TMO 1/15 MODELI MASOVNOG OPSLUŽIVANJA

Σχετικά έγγραφα
3.1 Granična vrednost funkcije u tački

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 17.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Elementi spektralne teorije matrica

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

numeričkih deskriptivnih mera.

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

5. Karakteristične funkcije

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

18. listopada listopada / 13

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 16.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Teorijske osnove informatike 1

5 Ispitivanje funkcija

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log =

IZVODI ZADACI (I deo)

Kaskadna kompenzacija SAU

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA

Operacije s matricama

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

nvt 1) ukoliko su poznate struje dioda. Struja diode D 1 je I 1 = I I 2 = 8mA. Sada je = 1,2mA.

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

Konstruisanje. Dobro došli na... SREDNJA MAŠINSKA ŠKOLA NOVI SAD DEPARTMAN ZA PROJEKTOVANJE I KONSTRUISANJE

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

OSNOVI ELEKTRONIKE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA

STATIČKE KARAKTERISTIKE DIODA I TRANZISTORA

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015.

Računarska grafika. Rasterizacija linije

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

Testiranje statistiqkih hipoteza

Više dokaza jedne poznate trigonometrijske nejednakosti u trokutu

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4

Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000,

radni nerecenzirani materijal za predavanja

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

21. ŠKOLSKO/OPĆINSKO/GRADSKO NATJECANJE IZ GEOGRAFIJE GODINE 8. RAZRED TOČNI ODGOVORI

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x.

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno.

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare

Skup svih mogućih ishoda datog opita, odnosno skup svih elementarnih događaja se najčešće obeležava sa E. = {,,,... }

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

HEMIJSKA VEZA TEORIJA VALENTNE VEZE

Prvi kolokvijum. y 4 dy = 0. Drugi kolokvijum. Treći kolokvijum

1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II

OBRTNA TELA. Vladimir Marinkov OBRTNA TELA VALJAK

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE

10. STABILNOST KOSINA

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Pravilo 1. Svaki tip entiteta ER modela postaje relaciona šema sa istim imenom.

ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

Obrada signala

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

Trigonometrijske nejednačine

ASIMPTOTE FUNKCIJA. Dakle: Asimptota je prava kojoj se funkcija približava u beskonačno dalekoj tački. Postoje tri vrste asimptota:

4 Numeričko diferenciranje

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Mašinsko učenje. Regresija.

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

Uvod Teorija odlučivanja je analitički i sistematski pristup proučavanju procesa donošenja odluka Bez obzira o čemu donosimo odluku imamo 6 koraka za

Poglavlje 7. Blok dijagrami diskretnih sistema

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:

IZVODI ZADACI (I deo)

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE

Otvorene mreže. Zadatak 1

S t r a n a 1. 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a) MgCl 2 b) Al 2 (SO 4 ) 3 sa njihovim molalitetima, m. za so tipa: M p X q. pa je jonska jačina:

Algoritmi i strukture podataka - 1.cas

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

NOMENKLATURA ORGANSKIH SPOJEVA. Imenovanje aromatskih ugljikovodika

Univerzitet u Nišu, Prirodno-matematički fakultet Prijemni ispit za upis OAS Matematika

Transcript:

TMO /5 MODELI MASOVNOG OPSLUŽIVANJA Teorija redova, nagomilavanja, redova čekanja (Queueing theory, a često queuing theory, odnosno waiting lines, congestion), ili kako se označava u ruskim izvorima (Теория массового обслуживания, Ivčenko i dr. 982), ili u nekim od domaćih izvora (Teorija masovnog opsluživanja, Vukadinović 988) predstavlja deo operacionih istraživanja koji se bavi istraživanjem veze zahteva za opslugom i karakteristika procesa opsluživanja, odnosno mogućnosti zadovoljenja tih zahteva. Ova teorija posmatra se i kao deo primenjene teorije verovatnoće čiji se početak vezuje za danskog inžinjera Agner Krarup Erlanga koji je 909 publikovao prvi rad iz ove oblasti. Erlang je bio inžinjer zaposlen u telefonskoj centrali u Kopenhagenu, i primenom ove teorije rešavao je praktične zadatke koji su se odnosili na opslugu korisnika. Nakon pojave Erlangovog pionirskog rada, tokom jednog celog veka razvoja, napisan je zaista impozantan broj radova i knjiga iz ove oblasti (neke od najpoznatijih su Kleinrock 975; Arnold, 978; Nelson 995, Gross, Harris, 998...), a danas praktično da i ne postoji udžbenik operacionih istraživanja u kome ova teorija nije pomenuta (Hillier, Lieberman 995; Taha 2003). Takodje, veliki broj knjiga iz ove oblasti postoji i na srpskom jeziku (napr. Petrić 983; Vukadinović 988). Isto tako, popularnost i široka mogućnost primene TMO uticala je i na pojavu specijalizovanih web stranica posvećenih ovoj oblasti (napr. Myron Hlynka's Queueing Theory Page: www2.uwindsor.ca/~hlynka/queue.html ).

