지금까지 각 클레임이 하나의 채널에서만 서비스될 수 있는 QS만 고려했습니다. 유휴 채널은 서비스 중인 바쁜 채널을 "도와줄" 수 없습니다.
일반적으로 항상 그런 것은 아닙니다. 두 개 이상의 채널에서 동일한 요청을 동시에 처리할 수 있는 대기열 시스템이 있습니다. 예를 들어 동일한 고장난 기계가 한 번에 두 명의 작업자에게 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 채널 간의 "상호 지원"은 개방형 QS와 폐쇄형 QS 모두에서 발생할 수 있습니다.
채널 간 상호 지원이 있는 CMO를 고려할 때 다음 두 가지 요소를 고려해야 합니다.
1. 하나가 아니라 여러 채널이 동시에 작동할 때 애플리케이션 서비스가 얼마나 더 빠릅니까?
2. "상호 원조 규율"이란 무엇입니까? 즉, 동일한 요청에 대해 여러 채널이 언제 어떻게 서비스를 인수합니까?
먼저 첫 번째 질문을 생각해 봅시다. 하나 이상의 채널이 아니라 여러 채널이 요청을 서비스하는 경우 서비스 흐름의 강도는 k가 증가함에 따라 감소하지 않을 것이라고 가정하는 것이 당연합니다. 즉, 숫자 k의 특정 비감소 함수일 것입니다. 작업 채널. 이 함수를 표시하자 함수의 가능한 형식은 그림에 나와 있습니다. 5.11.
물론 동시에 운영하는 채널의 수를 무제한으로 늘리는 것이 항상 서비스 요금의 비례적인 증가로 이어지지는 않습니다. 특정 임계 값에서 사용 중인 채널 수가 추가로 증가해도 더 이상 서비스 강도가 증가하지 않는다고 가정하는 것이 더 자연스럽습니다.
QS의 채널간 상호지원 동작을 분석하기 위해서는 먼저 기능의 종류를 설정해야 한다.
조사를 위한 가장 간단한 경우는 a가 일정하고 a일 때 같을 때 함수가 k에 비례하여 증가하는 경우입니다(그림 5.12 참조). 또한 서로 도울 수 있는 채널의 총 개수가 초과하지 않는 경우
이제 두 번째 질문인 상호부조의 규율로 돌아가 봅시다. 이 규율의 가장 단순한 경우를 조건부로 "all as one"으로 지정할 것입니다. 이것은 하나의 요청이 나타나면 모든 채널이 한 번에 서비스를 시작하고 이 요청의 서비스가 끝날 때까지 계속 바쁘다는 것을 의미합니다. 그런 다음 모든 채널은 다른 요청(존재하는 경우) 서비스로 전환하거나 존재하지 않는 경우 나타날 때까지 기다립니다. 분명히 이 경우 모든 채널이 하나로 작동하고 QS는 단일 채널이 되지만 더 높은 서비스 강도.
문제가 발생합니다. 채널간에 이러한 상호 지원을 도입하는 것이 유리합니까 아니면 불리합니까? 이 질문에 대한 대답은 애플리케이션 흐름의 강도, 기능 유형, QS 유형(실패 포함, 대기열 포함), 서비스 효율성의 특성으로 선택된 값에 따라 다릅니다.
예 1. 장애가 있는 3채널 QS가 있습니다: 애플리케이션 흐름의 강도(분당 애플리케이션), 한 채널당 한 애플리케이션의 평균 서비스 시간(분), 기능 "? 시스템에서 애플리케이션의 평균 체류 시간을 줄이는 관점에서 이점이 있습니까?
해결책 상호 도움 없이
Erlang 공식(§ 4 참조)에 의해 우리는 다음을 얻습니다.
QS의 상대적 용량;
절대 대역폭:
QS에서 애플리케이션의 평균 체류 시간은 애플리케이션이 서비스를 위해 수락될 확률에 평균 서비스 시간을 곱하여 구합니다.
요지(분).
이 평균 시간은 서비스된 요청과 제공되지 않은 모든 요청에 적용된다는 점을 잊지 말아야 합니다. 서비스된 요청이 시스템에 남아 있는 평균 시간에 관심이 있을 수 있습니다. 이번에는:
6. 상호 지원으로.
