in alcune risorse sono strettamente legati alle uscite delle altre risorse e non godono quindi necessariamente della proprietà di markovianeità.

6 6 Esiste tuttavia un importante teorema relativo alle code M/M/m che consente di utilizzare nello studio delle reti di code M/M/m i risultati visti in precedenza. Teorema di Burke: In una risorsa M/M/m ergodica e a regime, il processo di uscita è un processo poissoniano caratterizzato dallo stesso parametro del processo di ingresso.

7 7 Esempio: linea tandem a due stati con risorse M/M/1 1 2 La risorsa 2 vede in ingresso degli arrivi poissoniani che sono luscita dalla risorsa 1. Ogni singola risorsa può venire studiata separatamente. Numero medio di utenti nelle singole risorse a regime

8 8 Numero medio di utenti nella rete a regime Tempo medio di attraversamento della rete a regime

9 9 Reti di Code Markoviane Aperte Sono costituite da v risorse M/M/m. La i-esima risorsa ha tasso di servizio i e tasso di ingresso complessivo i. Il processo degli arrivi dallesterno è poissoniano per ciascuna risorsa. Indichiamo con i in quello relativo alla i-esima risorsa. Alluscita dalla i-esima risorsa il cliente viene instradato alla risorsa j-esima con probabilità r ij oppure viene instradato allesterno con probabilità r i0. Chiaramente per ogni i, risulta

10 10 Esempio: rete aperta composta da tre risorse M/M/ in 2 in 3 in 0.5 v=3, 1 in = 2 in = 7, 3 in = 14 Valgono inoltre le seguenti relazioni:

11 11 In generale, data una rete aperta markoviana con v risorse, possiamo scrivere v equazioni del tipo Equazioni di traffico della rete. Le probabilità r ij vengono dette probabilità di instradamento o di routing.

12 12 Introducendo i vettori riga le equazioni di traffico possono essere riscritte in forma matriciale come e definendo Matrice di routing

13 13 da cui risulta che Per quanto riguarda lergodicità di una rete aperta vale il seguente Teorema: Una rete aperta è ergodica se e solo se è ergodica ogni singola risorsa. Si dimostra che se una rete è ergodica la matrice (I-R) è non singolare (condizione necessaria per lergodicità della rete).

14 14 Essendo tale condizione solo necessaria, può aversi che det(I-R) 0 senza che la rete sia ergodica. 1 2 Tale sistema non è però ergodico per ogni valore di, 1 e 2. Ad esempio non lo è se > 1 oppure > 2. Esempio

15 15 Definiamo stato di una rete di code con v risorse, un vettore riga x con v componenti, la cui i-esima componente x(i) rappresenta il numero di utenti nella i-esima risorsa. La probabilità di stato di una rete di code è definita come

16 16 Teorema di Jackson: In una rete aperta di code markoviane, ergodica e a regime 1. la probabilità che vi siano x i utenti nella i-esima risorsa può ricavarsi come se la risorsa fosse isolata e avesse tasso di arrivo i, dove i è soluzione di 2. la probabilità che la rete sia nello stato è si calcola con le formule viste per le code isolate.

17 17 Si dice pertanto che le reti di code markoviane ed ergodiche godono della forma prodotto. Se una rete è ergodica vale ancora la Legge di Little

18 18 Sia in il tasso medio degli arrivi a regime nella rete e i in il tasso medio degli arrivi a regime nella i-esima risorsa Legge di Little in grande Sia x il numero medio di utenti a regime nella rete e x i il numero medio di utenti a regime nella i-esima risorsa dove indica il tempo medio di attraversamento dellintera rete di code.

19 19 Esempio: rete aperta composta da tre risorse M/M/ in 2 in 3 in in = 2 in = 7, 3 in = 14

20 20 Siano 1 = 20, 2 = 32, 3 = 33 allora 1 = 9/10, 2 = 1/2, 3 = 2/3. Inoltre e poiché vale la forma prodotto

21 21 1 in = 1 in + 2 in + 3 in = = 28 Tempo medio di attraversamento dellintera risorsa.