TMO 2/5 Paralelno sa time, razvijen je i veliki broj softverskih paketa, dobrim delom i shareware, odnosno freeware softvera, kakav je QTSPlus, koji se može besplatno naći na Internetu, a obuhvata veliki broj modela TMO, ili RAQS, takodje besplatan: bubba.acc.okstate.edu/cocim/raqs.html. Predmet TMO je određivanje funkcionalnih veza između pokazatelja efektivnosti funkcionisanja sistema masovnog opsluživanja (SMO) - verovatnoće opsluživanja zahteva (klijenata), verovatnoće stajanja kanala opsluživanja, dužine reda, vremena čekanja klijenata i dr., i karakteristika potoka zahteva za opsluživanjem, vremena opsluge zahteva, strategije opsluge itd. Kao cilj TMO često se navodi i nalaženje balansa izmedju investiranja u resurse i nivoa opsluge korisnika, što je, kako je to prikazano u nastavku, ideja na kojoj je zasnovano korišćene ove teorije u dimenzionisanju sistema rukovanja materijalom. U okviru sistema rukovanja materijalom brojni su primeri procesa koji se mogu predstaviti kao SMO, s obzirom da se većina procesa vezanih za tokove materijala može predstaviti kao sistem u kome "klijent" biva "opslužen" nekim "kanalom opsluge" - "serverom". Primena ove teorije bazira se na analogiji predstavljenoj na slici Ovaj Excelov paket obuhvata modele obradjene u knjizi (Gross, Harris, 998)

TMO 3/5 Analogija pretovarnog sistema i SMO Prostor za čekanje tran. sredstava PRETOVARNI SISTEM KAO SMO Transportna sredstva koja dolaze na pretovar RED Opslužena transportna sredstva ULAZNI POTOK KANALI OPSLUGE IZLAZNI POTOK Pretovarna sredstva Pretovarna mesta Pojmovi korišćeni u TMO, u slučaju pretovarnih sistema imaju sledeće značenje: kanali opsluge (sredstva - resursi koji realizuju zahtev: pretovarna mesta, viljuškari,...) opsluga (aktivnosti kojima se realizuje neki zahtev - istovar vozila viljuškarem, postavljanje vozila na front pretovara, uskladištenje jedinice u regalsku ćeliju,...) klijent (osoba, predmet, zahtev - vozilo, paleta,...) ulazni potok (zakon nailaska klijenata broj paleta ili vozila u nekom vremenskom intervalu,...) izlazni potok (zakon po kome se vrši opsluga broj paleta ili vozila u nekom vremenskom intervalu,...) red (klijenti koji čekaju na opslugu, vozila na parkingu, palete u pufernoj zoni,...)

TMO 4/5 Posmatranje realnog sistema kao SMO, u skladu sa prikazanom analogijom i utvrdjivanje funkcionalnih veza, odnosno vrednosti odgovarajućih pokazatelja primenom TMO, pruža onda mogućnost za davanje odgovora na neka pitanja (Heragu, 997): Koliki je očekivani broj klijenata koji čekaju u redu? Koliko je očekivano vreme koje klijent provodi u sistemu? Kolika je verovatnoća da če klijent po dolasku u sistem zateći slobodan kanal opsluživanja? Kolika je verovatnoća zauzetosti svih kanala opsluživanja? i sl. TMO MOGUĆNOST PRAKTIČNE PRIMENE I OGRANIČENJA Primena TMO podrazumeva, prvo, analizu realnog sistema, potom njegovu simplifikaciju, obično apstrahovanjem manje važnih detalja i korišćenjem odgovarajućih aproksimacija, a potom, ali i tokom ovog procesa, raspoznaje se odgovarajući model TMO koji na najbolji način opisuje taj pojednostavljeni sistem. U većini slučajeva aproksimacije se koriste u procesu transformacije često nepotpunih ili neodredjenih podataka u matematički korektne veličine koje primenu modela čine mogućom. Shodno tome, i rezultate primene TMO na realnim sistemima, pa tako i na sistemima rukovanja materijalom, treba prihvatiti uslovno i tretirati kao približne ocene, odnosno indikatore ponašanja realnog sistema

