排队论模型在服务行业中的应用研究综述
排队论模型在服务行业中的应用研究综述
摘要：排队论是运筹学的一个分支学科，其广泛应用在计算机通信网络、生产系统、库存控制、交通系统、港口泊位设计、机器维修和其他服务系统等各项资源共享的随机服务系统中。文章疏理了排队论模型在服务行业中的国外相关应用研究，主要包括在医院管理、金融服务业、信息和电信服务业中的研究情况，并试图探讨国外排队论模型应用的未来研究方向及研究意义。
关键词：排队论；医院管理；金融；信息；电信；服务业
Review of the Applications of Queuing Theory Models in the Service
Industry
Abstract：Queuing theory is a branch of operational research.It is widely used in sharing of resources of stochastic service system, including computer communication networks, production system, inventory control, transportation system, port berth design, machine maintenance and other service system and so on. This article reviews the applications of queuing theory models of abroad in the service industry, which mainly includes the research situations in hospital management, financial services, information and telecommunication service https://www.360docs.net/doc/a78886780.html,st, the article tries to explore the research directions and research significances of the applications of queuing theory models in the future of abroad.
Key words：Queuing Theory; Hospital Management;Financial; Information; Telecommunication; Service industry
一、前言
排队论(queuing theory), 或称随机服务系统理论，是通过对服务对象到来及服务时间的统计研究，得出这些数量指标（等待时间、排队长度、忙期长短等）的统计规律，然后根据这些规律来改进服务系统的结构或重新组织被服务对象，使得服务系统既能满足服务对象的需要，又能使机构的费用最经济或某些指标最优。它是运筹学的分支学科，也是研究服务系统中排队现象随机规律的学科。排队论的基本思想是1910年丹麦电话工程师A.K.埃尔朗在解决自动电话设计问题时开始形成的，当时称为话务理论。他在热力学统计平衡理论的启发下，成功地建立了电话统计平衡模型，并由此得到一组递推状态方程，从而导出著名的爱尔兰电话损失率公式。
排队论模型广泛应用于计算机通信网络、生产系统、库存控制、交通系统、港口泊位设计、机器维修和其他服务系统等各项资源共享的随机服务系统中。排队论研究的内容主要有三个方面：系统的状态，即与排队相关的数量指标的概率规律性；系统的优化问题，排队系统的最优设计；统计推断，根据资料建立相关模型。近年来，排队论模型的应用研究受到广泛关注，成为研究热点。由于排队论模型的应用领域很广，本文主要综述排队论模型在服务行业中的国外相关应用研究，主要包括在医院管理、金融服务业和信息、电信服务业中的研究情况，并试图探讨国外排队论模型应用的未来研究方向及研究意义。
二、排队论模型应用的国外研究现状
首先是排队论模型在医院管理中的应用。Palvannan R K和Teow K L研究了医疗保健中的排队。由于病人队列在医疗保健是普遍的和等待时间是护理可否满足的一种衡量。排队理论有助于管理者和医生量化与病人的需求相适应的服务能力，平衡系统的利用率和病人的等待时间。这个理论认为影响
病人的等待时间有四个关键因素：病人的平均需求，平均服务率以及两者的变化。通过相关研究，他们得出了四个基本的见解，这些见解对管理医疗保健服务系统中的管理人员和医生都是有用的，不管是在医院或还是在部门级。这两位研究者在当地的医院里已经使用排队模型去估计服务能力和分析能力配置的影响，同时考虑到医疗保健的固有的变异[1]。科罗拉多大学医学院的Wiler J L等研究者建立了一个基于排队理论原则的急诊病人流模型，其目的是获得并验证了一种新的以排队论为基础的模型，以预测各种病人拥挤场景对患者的离开没有被看见（LWBS，left without being seen）率的影响。这个模型可以在一个医疗机构中预测病人到达速率，治疗时间和以LWBS率治疗患者的速度。但是需要在其他机构中进行更多的研究来验证这个模型[2]。以色列海法学院的Avishai Mandelbaum 和Sergey Zeltyn研究了当排队等候服务时，顾客放弃排队是顾客的耐心的具体情况表现，或许急躁，或短时期内有耐心等待。他们重点研究了耐心与否这一点。这个耐心与否是通过一个客户愿意等待的时间分布来描绘的，它的动态特点是通过风险率的分布来描绘。文中描述了用于推断不耐烦的时间，并提供等待发行的统计方法。研究的问题包括不耐烦的统计估计，超载的系统行为，耐心和服务时间之间的依赖性，以及排队模型的验证[3]。加拿大滑铁卢大学的Eman Almehdawe，Beth Jewkes和Qi-Ming He 利用排队论模拟一个地区的紧急医疗服务（EMS）提供者和多个同时服务于救护车和未经预约而来的病人的急诊室之间的界面区域连接。他们在系统中引入马尔可夫链模型和利用矩阵分析方法解决队列长度和等待时间的稳态概率分布。同时，他们还开发了多种算法来计算系统的绩效指标，尤其是救护病人的卸载延误[4]。Griffiths, J. D.等人应用排队理论提出了一个数学模型，显示了如何通过区分两类患者，即区分计划外和计划内的患者，以实现在病床管理上的改进[5]。
