Sephinroth

1.1

Apr 14th, 2021
555
Never
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3.  
  4.  
  5. def expected_n(lmbd, mu):
  6.     return lmbd / (mu - lmbd)
  7.  
  8.  
  9. def expected_u(lmbd, mu):
  10.     return 1 / (mu - lmbd)
  11.  
  12.  
  13. def stationary_distribution(omega, theta, eps):
  14.     while np.linalg.norm(omega.dot(theta) - omega) > eps:
  15.         omega = omega.dot(theta)
  16.     return omega
  17.  
  18.  
  19. def get_lmbds(lmbd_0, omega):
  20.     ans = [lmbd_0 * omega[1] / omega[0]]
  21.     for i in range(2, L + 1):
  22.         ans.append(ans[-1] * omega[i] / omega[0])
  23.     return ans
  24.  
  25.  
  26. L = 7
  27. # kappa = [1, 1, 2, 1, 4, 2, 3]
  28. kappa = [1] * L
  29. mu = [140, 65, 90, 143, 160, 184, 183]
  30. theta = np.array([[0, 0.3, 0, 0.08, 0.02, 0.3, 0.3, 0],
  31.                   [0, 0, 0.5, 0, 0, 0.2, 0.3, 0],
  32.                   [0.4, 0.3, 0, 0, 0.2, 0, 0.1, 0],
  33.                   [0, 0.8, 0, 0, 0.01, 0, 0.14, 0.05],
  34.                   [0.4, 0, 0, 0.1, 0, 0.2, 0.3, 0],
  35.                   [0, 0, 0.1, 0.1, 0, 0, 0.5, 0.3],
  36.                   [0, 0, 0, 0.9, 0.1, 0, 0, 0],
  37.                   [0, 0, 0, 0.6, 0.2, 0, 0.1, 0.1]])
  38.  
  39. # нахождение вектора omega
  40. omega = np.array([0.3, 0.4, 0, 0, 0, 0.3, 0, 0])
  41. eps = 0.0001
  42. omega = stationary_distribution(omega, theta, eps)
  43. print(f'Omegas: {omega},\nCheck (~1): {sum(omega)}')
  44.  
  45. # изменение параметров
  46.  
  47. x = np.linspace(1, 7, 7)
  48. legend_to_plot = []
  49. for l in range(1, 14, 3):
  50.     lmbd_0 = l
  51.     lmbds = get_lmbds(lmbd_0, omega)
  52.     n_s = np.array([expected_n(lmbds[i], mu[i]) for i in range(L)])
  53.     u_s = np.array([expected_u(lmbds[i], mu[i]) for i in range(L)])
  54.     print(f'lambda_0: {l}\nN: {n_s},\nU: {u_s}')
  55.     legend_to_plot.append(l)
  56.     plt.figure(1)
  57.     plt.plot(x, n_s, 'o-', label=str(l))
  58.     plt.suptitle(f'Зависимость мат. ожидания числа требований\nв системах от интенсивности поступающих в сеть требований')
  59.     plt.legend()
  60.     plt.figure(2)
  61.     plt.plot(x, u_s, 'o-', label=str(l))
  62.     plt.suptitle(
  63.         f'Зависимость мат. ожидания длительностей пребывания требований\nв системах от интенсивности поступающих в сеть требований')
  64.     plt.legend()
  65. print()
  66. for l in range(100, 201, 20):
  67.     mu[3] = l
  68.     n_s = np.array([expected_n(lmbds[i], mu[i]) for i in range(L)])
  69.     u_s = np.array([expected_u(lmbds[i], mu[i]) for i in range(L)])
  70.     print(f'mu_4: {l}\nN: {n_s},\nU: {u_s}')
  71.     plt.figure(3)
  72.     plt.plot(x, n_s, 'o-', label=str(l))
  73.     plt.legend()
  74.     plt.suptitle(
  75.         f'Зависимость мат. ожидания числа требований\nв системах от интенсивности обслуживания в 4-й системе')
  76.     plt.figure(4)
  77.     plt.plot(x, u_s, 'o-', label=str(l))
  78.     plt.legend()
  79.     plt.suptitle(
  80.         f'Зависимость мат. ожидания числа требований\nв системах от интенсивности обслуживания в 4-й системе')
  81. plt.show()
  82.  
  83.  
RAW Paste Data

Adblocker detected! Please consider disabling it...

We've detected AdBlock Plus or some other adblocking software preventing Pastebin.com from fully loading.

We don't have any obnoxious sound, or popup ads, we actively block these annoying types of ads!

Please add Pastebin.com to your ad blocker whitelist or disable your adblocking software.

×