CMO에서 애플리케이션의 평균 체류 시간:
QS에서 서비스 요청의 평균 체류 시간:
따라서 "모두 하나로" 상호 지원이 있는 경우 SMO의 처리량이 눈에 띄게 감소했습니다. 이것은 실패 확률의 증가로 설명됩니다. 모든 채널이 하나의 애플리케이션을 제공하는 동안 바쁜 동안 다른 애플리케이션이 올 수 있으며 자연스럽게 거부됩니다. CMO에서 애플리케이션의 평균 체류 시간은 예상대로 감소했습니다. 어떤 이유로 애플리케이션이 QS에 소요되는 시간을 가능한 모든 방법으로 줄이려고 노력하는 경우(예: QS에 머무르는 것이 애플리케이션에 위험한 경우) 3개의 채널을 하나로 결합하는 것이 여전히 유용합니다.
이제 기대를 가지고 CMO의 작업에 대한 "all as one" 상호 지원의 영향을 고려해 보겠습니다. 단순화를 위해 제한되지 않은 대기열의 경우만 사용합니다. 당연히 상호부조의 효과는 처리량이 경우 CMO는 없을 것입니다. 어떤 조건에서도 들어오는 모든 애플리케이션이 제공되기 때문입니다. 대기 특성에 대한 상호 지원의 영향, 즉 평균 대기열 길이, 평균 대기 시간, QS에서 보낸 평균 시간에 대한 질문이 발생합니다.
공식 (6.13), (6.14) § 6의 상호 지원 없는 서비스에 따라 대기열에 있는 평균 고객 수는
평균 대기 시간:
시스템에서 보낸 평균 시간:
"all as one" 유형의 상호 지원이 사용되는 경우 시스템은 매개변수가 있는 단일 채널 시스템으로 작동합니다.
그 특성은 공식 (5.14), (5.15) § 5에 의해 결정됩니다.
예 2. 대기열이 무제한인 3채널 QS가 있습니다. 신청 흐름의 강도(분당 신청), 평균 서비스 시간
평균 대기열 길이
서비스를 받기 위한 평균 대기 시간,
CMO에서 애플리케이션의 평균 체류 시간
"all as one"과 같은 채널 간 상호 지원을 도입하시겠습니까?
해결책 상호 도움이 없습니다.
공식 (9.1) - (9.4)에 의해 우리는
(3-2)
비. 상호 지원으로
공식 (9.5) - (9.7)에서 우리는 다음을 찾습니다.
따라서 상호 지원의 경우 대기열의 평균 길이와 대기열의 평균 대기 시간은 더 길지만 응용 프로그램이 시스템에서 보내는 평균 시간은 더 적습니다.
고려한 예에서 k 사이의 상호 지원이 분명합니다. 일반적으로 "일체형" 유형의 현금은 서비스 효율성 향상에 기여하지 않습니다. QS에서 애플리케이션이 소비하는 시간은 줄어들지만 서비스의 다른 특성은 악화됩니다.
따라서 모든 채널이 바쁜 시간에 새로운 서비스 요청이 나타날 경우 채널 간 상호 지원이 방해가 되지 않도록 서비스 규율을 바꾸는 것이 바람직하다.
다음 유형의 상호 지원을 조건부로 "균일한 상호 지원"이라고 부르겠습니다. 모든 채널이 사용 가능한 순간에 요청이 도착하면 모든 채널이 해당 서비스에 대해 수락됩니다. 요청 서비스 시간에 다른 요청이 도착하면 일부 채널이 서비스 서비스로 전환됩니다. 이 두 요청이 제공되는 동안 다른 요청이 도착하면 일부 채널이 전환되어 모든 채널이 점유될 때까지 계속됩니다. 그렇다면 새로 도착한 클레임은 거부되거나(거부된 QS에서) 대기열에 배치됩니다(대기 중인 QS에서).
이러한 상호 지원 규율을 사용하면 애플리케이션을 제공할 수 없는 경우에만 애플리케이션이 거부되거나 대기됩니다. 채널의 "중단 시간"은 다음 조건에서 최소화됩니다. 시스템에 애플리케이션이 하나 이상 있으면 모든 채널이 작동합니다.
