{"text_format":"1","workbook":"xlsx","n_sheets":13,"sheets":["ruhelp","ruiq_m","rufq_m","rufp_m","eniq_m","enfq_m","enfp_m","ruiq","rufq","rufp","eniq","enfq","enfp"],"not_rendered":{"charts":0,"images":9,"macros":1,"external_links":0,"defined_names":0,"comments":0,"pivot_tables":0},"unopened":[],"bounds":{"document_bytes":16777216,"sheet_cells":100000,"rows_first":2000,"rows_last":500,"rows_between":2000,"halvings":0,"cell_chars":16384,"cell_head_chars":4096},"cells_cut":0,"cells_raw":0,"read":"whole","date_system":"1900"}

{"sheet":"ruhelp","index":0,"n_rows":260,"n_cols":5,"rows_kept":260,"cut":false,"hidden":false,"merged":[[258,0,258,15],[259,0,259,15],[260,0,260,15],[253,0,253,15],[254,0,254,15],[255,0,255,15],[256,0,256,15],[257,0,257,15],[248,0,248,15],[249,0,249,15],[250,0,250,15],[251,0,251,15],[252,0,252,15],[243,0,243,15],[244,0,244,15],[245,0,245,15],[246,0,246,15],[247,0,247,15],[238,0,238,15],[239,0,239,15],[240,0,240,15],[241,0,241,15],[242,0,242,15],[233,0,233,15],[234,0,234,15],[235,0,235,15],[236,0,236,15],[237,0,237,15],[228,0,228,15],[229,0,229,15],[230,0,230,15],[231,0,231,15],[232,0,232,15],[223,0,223,15],[224,0,224,15],[225,0,225,15],[226,0,226,15],[227,0,227,15],[218,0,218,15],[219,0,219,15],[220,0,220,15],[221,0,221,15],[222,0,222,15],[213,0,213,15],[214,0,214,15],[215,0,215,15],[216,0,216,15],[217,0,217,15],[208,0,208,15],[209,0,209,15],[210,0,210,15],[211,0,211,15],[212,0,212,15],[203,0,203,15],[204,0,204,15],[205,0,205,15],[206,0,206,15],[207,0,207,15],[198,0,198,15],[199,0,199,15],[200,0,200,15],[201,0,201,15],[202,0,202,15],[193,0,193,15],[194,0,194,15],[195,0,195,15],[196,0,196,15],[197,0,197,15],[185,0,185,15],[186,0,186,15],[187,0,187,15],[188,0,188,15],[189,0,189,15],[180,0,180,15],[181,0,181,15],[182,0,182,15],[183,0,183,15],[184,0,184,15],[175,0,175,15],[176,0,176,15],[177,0,177,15],[178,0,178,15],[179,0,179,15],[170,0,170,15],[171,0,171,15],[172,0,172,15],[173,0,173,15],[174,0,174,15],[165,0,165,15],[166,0,166,15],[167,0,167,15],[168,0,168,15],[169,0,169,15],[160,0,160,15],[161,0,161,15],[162,0,162,15],[163,0,163,15],[164,0,164,15],[155,0,155,15],[156,0,156,15],[157,0,157,15],[158,0,158,15],[159,0,159,15],[150,0,150,15],[151,0,151,15],[152,0,152,15],[153,0,153,15],[154,0,154,15],[145,0,145,15],[146,0,146,15],[147,0,147,15],[148,0,148,15],[149,0,149,15],[140,0,140,15],[141,0,141,15],[142,0,142,15],[143,0,143,15],[144,0,144,15],[135,0,135,15],[136,0,136,15],[137,0,137,15],[138,0,138,15],[139,0,139,15],[130,0,130,15],[131,0,131,15],[132,0,132,15],[133,0,133,15],[134,0,134,15],[124,0,124,15],[125,0,125,15],[126,0,126,15],[127,0,127,15],[128,0,128,15],[119,0,119,15],[120,0,120,15],[121,0,121,15],[122,0,122,15],[123,0,123,15],[114,0,114,15],[115,0,115,15],[116,0,116,15],[117,0,117,15],[118,0,118,15],[108,0,108,15],[109,0,109,15],[110,0,110,15],[111,0,111,15],[112,0,112,15],[103,0,103,15],[104,0,104,15],[105,0,105,15],[106,0,106,15],[107,0,107,15],[98,0,98,15],[99,0,99,15],[100,0,100,15],[101,0,101,15],[102,0,102,15],[93,0,93,15],[94,0,94,15],[95,0,95,15],[96,0,96,15],[97,0,97,15],[88,0,88,15],[89,0,89,15],[90,0,90,15],[91,0,91,15],[92,0,92,15],[83,0,83,15],[84,0,84,15],[85,0,85,15],[86,0,86,15],[87,0,87,15],[78,0,78,15],[79,0,79,15],[80,0,80,15],[81,0,81,15],[82,0,82,15],[73,0,73,15],[74,0,74,15],[75,0,75,15],[76,0,76,15],[77,0,77,15],[68,0,68,15],[69,0,69,15],[70,0,70,15],[71,0,71,15],[72,0,72,15],[63,0,63,15],[64,0,64,15],[65,0,65,15],[66,0,66,15],[67,0,67,15],[58,0,58,15],[59,0,59,15],[60,0,60,15],[61,0,61,15],[62,0,62,15],[53,0,53,15],[54,0,54,15],[55,0,55,15],[56,0,56,15],[57,0,57,15],[49,0,49,15],[50,0,50,15],[51,0,51,15],[52,0,52,15],[43,0,43,15],[44,0,44,15],[45,0,45,15],[46,0,46,15],[47,0,47,15],[39,0,39,15],[41,0,41,15],[42,0,42,15],[32,0,32,15],[33,0,33,15],[34,0,34,15],[35,0,35,15],[36,0,36,15],[48,0,48,15],[30,0,30,15],[31,0,31,15],[21,0,21,15],[22,0,22,15],[23,0,23,15],[24,0,24,15],[26,0,26,15],[37,0,37,15],[38,0,38,15],[20,0,20,15],[6,0,6,15],[12,0,12,15],[13,0,13,15],[14,0,14,15],[15,0,15,15],[27,0,27,15],[28,0,28,15],[29,0,29,15],[1,0,1,15],[2,0,2,15],[3,0,3,15],[4,0,4,15],[5,0,5,15],[16,0,16,15],[17,0,17,15],[18,0,18,15],[19,0,19,15]]}
["Справка к программе ",null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[]
["Надстройка \"Queueing Systems\" предназначена для расчета основных характеристик систем массового обслуживания с использованием формул теории массового"]
[" обслуживания и простейшего статистического моделирования характеристик в случае, когда требования теории к функции распределения потоков клиентов или"]
[" обслуживания не удовлетворяются."]
