На промышленных предприятиях теория игр может использоваться для выбора оптимальных решений, например при создании рациональных запасов сырья, материалов, полуфабрикатов, в вопросах качества продукции и других экономических ситуациях. В первом случае противоборствуют две тенденции: увеличения запасов, в том числе и страховых, гарантирующих бесперебойную работу производства; сокращения запасов, обеспечивающих минимизацию затрат на их хранение; во втором - стремления к выпуску большего количества продукции, ведущего к снижению трудовых затрат; к повышению качества, сопровождающемуся часто уменьшением количества изделий и, следовательно, возрастанием трудовых затрат. В машиностроительном производстве противоборствующими направлениями являются стремление к максимальной экономии металла в конструкциях, с одной стороны, и обеспечение необходимой прочности конструкций - с другой.

В сельском хозяйстве теория игр может применяться при решении экономических задач, в которых оппозиционной силой выступает природа, и когда вероятность наступления тех или иных событий многовариантна или неизвестна.

Природные условия нередко сказываются и на эффективности работы промышленных предприятий.

Математическая теория массового обслуживания

Теория массового обслуживания является очень актуальной в наше время. От её совершенствования порой зависят очень важные компоненты современной жизни. Из сказанного выше мы видим, что СМО применяются во многих областях деятельности человека, которые связаны с удовлетворением потребностей заявителей на обслуживание.

Одним из самых главных мест применения СМО является экономика. Ведь где, как не в экономике больше всего сталкиваются с удовлетворением потребностей. Когда запросов на удовлетворение потребностей много, а средств удовлетворения меньше, чем запросов. Очень важным является правильно рассчитать систему обслуживания запросов, ведь если запросы будут потеряны из-за того, что их вовремя не обслужили – фирма (предприятие, банк и т.д.) потеряет значительную часть прибыли. Для оптимизации системы обслуживания и используется СМО. Её разработкой для конкретных условий занимаются менеджеры.

Теория массового обслуживания – это очень многогранное понятие. А, так как человеку свойственно все систематизировать для облегчения понимания, теория массового обслуживания стала базироваться на математическом аппарате. Математическое моделирование СМО является наиболее прогрессивным и точным.

Теория массового обслуживания впервые применялась в телефонии, а затем и в других областях хозяйственной деятельности.

Например, организация нормального процесса обслуживания покупателей связана с правильным определением следующих показателей: количества предприятий данного торгового профиля, численности продавцов в них (в том числе и "механических"), наличия соответствующих основных фондов, частоты завоза товаров, численности обслуживаемого населения, плотности обращаемости и потребности в соответствующих товарах (по групповому и внутригрупповому ассортименту). Если предположить, что предприятие располагает необходимыми основными фондами, торгует товарами, имеющимися в достаточном количестве (при нормальной частоте завоза), то и тогда в процессе обслуживания остаются такие переменные величины, которые могут существенно повлиять на качество обслуживания. Надлежит, следовательно, выбрать такой оптимальный вариант организации торгового обслуживания населения, при котором время обслуживания будет минимальным, качество - высоким, не будет излишних народнохозяйственных затрат. Математический аппарат теории массового обслуживания облегчает решение этой задачи.

Аналитическое моделирование на основе теории систем массового обслуживания.

При аналитическом моделировании исследование процессов или объектов заменяется построением их математических моделей и исследованием этих моделей. В основу метода положены идентичность формы уравнений и однозначность соотношений между переменными в уравнениях, описывающих оригинал и модель. Поскольку события, происходящие в локальных вычислительных сетях, носят случайный характер, то для их изучения наиболее подходящими являются вероятностные математические модели теории массового обслуживания. Объектами исследования в теории массового обслуживания являются системы массового обслуживания (СМО) и сети массового обслуживания (Семо). Системы массового обслуживания классифицируются по следующим признакам:

Закону распределения входного потока заявок;

Числу обслуживающих приборов;

Закону распределения времени обслуживания в обслуживающих приборах;

Числу мест в очереди;

Дисциплине обслуживания.

СМО классифицируются на разные группы в зависимости от состава, от времени пребывания в очереди до начала обслуживания, от дисциплины обслуживания требований.

По составу СМО бывают одноканальные (с одним обслуживающим устройством) и многоканальными (с большим числом обслуживающих устройств). Многоканальные системы могут состоять из обслуживающих устройств как одинаковой, так и разной производительности.