새로운 요청이 나타나면 바쁜 채널 중 일부가 해제되고 새로 도착한 요청을 서비스하도록 전환된다고 위에서 언급했습니다. 어떤 부분? 함수의 종류에 따라 다르며, 그림과 같이 선형 관계의 형태를 가질 경우. 5.12, 모든 채널이 점유되어 있는 한 새로 수신된 요청을 서비스하기 위해 채널의 어느 부분을 할당해야 하는지는 중요하지 않습니다. 그림과 같이 곡선이 위쪽으로 볼록하다는 것을 증명할 수 있습니다. 5.11, 그런 다음 가능한 한 균등하게 응용 프로그램 간에 채널을 배포해야 합니다.
채널 간의 "균일한" 상호 지원이 있는 채널 QS의 작업을 살펴보겠습니다.
연립방정식
무작위 수의 서빙 흐름에 대한 실패가 있는 QS는 포아송 흐름에 대한 벡터 모델입니다. 그래프, 방정식 시스템.
QS를 벡터로 나타내자. 여기서 킬로미터각각 서비스되는 시스템의 요청 수입니다. 중기구; 엘= 큐최대 큐최소 +1은 입력 스트림의 수입니다.
서비스 요청이 수락되고 시스템이 강도가 λ인 상태가 되면 중.
요청 중 하나의 서비스가 완료되면 시스템은 해당 좌표가 상태보다 1 작은 값을 갖는 상태로 들어갑니다. 역전이가 발생합니다.
에 대한 QS 벡터 모델의 예 N = 3, 엘 = 3, 큐최소 = 1, 큐최대=3, 피(중) = 1/3, λ Σ = λ, 장비 유지 보수 강도는 μ입니다.
선형 대수 방정식 시스템은 전이 강도가 적용된 상태 그래프에서 컴파일됩니다. 이 방정식의 해로부터 확률은 다음과 같습니다. 아르 자형(), QS 특성이 결정됩니다.
포아송 흐름에 대한 무한 대기열이 있는 QS. 그래프, 방정식 시스템, 디자인 비율.
시스템 그래프
연립방정식
어디에 N– 서비스 채널 수, 엘– 상호 지원 채널 수
임의 흐름에 대한 부분적 상호 지원 및 무한 대기열이 포함된 QS. 그래프, 방정식 시스템, 계산된 비율.
시스템 그래프
연립방정식
–λ 아르 자형 0 + Nμ 아르 자형 1 =0,
.………………
–(λ + Nμ) Pk+ λ Pk –1 + Nμ Pk +1 =0 (케이 = 1,2, ... , N–1),
……………....
-(λ+ Nμ) 피엔+ λ 피엔 –1 + Nμ Pn+1=0,
……………….
-(λ+ Nμ) Pn+j+ λ Р n+j –1 + Nμ Р n+j+1=0, j=(1,2,….,∞)
무한 대기열이 있는 QS 및 임의 흐름에 대한 완전한 상호 지원. 그래프, 방정식 시스템, 계산된 비율.
시스템 그래프
|
연립방정식
포아송 흐름에 대한 유한 대기열이 있는 QS. 그래프, 방정식 시스템, 계산된 비율.
시스템 그래프
연립방정식
디자인 비율:
,
요청이 λ의 속도로 도착하고 μ의 속도로 서비스되는 다중 채널 대기열 시스템(총 n개의 채널이 있음)을 고려해 봅시다. 시스템에 도착한 요청은 하나 이상의 채널이 사용 가능한 경우 서비스됩니다. 모든 채널이 사용 중인 경우 시스템에 들어오는 다음 요청은 거부되고 QS를 떠납니다. 사용 중인 채널 수로 시스템 상태에 번호를 매깁니다.
- 에스 0 - 모든 채널이 무료입니다.
- 에스 1 – 하나의 채널이 사용 중입니다.
- 에스 2 – 2개의 채널이 사용 중입니다.
- 에스케이- 바쁘다 케이채널;
- 에스N– 모든 채널이 사용 중입니다.
쌀. 7.24
그림 6.24는 상태 그래프를 보여줍니다. 에스나– 채널 번호 λ는 신청서 접수 강도입니다. μ
- 서비스 애플리케이션의 강도. 응용 프로그램은 일정한 강도로 대기열 시스템에 들어가 점차 채널을 차례로 점유합니다. 모든 채널이 점유되면 QS에 도착하는 다음 요청은 거부되고 시스템을 떠납니다.