[]
["                                                          Ввод данных"]
[]
[]
[]
[]
[]
["     При вводе любых данных обращайте внимание на разделитель целой и дробной части числа. На некоторых компьютерах (в зависимости от настроек Windows "]
["(Пуск\\Настройка\\Панель управления\\Язык и региональные стандарты) и Офис (Сервис\\Параметры...\\Международные) )  в качестве такого разделителя "]
["используется десятичная точка “.”, а на некоторых – запятая “,”. При использовании одного знака вместо другого, введенная совокупность символов может не "]
["восприниматься как число. Мы старались обойти это программно, но не уверены, что это работает во всех версиях Офис и Windows. "]
["    В случае ошибки со вводом программа выдаст предупреждающее сообщение: “Ошибка при вводе данных” “Не все данные введены или введены неверно” и "]
["сфокусируется на неправильно введенном данном. То же произойдет если Вы пропустите ввод  какого-либо входного параметра, запрашиваемого программой."]
["    Если величина введенного числа выходит за допустимые смысловые границы, которые устанавливает модель для данного входного параметра, программа так же"]
["выдает предупреждающее сообщение и требует изменить ввод."]
["    Кроме десятичных чисел при вводе допустимо использовать обычные дроби (но не смешанные числа!), вводя их в формате: a/b. Программа сама опознает их и"]
["сразу переведет в десятичные числа. "]
["    Если нужно сравнить характеристики системы при нескольких значениях S, можно задать интервал значений количества серверов, например: 1-5 или 4-10. "]
["В результате вы получите сводную страничку характеристик."]
[]
["Модель:      Неограниченная очередь"]
[]
["    При отметке \"Неограниченная очередь\" в блоке \"Модель СМО (системы массового обслуживания)\" надстройка расчитывает характеристики системы,  в которой"]
[" ни число клиентов, ни длина очереди ожидания не заданы и ничем не ограничены."]
["Расчет по формулам теории СМО"]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
["   Отметка \"По формулам Теории Массового Обслуживания (ТМО)\" в блоке \"Метод расчета\" означает, что надстройка должна выполнить расчет характеристик системы "]
["массового обслуживания по известным формулам теории, поэтому вид потоков клиентов и обслуживания предопределен требованиями теории."]
["Программа требует ввода трех характеристик -    λ , μ и S  ."]
[]
["   λ   - интенсивность входного потока, т.е. иначе среднее число клиентов, приходящих в систему за единицу времени. Предполагается пуассоновский входной поток - при "]
["этом поступление клиентов в систему независимое, а время между поступлениями заявок распределено экспоненциально."]
[]
["   μ   - средняя скорость с которой каждый сервер может обслуживать клиентов. Иначе – среднее число клиентов, которых сервер может обслужить в единицу времени,"]
["или пропускная способность сервера (если он загружен на 100%). Функция распределения для потока "]
["обслуживания тоже экспоненциальная."]
["Как интенсивность потока, так и скорость скорость обслуживания (или пропускная способность) "]
["имеют одинаковую размерность - количество клиентов за единицу времени. Какую единицу времени"]
["вы выберете – все равно. Главное, чтобы она была одинакова и для  λ, и для  μ ."]
["В листе результатов расчета будет использована та же единица времени, которую вы имели ввиду."]
[]
["  S -   количество серверов. В модели предполагается, что все серверы совершенно одинаковы, т.е."]
["среднее время обслуживания клиентов строго одинаково, а функция распределения времени "]
["обслуживания экспоненциальная у всех серверов. (Технический предел числа серверов - 30.)"]
["Обратите внимание, что если μ*S <=  λ, т.е. входной поток больше (или равен) суммарного потока обслуживания, то обслужить всех клиентов невозможно и очередь неограниченно растет.  "]
["неограниченно растет.  В этом случае ни о каких средних характеристиках системы говорить невозможно (система нестационарна) и расчет не будет выполнен."]
[]
["Моделирование системы методом Монте-Карло"]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
["   При отметке \"Монте-Карло-моделирование\" в блоке \"Метод расчета\" надстройка должна выполнить статистическое моделирование (моделирование методом Монте-"]
["Карло ), поэтому на вводе данных добавлен блок \"Статистика моделирования\". В принципе, параметры по умолчанию в нем можно не менять."]
[]
["Программа требует ввода от трех до семи характеристик -    λ (или ΔTλmin, ΔTλ и ΔTλmax) , μ (или ΔTμmin, ΔTμ и ΔTμmax) и S, если используются не экспоненциальные "]
["распределения потоков клиентов или обслуживания."]
[]
["Поток заявок. Можно выбрать либо \"Простой пуассоновский поток\" заявок с одним параметром λ, либо \"Бета-распределение\" времени между заявками с тремя "]
["входными параметрами."]
["   λ   - интенсивность входного потока, т.е. иначе среднее число клиентов, приходящих в систему за единицу времени. При этом подразумевается пуассоновский входной "]
["поток и экспоненциальное распределение времени между заявками клиентов."]
["   ΔTλmin, ΔTλ и ΔTλmax - времена между заявками клиентов. "]
["Для моделирования не экспоненциального распределения времени используется одна из форм "]
["бета-распределения. Для нее требуется определить минимальный интервал между заявками ΔTλmin,"]
["наиболее вероятное время между посуплениями заявок ΔTλ и максимальный реалистичный (за "]
["выключением форс-мажорных обстоятельств) интервал ΔTλmax. Характерная форма функции "]
["бета-распределения для данных условий приведена на рисунке. "]
[]
["Поток обслуживания. Можно выбрать либо \"Экспоненциальное распределение\" времени "]
["обслуживания заявок с одним параметром μ, либо \"Бета-распределение\" для времени обслуживания"]
["с тремя входными параметрами."]
["   μ   - средняя скорость, с которой каждый сервер может обслуживать клиентов. При этом "]
["предполагается экспоненциальное распределение времени обслуживания."]
["   ΔTμmin, ΔTμ и ΔTμmax - времена обслуживания заявок клиентов в случае бета-распределения. Тут ΔTμmin - минимальное время обслуживания, ΔTμ - наиболее часто"]
["встречающееся и ΔTμmax - максимально наблюдаемое (тоже за выключением форс-мажорных ситуаций)."]