По времени пребывания требований в очереди до начала обслуживания системы делятся на три группы:

1) с неограниченным временем ожидания (с ожиданием),

2) с отказами;

3) смешанного типа.

В СМО с неограниченным временем ожидания очередное требование, застав все устройства занятыми, становится в очередь и ожидает обслуживания до тех пор, пока одно из устройств не освободится.

В системах с отказами поступившее требование, застав все устройства занятыми, покидает систему. Классическим примером системы с отказами может служить работа автоматической телефонной станции.

В системах смешанного типа поступившее требование, застав все (устройства занятыми, становятся в очередь и ожидают обслуживания в течение ограниченного времени. Не дождавшись обслуживания в установленное время, требование покидает систему.

В системах с определенной дисциплиной обслуживания поступившее требование, застав все устройства занятыми, в зависимости от своего приоритета, либо обслуживается вне очереди, либо становится в очередь.

Основными элементами СМО являются: входящий поток требований, очередь требований, обслуживающие устройства (каналы) и выходящий поток требований.

Таким образом, из вышеописанного можно сделать вывод о том, что теория массового обслуживания просто необходима в нашей жизни. Так как мы ежедневно имеем дело с очередями, то эта теория позволяет решать многие жизненные ситуации.

С точки зрения тех, кого обслуживают, очередь связана с бесполезной потерей времени и всегда ассоциируется только с отрицательным восприятием. Одной из важнейших экономических характеристик СМО является время, теряемое заявкой в очереди на ожидание обслуживания. Большое количество заявок, ожидающих обслуживания, кроме отрицательного влияния на субъективное восприятие, мешает нормальной работе даже при небольших временных затратах. Хорошо организованное обслуживание соответствует реально незначительному времени нахождения заявки в очереди. В условиях рыночной экономики и при наличии конкуренции низкий уровень обслуживания приводит к потере потенциальных заявок и снижению конкурентоспособности. Поэтому для менеджера важным является контролировать процессы образования очереди. Пренебрежение этой стороной менеджмента может привести к серьезным экономическим потерям, вплоть до вытеснения из рынка. Теория массового обслуживания дает методы анализа характеристик очереди и выявления путей ее уменьшения.

Предмет ТМО - системы массового обслуживания (СМО) и сети массового обслуживания. Под СМО понимают динамическую систему, предназначенную для эффективного обслуживания случайного потока заявок при ограниченных ресурсах системы. Обобщённая структура СМО приведена на рисунке 3.1.

Рис. 3.1. Схема СМО.

Поступающие на вход СМО однородные заявки в зависимости от порождающей причины делятся на типы, интенсивность потока заявок типа i (i=1…M) обозначено  i . Совокупность заявок всех типов - входящий поток СМО.

Обслуживание заявок выполняется m каналами. Различают универсальные и специализированные каналы обслуживания. Для универсального канала типа j считается известными функции распределения F ji () длительности обслуживания заявок произвольного типа. Для специализированных каналов функции распределения длительности обслуживания каналов заявок некоторых типов являются неопределёнными, назначение этих заявок на данный канал.

В качестве процесса обслуживания могут быть представлены различные по своей физической природе процессы функционирования экономических, производственных, технических и других систем, например, потоки поставок продукции некоторому предприятию, потоки деталей и комплектующих изделий на сборочном конвейере цеха, заявки на обработку информации ЭВМ от удалённых терминалов и т.д. При этом характерным для работы таких объектов является случайное поведение заявок (требований) на обслуживание и завершение обслуживания в случайные моменты времени.

Q - схемы можно исследовать аналитически и имитационными моделями. Последнее обеспечивает большую универсальность.

Рассмотрим понятие массового обслуживания.

В любом элементарном акте обслуживания можно выделить две основные составляющие: ожидание обслуживания заявкой и собственно обслуживание заявки. Это можно отобразить в виде некоторого i-ого прибора обслуживания П i , состоящего из накопителя заявок, в котором может находится одновременно l i =0…L i H заявок, где L i H - ёмкость i-ого накопителя, и канала обслуживания заявок, k i .

Рис. 3.2. Схема прибора СМО

На каждый элемент прибора обслуживания П i поступают потоки событий: в накопитель H i поток заявок w i , на канал k i - поток обслуживания u i .