TMO 5/5 Kada se govori o dostignućima u razvoju TMO tokom gotovo jednog veka od uspostavljanja ove teorije, treba imati u vidu da se praktično svi postignuti rezultati odnose na stacionarni režim rada sistema Medjutim, ne retko, i u slučaju kada se radi o stacionarnim režimima, izrazi kojima se odredjuje neka od veličina mogu biti veoma su komplikovani za primenu, a da je, pri tome, sistem koji se posmatra već uprošćen do nivoa kada predstavlja samo grubu sliku realnosti. Najveći deo modela TMO, kod kojih postoje egzaktna rešenja, odnosi se na one sisteme kod kojih su potoci klijenata Puasonovski, a vreme opsluge podleže eksponencijalnoj raspodeli. Na sreću, veliki broj procesa u realnim sistemima ima ove karakteristike, pa tako na primer, dolazak vozila na utovar, odnosno istovar, u sistemima rukovanja materijalom najčešće i ima karakteristike Puasonovog potoka dogadjaja, odnosno karakteristike približne ovom. U principu, TMO se koristi za odredjivanje tačkastih ocena relevantnih karakteristika sistema kao što su na primer: srednji broj klijenata u sistemu, srednji broj klijenata u redu, prosečno vreme opsluge klijenta, prosečno vreme čekanja u redu i sl.

TMO 6/5 Sa druge strane modeli TMO najčešće nisu pogodni za utvrdjivanje raspodela verovatnoća pojedinih veličina. U tu svrhu, mada odredjeni modeli TMO daju tu mogućnost, ipak je uputnije koristiti simulaciju. Primena TMO u sistemima rukovanja materijalom PROBLEM KLIJENT SERVER Broj (kapacitet) sredstava za realizaciju zadatka Dužina akumulacionog konvejera, veličina pufera VoziLo, ili bilo koji drugi pretovarni zahtev jedinica tereta Viljuškar, konvejer, trakasti transporter, pret. mesto... Proces (operacija) koja izuzima jedinicu iz sistema KONVENCIONALNA NOTACIJA U TMO Da bi se ukazalo na konkretan model uobičajeno se koristi Kendalova (Kendall, 953), odnosno kako se u nekim izvorima navodi (Heragu, 997), Kendal-Lijeva notacija, s obzirom da je Lee izvršio odredjene modifikacije u notaciji (Lee, 966). Interesantno je pomenuti da je veliki engleski matematičar David G. Kendall, u radu koji je publikovao u časopisu Kraljevskog statističkog društva prvi upotrebio i termin "queueing system", još daleke 95. godine (Kendall, 95). Saglasno Kendalovoj notaciji za opis tipa modela SMO koristi se sledeća generalna forma: A/ B/ C/ D/ E/ F, pri čemu slovne oznake imaju sledeće značenje:

TMO 7/5 A priroda ulaznog potoka (M-Puasonov, tj Markovski proces, D-konstantno vreme između klijenata, E k -Erlangov reda k, H k -Hiper eksponencijalna reda k, G-generalna (bilo koja) raspodela) B karakter vremena opsluge (oznake kao i za prirodu ulaznog potoka) C broj kanala opsluživanja S (S ) D disciplina opsluge (FCFS /First Come First Served/ prvi došao, prvi opslužen; LCFS /Last Come First Served/ poslednji došao, prvi opslužen, SIRO /Service In Random Order/ opsluga prema slučajnom redosledu,..., GD generalna disciplina opsluge) E kapacitet sistema C, koji obuhvata broj mesta u redu (C, S C) F veličina populacije Tako će, saglasno Kendalovoj notaciji, SMO sa eksponcijalno rasporedjenim intervalima izmedju klijenata i eksponencijalnim vremenom opsluge, sa 2 kanala opsluživanja, kod koga se opsluga vrši po principu FCFS, bez ograničenja broja mesta u redu, sa neograničenom kapacitetom sistema i neograničenom veličinom populacije koja pristupa opsluzi, imati oznaku M / M / 2 / FCFS / / U praktičnoj primeni, često se koriste modeli sa FCFS disciplinom opsluge, beskonačnim kapacitetom sistema i beskonačnom veličinom populacije, pa onda oznake D, E, F imaju fiksirane vrednosti. Otuda se često koristi skraćena notacija oblika A/ B/ C.