其次是排队论模型在金融服务业中的应用。美国乔治梅森大学的H. Lamba把排队论应用在不完全金融市场中描述肥尾的价格回报。他们通过建立阈值模型捕捉金融市场的最重要的统计方面，而排队理论被施加到阈值模型中。研究中得出的结论认为虽然关于繁忙时段的单服务器队列峰度和尾端分布不可以准确地应用到任何真正的市场级联，但是排队论的分析方法可为出现在尾部统计的普遍性提供解释[6]。印度的两位学者Prabha Rohatgi和Nidhi Shrivastava研究了自动取款机（ATM）服务在印度的排队分析。他们尝试用排队论来为印度的国有化和私人银行的自动取款机确定客户服务标准。由于客户到来和服务的时间是变化的和随机的，顾客的到来被假定为泊松分布，但服务时间分布是非指数分布。因此，他们采用了具有无限的队列长度的M/G/1/∞排队模型来计算等待时间和排队长度，目的是为自动取款机设定客户服务标准，并确定哪一台ATM机的取款地点是过载或拥塞的。文中还给出了一个数值例子说明，最后该模型表明，客户流失率可以作为服务标准而不是排队等候的人[7]。巴西圣卡塔琳娜州联邦大学的Cleiton Taufemback, Sergio Da Silva应用排队论模型创新性地提出了一个新的、更实际的方法为最优化地管理商业银行的超额准备金。银行可以应用这个模型选择最优数量的超额准备金[8]。
最后是排队论模型在信息和电信服务业中的应用。Tie Qiu，Lin Feng等人研究了一个利用排队理论探索无线传感器网络的数据包缓存区的评价方法。他们在文中提出了在当每种类型节点处于最佳的工作状态时，利用排队网络模型为分析每种类型的节点的数据包缓冲器容量提供新的评价方法。为了评估排队网络的拥塞状况，并获得具有真正有效到达率和传播率的模型，在排队网络模型中添加持有节点就是相当于排队网络模型被扩充。同时，他们建立了一个M/M/1/N型排队网络模型与控股无线传感器网络设计的近似迭代算法节点。最后实验结果表明，该模型与实际数据一致[9]。ZhenfeiWang 等研究者提出了一种新的收敛多片无线传感器网络和脑桥的架构，然后提供了一个新的分析融合网络性能的排队理论。在研究中，一个排队模型被用来分析这种融合网络的性能，特别是融合系统的总队列长度，终端到终端的数据包延迟和吞吐量[10]。Boualem Rabta等人研究了多级排队网络的多服务器节点的混合分析方法。在研究中，他们提出了一个递归方程组描述的行为的多类别、多服务器排队系统：ΣGi/Gi/m，并展示了仿真的应用和提出了一个ΣGi/Gi/m 站排队网络的混合分解方法。该方法的目的是比现有的分解算法提供更好的业绩测度的估计[11]。
三、文献评论
综合排队论模型在医院管理、金融服务业和信息、电信服务业的整个国外研究情况，可以发现国外应用排队论模型在解决实际问题中提供了很多新思想和新方法。在很多的研究中，都通过应用排队理论建立了相关的模型，并通过大量的数据分析来验证所建立模型的正确性及确定模型的适用范围等。
在医院管理中，国外的研究者用排队论模型去预测医院医疗服务能力的供给与需求，以协调好两者之间的关系。还研究了顾客排队的耐心情况、排队时间与服务时间之间的依赖关系，以及救护车急救和病床管理等问题。并且在相关的研究中都进行了实证分析、数据验证。但是所建立的排队论模型的应用范围有局限性，不能普遍地应用于所有的医疗机构。应用排队论建立的相关模型还有待于在其它医疗机构中进行更多的验证。因此，期待排队论模型在医院管理中的应用研究能更好地解决医疗服务机构、医疗工作者以及患者之间的供给能力与需求情况问题，并最终提高双方的满意度，达到更好地利用医疗资源的目的。
根据自己查阅到的文献，发现排队论模型在金融服务业中的应用还比较少，其应用研究领域有金融市场投资方面的、为自动取款机确定客户服务标准以及为商业银行确定最优数量的超额准备金等。但是还有待于在金融服务业的更多领域得到更广的应用，以及需要完善应用排队论所建立的模型，以使之更好地结合金融服务业动态变化快的特点。因此，未来需要更多地结合排队论的研究来解决金融服务业中出现的问题。
排队论模型在信息、电信服务业中的应用很多，其更多地与相关的算法结合在一起，优化相关的信息通讯网络。其中，排队论模型在无线传感器网络和无源光网络中的应用研究是很实用的，具有极大的创新性，未来还有待在这方面进行更多的研究。此外，排队论模型在融合网络的性能优化、分析以及动态带宽分配中的应用也很广泛。还有排队网络中的多服务器节点的混合分析也是研究很热的一个领域。在这个信息、通讯广泛应用和爆炸的时代，排队论模型在信息、电信服务业中的应用研究是很有意义的，它可以解决信息传输、电信通讯中的很多拥塞，提高信息、通讯的有效到达率和传播率。
参考文献:
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基于排队理论的仿真模型
关键词：动态模拟蒙特卡洛模拟排队论 内容摘要：论文根据超市顾客到达的随机性和服务时间的随机性，用蒙特卡洛方法模拟不同的顾客到达和服务水平，在MA TLAB/Simulink上对超市单队列多收银台的服务系统进行了动态模拟仿真，得到不同顾客到达率和不同服务水平下，顾客的排队等待时间，服务器的空闲率等要素。 在超市收银排队系统中，顾客希望排队等待的时间越短越好，这就需要服务机构设置较多的收银台，这样可以减少排队等待时间，但会增加商场的运营成本。而收银台过少，会使服务质量降低，甚至造成顾客流失。如何科学合理地设置收银台的数量，以降低成本和提高效益，是商场管理人员需要解决的一个重要问题。 蒙特卡洛方法简介 蒙特卡洛方法又称随机模拟方法，它以随机模拟和统计试验为手段，从符合某种概率分布的随机变量中，通过随机选择数字的方法，产生一组符合该随机变量概率分布特性的随机数值序列，作为输入变量序列进行特定的模拟试验、求解（杜比，2007）。在应用该方法时，要求产生的随机数序列应符合该随机变量特定的概率分布。应用该方法的基本步骤如下： 步骤1：建立概率模型，即将所研究的问题变为概率问题，构造一个符合其特点的概率模型；步骤2：产生一组符合该随机变量概率分布特性的随机数值序列；步骤3：以随机数值序列作为系统的抽样输入进行大量的数字模拟试验，以得到模拟试验值；步骤4：对模拟试验结果进行统计处理（如计算频率、均值等），进而对研究问题做出解释。 基于排队理论的仿真模型建立 （一）超市服务排队模型（M/M/C） 超市收款台服务是一个随机服务系统（唐应辉，2006），该系统具有如下特征：服务的对象是已经选购好商品的顾客，顾客源是无限的，顾客之间相互独立，顾客相继到达的时间间隔是随机的。系统有多个服务员且对每个顾客的服务时间是相互独立的。服务规则遵从先到后服务（FCFS）的原则。每个收款台前都有排队队列，顾客选择较短的队列排队等候，这样形成单队列多服务员（M/M/C）的排队系统。超市收银台顾客排队系统结构见图1。 （二）产生随机数值序列 由于顾客到达间隔时间和顾客服务的时间服从负指数颁布的随机数。令这个负指数分布的随机数为x，负指数分布密度函数为：，其分布函数为：，F（x）的反函数为。设u为[0，1]区间上的独立、均匀分布的随机变量，则所求随机数为，进而简化得，这样得到负指数分布的随机数（吴飞，2006）。 针对商场顾客到达和服务水平的统计数据，据此可产生两个随机数列：顾客到达时间间隔a （i）和顾客服务时间st（i），以此数值序列进行动态输入仿真。 （三）模型变量设置 at（i）：表示第i 个顾客到达时刻； a（i）：表示第i个顾客到达的时间间隔；st（i）：第i个顾客的服务时间；sst（i）： 第i个顾客的开始服务时间；lea（i）：第i个顾客离开时间；ls（j）：第j个队列中最后一个顾客的离开时间；ls（m）：每个队列中最后一个顾客离开时间的最早值；freet（j）：第j个