Потоком событий (ПС) называется последовательность событий, происходящих одно за другим в какие-то случайные моменты времени. Различают потоки однородных и неоднородных событий. Однородный ПС характеризуется только моментами поступления этих событий (вызывающими моментами) и задаётся последовательностью {t n }={0t 1 t 2 …t n …}, где t n - момент поступления n- ого события - неотрицательное вещественное число. ОПС может быть также задан в виде последовательности промежутков времени между n-ым и n-1-ым событиями { n }.

Неоднородным ПС называется последовательность {t n , f n } , где t n - вызывающие моменты; f n - набор признаков события. Например, может быть задана принадлежность к тому или иному источнику заявок, наличие приоритета, возможность обслуживания тем или иным типом канала и т.п.

Рассмотрим ОПС, для которого  i { n }- случайные величины, независимые между собой. Тогда ПС называется потоком с ограниченным последействием.

ПС называется ординарным , если вероятность того, что на малый интервал времени t, примыкающий к моменту времени t попадает больше одного события Р  1 (t, t) пренебрежительно мала.

Если для любого интервала t событие P 0 (t, t) + P 1 (t, t) + Р  1 (t, t)=1, P 1 (t, t) - вероятность попадания на интервал t ровно одного события. Как сумма вероятностей событий, образующих полную группу и несовместных, то для ординарного потока событий P 0 (t, t) + P 1 (t, t)  1, Р  1 (t, t)=(t), где (t)- величина, порядок малости который выше, чем t, т.е. lim((t))=0 при t0.

Стационарным ПС называется поток, для которого вероятность появления того или иного числа событий на интервале времени  зависит от длины этого участка и не зависит от того, где на оси времени 0 - t взят этот участок. Для ОПС справедливо 0*P 0 (t, t) + 1*P 1 (t, t)= P 1 (t, t) - среднее число событий на интервале t. Среднее число событий, наступающих на участке t в единицу времени составляет P 1 (t, t)/t. Рассмотрим предел этого выражения при t0

lim P 1 (t, t)/t=(t)*(1/един.вр.).

Если этот предел существует, то он называется интенсивностью (плотностью) ОПС. Для стандартного ПС (t)==const.

Применительно к элементарному каналу обслуживания k i можно считать что поток заявок w i W, т.е. интервалы времени между моментами появления заявок на входе k i образуют подмножество неуправляемых переменных, а поток обслуживания u i U, т.е. интервалы времени между началом и окончанием обслуживания заявки образуют подмножество управляемых переменных.

Заявки, обслуженные каналом k i и заявки, покинувшие прибор П i по различным причинам не обслуженными, образуют выходной поток y i Y.

Процесс функционирования прибора обслуживания П i можно представить как процесс изменения состояний его элементов во времени Z i (t). Переход в новое состояние для П i означает изменение кол-ва заявок, которые в нём находятся (в канале k i и накопителе H i). Т.о. вектор состояний для П i имеет вид: , где- состояния накопителя, (=0 - накопитель пуст,=1- в накопителе одна заявка…,=- накопитель занят полностью;- состояние каналаk i (=0 - канал свободен,=1 канал занят).

Q-схемы реальных объектов образуются композицией многих элементарных приборов обслуживания П i . Если k i различных приборов обслуживания соединены параллельно, то имеет место многоканальное обслуживание (многоканальная Q-схема), а если приборы П i и их параллельные композиции соединены последовательно, то имеет место многофазное обслуживание (многофазная Q-схема).

Т.о. для задания Q-схемы необходимо оператор сопряжения R, отражающий взаимосвязь элементов структуры.

Связи в Q-схеме изображают в виде стрелок (линий потока, отражающих направление движения заявок). Различают разомкнутые и замкнутые Q-схемы. В разомкнутой выходной поток не может снова поступить на какой-либо элемент, т.е. обратная связь отсутствует.

Собственными (внутренними) параметрами Q-схемы будут являться кол-во фаз L Ф, количество каналов в каждой фазе, L kj , j=1… L Ф, количество накопителей каждой фазы L kj , k=1… L Ф, ёмкость i-ого накопителя L i H . Следует отметить, что в теории массового обслуживания в зависимости от ёмкости накопителя применяют следующую терминологию:

системы с потерями (L i H =0, накопитель отсутствует);

системы с ожиданием (L i H );

системы с ограниченной ёмкостью накопителя Н i (смешанные).