22 22 Reti di Code Markoviane Chiuse Non vi sono arrivi dallesterno, pertanto i in = 0, per ogni i = 1, …, v. Non vi sono partenze verso lesterno, ossia r i0 = 0, per ogni i = 1, …, v. In numero di clienti allinterno del sistema rimane costante. Lo spazio di stato di una rete chiusa con v risorse e n utenti è finito e si denota con N v,n.

23 23 Esempio: v=2, n=3. N v,n = { (3,0), (2,1), (1,2), (0,3) }

24 24 Studiando le reti di code aperte Markoviane abbiamo visto che, se queste sono ergodiche, possono essere studiate esaminando le singole risorse singolarmente poiché in virtù del teorema di Jackson le singole risorse sono statisticamente indipendenti. Nelle reti chiuse invece questo non è più vero e le risorse non sono più indipendenti. Infatti: ossia il numero di utenti nella rete è costante.

25 25 Una possibilità per studiare una rete di code Markoviane chiuse consiste nellassociare ad essa una particolare catena di Markov a tempo continuo. Sia il generico stato della rete. Costruiamo un grafo con tanti vertici quanti sono gli stati della rete. j-esimo stato k-esimo stato k r kj

26 26 La frequenza con cui si passa dallo stato k-esimo allo stato j-esimo è pari a k r kj Infatti per definizione r kj rappresenta la probabilità che un utente che esce dalla k-esima risorsa vada alla j-esima, k rappresenta il tasso delle partenze dalla k-esima risorsa.

27 27 Esempio p p v=2, n=3 La rete può trovarsi in 4 diversi stati. La prima risorsa ha un solo servente, la seconda ne ha 2 (m 1 =1, m 2 =2).

28 28 Poiché il grafo associato a tale CMTC ammette ununica componente ergodica possiamo concludere che la rete è ergodica. Nello studio di questa rete possiamo quindi applicare i risultati visti per le CMTC. Catena di Markov associata alla rete di code chiusa 1 1 3,02,1 0,31,2 1 p 2 2 p 2 x1x1 x2x2 x4x4 x3x3

29 29 Sia 1 = 10, 2 = 6, p = 0.5 Distribuzione limite

30 30 Alternativamente possiamo basarci sulle equazioni di traffico della rete: che in forma matriciale possono essere scritte come dove R è la matrice di routing che gode della seguente proprietà La matrice R associata ad una rete di code chiusa ha sempre un autovalore = 1.

31 31 Teorema: Una rete di code markoviane chiusa è ergodica se e solo se: lautovalore = 1 di R è semplice. Questo teorema è molto importante perché ci permette di stabilire se una rete è ergodica semplicemente calcolando gli autovalori della matrice R che ha dimensioni pari al numero di risorse. Se invece associamo alla rete una CMTC e applichiamo il criterio degli autovalori dobbiamo determinare gli autovalori di Q che ha dimensioni pari al numero di stati.

32 32 Esempio p p sempre ergodica

33 33 Vediamo ora come calcolare le probabilità di stato a regime utilizzando le equazioni di traffico della rete. Diamo prima le seguenti definizioni preliminari. Sia soluzione di coefficiente di traffico della i-esima risorsa i (x i ) è una funzione che dipende dal numero di serventi della i-esima risorsa

34 34 Se la i-esima risorsa è a servente singolo Se la i-esima risorsa ha m i serventi

35 35 Teorema di Gordon e Newell: In una rete di code markoviane chiusa ed ergodica, la distribuzione di probabilità di stato a regime è dove C è una costante di normalizzazione che si determina imponendo che

36 36 Osservazioni 1) La probabilità di stato a regime è anche nel caso delle reti chiuse nella forma prodotto. Tuttavia in questo caso le variabili di stato aleatorie x i non sono indipendenti e quindi non è possibile scrivere la probabilità come prodotto delle v probabilità marginali. 2) La determinazione della costante di normalizzazione C richiede lenumerazione di tutti i possibili stati della rete e risulta pertanto non agevole poiché la cardinalità dello spazio di stato risulta molto elevata anche per piccoli valori di n e v.

37 37 Esempio p p Sia n=3, 1 = 10, 2 = 6, p = 0.5.

38 38

39 39 Tale distribuzione coincide con quella trovata associando una CMTC alla rete.


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