상태 그래프를 따라 왼쪽에서 오른쪽으로, 오른쪽에서 왼쪽으로 이동할 때 시스템을 상태에서 상태로 전환하는 이벤트 흐름의 강도를 결정하겠습니다.
예를 들어 시스템을 상태로 두십시오. 에스 1 , 즉 입력에 요청이 있기 때문에 하나의 채널이 사용 중입니다. 요청이 처리되는 즉시 시스템은 다음 상태로 전환됩니다. 에스 0 .
예를 들어 두 개의 채널이 사용 중인 경우 상태에서 시스템을 전환하는 서비스 흐름 에스주당 2개 에스 1은 두 배로 강렬합니다: 2-μ; 바쁜 경우 각각 케이채널에서 강도는 k-μ와 같습니다.
서비스 과정은 죽음과 재생산의 과정이다. 이 특별한 경우에 대한 Kolmogorov 방정식은 다음 형식을 갖습니다.
(7.25)
방정식 (7.25)은 얼랑 방정식
.
상태의 확률 값을 찾기 위해 아르 자형 0 , 아르 자형 1 , …, 아르 자형N, 초기 조건을 결정하는 것이 필요합니다.
– 아르 자형 0(0) = 1, 즉 시스템 입력에 요청이 있습니다.
– 아르 자형 1 (0) = 아르 자형 2 (0) = … = 아르 자형N(0) = 0, 즉 초기 순간시스템이 무료인 시간.
미분 방정식 시스템(7.25)을 통합한 후 상태 확률 값을 얻습니다. 아르 자형 0 (티), 아르 자형 1 (티), … 아르 자형N(티).
그러나 우리는 상태의 확률을 제한하는 데 훨씬 더 관심이 있습니다. t → ∞이고 죽음과 번식 과정을 고려할 때 얻은 공식을 사용하여 방정식 시스템의 해를 얻습니다 (7.25).
(7.26)
이 공식에서 강도 비율 λ / μ
응용 프로그램의 흐름에 따라 지정하는 것이 편리합니다. ρ
.이 값은 애플리케이션 흐름의 감소된 강도,즉, 한 애플리케이션의 평균 서비스 시간 동안 QS에 도착하는 평균 애플리케이션 수입니다.
위의 표기법을 고려하여 방정식 시스템(7.26)은 다음 형식을 취합니다.
(7.27)
주변 확률을 계산하기 위한 이러한 공식을 얼랑 공식
.
QS 상태의 모든 확률을 알면 QS 효율성 특성, 즉 절대 처리량을 찾습니다. 하지만, 상대 처리량 큐실패 확률 아르 자형열려 있는
시스템에 들어오는 요청은 모든 채널이 사용 중인 것으로 확인되면 거부됩니다.
.
신청서가 서비스를 위해 수락될 확률:
큐 = 1 – 아르 자형오타,
어디 큐시스템에서 서비스하는 수신된 요청의 평균 점유율 또는 단위 시간당 QS에서 서비스하는 평균 요청 수를 이 시간 동안 수신된 평균 요청 수로 나눈 값입니다.
A=λ Q=λ (1-P 열림)
또한, 가장 중요한 특성실패가 있는 QS는 평균 바쁜 채널. 에 N- 채널 QS 실패, 이 숫자는 QS의 평균 애플리케이션 수와 일치합니다.
평균 애플리케이션 수 k는 상태 Р 0 , Р 1 , … , Р n의 확률로 직접 계산할 수 있습니다.
,
즉, 우리는 0부터 N확률로 아르 자형 0 , 아르 자형 1 , …, 아르 자형N.
QS의 절대 처리량 측면에서 k의 값을 표현하는 것이 훨씬 더 쉽습니다. A. A의 값은 단위 시간당 시스템에서 서비스하는 평균 응용 프로그램 수입니다. 하나의 사용 중인 채널은 시간 단위당 μ 요청을 처리한 다음 평균 사용 중인 채널 수입니다.
문제의 공식화.입구에서 N-채널 QS는 밀도가 λ인 가장 간단한 요청 흐름을 수신합니다. 각 채널의 가장 단순한 서비스 흐름의 밀도는 μ와 같습니다. 서비스 요청을 받은 경우 모든 채널이 무료인 경우 서비스를 수락하고 동시에 서비스를 제공합니다. 엘 채널( 엘 < N). 이 경우 하나의 요청에 대한 서비스 흐름은 강도를 갖게 됩니다. 엘.
