Šiame kompiuteriniame modelyje yra modeliuojami žmonių srautai ir atliekama jų statistinė analizė.

Prie pastato eina trys žiūrovų srautai, kurie prie įėjimo susijungia į vieną ir patenka į vidų.

Žiūrovų skaičius kiekviename sraute yra generuojamas atsitiktiniu būdu, pagal eksponentinį pasiskirstymo dėsnį.

Eksponentinis skirstinys yra labai dažnai naudojamas masinio aptarnavimo ir patikimumo teorijoje, nes jis pasižymi įdomia savybe – įvykių „atminties“ neturėjimu, tai yra praeities įvykiai neturi poveikio ateities įvykių tikimybei.
Sakykime, gaminys veikė laiką t1, o po šio laiko tarpo dar praėjus laikui t2, sugedo. Tačiau nuo šio praėjusio laiko tarpo t1 likęs gaminio veikimo laikas nepriklauso.
Toks skirstinys galioja, be abejo, ne visais atvejais, nes jis neįvertina senėjimo, dilimo ir panašių reiškinių, kurių poveikis kaupiasi, tačiau jis labai svarbus sprendžiant daugelį patikimumo, apkrovų, kokybės ir kitų problemų.

Eksponentinio skirstinio tikimybės tankio funkcija yra:
Untitled

Eksponentinis skirstinys naudojamas ir pradiniuose tyrimo etapuose, nežinant tiriamo reiškinio pasiskirstymo dėsnio, ypač esant nusistovėjusiom sąlygoms, o vėliau nagrinėjami sudėtingesni skirstiniai, kaip Veibulio, Erlango.

modelisModelyje srautus galima valdyti apačioje esančiais slankikliais, o dešiniu  –  praėjimo į salę pralaidumą. Dešinėje pusėje rodomi veikiančio modelio statistiniai duomenys – žiūrovų laukimo eilėje laiko pasiskirstymo histograma, vidutinis bei bendras eilės ilgis laiko momentu t.

srautas_ekr

AnyLogic Žmonių srautų kompiuterinio modelio failas