排队论的应用
排队论的应用 ——食堂排队问题 刘文骁 摘要 本文通过运筹学中排队论的方法，为食堂排队问题建立模型，研究学生排队就餐时间节约的影响因素，通过简单计算，得出影响最大因素。排队论是通过研究各种服务系统的排队现象，解决服务系统最优设计和最优化控制的一门科学。本文将根据食堂排队状况建立数学模型，运用排队论的观点进行分析，找出可以减少排队时间的最大影响因素。 关键词 排队论；M/M/s模型；食堂排队 引言 在学校里，常常可以看到这样的情况：下课后，许多同学正想跑到食堂买饭，小小的买饭窗口前没过几分钟便排成了长长的队伍，本来空荡荡的食堂立即变得拥挤不堪。饥肠辘辘的学生门见到这种长蛇阵，怎能不怨声载道。减少排队等待时间，是学生们十分关心的问题。 1.多服务台排队系统的数学模型 1.1排队论及M/M/s模型 排队论是研究排队系统(又称为随即服务系统)的数学理论和方法，是运筹学的一个重要分支。在日常生活中，人们会遇到各种各样的排队问题。排队问题的表现形式往往是拥挤现象。 排队系统的一般形式符号为：X/Y/Z/A/B/C。 其中：X表示顾客相继到达时间间隔的分布；Y表示服务时间的分布；Z表
示服务台的个数；A 表示系统的容量，即可容纳的最多顾客数；B 表示顾客源的数目；C 表示服务规则。 排队论的基本问题是研究一些数量指标在瞬时或平稳状态下的概率分布及其数字特征，了解系统运行的基本特征；系统数量指标的统计推断和系统的优化问题等。 当系统运行一定时间达到平稳后，对任一状态n 来说，单位时间内进入该状态的平均次数和单位时间内离开该状态的平均次数应相等，即系统在统计平衡下“流入=流出”。 据此，可得任一状态下的平衡方程如下： 由上述平衡方程，可求的： 平衡状态的分布为：)1(,2,1,0 ==n p C p n n 其中：)2(,2,1,1 10 21 == ---n C n n n n n μμμλλλ 有概率分布的要求：10=∑∞ =n n p ，有：1100=?? ? ???+∑∞ =p C n n ，则有： )3(1100 ∑∞ =+= n n C p 注意：（3）式只有当级数∑∞=o n n C 收敛时才有意义，即当∑∞ =?∞o n n C 时才能由上 述公式得到平稳状态的概率分布。
排队论模型
排队论模型 排队论也称随机服务系统理论。它涉及的是建立一些数学模型，藉以对随机发生的需求提供服务的系统预测其行为。现实世界中排队的现象比比皆是，如到商店购货、轮船进港、病人就诊、机器等待修理等等。排队的内容虽然不同，但有如下共同特征： 有请求服务的人或物，如候诊的病人、请求着陆的飞机等，我们将此称为“顾客”。 有为顾客提供服务的人或物，如医生、飞机跑道等，我们称此为“服务员”。 由顾客和服务员就组成服务系统。 顾客随机地一个一个（或者一批一批）来到服务系统，每位顾客需要服务的时间不一定是确定的，服务过程的这种随机性造成某个阶段顾客排长队，而某些时候服务员又空闲无事。 排队论主要是对服务系统建立数学模型，研究诸如单位时间内服务系统能够服务的顾客的平均数、顾客平均的排队时间、排队顾客的平均数等数量规律。 一、排队论的一些基本概念 为了叙述一个给定的排队系统，必须规定系统的下列组成部分： 输入过程 即顾客来到服务台的概率分布。排队问题首先要根据原始资料，由顾客到达的规律、作出经验分布，然后按照统计学的方法（如卡方检验法）确定服从哪种理论分布，并估计它的参数值。我们主要讨论顾客来到服务台的概率分布服从泊松分布，且顾客的达到是相互独立的、平稳的输入过程。所谓“平稳”是指分布的期望值和方差参数都不受时间的影响。 排队规则 即顾客排队和等待的规则，排队规则一般有即时制和等待制两种。所谓即时制就是服务台被占用时顾客便随即离去；等待制就是服务台被占用时，顾客便排队等候服务。等待制服务的次序规则有先到先服务、随机服务、有优先权的先服务等，我们主要讨论先到先服务的系统。 服务机构 服务机构可以是没有服务员的，也可以是一个或多个服务员的；可以对单独顾客进行服务，也可以对成批顾客进行服务。和输入过程一样，多数的服务时间都是随机的，且我们总是假定服务时间的分布是平稳的。若以ξ 表示服务员为 n }，n=1，2，…第n个顾客提供服务所需的时间，则服务时间所构成的序列{ξ n 所服从的概率分布表达了排队系统的服务机制，一般假定，相继的服务时间ξ ， 1ξ2，……是独立同分布的，并且任意两个顾客到来的时间间隔序列{T n}也是独立的。 如果按服务系统的以上三个特征的各种可能情形来对服务系统进行分类，那么分类就太多了。因此，现在已被广泛采用的是按顾客相继到达时间间隔的分布、服务时间的分布和服务台的个数进行分类。 研究排队问题的目的，是研究排队系统的运行效率，估计服务质量，确定系统参数的最优值，以决定系统的结构是否合理，设计改进措施等。所以，必须确
国内外服务业发展的趋势
（一）国际发达国家现代服务业发展趋势 西方发达国家经济发展的历程显示，第三产业的发展大致经历了三个阶段：第一阶段（资本主义工业化前期），商业和交通、通信业领先发展；第二阶段（19世纪末至20世纪初），金融、保险业和商务服务业增强第二产业的服务功能；第三阶段，金融、保险业和商务服务业、科学教育事业等现代服务业作为独立的产业快速发展。在西方发达国家，现代服务业的增长速度超出了传统的服务业的平均水平。1970—1986年，美国现代服务业的产值与就业分别增长了173.3％和200.8％，远远高于同期服务业91.0％和85.3％的增长速度，也远远高于国民经济的整体增长速度，这使得现代服务业在第三产业中的比重日趋上升，优化了服务业的内部结构。这是发达国家服务业发展过程中出现的普遍现象，发达的现代服务业已成为美国等国家制造业发展的一个动力源泉。 国际经验表明，人均GDP在1000美元以上，产业结构处于快速变动期，特别是服务业将处于加速发展的转折点。自20世纪80年代开始，全球产业结构已呈现出由“工业型经济”向“服务型经济”转变的趋势。 南京大学洪银兴教授撰文指出，制造业的增长无论采取何种方式，都会遇到能源原材料以及环境资源供给的限制。而制造业发展所遇到的能源原材料瓶颈可能被包含金融、物流在内的服务业所打破。现代服务业主导制造业已经和正在成为现代经济的趋势。许多国际制造业基地的形成依托国际服务业基地，支持国际制造业基地的主要是生产性服务业，其中包括金融、保险、运输、信息服务、电子商务、现代物流业等现代服务业以及法律、会议、评估、咨询、工程设计、广告等中介机构。生产性服务业迅速发展，可以为制造业的发展提供更大的空间并可大大提高其质量。