TMO 8/5 OSNOVNI MODELI TMO U ANALIZI SISTEMA RUKOVANJA MATERIJALOM U literaturi se može naći veliki broj modela TMO, ali su u principu analitička rešenja najčešće poznata samo za sisteme sa beskonačnom populacijom, kada su interval nailazaka klijenata, kao i vreme opsluge, nezavisno od discipline opsluge i kapaciteta sistema, eksponencijalno rasporedjeni. Pored ovih, tzv. osnovnih, ili eksponencijalnih modela, postoji niz rešenja za tzv. neeksponencijalne modele, ali samo za neke specijalne slučajeve kada su, neretko, poznate samo donja i gornja granica relevantih veličina čije se vrednosti utvrdjuju primenom TMO (od ovoga je izuzetak jedino M / G / model kod koga su izvedena analitička rešenja svih relevantnih veličina). Imajući to u vidu, shodno osnovnoj intenciji ove knjige, prezentirani su samo modeli koji podrazumevaju eksponencijalnu raspodelu intervala nailazaka klijenata i eksponencijalno vreme opsluge, za slučajeve koji se mogu smatrati tipičnim za sisteme rukovanja materijalom. Za slučajeve kada se ni intervali nailaska klijenata, niti vremena opsluge ne mogu aproksimirati eksponencijalnom raspodelom, u praktičnoj primeni za analizu sistema rukovanja materijalom preporučuje se korišćenje simulacije. Ipak, treba istaći da softverski alati iz oblasti TMO najčešće pružaju mogućnost utvrdjivanja relevantnih veličina i za slučaj neeksponencijalnih modela pa se oni mogu koristiti, ali veoma obazrivo, s obzirom na mogućnost pojave značajnijih greški. Primena modela TMO bazirana je na nekoliko osnovnih ulaznih veličina kojima se opisuju karakter ulaznog potoka klijenata, proces opsluge i resursi sistema opsluživanja,

TMO 9/5 tj. broj kanala opsluživanja i broj mesta u redu, odnosno kapacitet sistema. Dakle, kao ulazne veličine koriste se: S broj kanala opsluživanja (servera) C broj mesta u redu intenzitet ulaznog potoka [klijenata u jedinici vremena] μ intenzitet opsluge (izlazni potok) [klijenata u jedinici vremena] Primenom odgovarajućih relacija, u modelima TMO, utvrdjuju se sledeće osnovne izlazne veličine: ρ = S μ iskorišćenje kanala opsluge (servera) P 0 verovatnoća da u sistemu nema klijenata P n verovatnoća da se u sistemu nalazi n klijenata L srednji broj klijenata u sistemu L q srednji broj klijenata u redu L S srednji broj klijenata na opsluzi W srednje vreme boravka klijenta u sistemu [vremenskih jed.] W q srednje vreme boravka klijenta u redu [vremenskih jed.] W S srednje vreme boravka klijenta na opsluzi [vremenskih jed.]

TMO 0/5 EKSPONENCIJALNI MODELI TMO Na bazi rezultata TMO i korišćenjem Litlove formule dobijeni su izrazi za utvrdjivanje relevantnih veličina koje opisuju performanse SMO. U tabelama su prikazani su rezultati (Heragu, 997), koji se odnose na četiri modela koji se mogu preporučiti kao najpogodniji za analizu performansi i dimenzionisanje sistema rukovanja materijalom. Eksponencijalni modeli sa neograničenim kapacitetom sistema VELIČINA KOJA SE TIP MODELA UTVRDJUJE M/M//GD/ / M/M/S/GD/ / S S P 0 ρ ( ρs) ( ρs) + S!( ρ) n! c n L L q W n ρ μ n= 0 n ρ, za n S n! n ρ, za n > S n S S!S L q + μ S ( ρs) P0ρ L ρ 2 S!( ρ) μ W q μ( μ ) W + q μ L q n