[]
["   S -   количество одинаковых серверов, обслуживающих клиентов. Здесь тоже если μ*S <=  λ, т.е. входной поток больше суммарного потока обслуживания, выдается ошибка. "]
[]
["Статистика моделирования. Так как моделирование всегда начинается с пустой системы без обслуживающихся клиентов, то выход модельной системы на стационарное "]
["состояние занимает некоторое заранее неизвестное время. Ввиду этого цепочка моделируемых событий не должна быть слишком короткой. Значение по умолчанию (1000"]
["единиц времени) чаще всего вполне подходит. Однако имеет смысл посмотреть, не отличаются ли результаты моделирования при более длинной заданной цепочке."]
["Параметр \"Число опытов\" задает количество повторений моделирования цепочки событий. Чаще всего с учетом практически требуемой точности моделирования достаточно"]
["100 повторений. Так как время моделирования (в сек) указано в результатах расчета, всегда можно сориентироваться, не приведет ли увеличение задаваемой статистики к "]
["неприемлемо длительному расчету."]
["Модель:      Ограниченная очередь"]
[]
["    При отметке \"Ограниченная очередь\" в блоке \"Модель СМО (системы массового обслуживания)\" надстройка расчитывает характеристики системы,  в которой число"]
["клиентов не ограничено, но длина очереди ожидания (т.е. число клиентов поступивших в систему, но еще не обслуживающихся) не может быть больше заданной."]
["Расчет по формулам теории СМО"]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
["   Отметка \"По формулам Теории Массового Обслуживания (ТМО)\" в блоке \"Метод расчета\" означает, что надстройка должна выполнить расчет характеристик системы "]
["массового обслуживания по известным формулам теории, поэтому вид потоков клиентов и обслуживания предопределен требованиями теории."]
["Программа требует ввода четырех характеристик -    λ , μ, S и N  ."]
[]
["   λ   - интенсивность входного потока, т.е. иначе среднее число клиентов, приходящих в систему за единицу времени. Предполагается пуассоновский входной поток - при "]
["этом поступление клиентов в систему независимое, а время между поступлениями заявок распределено экспоненциально."]
[]
["   μ   - средняя скорость с которой каждый сервер может обслуживать клиентов. Иначе – среднее число клиентов, которых сервер может обслужить в единицу времени,"]
["или пропускная способность сервера (если он загружен на 100%). Функция распределения для потока "]
["обслуживания тоже экспоненциальная."]
["Как интенсивность потока, так и скорость скорость обслуживания (или пропускная способность) "]
["имеют одинаковую размерность - количество клиентов за единицу времени. Какую единицу времени"]
["вы выберете – все равно. Главное, чтобы она была одинакова и для  λ, и для  μ ."]
["В листе результатов расчета будет использована та же единица времени, которую вы имели ввиду."]
[]
["  S -   количество серверов. В модели предполагается, что все серверы совершенно одинаковы, т.е."]
["среднее время обслуживания клиентов строго одинаково, а функция распределения времени "]
["обслуживания экспоненциальная у всех серверов. (Технический предел числа серверов - 30.)"]
["В этой модели требование μ*S <=  λ не работает, так как любой поток клиентов будет обработан (пусть и с потерей). "]
[]
["  N -   максимально возможная длина очереди (ограничение либо техническое, либо психологическое). Параметр регулирует, сколько клиентов сверх тех, кто уже"]
["обслуживается серверами, будет поставлено системой в очередь на обслуживание. Если поступающий клиент сталкивается с очередью максимальной заданной длины, он "]
["отвергается системой без обслуживания, что позволяет говорить о потерянных клиентах, которых при неограниченной очереди нет в принципе."]
[]
["Моделирование системы методом Монте-Карло"]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
["   При отметке \"Монте-Карло-моделирование\" в блоке \"Метод расчета\" надстройка должна выполнить статистическое моделирование (моделирование методом Монте-"]
["Карло ), поэтому на вводе данных добавлен блок \"Статистика моделирования\". В принципе, параметры по умолчанию в нем можно не менять."]
[]
["Программа требует ввода от трех до семи характеристик -    λ (или ΔTλmin, ΔTλ и ΔTλmax) , μ (или ΔTμmin, ΔTμ и ΔTμmax) и S, если используются не экспоненциальные "]
["распределения потоков клиентов или обслуживания."]
[]
["Поток заявок. Можно выбрать либо \"Простой пуассоновский поток\" заявок с одним параметром λ, либо \"Бета-распределение\" времени между заявками с тремя "]
["входными параметрами."]
["   λ   - интенсивность входного потока, т.е. иначе среднее число клиентов, приходящих в систему за единицу времени. При этом подразумевается пуассоновский входной "]
["поток и экспоненциальное распределение времени между заявками клиентов."]
["   ΔTλmin, ΔTλ и ΔTλmax - времена между заявками клиентов. "]
["Для моделирования не экспоненциального распределения времени используется одна из форм "]
["бета-распределения. Для нее требуется определить минимальный интервал между заявками ΔTλmin,"]
["наиболее вероятное время между посуплениями заявок ΔTλ и максимальный реалистичный (за "]
["выключением форс-мажорных обстоятельств) интервал ΔTλmax. Характерная форма функции "]
["бета-распределения для данных условий приведена на рисунке. "]
["При вводе значений ΔTλmin, ΔTλ и ΔTλmax для удобства величина λ  в неактивном окне изменяется, "]
["показывая среднее значение λ для бета-распределения."]
["Поток обслуживания. Можно выбрать либо \"Экспоненциальное распределение\" времени "]
["обслуживания заявок с одним параметром μ, либо \"Бета-распределение\" для времени обслуживания"]
["с тремя входными параметрами."]
["   μ   - средняя скорость, с которой каждый сервер может обслуживать клиентов. При этом "]
["предполагается экспоненциальное распределение времени обслуживания."]
["   ΔTμmin, ΔTμ и ΔTμmax - времена обслуживания заявок клиентов в случае бета-распределения. Тут ΔTμmin - минимальное время обслуживания, ΔTμ - наиболее часто"]
["встречающееся и ΔTμmax - максимально наблюдаемое (тоже за выключением форс-мажорных ситуаций)."]
[]
["   S -   количество одинаковых серверов, обслуживающих клиентов. Здесь требование μ*S <=  λ, т.е. входной поток больше суммарного потока обслуживания, не работает. "]
["  N -   максимально возможная длина очереди (ограничение либо техническое, либо психологическое). "]
[]
["Статистика моделирования. Так как моделирование всегда начинается с пустой системы без обслуживающихся клиентов, то выход модельной системы на стационарное "]
["состояние занимает некоторое заранее неизвестное время. Ввиду этого цепочка моделируемых событий не должна быть слишком короткой. Значение по умолчанию (1000"]
["единиц времени) чаще всего вполне подходит. Однако имеет смысл посмотреть, не отличаются ли результаты моделирования при более длинной заданной цепочке."]