排队论及其在通信领域中的应用
排队论及其在通信领域中的应用 信息与通信工程学院 2班 姓名：李红豆 学号：10210367 班内序号：26 指导老师：史悦 一、摘要 排队论是为了系统的性态、系统的优化和统计推断，根据资料的合理建立模型，其目的是正确设计和有效运行各个服务系统，使之发挥最佳效益。排队是一种司空见惯的现象，因此排队论可以用来解决许多现实问题。利用排队论的知识可以来解决通信服务中的排队论问题。应用排队论一方面可以有效地解决通信服务系统中信道资源的分配问题；另一方面通过系统优化，找出用户和服务系统两者之间的平衡点，既减少排队等待时间，又不浪费信号资源，从而达到最优设计的完成。 二、关键字 排队论、最简单流、排队系统、通信 三、引言 排队论又称随机服务系统, 主要解决与随机到来、排队服务现象有关的应用问题。是研究系统由于随机因素的干扰而出现排队(或拥塞) 现象的规律的一门学科, 排队论的创始人Erlang 是为了解决电话交换机容量的设计问题而提出排队论。它适用于一切服务系统,包括通信系统、计算机系统等。可以说, 凡是出现拥塞现象的系统, 都属于随机服务系统。随着电子计算机的不断发展和更新, 通信网的建立和完善, 信息科学及控制理论的蓬勃发展均涉及到最优设计与最佳服务问题, 从而使排队论理论与应用得到发展。 四、正文 1、排队论概述： 1.1基本概念及有关概率模型简述： 排队论是一个独立的数学分支有时也把它归到运筹学中。排队论是专门研究由于随机因素的影响而产生的拥挤现象(排队、等待)的科学也称为随机服务系统理论或拥塞理论。它专于研究各种排队系统概率规律性的基础上解决有关排队系统的最优设计和最优控制问题。 排队论起源于20世纪初。当时美国贝尔Bell电话公司发明了自动电话以后如何合理配臵电话线路的数量以尽可能地减少用户重复呼叫次数问题出现了。 1909年丹麦工程师爱尔兰发表了具有重要历史地位的论文“概率论和电话交换”从而求解了上述问题。 1917年又提出了有关通信业务的拥塞理论用统计平衡概念分析了通信业务量问题形成了概率论的一个新分支。后经C.Palm等人的发展由近代概率论观点出发进行研究奠定了话务量理论的数学基础。
M M C ∞排队系统模型及其应用实例分析
M M C ∞排队系统模型及其应用实例分析 摘要:文章阐述了M/M/C/∞排队系统的理论基础,包括排队论的概念,排队系统的基本组成部分以及排队系统的模型。在理论分析的基础上,文章以建行某储蓄所M/M/C/∞排队系统为例,对该系统进行分析并提出了最优解决方案。 关键词:排队论;银行储蓄所;M/M/C/∞模型;最优解 1M/M/C/∞排队系统 1.1排队论的概念及排队系统的组成 上世纪20年代,丹麦数学家、电气工程师爱尔朗(A. K. Erlang)在用概率论方法研究电话通话问题时,开创了这门应用数学学科。排队论主要研究各种系统的排队队长,排队的等待时间及所提供的服务等各种参数,以便求得更好的服务。研究排队问题实质上就是研究如何平衡等待时间与服务台空闲时间。目前,排队论已经广泛应用于通信工程、交通运输、生产与库存管理、计算机系统设计、计算机通信网络、军事作战、柔性制造系统和系统可靠性等众多领域。 任意一个排队系统都是由三个基本部分构成,即输入过程、排队规则和服务机构。①输入过程是描述顾客来源以及顾客按什么规律达到排队系统。②排队规则描述的顾客到达服务系统时顾客是否愿意排队,以及在排队等待情形下的服务顺序。③服务机构描述服务台数目及服务规律。服务机构可分为单服务台和多服务台;接受服务的顾客是成批还是单个的;服务时间服从何种分布。 1.2M/M/C/∞排队模型 ①排队系统模型的表示。目前排队模型的分类采用1953年由D. G. Kendall 提出的分类方法。他用3个字母组成的符号A/B/C表示排队系统。为了表示其它特征有时也用4～5个字母来表示如A/B/C/D/E。其中:A 顾客到达间隔时间的概率分布;B 服务时间的概率分布;C 服务台数目;D 系统容量限制(默认为∞);E 顾客源数目(默认为∞);概率分布的符号表示:M:泊松分布或负指数分布,D:定长分布,Ek:k阶爱尔朗分布,C:一般随机分布。 ②排队系统的衡量指标。—所有服务设施空闲的概率;—系统中的顾客总数;—队列中的顾客总数;—顾客在系统中的停留时间;—顾客在队列中的等待时间。 ③M/M/C/∞排队模型。排队系统模型大体上可以分为简单排队系统,特殊排队系统,休假排队系统及可修排队系统。纵观所有排队系统的模型,无非是系统的三个组成部分分别为不同情况时,进行的排列组合,并由此导致排队系统的数量指标的计算公式不一致。无论是何种排队系统,其研究实质都是如何平衡等待时间
服务行业发展趋势与策略
服务行业发展趋势与策略 用友公司服务与流通行业解决方案事业部总经理刘海河 随着经济的发展，第一产业和第二产业的国民收入和劳动力的比重会相对逐渐下，第三产业的国民收入和劳动力的的比重相对上升。托夫勒也认为人类经历了农业社会和工业社会以后，进入一个以服务经济为主的信息社会。 下面我们来看一下中国服务业的现状： 根据最新的统计，在2008年中国服务业的产值超过了12万亿元，中国的服务业的增值值以每年10%左右的速度飞速的发展。但是这个和世界先进服务业的发展水平相比，国内的服务业相对还比较落后，一个体现在绝对的规模上；另一方面体现服务业的增加值占GDP的比重。国内的服务业最近几年来占GDP 的比重一直维持在40%左右；发达国家服务业占GDP的比重是在70%以上。即使是世界平均水平也是在60%。 也就是说，国内的服务业和世界发达国家相比还有非常大的发展空间。所以国家关于在加快发展服务业的若干意见也提出，到2020年，希望服务业的增加值能够占到国内生产总值的50%以上，而且大力发展现代服务业，尤其是金融、信息服务、房地产等等。 服务行业特征，服务业我们总结以后有三个比较明显的特征： 第一，无形性。服务业的产品是以信息，或者是服务的方式提供的，不像制造业是有形产品，所以服务业的产品的交费和衡量标准也比较混乱，而且不同的客户对服务的感知程度，随着时间、地点、环境的变化会不同。