TMO /5 Eksponencijalni modeli sa ograničenim kapacitetom sistema VELIČINA KOJA TIP MODELA SE UTVRDJUJE M/M//GD/C/ M/M/S/GD/C/ ( ρ) P 0 C+ ( ρ ) n c n ρ, za n C 0, za n > C ρ ρ (C + ) ρ ρ C+ L C+ L q L P W S n= ( ρs) n! n S ρ + S! C ρ n= S+ n S n ( ρs), za n S n! n ( ρs), za S < n C n S S!S 0, za n > C ( PC ) Lq + μ [( ρs) P ρ][ ρ (C S)( ρ) ρ S!( ρ) S C S 0 + 0 2 L L ( P ) ( P ) C Lq Lq W q ( P ) ( P ) C Efektivni intenzitet ulaznog potoka klijenata eff, u sistemima sa fiksnom dužinom reda može se odrediti na bazi: C eff = P n = ( PC ) n= 0 C C C S ]

TMO 2/5 OKVIR ZA PRIMENU TMO U SISTEMIMA RUKOVANJA MATERIJALOM Primena TMO u pretovarnim, i uopšte u sistemima rukovanja materijalom najčešće se realizuje u dva osnovna pravca: analiza performansi sistema, optimalno dimenzionisanje sistema. Analiza performansi sistema može se opisati kao «direktna primena TMO», koja se odnosi na utvrdjivanje jedne ili više veličina prikazanih u tabelama, sa ciljem da se sagledaju neke od karakteristika sistema za definisanu strukturu i karakteristike elemenata sa jedne i parametara zahteva koji se realizuju sa druge strane Pored toga TMO se, ne retko, primenjuje i za optimalno dimenzionisanje elemenata pretovarnih sistema. Ova primena rezultat je postojanja funkcionalnih veza izmedju karakteristika zahteva za opslugom i resursa opsluživanja kao ulaznih veličina, i performansi sistema, kao izlaznih veličina primene modela TMO, koje opisuju ponašanje sistema u datim uslovima. T Pristup dimenzionisanju resursa pretovarnog sistema, predstavljenog modelom SMO na bazi analogije sa slike, počiva najčešće na konceptu izbora optimalnog intenziteta opsluge μ, u osnovi zavisnog od broja i S kapaciteta elemenata S, za poznati intenzitet ulaznog potoka, min primenom troškovnog modela. U slučaju korišćenja troškovnog modela, definiše se odgovarajuća funkcija cilja koja obuhvata ukupne troškove sistema a optimalno rešenje podrazumeva nalaženje vrednosti μ*, S* i C* koje minimiziraju ciljnu funkciju oblika:

TMO 3/5 T (μ,, S, C) min U suštini, proces nalaženja vrednosti μ*, S* i C*, koje minimiziraju ciljnu funkciju, svodi se na sukcesivnu primenu modela odgovarajućeg modela TMO za različite vrednosti ulaznih veličina, i sračunavanjem vrednosti funkcije cilja u svakoj od iteracija. Funkcija ukupnih troškova T (μ,, S, C) utvrđuje se u zavisnosti od konkretnog problema, ali se po pravilu uzimaju u obzir troškovi povezani sa resursima SMO i radom, kao i oni povezani sa klijentima koji se opslužuju. Tako se, na primer, pri opsluzi drumskih vozila viljuškarima može koristiti sledeća funkcija ukupnih troškova: gde su: S C C 2 C 3 C 4 IS T(S) = (C + C2) S + Lq C3 + L (W IS) C4 broj angažovanih viljuškara troškovi pretovarnog mesta troškovi viljuškara troškovi jednog parking mesta troškovi zadržavanja jednog vozila interval strpljivosti vozila (period u kome se ne generišu troškovi zadržavanja vozila)