Обозначим всю совокупность собственных параметров Q-схемы как подмножество Н.

Для задания Q-схемы также необходимо описать алгоритмы её функционирования, которые определяют правила поведения заявок в различных неоднозначных ситуациях.

В зависимости от места возникновения таких ситуаций различают алгоритмы (дисциплины) ожидания заявок в накопителе Н i и обслуживания заявок каналом k i . Неоднородность потока заявок учитывается с помощью введения класса приоритетов.

В зависимости от динамики приоритетов Q-схемы различают статические и динамические. Статические приоритеты назначаются заранее и не зависят от состояний Q-схемы, т.е. они являются фиксированными в пределах решения конкретной задачи моделирования. Динамические приоритеты возникают при моделировании. Исходя из правил выбора заявок из накопитель Н i на обслуживание каналом k i можно выделить относительные и абсолютные приоритеты. Относительный приоритет означает, что заявка с более высоким приоритетом, поступившая в накопитель Н, ожидает окончания обслуживания представляющей заявки каналом k i и только после этого занимает канал. Абсолютный приоритет означает, что заявка с более высоким приоритетом, поступившая в накопитель, прерывает обслуживание каналом k i заявки с более низким приоритетом и сами занимает канал (при этом вытесненная из k i заявка может либо покинуть систему, либо может быть снова записана на какое-то место в Н i).

Необходимо также знать набор правил, по которым заявки покидают Н i и k i: для Н i – либо правила переполнения, либо правила ухода, связанные с истечением времени ожидания заявки в Н i ­ ; для k i – правила выбора маршрутов или направлений ухода. Кроме того, для заявок необходимо задать правила, по которым они остаются в канале k i , т.е. правила блокировок канала. При этом различают блокировки k i по выходу и по входу. Такие блокировки отражают наличие управляющих связей в Q‑схеме, регулирующих поток заявок в зависимости от состояний Q‑схемы. Набор возможных алгоритмов поведения заявок в Q‑схеме можно представить в виде некоторого оператора алгоритмов поведения заявок А.

Т.о. Q‑схема, описывающая процесс функционирования СМО любой сложности однозначно задаётся в виде набора множеств: Q = .

Методы исследования систем массового обслуживания

В качестве входного потока заявок используют следующие модели потоков: регулярный, простейший, или пуассоновский, рекуррентный (с ограниченным последействием), нестационарный. Физически наиболее простым, хотя и не самым удобным для исследования и не самым распространенным в приложениях, является регулярный входящий поток, при котором заявки поступают по одной в моменты, отстоящие друг от друга на равные промежутки времени. Самый распространенный в приложениях – простейший (пуассоновский) поток, при котором заявки в систему поступают случайно.

Рекуррентный входящий поток является естественным математическим обобщением двух предыдущих. Поток называется рекуррентным, если интервалы времени между последовательными поступлениями заявок независимы и подчинены одному и тому же закону распределения. Примером такого потока может служить поток заявок, интервалы между поступлениями которых подчинены распределению Эрланга (поток Эрланга) -го порядка:

, .

Здесь - плотность распределения Эрланга; - параметр распределения; - порядок распределения. При распределение Эрланга совпадает с экспоненциальными моментами поступления заявок потока Эрланга представляются в виде суммы независимых случайных величин, имеющих показательное распределение с параметром .

Все описанные потоки являются стационарными. В случае, если параметр потока – это функция времени или состояния СМО, входящий поток называется нестационарным. К нестационарным потокам прибегают, когда необходимо учесть изменение интенсивностей потоков в течение дня, месяца, при изменении длины очереди и т.п.

Дисциплина очереди позволяет описать порядок обслуживания заявок, поступающих на вход системы. Обычно рассматривают следующие виды дисциплины очереди: в порядке прибытия, случайным образом, в зависимости от приоритета (прибыл последним – обслужен первым). Обслуживание заявок в зависимости от приоритета означает, что при поступлении в систему заявок с более высоким приоритетом обслуживание заявок с более низким приоритетом прекращается.