["Параметр \"Число опытов\" задает количество повторений моделирования цепочки событий. Чаще всего с учетом практически требуемой точности моделирования достаточно"]
["100 повторений. Так как время моделирования (в сек) указано в результатах расчета, всегда можно сориентироваться, не приведет ли увеличение задаваемой статистики к "]
["неприемлемо длительному расчету."]
[]
["Модель:      Ограниченная популяция"]
[]
["    При отметке \"Ограниченная популяция\" в блоке \"Модель СМО (системы массового обслуживания)\" надстройка расчитывает характеристики системы,  в которой число"]
["клиентов ограничено и прямо задано. В этом случае очередь хоть и не ограничивается специально, но очевидно равна числу клиентов в системе минус число серверов."]
["Расчет по формулам теории СМО"]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
["Программа требует ввода четырех характеристик - λ , μ, S и K  ."]
["   λ1   - среднее число заявок, поступающих от каждого члена популяции в единицу времени. Предполагается Пуассоновский входной поток."]
["   μ   - средняя скорость с которой сервер может обслуживать клиентов. Иначе – среднее число клиентов, которых сервер может обслужить в единицу времени,"]
["если он загружен на 100%, пропускная способность сервера. Интенсивность потока , скорость обслуживания или пропускная способность – обе эти величины "]
["имеют одинаковую размерность - количество клиентов за единицу времени. Какую единицу времени Вы выберете – все равно. "]
["Важно, чтобы она была одинакова и для  λ, и для  μ ."]
["   K  -  размер популяции, т.е.  число потенциальных клиентов, которые могут подать заявку на обслуживание. Максимальное значение K=50."]
["   S -   количество серверов.  Программа не разрешает задать более 30 серверов. В модели предполагается, что все серверы совершенно одинаковы, "]
["т.е. среднее время обслуживания клиентов строго одинаково и распределение времени обслуживания экспоненциально у всех серверов."]
["S <= K, по очевидным смысловым соображениям. Если S > K, то это значило бы что часть серверов никогда не работает."]
["Очевидно так же, что при μ*S <=  λ*K система обслуживания не справляется с потоком заявок. Надстройка в этом случает выдает сообщение об ошибке."]
[]
["     Внимание!"]
["     Обратите внимание на различие в смысле входного параметра λ для моделей с бесконечной популяцией (с неограниченной или с ограниченной очередью)"]
["и данной моделью.  Дело в том, что интенсивность входного потока в том смысле, в котором это понятие используется в моделях с бесконечной популяцией,"]
["в данной модели невозможно определить. Если в начальный момент в системе с популяцией из N членов нет заявок на обслуживания, то интенсивность входного"]
["потока будет равна λ*N. Однако, по мере увеличения  числа ждущих в очереди заявок, число членов популяции, от которых может поступить заявка на обслуживание"]
["уменьшается. Значит уменьшается интенсивность входного потока. Таким образом, эта величина не является в данной модели постоянным параметром."]
["     Если клиенты приходят в систему извне, популяция считается бесконечной (как в предыдущих рассмотренных моделях). Если же “клиенты” – это ткацкие станки в цехе, "]
["которые останавливаются при обрыве нити и ждут обслуживания со стороны ткачихи (сервера), то популяция конечна (ее численность равна числу станков, "]
["находящихся в зоне ответственности этой ткачихи). Программа допускает N<=50. При больших значениях N, система приближается по свойствам к системе"]
["с бесконечной популяцией."]
["Моделирование системы методом Монте-Карло"]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
["   При отметке \"Монте-Карло-моделирование\" в блоке \"Метод расчета\" надстройка должна выполнить статистическое моделирование (моделирование методом Монте-"]
["Карло ), поэтому на вводе данных добавлен блок \"Статистика моделирования\". В принципе, параметры по умолчанию в нем можно не менять."]
[]
["Программа требует ввода от четырех - λ , μ, S и K - до восьми характеристик - ΔTλmin, ΔTλ, ΔTλmax, ΔTμmin, ΔTμ, ΔTμmax, S и K (если используются не экспоненциальные "]
["распределения потоков клиентов или обслуживания)."]
[]
["Поток заявок. Можно выбрать либо \"Простой пуассоновский поток\" заявок с одним параметром λ, либо \"Бета-распределение\" времени между заявками с тремя "]
["входными параметрами ΔTλmin, ΔTλ, ΔTλmax."]
["   λ   - интенсивность входного потока, т.е. иначе среднее число клиентов, приходящих в систему за единицу времени. При этом подразумевается пуассоновский входной "]
["поток и экспоненциальное распределение времени между заявками клиентов."]
["   ΔTλmin, ΔTλ и ΔTλmax - времена между заявками клиентов. "]
["Для моделирования не экспоненциального распределения времени используется одна из форм "]
["бета-распределения. Для нее требуется определить минимальный интервал между заявками ΔTλmin,"]
["наиболее вероятное время между посуплениями заявок ΔTλ и максимальный реалистичный (за "]
["выключением форс-мажорных обстоятельств) интервал ΔTλmax. Характерная форма функции "]
["бета-распределения для данных условий приведена на рисунке. "]
[]
["Поток обслуживания. Можно выбрать либо \"Экспоненциальное распределение\" времени "]
["обслуживания заявок с одним параметром μ, либо \"Бета-распределение\" для времени обслуживания"]
["с тремя входными параметрами."]
["   μ   - средняя скорость, с которой каждый сервер может обслуживать клиентов. При этом "]
["предполагается экспоненциальное распределение времени обслуживания."]
["   ΔTμmin, ΔTμ и ΔTμmax - времена обслуживания заявок клиентов в случае бета-распределения. Тут ΔTμmin - минимальное время обслуживания, ΔTμ - наиболее часто"]
["встречающееся и ΔTμmax - максимально наблюдаемое (тоже за выключением форс-мажорных ситуаций)."]
[]
["   S -   количество одинаковых серверов, обслуживающих клиентов. Здесь требование μ*S <=  λ, т.е. входной поток больше суммарного потока обслуживания, не работает. "]
["   K -    размер популяции, т.е.  число потенциальных клиентов, которые могут подать заявку на обслуживание.  "]
[]
["Статистика моделирования. Так как моделирование всегда начинается с пустой системы без обслуживающихся клиентов, то выход модельной системы на стационарное "]
["состояние занимает некоторое заранее неизвестное время. Ввиду этого цепочка моделируемых событий не должна быть слишком короткой. Значение по умолчанию (1000"]
["единиц времени) чаще всего вполне подходит. Однако имеет смысл посмотреть, не отличаются ли результаты моделирования при более длинной заданной цепочке."]