TMO 4/5 PRIMERI PRIMENE TMO U SISTEMIMA RUKOVANJA MATERIJALOM Zadatak. Neka na front pretovara vozila dolaze po Puasonovom potuku intenzitetom =2 [vozila na čas] i neka je intenzitet opsluge koji se obezbedjuje jednim pretovarnim mestom, koga opslužuje jedan viljuškar, takodje Puasonov μ=2.5 [vozila na čas]. Ukoliko je pretovarno mesto zauzeto vozila se upućuju na parking prostor za koji je predvidjen dovoljan prostor da se može smatrati neograničenim, pri čemu je gradnja i korišćenje parking mesta povezana sa odredjenim troškovima. Primenom odgovarajućeg modela TMO potrebno je odrediti optimalni broj pretovarnih mesta, ukoliko je poznato da je period u kome se ne generišu troškovi čekanja vozila IS=30 minuta (interval strpljivosti vozila). Neka su poznati i sledeći troškovi rada sistema: troškovi pretovarnog mesta [novčanih jed./pret.mestu], C =50 troškovi viljuškara [novčanih jed./viljuškaru], C 2 =20 troškovi parking mesta [novčanih jed./park.mestu], C 3 =30 troškovi zadržavanja vozila [novčanih jed./čas], C 4 =250 Rešenje: PRORAČUN OSNOVNIH PARAMETARA SISTEMA PRIMENOM TMO Imajući u vidu da je potrebno odrediti broj pretovarnih mesta u sistemu kod koga su i dolazak vozila i opsluga Puasonovski procesi, gde se vozila, kada su sva mesta zauzeta upućuju na parking koji je praktično neograničenog kapaciteta, očigledno je da se ovaj sistem može opisati modelom M/M/S/GD/ /. Kako iskorišćenje kanala opsluge (servera) mora biti manje od, tj. ρ = S = 4.8 S μ μ očigledno je da ovaj pretovarni sistem mora imati više od četiri pretovarna mesta, tj. 5,6,7,...ili više. Da bi se utvrdilo koji je optimalan broj pretovarnih mesta, primenom relacija koje važe za razmatrani model SMO potrebno je utvrditi one veličine čija je primena neophodna za proračun vrednosti funkcije cilja.

TMO 5/5 Ukoliko se za proračun koristi troškovna funkcija oblika T(S) = (C + C2) S + Lq C3 + L (W IS) C4 za svaki razmatrani broj pretovarnih mesta (servera), potrebno je odrediti samo tri veličine: srednji broj klijenata us sistemu (L), Srednji broj vozila u redu (Lq) i ukupno vreme boravka vozila u sistemu (W). Primenom odgovarajućih relacija, odnosno nekog od softverskih alata za date ulazne veličine dobijaju se sledeće vrednosti posmatranih veličina. Kako se vidi iz tabele u nastavku, za svaku od varijanti, kao ilustracija, utvrdjivano je i iskorišćenje servera. Performanse sistema utvrđene na bazi primene odgovarajućih relacija TMO prikazane su tabelom u nastavku S=5 S=6 S=7 S=8 S=9 ρ 96.00 ρ 80.00 ρ 68.57 ρ 60.00 ρ 53.33 L 26.44 L 6.87 L 5.4 L 5.0 L 4.87 Lq 2.64 Lq 2.07 Lq 0.6 Lq 0.2Lq 0.07 W 2.20 W 0.57 W 0.45 W 0.42 W 0.4 PRORAČUN VREDNOSTI FUNKCIJE CILJA Na bazi vrednosti prikazanih u tabeli i poznatih jediničnih troškova, moguće je utvrditi vrednosti definisane funkcije cilja za različit broj pretovarnih mesta. Tako vrednost funkcije cilja za sistem sa 5 pretovarnih mesta T(5) ima sledeću vrednost: T (5) = (50 + 20) 5 + 2.64 30 + 26.44 (2.20 0.5) 250 = 2736.2 T(5) 2,736.2 Na ovaj način dobijaju se i ostale vrednosti funkcije cilja, 4,000 2,000 T(6) 202.3 prikazane u tabeli i na slici. Očigledno je da se najniži 0,000 ukupni troškovi rada sistema mogu očekivati za slučaj kada 8,000 T(7) 208.3 6,000 T(8) 366.3 se u sistemu nalazi šest pretovarnih mesta, što predstavlja 4,000 2,000 T(9) 532. optimalno rešenje za ovaj primer. 0 4 5 6 7 8 9 0