Учебная работа № 77396. «Реферат Модели систем управления организации
Содержание:
Введение 3
1. Линейная организационная структура управления 4
2. Функциональная организационная структура управления 5
3. Линейно-штабная организационная структура управления 6
4. Линейно- функциональная структура управления 7
5. Матричная организационная структура управления 13
Заключение 16
Список использованной литературы 18
Выдержка из подобной работы:
….
Модели систем массового обслуживания. Классификация систем массового обслуживания
…..
начальное распределение вероятностей можно найти распределение на любом шаге.
Величины можно интерпретировать как номера
состояний некоторой динамической системы с дискретным множеством состояний
. Если вероятности переходов не зависят от номера
шага то такая цепь Маркова называется однородной и ее определение задается набором
вероятностей .
Для однородной Марковской цепи можно определить вероятности перехода из
состояния шагов после ухода из этого состояния:
Они позволяют определить среднее число шагов или иначе говоря среднее
время возврата:.
Состояние называется возвратным нулевым если среднее время
возвращения в него равно бесконечности и возвратным ненулевым если это
время конечно. Известны две важные теоремы:
Теорема 1.
Состояния неприводимой цепи Маркова либо все невозвратные либо все
возвратные нулевые либо все возвратные ненулевые. В случае периодической цепи
все состояния имеют один и тот же период.
Вторая теорема рассматривает вероятности достижения состояний в
стационарном
режиме. Соответствующее распределение вероятностей также называют стационарным.
Нахождение стационарного распределения вероятностей достижения состояний одна
из основных задач теории телетрафика.
Теорема 2.
Для неприводимой и апериодической цепи Маркова всегда существуют
предельные вероятности не зависящие от начального распределения вероятностей.
Более того имеет место одна из следующих двух возможностей:
А) все состояния цепи невозвратные или все возвратные нулевые и тогда все
предельные вероятности равны нулю и стационарного состояния не существует;
Б) все состояния возвратные ненулевые и тогда существует стационарное
распределение вероятностей:
Состояние называется эргодическим если оно апериодично и возвратно
ненулевое. Если все состояния цепи Маркова эргодичны то вся цепь
называется эргодической. Предельные вероятности эргодической цепи
Маркова называют вероятностями состояния равновесия имея в виду что
зависимость от начального распределения вероятностей полностью отсутствует.
Цепь Маркова с конечным числом состояний удобно
изображать в виде ориентированного графа называемого диаграммой переходов. Вершины
графа ассоциируются с состояниями а ребра с вероятностями переходов.
Вычисления вероятностей достижения состояний производится прямыми методами
или с помощью z-преобразования.
Цепь Маркова.
Введем матрицу вероятностей переходов и вектор-строку вероятностей на шаге
нужно решить уравнение: »