["Параметр \"Число опытов\" задает количество повторений моделирования цепочки событий. Чаще всего с учетом практически требуемой точности моделирования достаточно"]
["100 повторений. Так как время моделирования (в сек) указано в результатах расчета, всегда можно сориентироваться, не приведет ли увеличение задаваемой статистики к "]
["неприемлемо длительному расчету."]

{"sheet":"ruiq_m","index":1,"n_rows":42,"n_cols":12,"rows_kept":42,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["Модель:      Неограниченная очередь",null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[null,"Пуассоновское распределение для потока заявок"]
[null,"Экспоненциальное распределение времени обслуживания",null,null,null,null,null,null,null,"Статистика\\Трек:"]
[null,null,null,"Моделирование системы методом Монте-Карло",null,null,null,null,null,"Время расчета:"]
[null,"Входные параметры","Результаты моделирования","Результаты:                                    S ="]
["λ =",3.3333333333333335,3.3326083613323547,"Процент загрузки каждого сервера      ρ ="]
["Tλ, min =",0.2,null,"Среднее число клиентов в системе      L ="]
["Tλ, mp =",0.33300000000000002,null,"Средняя длина очереди    Lq ="]
["Tλ, max =",0.4,null,"Среднее время пребывания в системе     W ="]
["μ =",10,10.01046126851425,"Среднее время ожидания в очереди    Wq ="]
["Tμ, min =",0.1,null,"% времени, когда все серверы свободны    P0 ="]
["Tμ, mp =",0.23300000000000001,null,"Вероятность, что в системе ровно N клиентов:"]
["Tμ, max =",0.3,null,"P01 ="]
["S =",1,null,"P02 ="]
[null,"~",null,"P03 ="]
["σλ=",3.3333333333333335,0.30021916813990135,"P04 ="]
["σμ=",10,9.9937073769372414E-2,"P05 ="]
["σ1/λ=",8,null,"P06 ="]
["σ1/μ=",10,null,"P07 ="]
[null,null,null,"P08 ="]
[null,null,null,"P09 ="]
[null,null,null,"P10 ="]
[null,null,null,"P11 ="]
[null,null,null,"P12 ="]
[null,null,null,"P13 ="]
[null,null,null,"P14 ="]
[null,null,null,"P15 ="]
[null,null,null,"P16 ="]
[null,null,null,"P17 ="]
[null,null,null,"P18 ="]
[null,null,null,"P19 ="]
[null,null,null,"P20 ="]
[null,null,null,"P21 ="]
[null,null,null,"P22 ="]
[null,null,null,"P23 ="]
[null,null,null,"P24 ="]
[null,null,null,"P25 ="]
[null,null,null,"P26 ="]
[null,null,null,"P27 ="]
[null,null,null,"P28 ="]
[null,null,null,"P29 ="]
[null,null,null,"P30 =    :"]

{"sheet":"rufq_m","index":2,"n_rows":42,"n_cols":12,"rows_kept":42,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["Модель:      Ограниченная очередь",null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[null,"Пуассоновское распределение для потока заявок"]
[null,"Экспоненциальное распределение времени обслуживания",null,null,null,null,null,null,null,"Статистика\\Трек:"]
[null,null,null,"Моделирование системы методом Монте-Карло",null,null,null,null,null,"Время расчета:"]
[null,"Входные параметры","Результаты моделирования","Результаты:                                    S ="]
["λ =",3.3333333333333335,3.3326083613323547,"Процент загрузки каждого сервера      ρ ="]
["Tλ, min =",0.2,null,"Среднее число клиентов в системе      L ="]
["Tλ, mp =",0.33300000000000002,null,"Средняя длина очереди    Lq ="]
["Tλ, max =",0.4,null,"Среднее время пребывания в системе     W ="]
["μ =",10,10.01046126851425,"Среднее время ожидания в очереди    Wq ="]
["Tμ, min =",0.1,null,"% времени, когда все серверы свободны    P0 ="]
["Tμ, mp =",0.23300000000000001,null,"Вероятность, что в системе ровно N клиентов:"]
["Tμ, max =",0.3,null,"P01 ="]
["S =",1,null,"P02 ="]
["N =",7,null,"P03 ="]
["σλ=",3.3333333333333335,0.30021916813990135,"P04 ="]
["σμ=",10,9.9937073769372414E-2,"P05 ="]
["σ1/λ=",8,null,"P06 ="]
["σ1/μ=",10,null,"P07 ="]
[null,null,null,"P08 ="]
[null,null,null,"P09 ="]
[null,null,null,"P10 ="]
[null,null,null,"P11 ="]
[null,null,null,"P12 ="]
[null,null,null,"P13 ="]
[null,null,null,"P14 ="]
[null,null,null,"P15 ="]
[null,null,null,"P16 ="]
[null,null,null,"P17 ="]
[null,null,null,"P18 ="]
[null,null,null,"P19 ="]
[null,null,null,"P20 ="]
[null,null,null,"P21 ="]
[null,null,null,"P22 ="]
[null,null,null,"P23 ="]
[null,null,null,"P24 ="]
[null,null,null,"P25 ="]
[null,null,null,"P26 ="]
[null,null,null,"P27 ="]
[null,null,null,"P28 ="]
[null,null,null,"P29 ="]
[null,null,null,"P30 =    :"]

{"sheet":"rufp_m","index":3,"n_rows":42,"n_cols":12,"rows_kept":42,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["Модель:      Ограниченная популяция",null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[null,"Пуассоновское распределение для потока заявок"]
[null,"Экспоненциальное распределение времени обслуживания",null,null,null,null,null,null,null,"Статистика\\Трек:"]
[null,null,null,"Моделирование системы методом Монте-Карло",null,null,null,null,null,"Время расчета:"]
[null,"Входные параметры","Результаты моделирования","Результаты:                                    S ="]
["λ =",3.3333333333333335,3.3326083613323547,"Процент загрузки каждого сервера      ρ ="]
["Tλ, min =",0.2,null,"Среднее число клиентов в системе      L ="]
["Tλ, mp =",0.33300000000000002,null,"Средняя длина очереди    Lq ="]
["Tλ, max =",0.4,null,"Среднее время пребывания в системе     W ="]
["μ =",10,10.01046126851425,"Среднее время ожидания в очереди    Wq ="]
["Tμ, min =",0.1,null,"% времени, когда все серверы свободны    P0 ="]
["Tμ, mp =",0.23300000000000001,null,"Вероятность, что в системе ровно N клиентов:"]