서비스를 위해 받은 요청이 시스템에서 하나의 요청을 찾으면 N ≥ 2엘새로 도착한 Application은 서비스 접수와 동시에 서비스 됩니다. 엘채널.
서비스를 위해 접수된 신청서가 시스템에서 발견되는 경우 나애플리케이션( 나= 0,1, ...) 동안 ( 나+ 1)엘≤ N그러면 수신된 요청이 처리됩니다. 엘총 용량이 있는 채널 엘. 새로 받은 신청서가 시스템에서 발견되면 제이요청 및 두 가지 불평등이 동시에 충족됩니다. 제이 + 1)엘 > N그리고 제이 < N, 서비스 신청이 수락됩니다. 이 경우 일부 애플리케이션이 제공될 수 있습니다. 엘채널, 다른 부분은 엘, 채널 수는 있지만 모두 N응용 프로그램 간에 무작위로 배포되는 채널입니다. 새로 접수된 지원서가 시스템에서 발견되는 경우 N신청하면 거부되며 제공되지 않습니다. 서비스된 애플리케이션은 끝까지 서비스됩니다(애플리케이션은 "인내" 상태입니다).
이러한 시스템의 상태 그래프는 그림 1에 나와 있습니다. 3.8.
쌀. 3.8. 실패 및 부분적인 QS 상태 그래프
채널 간 상호 지원
시스템의 상태 그래프는 상태까지 엑스 시간흐름 매개변수의 표기까지 그림 2에 표시된 장애가 있는 고전적인 대기열 시스템의 상태 그래프와 일치합니다. 3.6.
따라서,
(나
= 0, 1, ..., 시간).
상태에서 시작하는 시스템 상태 그래프 엑스 시간상태로 끝납니다. 엑스 N, 완전한 상호 지원으로 QS의 상태 그래프와 표기법까지 일치합니다. 3.7. 이런 식으로,
.
표기법 λ /를 소개합니다. 엘μ = ρ 엘 ; λ / Nμ = χ이면
정규화된 조건을 고려하여 다음을 얻습니다.
추가 표기법을 단축하기 위해 표기법을 도입합니다.
시스템의 특성을 찾으십시오.
애플리케이션 서비스 확률
시스템의 평균 응용 프로그램 수,
평균 바쁜 채널
.
특정 채널이 사용 중일 확률
.
시스템의 모든 채널 점유 확률
3.4.4. 오류 및 비균질 흐름이 있는 대기열 시스템
문제의 공식화.입구에서 N-채널 QS는 전체 강도가 λ Σ인 비균질 기본 흐름을 수신하고,
λ Σ
=
,
여기서 λ 나- 응용 프로그램의 강도 나-m 소스.
요청의 흐름은 다양한 소스의 요구 사항의 중첩으로 간주되므로 연습에 충분한 정확도를 가진 결합된 흐름은 포아송으로 간주할 수 있습니다. N = 5...20 및 λ 나 ≈ λ 나 +1 (나1,N). 한 장치의 서비스 집약도는 지수법칙에 따라 분포되며 μ = 1/ 티. 애플리케이션 서비스를 위한 서비스 장치는 직렬로 연결되며, 이는 서비스를 위해 결합된 장치 수만큼 서비스 시간을 늘리는 것과 같습니다.
티 obs = KT, μ obs = 1 / KT = μ/ 케이,
어디 티 obs – 요청 서비스 시간; 케이- 서비스 장치의 수 μ obs - 애플리케이션 서비스의 강도.
2장에서 만든 가정의 틀 내에서 우리는 QS 상태를 벡터로 표현합니다. 여기서 케이 중각각 서비스되는 시스템의 요청 수입니다. 중기구; 엘 = 큐최대 큐최소 +1은 입력 스트림의 수입니다.
그런 다음 점유 및 무료 장치 수( N잔 ( 
),N sv ( 
)) 할 수 있는 
다음과 같이 정의됩니다.
타주 
시스템은 다른 상태로 이동할 수 있습니다. 
. 시스템이 있기 때문에 엘입력 스트림, 각 상태에서 잠재적으로 가능 엘직접 전환. 그러나 시스템의 제한된 리소스로 인해 이러한 모든 전환이 실현 가능한 것은 아닙니다. QS를 상태로 두십시오. 