Распределение времени обслуживания характеризует механизм обслуживания (обслуживающий прибор, канал обслуживания). Обычно интервал времени, требуемый для реализации процедуры обслуживания, принадлежит к одному из следующих типов распределений: экспоненциальному, эрланговскому, нормальному, равномерному.

5.10. Задача: Марковская модель рождения и гибели

Процессы рождения и гибели в телекоммуникациях встречаются достаточно часто. Это процесс заявок и обслуживаний, процесс, описывающий последовательность выхода на связь абонентской станции и прекращения связи, жизненный цикл той или иной технологии и др.

Условие задачи : синтезировать марковскую модель рождения и гибели. Провести анализ процесса.

Постановка задачи синтеза модели.

Для вероятностей состояний дискретной марковской цепи характерна связь между двумя условными значениями состояний и :

, , (5.79)

где - вероятности перехода.

Уравнение (5.79) справедливо также и для безусловных вероятностей состояний

. (5.80)

Рассмотрим дискретную последовательность процесс , в которой допускаются как положительные, так и отрицательные скачки. Эта последовательность называется процессом рождения и гибели и определяется следующими постулатами: 1) если в момент времени система находится в состоянии , то вероятность перехода в малом интервале времени равна ; 2) если в момент времени система находится в состоянии , то вероятность перехода в интервале времени равна ; 3) вероятность перехода в состояние, отличное от двух соседних, есть ; 4) вероятность сохранения прежнего состояния равна
; 5) состояние является поглощающим; если изображающая точка попала в это состояние, то процесс прекращается.

Решение . На основании постулатов 1-5 записываем уравнение (5.80):

, (5.81)

В рассматриваемом конкретном случае, когда состояние является поглощающим, нужно полагать . Поэтому

. (5.82)

Предполагается, что в начальный (нулевой) момент времени система находится в некотором состоянии , , и, следовательно, начальные условия имеют вид

(5.83)

В общем случае при произвольных функциях и , решение уравнений (5.81) и (5.82) оказывается затруднительным. В том частном случае, когда процесс рождения и гибели является линейным: , , , , решения при начальном условии даются выражениями

, , (5.84)

где , . (5.85)

Теория СМО посвящена разработке методов анализа, проектирования и рациональной организации систем, относящихся к различным областям деятельности, таким как связь, вычислительная техника, торговля, транспорт, военное дело. Несмотря на все свое разнообразие, приведенные системы обладают рядом типичных свойств, а именно.

• СМО (системы массового обслуживания) - это модели систем , в которые в случайные моменты времени извне или изнутри поступают заявки (требования). Они должны тем или иным образом быть обслужены системой. Длительность обслуживания чаще всего случайна.
• СМО представляет собой совокупность обслуживающего оборудования и персонала при соответствующей организации процесса обслуживания.
• Задать СМО – это значит задать ее структуру и статистические характеристики последовательности поступления заявок и последовательности их обслуживания.

Задача анализа СМО заключается в определении ряда показателей ее эффективности, которые можно разделить на следующие группы:

• показатели, характеризующие систему в целом: число n занятых каналов обслуживания, число обслуженных (λ b ), ожидающих обслуживание или получивших отказ заявок (λ c ) в единицу времени и т.д.;
• вероятностные характеристики : вероятность того, что заявка будет обслужена (P обс) или получит отказ в обслуживании (P отк), что все приборы свободны (p 0) или определенное число их занято (p k ), вероятность наличия очереди и т.д.;
• экономические показатели : стоимость потерь, связанных с уходом не обслуженной по тем или иным причинам заявки из системы, экономический эффект, полученный в результате обслуживания заявки, и т.д.

Часть технических показателей (первые две группы) характеризуют систему с точки зрения потребителей , другая часть – характеризует систему с точки зрения её эксплуатационных свойств . Часто выбор перечисленных показателей, может улучшать эксплуатационные свойства системы, но ухудшать систему с точки зрения потребителей и наоборот. Использование экономических показателей позволяет разрешить указанное противоречие и оптимизировать систему с учетом обеих точек зрения.
В ходе выполнения домашней контрольной работы изучаются простейшие СМО. Это системы разомкнутого типа, бесконечный источник заявок в систему не входит. Входной поток заявок, потоки обслуживания и ожидания этих систем являются простейшими. Приоритеты отсутствуют. Системы однофазные.