["Tμ, max =",0.3,null,"P01 ="]
["S =",1,null,"P02 ="]
["K =",5,null,"P03 ="]
["σλ=",3.3333333333333335,0.30021916813990135,"P04 ="]
["σμ=",10,9.9937073769372414E-2,"P05 ="]
["σ1/λ=",8,null,"P06 ="]
["σ1/μ=",10,null,"P07 ="]
[null,null,null,"P08 ="]
[null,null,null,"P09 ="]
[null,null,null,"P10 ="]
[null,null,null,"P11 ="]
[null,null,null,"P12 ="]
[null,null,null,"P13 ="]
[null,null,null,"P14 ="]
[null,null,null,"P15 ="]
[null,null,null,"P16 ="]
[null,null,null,"P17 ="]
[null,null,null,"P18 ="]
[null,null,null,"P19 ="]
[null,null,null,"P20 ="]
[null,null,null,"P21 ="]
[null,null,null,"P22 ="]
[null,null,null,"P23 ="]
[null,null,null,"P24 ="]
[null,null,null,"P25 ="]
[null,null,null,"P26 ="]
[null,null,null,"P27 ="]
[null,null,null,"P28 ="]
[null,null,null,"P29 ="]
[null,null,null,"P30 =    :"]

{"sheet":"eniq_m","index":4,"n_rows":42,"n_cols":12,"rows_kept":42,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["Model: Infinite queue length",null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[null,"Poisson distribution for Arrival rate"]
[null,"Exponential distribution for Service rate",null,null,null,null,null,null,null,"Statistics\\Lenght:"]
[null,null,null,"Simulation by method Monte Carlo",null,null,null,null,null,"Time of simulation:"]
[null,"Input parameters","Results of simulation","Results:                                    S ="]
["λ =",3.3333333333333335,3.3326083613323547,"Utilization factor      ρ ="]
["Tλ, min =",0.2,null,"Expected number in system      L ="]
["Tλ, mp =",0.33300000000000002,null,"Expected  length of queue    Lq ="]
["Tλ, max =",0.4,null,"Expected time in system      W ="]
["μ =",10,10.01046126851425,"Expected waiting time in queue      Wq ="]
["Tμ, min =",0.1,null,"% time the servers is idle      P0 ="]
["Tμ, mp =",0.23300000000000001,null,"Probability that N customers are in the system:"]
["Tμ, max =",0.3,null,"P01 ="]
["S =",1,null,"P02 ="]
[null,"~",null,"P03 ="]
["σλ=",3.3333333333333335,0.30021916813990135,"P04 ="]
["σμ=",10,9.9937073769372414E-2,"P05 ="]
["σ1/λ=",8,null,"P06 ="]
["σ1/μ=",10,null,"P07 ="]
[null,null,null,"P08 ="]
[null,null,null,"P09 ="]
[null,null,null,"P10 ="]
[null,null,null,"P11 ="]
[null,null,null,"P12 ="]
[null,null,null,"P13 ="]
[null,null,null,"P14 ="]
[null,null,null,"P15 ="]
[null,null,null,"P16 ="]
[null,null,null,"P17 ="]
[null,null,null,"P18 ="]
[null,null,null,"P19 ="]
[null,null,null,"P20 ="]
[null,null,null,"P21 ="]
[null,null,null,"P22 ="]
[null,null,null,"P23 ="]
[null,null,null,"P24 ="]
[null,null,null,"P25 ="]
[null,null,null,"P26 ="]
[null,null,null,"P27 ="]
[null,null,null,"P28 ="]
[null,null,null,"P29 ="]
[null,null,null,"P30 =    :"]

{"sheet":"enfq_m","index":5,"n_rows":42,"n_cols":12,"rows_kept":42,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["Model: Finite queue length",null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[null,"Poisson distribution for Arrival rate"]
[null,"Exponential distribution for Service rate",null,null,null,null,null,null,null,"Statistics\\Lenght:"]
[null,null,null,"Simulation by method Monte Carlo",null,null,null,null,null,"Time of simulation:"]
[null,"Input parameters","Results of simulation","Results:                                    S ="]
["λ =",3.3333333333333335,3.3326083613323547,"Utilization factor      ρ ="]
["Tλ, min =",0.2,null,"Expected number in system      L ="]
["Tλ, mp =",0.33300000000000002,null,"Expected  length of queue    Lq ="]
["Tλ, max =",0.4,null,"Expected time in system      W ="]
["μ =",10,10.01046126851425,"Expected waiting time in queue      Wq ="]
["Tμ, min =",0.1,null,"% time the servers is idle      P0 ="]
["Tμ, mp =",0.23300000000000001,null,"Probability that N customers are in the system:"]
["Tμ, max =",0.3,null,"P01 ="]
["S =",1,null,"P02 ="]
["N =",7,null,"P03 ="]
["σλ=",3.3333333333333335,0.30021916813990135,"P04 ="]
["σμ=",10,9.9937073769372414E-2,"P05 ="]
["σ1/λ=",8,null,"P06 ="]
["σ1/μ=",10,null,"P07 ="]
[null,null,null,"P08 ="]
[null,null,null,"P09 ="]
[null,null,null,"P10 ="]
[null,null,null,"P11 ="]
[null,null,null,"P12 ="]
[null,null,null,"P13 ="]
[null,null,null,"P14 ="]
[null,null,null,"P15 ="]
[null,null,null,"P16 ="]
[null,null,null,"P17 ="]
[null,null,null,"P18 ="]
[null,null,null,"P19 ="]
[null,null,null,"P20 ="]
[null,null,null,"P21 ="]
[null,null,null,"P22 ="]
[null,null,null,"P23 ="]
[null,null,null,"P24 ="]
[null,null,null,"P25 ="]
[null,null,null,"P26 ="]
[null,null,null,"P27 ="]
[null,null,null,"P28 ="]
[null,null,null,"P29 ="]
[null,null,null,"P30 =    :"]

{"sheet":"enfp_m","index":6,"n_rows":42,"n_cols":12,"rows_kept":42,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["Model: Finite customer population",null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[null,"Poisson distribution for Arrival rate"]
[null,"Exponential distribution for Service rate",null,null,null,null,null,null,null,"Statistics\\Lenght:"]
[null,null,null,"Simulation by method Monte Carlo",null,null,null,null,null,"Time of simulation:"]
[null,"Input parameters","Results of simulation","Results:                                    S ="]
["λ =",3.3333333333333335,3.3326083613323547,"Utilization factor      ρ ="]
["Tλ, min =",0.2,null,"Expected number in system      L ="]
["Tλ, mp =",0.33300000000000002,null,"Expected  length of queue    Lq ="]
["Tλ, max =",0.4,null,"Expected time in system      W ="]