（不可存储、不可运输，交付与衡量标准比较复杂，包含更多主观因素，由于无形性，进而会产生波动性和异质性，不同客户对服务的感知程度不一及不同的时间、地点、环境也会带来服务质量的波动）。 第二，即时性，就是生产和消费同时进行，所以需要离消费者最近，这就是为什么近年来连锁经营发展这么快的原因。（像便利店、餐饮等）。 第三，劳动密集。不像制造业对能源、设备、材料等的依存度较低，主要是以人为手段去实施业务管理，所以对人员成本的管理就非常重要。 服务业在转型中的升级与管控重点： 第一，模式创新。关于对新模式的支持，服务业业务模式创新非常快，比如华旗资讯为例，现在在大力发展门店，这里面有很多新的，可能是直营、联营，或者是加盟店等等各种模式。比如如家、分众传媒、阿里巴巴、盛大，这些都是依靠业务模式的创新取得了公司快速的发展。所以新业务模式的管控能力、在新的业务模式下，企业自己的管控能力就显得比较重要。模式创新中的第二点是体制改革，像过去的事业单位，现在已经逐渐往企业转型，在转型中对事业和企业并存的单位，他们的管理。比如广电、教育、体育、公用事业。制造业服务化与服务外包，这里面典型的例子就是IBM、GE、物流外包，这些过去都是传统的制造业，现在他们逐渐把一些制造部门逐步剥离，大力发展服务部门，截至到现在为止比如以GE为例，他们的服务部门的收入已经超过了制造部门的收入，占比达到了50%以上。模式创新中还有很重要的一点，国家也提出了希望能够利用信息技术对于传统服务业进行改造。 第二，业务协同。现在的供应链越来越长，为了给客户提供及时的服务，我们本企业与上下游企业的协同，企业内部前台业务的前端和后台管理的协同，以及内部资源的协同。通过这些协同，能够更加及时的给客户提供高质量的服务。 第三，成本管控。这个刚才也提到，在服务业是一个人员劳动密集行业，设备成本、材料成本的相对占得比较低，人员成本相对占的比较高。所以对人员成本的管控使一个重点。因为服务产品不像制造产品，以合格产品的交付为计量的依据，服务产品的焦距更多的是依据合同，合同里面设定若干标准，所以它的收入和成本计量点和计量过程比较复杂。还有因为收入和成本不易计量，相对绩效考核也就比较困难。这是服务业转型过程中管控的一个重点。 国内服务业信息化的发展趋势：在英美国家80%的IT应用者来自服务业，国内服务与流通企业的信息化每年以将近20%的速度在递增。
排队论医院应用
医院排队论模型 医院排队论模型 医院就医排队是一种经常遇见的非常熟悉的现象.它每天以这样或那样的形 式出现在我们面前. 例如,患者到医院就医,患者到药房配药、患者到输液室输液等,往往需要排队等待接受某种服务. 这里,护士台、收费窗口、输液护士台及其服务人员都是服务机构或服务设备.而患者与商店的患者一样, 统称为患者. 以上排队都是有形的,还有些排队是无形的.由于患者到达的随机性,所以排队现象是不可避免的. 排队系统模拟 所谓排队系统模拟,就是利用计算机对一个客观复杂的排队系统的结构和行 为进行动态模拟,以获得反映其系统本质特征的数量指标结果,进而预测、分析或评价该系统的行为效果,为决策者提供决策依据. 如果医院增添服务人员和设备,就要增加投资或发生空闲浪费;如果减少服务 设备,排队等待时间太长,对患者和社会都会带来不良影响. 因此,医院管理人员要考虑如何在这两者之间取得平衡,以便提高服务质量,降低服务费用. 医院排队论,就是为了解决上述问题而发展起来的一门科学.它是运筹学的重 要分支之一. 在排队论中,患者和提供各种形式服务的服务机构组成一个排队系统,称为随 机服务系统. 这些系统可以是具体的,也可以是抽象的. 排队系统模型已广泛应用于各种管理系统.如手术管理、输液管理、医疗服务、医技业务、分诊服务,等等. 医院排队系统的组成 排队系统的基本结构由四个部分构成：来到过 程（输入）、服务时间、服务窗口和排队规则.
1、来到过程（输入）是指不同类型的患者按照各种 规律来到医院. 2、服务时间是指患者接收服务的时间规律. 3、服务窗口则表明可开放多少服务窗口来接纳患者. 4、排队规则确定到达的患者按照某种一定的次序接 受服务. ⑴来到过程 常见的来到过程有定长输入、泊松(Poisson)输入、埃尔朗(A. K. Erlang)输入等,其中泊松输入在排队系统中的应用最为广泛. 所谓泊松输入即满足以下4个条件的输入： ①平稳性：在某一时间区间内到达的患者数的概率只与这段 时间的长度和患者数有关； ②无后效性：不相交的时间区间内到达的患者数是相互独立 的； ③普通性：在同时间点上就诊或手术最多到达1个患者, 不 存在同时到达2个以上患者的情况； ④有限性：在有限的时间区间内只能到达有限个患者, 不可 能有无限个患者到达. 患者的总体可以是无限的也可以是有限的； 患者到来方式可以是单个的，也可以是成批的； 相继到达的间隔时间可以是确定的，也可是随机的； 患者的到达可以是相互独立的，也可以是关联； 到来的过程可以是平稳的，也可是非平稳的； ⑵服务时间
泊松过程及其在排队论中的应用
泊松过程及其在排队论中的应用 摘要：叙述了泊松过程的基本定义和概念，并列举了泊松过程的其他等价定义和证明并分析了泊松过程在排队论中的应用，讨论了完成服务和正在接受服务的顾客的联合分布。 关键词：泊松过程；齐次泊松过程；排队论 1. 前言 泊松分布是概率论中最重要的分布之一，在历史上泊松分布是由法国数学家泊松引人的。近数十年来，泊松分布日益显现了其重要性而将泊松随机变量的概念加以推广就得到了泊松过程的概念。泊松过程是被研究得最早和最简单的一类点过程，他在点过程的理论和应用中占有重要的地位。泊松过程在现实生活的许多应用中是一个相当适合的模型，它在物理学、天文学、生物学、医学、通讯技术、交通运输和管理科学等领域都有成功运用的例子。 2. 泊松过程的概念 定义3.2 ：设计数过程{ X(t)，t ≥ 0}满足下列条件： (1) X(0) = 0; (2) X(t)是独立增量过程; (3) 在任一长度为t 的区间中，事件A 发生的次数服从参数0t >λ的泊松分布，即对任意是s, t ≥ 0，有 ! )(})()({n t e n s X s t X P n t λλ-==-+， ,1,0=n 则称计数过程{ X(t)，t ≥ 0}为具有参数0>λ的泊松过程。 注意，从条件(3)知泊松过程是平稳增量过程且t t X E λ=)]([，由于， t t X E )]([= λ表示单位时间内事件A 发生的平均个数，故称λ为此过程的速率或强度。 从定义3.2中，我们看到，为了判断一个计数过程是泊松过程，必须证明它满足条件(1)、(2)及(3)。条件(1)只是说明事件A 的计数是从t = 0时开始的。条件(2)通常可从我们对过程了解的情况去验证。然而条件(3)的检验是非常困难的。为此，我们给出泊松过程的另一个定义。 定义3.3 ：设计数过程{ X(t)，t ≥ 0}满足下列条件： (1) X(0) = 0; (2) X(t)是独立平稳增量过程; (3) X(t)满足下列两式： o(h). 2} X(t)-h)P{X(t o(h),h 1} X(t)-h)P{X(t =≥++==+λ
