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随着互联网的普及和技术的发展，各行各业对于服务质量和效率的要求越来越高，而排队系统是很多服务行业重要的组成部分。对于排队系统的研究和优化，一直是各个领域的学者和工程师关注的热点之一。本文主要探讨了两类周期查询式完全服务排队系统的研究。
首先，周期查询式排队系统是指在每一个时段内，客户只能在特定的时刻序列中进行服务需求的查询。这种排队系统也被称为时间翻倍系统，因为每个客户到达和服务的时间都是排成周期的。这类排队系统适用于客户需求规律比较规则的情况，如公共交通子系统、电话咨询、宾馆前台等。
针对周期查询式排队系统，学界已经提出了很多研究成果。其中最基础的是M/G/1模型和M/M/1模型。其中M/G/1模型是指到达时间服从某种分布，服务时间服从不同于指数分布的任意分布的排队系统，而M/M/1模型是指到达时间和服务时间均服从指数分布的系统。这些模型可以基于概率论和排队论来分析系统的性能，并提出各种解决方案。
除此之外，还有一些更复杂的模型能够更好地描述真实情况。例如，考虑M/G/1/K模型，其中K为队列长度限制，比M/G/1模型更具有实用价值。另外， 一些学者环境下，还发展了一些新的模型和算法，如模拟法、随机抽样法、蒙特卡洛法等，用于研究和优化周期查询式排队系统。通过这些方法，可以更好地预测系统的性能表现和决策。
其次，完全服务排队系统是指在系统中每个客户到达后都可以得到服务。这类排队系统适用于高度竞争和顾客需要高服务质量的行业，如银行、医院等。
针对完全服务排队系统，学界也提出了很多研究成果。最基础的是M/M/C模型，其中C为服务员数量，这类模型可以用于描述客户到达和接受服务的情况，并计算各种指标。此外，一些学者对于M/M/C模型进行了拓展，如考虑不同业务类型和客户流量的M/G/K模型等，以更好地符合复杂实际情况。
此外，也有一些最近的研究成果，例如网络排队模型和套利模型。网络排队模型可以用于描述多机场、多城市之间的航线客户，以便协调客流和飞行员调度等问题。套利模型则用于描述市场中的高速交易和交易员之间的竞争。
总之，周期查询式排队系统和完全服务排队系统是排队论中的两类实际情况，学界已经提出了很多基础和拓展模型来描述和优化这些系统。在今后的研究中，希望能够继续探索和应用各种新的模型和算法，以更好地理解和优化排队系统。