["μ =",10,10.01046126851425,"Expected waiting time in queue      Wq ="]
["Tμ, min =",0.1,null,"% time the servers is idle      P0 ="]
["Tμ, mp =",0.23300000000000001,null,"Probability that N customers are in the system:"]
["Tμ, max =",0.3,null,"P01 ="]
["S =",1,null,"P02 ="]
["K =",5,null,"P03 ="]
["σλ=",3.3333333333333335,0.30021916813990135,"P04 ="]
["σμ=",10,9.9937073769372414E-2,"P05 ="]
["σ1/λ=",8,null,"P06 ="]
["σ1/μ=",10,null,"P07 ="]
[null,null,null,"P08 ="]
[null,null,null,"P09 ="]
[null,null,null,"P10 ="]
[null,null,null,"P11 ="]
[null,null,null,"P12 ="]
[null,null,null,"P13 ="]
[null,null,null,"P14 ="]
[null,null,null,"P15 ="]
[null,null,null,"P16 ="]
[null,null,null,"P17 ="]
[null,null,null,"P18 ="]
[null,null,null,"P19 ="]
[null,null,null,"P20 ="]
[null,null,null,"P21 ="]
[null,null,null,"P22 ="]
[null,null,null,"P23 ="]
[null,null,null,"P24 ="]
[null,null,null,"P25 ="]
[null,null,null,"P26 ="]
[null,null,null,"P27 ="]
[null,null,null,"P28 ="]
[null,null,null,"P29 ="]
[null,null,null,"P30 =    :"]

{"sheet":"ruiq","index":7,"n_rows":42,"n_cols":12,"rows_kept":42,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["Модель:      Неограниченная очередь",null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[null,"Пуассоновское распределение для потока заявок"]
[null,"Экспоненциальное распределение времени обслуживания"]
[null,null,null,"Расчет по формулам теории СМО"]
["Данные",null,null,"Результаты:                                    S ="]
["λ =",15,null,"Процент загрузки каждого сервера      ρ ="]
["μ =",20,null,"Среднее число клиентов в системе      L ="]
["S ="," 1 - 3",null,"Средняя длина очереди    Lq ="]
[null,null,null,"Среднее время пребывания в системе     W ="]
["σλ=",0.05,null,"Среднее время ожидания в очереди    Wq ="]
["σμ=",0.05,null,"% времени, когда все серверы свободны    P0 ="]
[null,null,null,"Вероятность, что в системе ровно N клиентов:"]
[null,null,null,"P01 ="]
[null,null,null,"P02 ="]
[null,null,null,"P03 ="]
[null,null,null,"P04 ="]
[null,null,null,"P05 ="]
[null,null,null,"P06 ="]
[null,null,null,"P07 ="]
[null,null,null,"P08 ="]
[null,null,null,"P09 ="]
[null,null,null,"P10 ="]
[null,null,null,"P11 ="]
[null,null,null,"P12 ="]
[null,null,null,"P13 ="]
[null,null,null,"P14 ="]
[null,null,null,"P15 ="]
[null,null,null,"P16 ="]
[null,null,null,"P17 ="]
[null,null,null,"P18 ="]
[null,null,null,"P19 ="]
[null,null,null,"P20 ="]
[null,null,null,"P21 ="]
[null,null,null,"P22 ="]
[null,null,null,"P23 ="]
[null,null,null,"P24 ="]
[null,null,null,"P25 ="]
[null,null,null,"P26 ="]
[null,null,null,"P27 ="]
[null,null,null,"P28 ="]
[null,null,null,"P29 ="]
[null,null,null,"P30 =    :"]

{"sheet":"rufq","index":8,"n_rows":42,"n_cols":12,"rows_kept":42,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["Модель:      Ограниченная очередь",null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[null,"Пуассоновское распределение для потока заявок"]
[null,"Экспоненциальное распределение времени обслуживания"]
[null,null,null,"Расчет по формулам теории СМО"]
["Данные",null,null,"Результаты:                                    S ="]
["λ =",15,null,"Процент загрузки каждого сервера      ρ ="]
["μ =",20,null,"Среднее число клиентов в системе      L ="]
["S ="," 1 - 3",null,"Средняя длина очереди    Lq ="]
["N =",7,null,"Среднее время пребывания в системе     W ="]
["σλ=",0.05,null,"Среднее время ожидания в очереди    Wq ="]
["σμ=",0.05,null,"% времени, когда все серверы свободны    P0 ="]
[null,null,null,"Вероятность, что в системе ровно N клиентов:"]
[null,null,null,"P01 ="]
[null,null,null,"P02 ="]
[null,null,null,"P03 ="]
[null,null,null,"P04 ="]
[null,null,null,"P05 ="]
[null,null,null,"P06 ="]
[null,null,null,"P07 ="]
[null,null,null,"P08 ="]
[null,null,null,"P09 ="]
[null,null,null,"P10 ="]
[null,null,null,"P11 ="]
[null,null,null,"P12 ="]
[null,null,null,"P13 ="]
[null,null,null,"P14 ="]
[null,null,null,"P15 ="]
[null,null,null,"P16 ="]
[null,null,null,"P17 ="]
[null,null,null,"P18 ="]
[null,null,null,"P19 ="]
[null,null,null,"P20 ="]
[null,null,null,"P21 ="]
[null,null,null,"P22 ="]
[null,null,null,"P23 ="]
[null,null,null,"P24 ="]
[null,null,null,"P25 ="]
[null,null,null,"P26 ="]
[null,null,null,"P27 ="]
[null,null,null,"P28 ="]
[null,null,null,"P29 ="]
[null,null,null,"P30 =    :"]

{"sheet":"rufp","index":9,"n_rows":42,"n_cols":12,"rows_kept":42,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["Модель:      Ограниченная популяция",null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[null,"Пуассоновское распределение для потока заявок"]
[null,"Экспоненциальное распределение времени обслуживания"]
[null,null,null,"Расчет по формулам теории СМО"]
["Данные",null,null,"Результаты:                                    S ="]
["λ =",1,null,"Процент загрузки каждого сервера      ρ ="]
["μ =",8,null,"Среднее число клиентов в системе      L ="]
["S ="," 1 - 3",null,"Средняя длина очереди    Lq ="]
["K =",4,null,"Среднее время пребывания в системе     W ="]
["σλ=",0.05,null,"Среднее время ожидания в очереди    Wq ="]
["σμ=",0.05,null,"% времени, когда все серверы свободны    P0 ="]
[null,null,null,"Вероятность, что в системе ровно N клиентов:"]
[null,null,null,"P01 ="]
[null,null,null,"P02 ="]
[null,null,null,"P03 ="]
[null,null,null,"P04 ="]
[null,null,null,"P05 ="]
[null,null,null,"P06 ="]
[null,null,null,"P07 ="]