物业服务行业发展趋势思考
物业服务行业发展趋势思考 物业服务行业发展趋势思考作者：佚名 时间：2008-5-24 浏览量： 物业服务行业发展趋势思考 物业管理作为服务业的重要组成部分，广州从1981年在全国成立第一家物业管理公司，历经二十余年的发展，行业已初具规模。目前，在广州从事物业管理的公司已有1100多家，从业人员6万多人，物业管理面积亿平方米。 《物权法》出台后，行业内部立即掀起了学习热潮，面对《物权法》的相关规定，物业管理沿袭了20多年的惯性思维与做法将可能被部分或彻底打破，物管行业将面临制度、模式、利益格局等等一系列的变化与变革。物业管理行业如何在《物权法》出台后顺应物业管理未来发展大势，共建和谐社会，是摆在我们行业面前的一个现实而迫切的问题，需要行业全体业主和企业共同的思考。 一、《物权法》颁布实施对物业管理行业变革的思考
物业管理应该是业主以私有财产为核心，以公共财产为纽带，以业主公约（或业主章程）为基础而形成的共同协商、自我管理不动产的行为。 早在2003年国务院《物业管理条例》颁布实施时，国家建设部主要领导就明确要求“政府机关要转变职能，…既要尊重业主在物业管理上的自主权，也要尊重物业管理企业的独立经营自主权，…要彻底改变过去大包大揽的观念和做法，明确哪些是自己管的，哪些是民事行为，应交给市场解决的。一旦有民事纠纷，应鼓励依照司法程序来处理，做到依法行政，既到位，又不越位。”可见，《物业管理条例》在其立法过程中已经贯彻了共同协商、自我管理的理念。 《物权法》体现了民法的“私法自治”的原则，明确了业主的建筑物区分所有权，进一步确立了业主共同协商，自我管理的物业管理模式。《物权法》第八十一、八十二条规定：“业主可以自行管理建筑物及其附属设施，也可以委托物业服务企业或者其他管理人管理。对建设单位聘请的物业服务企业或者其他管理人，业主有权依法更换。”“物业服务企业或者
基于排队论模型的收费站优化设计
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a78886780.html, 基于排队论模型的收费站优化设计 作者：刘昕岳丁韩旭杨佳琪 来源：《科学家》2017年第15期 摘要本文从形状、尺寸、组合等因素入手，以减少等待时间与不必要的费用为目的，设计了一个新型高速公路收费站。首先，在系统稳态的基础上，运用排队论模型建立收费站车辆行为模型的基本模型。其次，利用元胞自动机算法模拟了四种不同轮廓下的交通流，并分析了它们对拥塞的抵抗能力。最后，进行了遗传算法优化分析，最大限度地提高了吞吐量，降低了成本，提出一种新型的具有双重停车和互惠共享车道的高速公路收费站方案。 关键词排队论模型；元胞自动机算法；遗传算法；高速公路收费站 中图分类号 TP2 文献标识码 A 文章编号 2095-6363（2017）15-0010-01 随着经济不断发展，人们的日常生活节奏不断加快，需要避免把时间浪费在不必要的事情上，比如等待排队，应该花更多的时间去创造更多的价值。基于这样的社会背景，有必要系统地评估高速公路收费站设计。众所周知，高速公路收费站总是浪费时间。除了司机在等待收费亭的时间浪费，如果车辆迅速增加，更容易造成交通堵塞（瓶颈）。如何合理的设计收费站是一个急需解决的问题。 1 排队论模型建立 排队论模型中，车到达一个单次和连续到达的时间间隔服从负指数分布的参数λ。系统中有s服务站。每个服务站的服务时间是相互独立的，服从参数m的负指数分布。当顾客到达时，如果有免费服务台，第一辆车将立即接受服务，否则汽车将排队等候。且等待的时间是无限的。 下面讨论了这个排队系统的平滑分布。本文认为，在系统达到稳定状态后，队列长度n的概率分布等于（n=1，2，…）。设收费站数目为B。 通过公式推导表明，繁忙收费站平均数目并不取决于收费站数目B。 λn=λ，n=0，1，2，… 相关文献给出了在平衡条件下系统中车辆数为n的概率。当收费广场的车辆数目超过或等于收费站的数目，返回的车辆必须等候。 继续推导得到平均队列长度： LB=平均队列长度+被送达车辆的平均数=Lq+p
排队论及其在通信中的应用
排队论及其在通信中的应用 姓名：徐可学号：2012202120131 专业：通信与信息系统 摘要：排队论又称随机服务系统理论，它广泛应用于通信领域，是通信网络流量设计的基础理论。本文通过对排队论基本概念的介绍，进而阐述了排队论在通信网中的应用，以实例分析的方法揭示了排队论在通信网络流量设计中的重要作用。 关键词：排队论通信网络 Abstract:Queuing theory which is also called the theory of random service system is widely used in the communication field,and it is the basic theory of traffic flow in the communication network design.This paper introduce the basic concept of queuing theory, and expounds the queuing theory in communication network applications. with a case analysis,this paper reveals the important role of the queuing theory in communication network design . Key words: Queuing theory communication network 1 排队论基本概念 1.1 排队系统的概念 把要求服务的一方称为顾客，把提供服务的一方称为服务机构，而把服务机构内的具体设施称为服务员（或服务窗口）。 顾客要求的随机性和服务设施的有限性是产生排队现象的根本原因。排队论就是利用概率论和随机过程理论，研究随机服务系统内服务机构与顾客需求之间的关系，以便合理地设计和控制排队系统[1]。 由于顾客到达的数目和要求提供服务的时间长短都是不确定的，这种由要求随机性服务的顾客和服务机构两方面构成的系统称为随机服务系统或排队系统。 1.2 排队系统的基本参数 排队系统的基本参数包括：顾客到达率λ，服务员数目m，和服务员服务速率μ。
