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排队论的简单应用.doc

上传人:pk5235 2015/9/7 文件大小:0 KB

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文档介绍

文档介绍:基于排队论的简单实际应用
摘要:排队论(Queuing Theory) ,是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工作过程的数学理论和方法,又称随机服务系统理论,为运筹学的一个分支。本文根据排队论进行了一个简单的实际应用讨论。根据该办公室的电话系统状况得知其服从排队论模型规律,用表示在时刻t,服务系统的状态为n(系统中顾客数为n)的概率。通过输入过程,排队规则,和服务机构的具体情况建立关于的微分差分方程求解。令把微分方程变成差分方程,而不再含微分了,因此这样意味着把当作与t无关的稳态解。关于标准的M/M/s模型各种特征的规定于标准的M/M/1模型的规定相同。另外规定各服务器工作是相互独立(不搞协作)且平均服务率相同于是整个服务机构的平均服务率为;令只有当时才不会排成无限的队列,成这个系统为服务强度,各顾客服务时间服从相同的负指数分布.
关键词:泊松分布,指数分布,概率,期望,Little公式
一、基于排队论的简单介绍
:较为经典的一种排队论模式,按照前面的Kendall记号定义,前面的M代表顾客(工具)到达时间服从泊松分布,后面的M则表示服务时间服从负指数分布,1为仅有一个打磨机。
蒙特卡洛方法:蒙特卡洛法蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,或称计算机随机模拟方法,是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第一次世界大战进研制***的“曼哈顿计划”。该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法,为它蒙上了一层神秘色彩。
排队论研究的基本问题
(1)排队系统的统计推断:即判断一个给定的排队系统符合于哪种模型,以便根据排队理论进行研究。
(2)系统性态问题:即研究各种排队系统的概率规律性,主要研究队长分布、等待时间分布和忙期分布等统计指标,包括了瞬态和稳态两种情形。
(3)最优化问题:即包括最优设计(静态优化),最优运营(动态优化)。
二、排队论在实际问题中的应用
问题的陈述:办公室有三条电话线可以打进,也就是说在任意时刻最多能打进接待三通话者来访,打进的电话是随机的,其时间服从上午九点至下午五点的均匀分布,每次电话的持续时间是均值为6分钟的随机变量,经理关心由于占线而可能打不进来的人数。他们当中有人稍后可能重拨电话,而其他人则可能放弃通话,一天中接通的电话平均数是70。
1、问题的提出:请仿真这个办公室的电话系统并给出如下估计:
(1) 无电话占线,有一条、两条占线和三条占线的时间百分比;
没有打进电话的人所占的百分比。
若办公室再新装一部电话,你怎样修改模型?改进这一模型还需要其他什么信息?
2、问题的分析:这是一个多服务台混合制模型M/M/s/K,顾客的相继到达时间服从参数为的负指数分布(即顾客的到达过程为Poisson流),服务台的个数为s,每个服务台的服务时间相互独立,且服从参数为的负指数分布,系统的空间为K。
3、背景的分析:在办公室三部电话系统的前提下,研究其工作情况,无电话占线、有一个、有两个、三个都占线所占的时间百分比,为保证顾客源不致过多的流失,能够接通更多的电话,比较研究是否应该新增加一台电话。
4、建立的模型:
①假设:顾客的相继到达时间服从参数为的负指数分布,服务时间服从参数的负指数分布,表示在时刻t,服务系统的状态为n