요청하는 신청서가 도착합니다. 중기구. 만약 중≤ N sv ( 
) 그러면 서비스 요청이 수락되고 시스템은 강도가 λ인 상태가 됩니다. 중. 응용 프로그램에 무료 장치보다 더 많은 장치가 필요한 경우 서비스 거부를 수신하고 QS는 상태를 유지합니다. 
. 가능하다면 
요구하는 애플리케이션이 있습니다. 중그런 다음 각 장치는 강도 로 서비스됩니다. 중, 그리고 그러한 요청을 서비스하는 총 강도(μ 중)는 μ로 정의됩니다. 중
= 케이 중 μ
/ 중. 요청 중 하나의 서비스가 완료되면 시스템은 해당 좌표가 상태보다 하나 작은 값을 갖는 상태로 이동합니다. 
,
=, 즉 역전이가 발생합니다. 무화과. 3.9는 다음을 위한 QS 벡터 모델의 예를 보여줍니다. N
= 3, 엘
= 3, 큐최소 = 1, 큐최대=3, 피(중) = 1/3, λ Σ = λ, 장비 유지 보수 강도는 μ입니다.
쌀. 3.9. 서비스 거부가 있는 QS 벡터 모델 그래프의 예
그래서 모든 주 
특정 유형의 서비스 요청 수로 특징지어집니다. 예를 들어, 상태에서 
하나의 클레임은 하나의 장치에서 서비스되고 하나의 클레임은 두 개의 장치에서 서비스됩니다. 이 상태에서는 모든 장치가 사용 중이므로 역전이만 가능합니다(이 상태에서 고객이 도착하면 서비스 거부로 이어짐). 첫 번째 유형의 요청 서비스가 일찍 종료되면 시스템은 다음 상태로 전환됩니다. 
(0,1,0) 강도 μ이지만 두 번째 유형의 요청 서비스가 더 일찍 종료되면 시스템은 상태로 전환됩니다. 
(0,1,0) 강도 μ/2.
선형 대수 방정식 시스템은 전이 강도가 적용된 상태 그래프에서 컴파일됩니다. 이 방정식의 해로부터 확률은 다음과 같습니다. 아르 자형(
)에 따라 QS 특성이 결정됩니다.
찾는 것을 고려하십시오 아르 자형 otk(서비스 거부 확률).
,
어디 에스 QS 벡터 모델의 그래프 상태 수입니다. 아르 자형(
)는 시스템이 상태에 있을 확률입니다. 
.
에 따른 상태의 수는 다음과 같이 정의됩니다.
,
(3.22)
;
(3.22)에 따라 QS 벡터 모델의 상태 수를 결정합시다. 3.9.
.
따라서, 에스 = 1 + 5 + 1 = 7.
서비스 장치에 대한 실제 요구 사항을 구현하려면 충분히 많은 수의 N
(40, ..., 50), 실제로 응용 프로그램의 서비스 장치 수에 대한 요청은 8–16 범위에 있습니다. 도구와 요청의 이러한 비율로 인해 확률을 찾는 제안된 방법은 매우 번거로워집니다. QS 벡터 모델에는 많은 상태가 있습니다. 에스(50)
= 1790, 에스(60)
= 4676, 에스(70) = 11075이고 대수 방정식 시스템의 계수 행렬의 크기는 제곱에 비례합니다. 에스, 많은 양의 컴퓨터 메모리와 상당한 양의 컴퓨터 시간이 필요합니다. 계산량을 줄이려는 욕구는 반복되는 계산 가능성에 대한 탐색을 자극했습니다. 아르 자형(
) 상태 확률 표현의 곱셈 형식을 기반으로 합니다. 이 논문은 계산에 대한 접근 방식을 제시합니다. 아르 자형(
):
(3.23)
논문에서 제안한 마르코프 체인의 전역 및 세부 균형의 등가 기준을 사용하면 문제의 차원을 줄이고 계산의 반복을 사용하여 중간 성능의 컴퓨터에서 계산을 수행할 수 있습니다. 또한 다음과 같은 가능성이 있습니다.
– 모든 값을 계산 N;
– 계산 속도를 높이고 기계 시간 비용을 줄입니다.
시스템의 다른 특성도 유사하게 정의할 수 있습니다.
