В статье рассматривается задача имитационного моделирования системы стохастического поллинга с нестационарным (переменным) потоком запросов. Системы Поллинга, или системы упорядоченного опроса, представляют собой частный случай систем массового обслуживания с несколькими очередями и находят широкое применение в телекоммуникационных, транспортных, производственных системах, а также в системах управления запасами и дорожного движения. Аналитическое исследование таких систем для сложных конфигураций затруднено, что обуславливает актуальность применения имитационного моделирования. Построена имитационная модель в среде AnyLogic, включающая три очереди с различными характеристиками входных потоков: неоднородный поток по распределению Вейбулла, поток по расписанию интенсивностей с суточной цикличностью и неординарный поток с равномерным распределением и групповыми заявками. Обслуживание осуществляется одним сервером по циклическому порядку опроса с исчерпывающей дисциплиной, при которой сервер обрабатывает очередь до её полного опустошения. Интенсивность обслуживания задаётся треугольным распределением как неоднородный пуассоновский процесс, зависящий от времени. Проведён сравнительный анализ двух моделей - с переменной и постоянной интенсивностью обслуживания. Результаты моделирования за 700 часов показали, что модель с переменной интенсивностью демонстрирует более стабильную работу: средний коэффициент загрузки составляет 0,81 против 0,88 при постоянной интенсивности, при этом лучше сглаживаются пиковые нагрузки и снижается риск переполнения очередей. Очередь с потоком по расписанию интенсивностей выявлена как наиболее загруженная и являющаяся «узким местом» системы. Установлено, что переменная интенсивность обслуживания эффективнее адаптируется к суточным циклам нагрузки и обеспечивает больший запас прочности для непредвиденных всплесков запросов.
This paper addresses the problem of simulation modeling of a stochastic polling system with a non-stationary (time-varying) arrival process. Polling systems, also known as ordered-service systems, constitute a special subclass of multi-queue queueing systems and are widely applied in telecommunications, transportation, manufacturing, inventory management, and traffic control systems. Analytical investigation of such systems becomes considerably difficult for complex configurations, which underscores the relevance of employing simulation-based approaches. A simulation model has been developed in the AnyLogic environment, incorporating three queues with distinct input flow characteristics: a heterogeneous flow following a Weibull distribution, a flow governed by an intensity schedule with daily periodicity, and a non-ordinary flow with a uniform distribution and batch arrivals. Service is provided by a single server operating under a cyclic polling order with an exhaustive discipline, whereby the server processes each queue until it is completely emptied. The service intensity is defined by a triangular distribution as a non-homogeneous Poisson process that varies over time. A comparative analysis is conducted between two models - one with variable and the other with constant service intensity. The simulation results obtained over a 700-hour period demonstrate that the model with variable intensity exhibits more stable operation: the average utilization factor is 0.81 compared to 0.88 under constant intensity, while peak loads are smoothed more effectively and the risk of queue overflow is reduced. The queue with the intensity-scheduled flow has been identified as the most heavily loaded and thus the bottleneck of the system. It is established that variable service intensity adapts more effectively to daily load cycles and provides a greater safety margin for unexpected surges in demand.