1111

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.set_printoptions(precision=4)

def expected(P, t, lmbd):
    res_q = 0
    for i in range(1, 200):
        res_q += i * P[i]
    print(f'Мат. ожидание числа требований в СМО в момент времени {t}: {res_q}')
    res_b = 0
    for i in range(1, 199):
        res_b += i * P[i+1]
    print(f'Мат. ожидание числа требреваний в очереди в момент времени {t}: {res_b}')
    print(f'Мат. ожидание длительности пребывания требования в момент времени {t}: {res_q / lmbd}\n')


Q = 200
P = np.zeros(Q)
P[0] = 1
PP = np.zeros(Q)
t_max = 100
dt = 0.001
eps = dt/2
lmbd = 4
mu = 5
t = 0
p0 = [1]
p1 = [0]
t_task = [1, 5, 10, 20]

while t < t_max:
    PP[0] = dt * (-lmbd * P[0] + mu * P[1])
    for j in range(1, Q-1):
        PP[j] = dt * (-(lmbd + mu) * P[j] + lmbd * P[j-1] + mu * P[j + 1])
    for j in range(Q):
        P[j] += PP[j]
        if min(map(lambda i: abs(t - i), t_task)) < eps:
            expected(P, t, lmbd)
        t += dt
    p0.append(P[0])
    p1.append(P[1])
print(f'\n Распределение вероятностей {P}\nВероятности пребывания в состоянии 0 {p0}\nВероятности пребывания в состоянии 1 {p1}')
t_to_plot = np.linspace(0, 100, 200)
p0 = p0[:200]
p1 = p1[:200]
plt.figure(1)
plt.plot(t_to_plot, P)
plt.suptitle('Изменение распределения с течением времени')
plt.figure(2)
plt.plot(t_to_plot, p0, label='Изменение вероятности пребывания в состоянии 0')
plt.plot(t_to_plot, p1, label='Изменение вероятности пребывания в состоянии 1')
plt.legend()
plt.show()