[null,null,null,"P08 ="]
[null,null,null,"P09 ="]
[null,null,null,"P10 ="]
[null,null,null,"P11 ="]
[null,null,null,"P12 ="]
[null,null,null,"P13 ="]
[null,null,null,"P14 ="]
[null,null,null,"P15 ="]
[null,null,null,"P16 ="]
[null,null,null,"P17 ="]
[null,null,null,"P18 ="]
[null,null,null,"P19 ="]
[null,null,null,"P20 ="]
[null,null,null,"P21 ="]
[null,null,null,"P22 ="]
[null,null,null,"P23 ="]
[null,null,null,"P24 ="]
[null,null,null,"P25 ="]
[null,null,null,"P26 ="]
[null,null,null,"P27 ="]
[null,null,null,"P28 ="]
[null,null,null,"P29 ="]
[null,null,null,"P30 =    :"]

{"sheet":"eniq","index":10,"n_rows":42,"n_cols":12,"rows_kept":42,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["Model: Infinite queue length",null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[null,"Poisson distribution for Arrival rate"]
[null,"Exponential distribution for Service rate"]
[null,null,null,"Calculation by formulas for queuing theory"]
["Data",null,null,"Results:                                    S ="]
["λ =",15,null,"Utilization factor      ρ ="]
["μ =",20,null,"Expected number in system      L ="]
["S ="," 1 - 3",null,"Expected  length of queue    Lq ="]
[null,null,null,"Expected time in system      W ="]
["σλ=",0.05,null,"Expected waiting time in queue      Wq ="]
["σμ=",0.05,null,"% time the servers is idle      P0 ="]
[null,null,null,"Probability that N customers are in the system:"]
[null,null,null,"P01 ="]
[null,null,null,"P02 ="]
[null,null,null,"P03 ="]
[null,null,null,"P04 ="]
[null,null,null,"P05 ="]
[null,null,null,"P06 ="]
[null,null,null,"P07 ="]
[null,null,null,"P08 ="]
[null,null,null,"P09 ="]
[null,null,null,"P10 ="]
[null,null,null,"P11 ="]
[null,null,null,"P12 ="]
[null,null,null,"P13 ="]
[null,null,null,"P14 ="]
[null,null,null,"P15 ="]
[null,null,null,"P16 ="]
[null,null,null,"P17 ="]
[null,null,null,"P18 ="]
[null,null,null,"P19 ="]
[null,null,null,"P20 ="]
[null,null,null,"P21 ="]
[null,null,null,"P22 ="]
[null,null,null,"P23 ="]
[null,null,null,"P24 ="]
[null,null,null,"P25 ="]
[null,null,null,"P26 ="]
[null,null,null,"P27 ="]
[null,null,null,"P28 ="]
[null,null,null,"P29 ="]
[null,null,null,"P30 =    :"]

{"sheet":"enfq","index":11,"n_rows":42,"n_cols":12,"rows_kept":42,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["Model: Finite queue length",null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[null,"Poisson distribution for Arrival rate"]
[null,"Exponential distribution for Service rate"]
[null,null,null,"Calculation by formulas for queuing theory"]
["Data",null,null,"Results:                                    S ="]
["λ =",15,null,"Utilization factor      ρ ="]
["μ =",20,null,"Expected number in system      L ="]
["S ="," 1 - 3",null,"Expected  length of queue    Lq ="]
["N =",4,null,"Expected time in system      W ="]
["σλ=",0.05,null,"Expected waiting time in queue      Wq ="]
["σμ=",0.05,null,"% time the servers is idle      P0 ="]
[null,null,null,"Probability that N customers are in the system:"]
[null,null,null,"P01 ="]
[null,null,null,"P02 ="]
[null,null,null,"P03 ="]
[null,null,null,"P04 ="]
[null,null,null,"P05 ="]
[null,null,null,"P06 ="]
[null,null,null,"P07 ="]
[null,null,null,"P08 ="]
[null,null,null,"P09 ="]
[null,null,null,"P10 ="]
[null,null,null,"P11 ="]
[null,null,null,"P12 ="]
[null,null,null,"P13 ="]
[null,null,null,"P14 ="]
[null,null,null,"P15 ="]
[null,null,null,"P16 ="]
[null,null,null,"P17 ="]
[null,null,null,"P18 ="]
[null,null,null,"P19 ="]
[null,null,null,"P20 ="]
[null,null,null,"P21 ="]
[null,null,null,"P22 ="]
[null,null,null,"P23 ="]
[null,null,null,"P24 ="]
[null,null,null,"P25 ="]
[null,null,null,"P26 ="]
[null,null,null,"P27 ="]
[null,null,null,"P28 ="]
[null,null,null,"P29 ="]
[null,null,null,"P30 =    :"]

{"sheet":"enfp","index":12,"n_rows":42,"n_cols":12,"rows_kept":42,"cut":false,"hidden":false,"merged":[]}
["Model: Finite customer population",null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,"Queueing SystemsHCXL"]
[null,"Poisson distribution for Arrival rate"]
[null,"Exponential distribution for Service rate"]
[null,null,null,"Calculation by formulas for queuing theory"]
["Data",null,null,"Results:                                    S ="]
["λ =",15,null,"Utilization factor      ρ ="]
["μ =",20,null,"Expected number in system      L ="]
["S ="," 1 - 3",null,"Expected  length of queue    Lq ="]
["K =",5,null,"Expected time in system      W ="]
["σλ=",0.05,null,"Expected waiting time in queue      Wq ="]
["σμ=",0.05,null,"% time the servers is idle      P0 ="]
[null,null,null,"Probability that N customers are in the system:"]
[null,null,null,"P01 ="]
[null,null,null,"P02 ="]
[null,null,null,"P03 ="]
[null,null,null,"P04 ="]
[null,null,null,"P05 ="]
[null,null,null,"P06 ="]
[null,null,null,"P07 ="]
[null,null,null,"P08 ="]
[null,null,null,"P09 ="]
[null,null,null,"P10 ="]
[null,null,null,"P11 ="]
[null,null,null,"P12 ="]
[null,null,null,"P13 ="]
[null,null,null,"P14 ="]
[null,null,null,"P15 ="]
[null,null,null,"P16 ="]
[null,null,null,"P17 ="]
[null,null,null,"P18 ="]
[null,null,null,"P19 ="]
[null,null,null,"P20 ="]
[null,null,null,"P21 ="]
[null,null,null,"P22 ="]
[null,null,null,"P23 ="]
[null,null,null,"P24 ="]
[null,null,null,"P25 ="]
[null,null,null,"P26 ="]
[null,null,null,"P27 ="]
[null,null,null,"P28 ="]
[null,null,null,"P29 ="]
[null,null,null,"P30 =    :"]