房地产中介服务业的趋势及发展战略
房地产中介服务业的趋势及发展战略 近20年来，在我国市场化进程中，按照国家产业政策，房地产行业由于属于对全局起带动作用的支柱产业而获得优先发展。2000年证监会对房地产企业上市解冻，从一个侧面反映了国家对房地产行业发展前景的肯定。与此同时，房地产中介业适应于巨大的市场需求潜力的增长也逐渐发展起来。加入WTO在即，为大规模进入尚处于幼稚阶段的中国房地产市场，国外知名的房产中介企业已开始了实质性的商业运作，因此，分析房地产中介业的发展趋势和我国房地产中介业的现状，从微观层面制定房地产中介企业的发展战略是目前房地产中介企业面临的一个核心问题。 一、房产中介服务业的趋势分析 (一)房产中介服务业是朝阳行业 从全球范围看，世界经济向服务化趋势发展。从80年代开始发达国家和地区已进入所谓“服务社会”，衡量的标准是服务业收入占GDP的比重超过50％，如当时令港为70％、美国60％、欧共体58％、瑞典62％、芬兰55％等。服务性企业生产的附加值已经多于制造业所创造的价值。尽管服务业伴随制造业发展而发展，但在服务需求结构变化的推动下，服务行业特征呈现出服务性企业资本投入更加密集，科技投入越未越多，专业化程度越未越高，组织规模越来越大的总体发展趋势，房产中介服务业隶属于这一具有广阔发展前景和高成长性的朝阳行业。 (二)专业化分工的利益和市场竞争的压力促进房产中介服务业快速成长 随着房地产行业的迅猛发展，行业内专业分工日益细化。一方面房地产企业本身主动把市场营销服务功能从整体业务中剥离出去，使之成为独立的营销服务实体；另一方面，更多的创业资本涉入专业房地产中介服务业。房地产中介服务经营范围具体指：房屋的买卖(代理／自营)、租赁、置换及相关金融、信息、法律等专业化服务。专业化分工不仅有利于整个房地产行业的健康成长和全社会整体效率的提高，同时，激烈的市场竞争促进了房地产行业各产业链条的发达。 (三)房地产二、三级市场不断膨胀刺激房地产中介业交易规模扩大 目前，欧美等发达国家市场上二手房交易量占整个房地产交易量的80％左右。随着我国二、三级市场的开放，房产梯级消费的逐渐形成，二手房买卖、租赁交易额急剧膨胀。据统计，北京、上海、深圳、重庆四城市每年涉及市场交易规模就有几百亿元。据业内人士预测，到2003年前后，上海二手房交易量将与商品房交易量持平。 (四)网络技术的成功应用为房产中介服务业的迅速发展注入活力 从国外经验看，房产中介行业应该而且是最早应用网络技术实现电子商务的行业之一。而房地产中介行业电子商务化的最终表现形式正是目前流行于欧美国家的MLS(Multi Ple Listing Service)系统，绝大多数房产中介服务公司已经被自己的房源信息系统和无所不在的互联网“网络”在了一起。顾客只需在中介公司所设计的计算机终端上输入所要租买房屋的特征，就可查出所有符合条件的房产，并可通过网上的电子地图查看实际位置，通过网上播放的录象进行“实地考察”。显然，MLS系统的好处一方面是中介服务商的业务更加趋于专业化，另一方面是满足消费者选择的多样性。 二、国内房产中介服务业的现状和存在的问题 国内房产中介服务业虽然已有了一定的发展，但由于发展历史不长、经验不足、行业发展无序和宏观管理不规范以及企业微观管理和经营落后，与房地产中介业的发展趋势和中国市场的需求相比存在着很大差距和一系列问题。 (一)“散、乱、差、小”是国内房产中介服务业的主要特征
数学建模港口问题_排队论
排队模型之港口系统 本文通过排队论和蒙特卡洛方法解决了生产系统的效率问题，通过对工具到达时间和服务时间的计算机拟合，将基本模型确定在//1 M M排队模型，通过对此基本模型的分析和改进，在概率论相关理论的基础之上使用计算机模拟仿真（蒙特卡洛法）对生产系统的整个运行过程进行模拟，得出最后的结论。好。关键词：问题提出： 一个带有船只卸货设备的小港口，任何时间仅能为一艘船只卸货。船只进港是为了卸货，响铃两艘船到达的时间间隔在15分钟到145分钟变化。一艘船只卸货的时间有所卸货物的类型决定，在15分钟到90分钟之间变化。 那么，每艘船只在港口的平均时间和最长时间是多少 若一艘船只的等待时间是从到达到开始卸货的时间，每艘船只的平均等待时间和最长等待时间是多少 卸货设备空闲时间的百分比是多少 船只排队最长的长度是多少 问题分析： | 排队论：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。本题研究的是生产系统的效率问题，可以将磨损的工具认为顾客，将打磨机当做服务系统。【1】 M M：较为经典的一种排队论模式，按照前面的Kendall记号定义，前//1 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原子弹的“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
正确把握服务业发展的基本趋势
正确把握服务业发展的基本趋势 本文探讨如何把握当前服务业发展的基本趋势：服务业已经由从属地位阶段向双轮驱动阶段过渡；全球经济服务化，服务信息化趋势日益凸显；制造业与服务业日益融合；全球服务业开放水平与标准将有新的提升；服务业的功能聚集替代地域聚集成为主要的集聚方式；服务业电子化催生线上交易线下消费结合模式。 标签：经济服务化；制造服务化；功能聚集；服务外包 提升服务业发展比重、推动服务业发展是经济转型升级的重要保障，也是转变经济发展方式的基本要求。在推进服务业发展过程中，必须把握服务业发展的基本趋势，以便于确立服务业发展的基本方向。 一、服务业已经由从属地位阶段向双轮驱动阶段过渡 对一定阶段的主导产业必须有一个准确的定位。服务业从产生开始注定经历三大阶段，即从属地位阶段、与工业并驾齐驱阶段和主导地位阶段。产业发展首先是从农业社会开始的，由于当时工业和服务业都很不发达，服务业处于绝对的从属地位。在工业化发展进入中后期阶段，服务业从制造业、农业中吸收大量转移劳动力，达到一定的规模和范围，随之成为工业升级的重要力量和支撑。在这个阶段，服务业与工业同等重要，经济增长表现为双轮驱动。随着市场经济的发展，发达国家服务业逐步成为经济增长的主导产业，服务业逐步占据主导地位。衡量是否进入服务业时代的根本标准是服务业产值、劳动力就业比重是否达到60%以上。但从我国的经济发展水平看，离服务业主导地位阶段还有一段距离，因此必须明确产业定位，按照双轮驱动战略布局服务业发展。 二、全球经济服务化，服务信息化趋势日益凸显 经济服务化表现为产业结构中服务业的就业与增加值比重均超过工业，成为经济活动的中心。