Многоканальная система с отказами

Система состоит из одного узла обслуживания, содержащего n каналов обслуживания, каждый из которых может обслуживать только одну заявку.
Все каналы обслуживания одинаковой производительности и для модели системы неразличимы. Если заявка поступила в систему и застала хотя бы один канал свободным, она мгновенно начинает обслуживаться. Если в момент поступления заявки в систему все каналы заняты, то заявка покидает систему не обслуженной.

Смешанные системы

1. Система с ограничением на длину очереди .
   Состоит из накопителя (очереди) и узла обслуживания. Заявка покидает очередь и уходит из системы, если в накопителе к моменту ее появления уже находятся m заявок (m – максимально возможноечисло мест в очереди). Если заявка поступила в систему и застала, хотя бы один канал свободным, она мгновенно начинает обслуживаться. Если в момент поступления заявки в систему все каналы заняты, то заявка не покидает систему, а занимает место в очереди. Заявка покидает систему не обслуженной, если к моменту её поступления в систему заняты все каналы обслуживания и все места в очереди.
   Для каждой системы определяется дисциплина очереди. Это система правил, определяющих порядок поступления заявок из очереди в узел обслуживания. Если все заявки и каналы обслуживания равнозначны, то чаще всего действует правило «кто раньше пришел, тот раньше обслуживается».
2. Система с ограничением на длительность пребывания заявки в очереди .
   Состоит из накопителя (очереди) и узла обслуживания. От предыдущей системы она отличается тем, что заявка, поступившая в накопитель (очередь), может ожидать начала обслуживания лишь ограниченное время Т ож (чаще всего это случайная величина). Если её время Т ож истекло, то заявка покидает очередь и уходит из системы не обслуженной.

Математическое описание СМО

СМО рассматриваются как некоторые физические системы с дискретными состояниями х 0 , х 1 , …, х n , функционирующие при непрерывном времени t . Число состояний n может быть конечным или счетным (n → ∞). Система может переходить из одного состояния х i (i= 1, 2, … , n) в другое х j (j= 0, 1, … ,n) в произвольный момент времени t . Чтобы показать правила таких переходов, используют схему, называемую графом состояний . Для типов перечисленных выше систем графы состояний образуют цепь, в которой каждое состояние (кроме крайних) связано прямой и обратной связью с двумя соседними состояниями. Это схема гибели и размножения.
Переходы из состояния в состояние происходят в случайные моменты времени. Удобно считать, что эти переходы происходят в результате действия каких-то потоков (потоков входных заявок, отказов в обслуживании заявок, потока восстановления приборов и т.д.). Если все потоки простейшие, то протекающий в системе случайный процесс с дискретным состоянием и непрерывным временем будет марковским.
Поток событий - это последовательность однотипных событий, протекающих в случайные моменты времени. Его можно рассматривать как последовательность случайных моментов времени t 1 , t 2 , … появления событий.
Простейшим называют поток, обладающий следующими свойствами:

• Ординарность . События следуют по одиночке (противоположность потоку, где события следуют группами).
• Стационарность . Вероятность попадания заданного числа событий на интервал времени Т зависит только от длины интервала и не зависит от того, где на оси времени находиться этот интервал.
• Отсутствие последействия . Для двух непересекающихся интервалов времени τ 1 и τ 2 число событий, попадающих на один из них, не зависит от того, сколько событий попало на другой интервал.

В простейшем потоке интервалы времени Т 1 , Т 2 ,… между моментами t 1 , t 2 , … появления событий случайны, независимы между собой и имеют показательное распределение вероятностей f(t)=λe -λt , t≥0, λ=const, где λ - параметр показательного распределения, являющийся одновременно интенсивностью потока и представляющий собой среднее число событий, происходящих в единицу времени. Таким образом, .
Марковские случайные события описываются обыкновенными дифференциальными уравнениями . Переменными в них служат вероятности состояний р 0 (t), p 1 (t),…,p n (t) .
Для очень больших моментов времени функционирования систем (теоретически при t → ∞) в простейших системах (системы, все потоки в которых – простейшие, а граф – схема гибели и размножения) наблюдается установившийся, или стационарный режим работы. В этом режиме система будет изменять свое состояние, но вероятности этих состояний (финальные вероятности ) р к , к= 1, 2 ,…, n, не зависят от времени и могут рассматриваться как среднее относительное время пребывания системы в соответствующем состоянии.