服务业的完善程度是衡量经济与人民生活水平的一项重要指标，完善的服务业已成为推动国家经济发展的一项助力。从二战后全球经济的具体表现来看，经济服务化已成为全球经济的一个不可逆转的趋势，服务业成为经济增长的主导力量。（1）从全球经济的历史比较来看，服务业占GDP比重接近70%，发达国家更高达80%左右，服务业吸收劳动力就业在80%上；（2）服务业投资日益成为投资重点和企业家的投资偏好。服务业利润率远远高于一产和二产，这也成为引导投资流向的重要指标，服务已成为制成品的投资重点，投资也不再是单纯的制造业投资，“制造+服务+综合解决方案”成为新的经营模式；（3）服务消费逐步取代实物产品并成为消费支出的主导力量，而互联网时代又使服务消费具有便捷性，使服务消费具有坚实的依托载体；（4）服务业日益成为工业发展的基础和促进经济增长的因素，是国家经济竞争力的重要支撑。在经济增长过程中，服务业份额的上升不是经济增长的结果，而是经济增长的原因。从当代世界经济发展的实践来看，最富竞争力的国家和体系，以欧美发达国家为例，服务
排队论的简单应用
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)(t Pn 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 )(t Pn 的微分差分方程求解。令0)('=t P n 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)(t Pn 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.==...==s 21μμμμ于是整个服务机构的平均服务率为μs ；令,s = μ λ ρ只有当1
一、基于排队论的简单介绍 M M：较为经典的一种排队论模式，按照前面的Kendall记号定义，//1 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原子弹的“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； （2）没有打进电话的人所占的百分比。 （3）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λ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μ的负指数分布，系统的空
客户服务产业的发展趋势
客户服务产业的发展趋势 【内容提要】 阐述打破竞争平衡，迫使传统客户服务科技化升级的严酷事实 分析国内外客户服务产业面临和存在的问题及对策 竞争平衡被打破——传统客户服务的升级 传统客户服务领域竞争 硬件较量中已无竞争空间时，企业便将目光投向软件领域。竞争平衡被打破，传统客户服务的升级，通常是指企业通过某种手段在众多竞争对手中脱颖而出，赢得属于自己的市场空间。如前所述，硬件已经不能分出胜负，价格、品牌知名度、产品质量也都差不多，保修期也都一样，对客户的承诺也都相同，这时，企业的目光开始盯向传统客户服务的软件领域，如提高营销人员的销售技巧和专业知识等。我们把这方面叫做软件领域的竞争。 销售环节中的服务领域竞争 软件领域中，一个最主要的，叫做销售环节中的服务领域竞争。什么是销售环节中的服务领域竞争呢？现在有一个概念叫做服务营销的概念，做销售的人同时也是做服务的人，以服务带动销售。作为sales——销售人员也应把自己视为是一名客户服务的人员。那么，提高营销人员的销售技巧、专业知识、服务技巧，就变得非常重要。 【案例】 北京有很多手机专卖店，这些专卖店都在上述四个领域展开了竞争。首先，他们在硬件方 面竞争购物环境。人们越来越不愿意去那些装修破烂、门面很小的地方，因为那种地方给人的感 觉就是卖水货、假货的。很多专卖店发现，投钱装饰门面，把门面做得好一点，才有人愿意来。 当他发现满大街的门面大家都装修了，都把以前的木门变成了无框玻璃门，都差不多了，然后竞 争什么呢?产品都是一样的，无非是那么几个品牌，你有卖的，我也有卖的。价格呢?一部手机 的利润才二三十元钱。零售店里卖手机的利润是很低很低的，靠什么挣钱呢?靠卖电池挣钱，靠 卖配件挣钱。因为这些配件都是国内一些地方的厂家生产出来的，很低廉的价格，1元至20元 钱的东西，标价200元，全指望着卖这些东西赚钱了。这个时候有竞争优势吗?没有，因为利润 太薄了。即使天天在报纸上做广告，说“今天我是全市最低价”，可是有哪个客户愿意便宜5元钱 上你这儿来买呀?人家为什么不能就近买呢?所以很多专卖店的老板开始意识到，必须提升销售
排队论开题报告
基于Matlab的排队论问题 仿真模拟研究 一、选题意义 排队论(queuing theory), 或称随机服务系统理论, 是通过对服务对象到来及服务时间的统计研究，得出这些数量指标（等待时间、排队长度、忙期长短等）的统计规律，然后根据这些规律来改进服务系统的结构或重新组织被服务对象，使得服务系统既能满足服务对象的需要，又能使机构的费用最经济或某些指标最优。它是数学运筹学的分支学科。也是研究服务系统中排队现象随机规律的学科。广泛应用于计算机网络, 生产, 运输, 库存等各项资源共享的随机服务系统。排队论研究的内容有3个方面：统计推断，根据资料建立模型；系统的性态，即和排队有关的数量指标的概率规律性；系统的优化问题。其目的是正确设计和有效运行各个服务系统，使之发挥最佳效益。日常生活中存在大量有形和无形的排队或拥挤现象，如旅客购票排队，市内电话占线等现象。排队论的应用非常广泛。它适用于一切服务系统。尤其在通信
系统、交通系统、计算机、存贮系统、生产管理系统等发面应用得最多。排队论的产生与发展来自实际的需要，实际的需要也必将影响它今后的发展方向。 二、论文综述 基于现实生活，我选取用餐高峰时间的高校的食堂某摊位的窗口数量和用餐学生排队等候情况为研究对象，采集数据，分析整理。首先采用排队论理论知识进行推断，建立模型，确定输入过程，服务规则，和服务台。理论计算出顾客流的概率分布，损失制，等待制，服务台数量及构成，最后确定顾客等待时间及合理的窗口数量。再采用Matlab 软件进行仿真模拟，产生随机数模拟顾客流，运用语言确定服务规则，进行模拟，仿真出顾客流概率，顾客等待时间，窗口设置情况。最后理论和模拟实验一同对比分析，得出结论提出合理建议。 三、论文提纲 一、文献综述 1、研究背景及意义 2、国内外发展状况 3、研究内容及目标 · 二、排队论模型的理论支撑 1、排队论模型的概念及特征 2、排队论模型计常用公式及模型方法 三、基于蒙特卡罗方法的排队论模型随机模拟 1、基本思想 2、算法 3、程序清单 4、运行与调试结果 四、结果与分析