排队系统实验报告

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排队系统仿真matlab实验报告

排队系统仿真matlab实验报告

M/M/1排队系统实验报告一、实验目的本次实验要求实现M/M/1单窗口无限排队系统的系统仿真,利用事件调度法实现离散事件系统仿真,并统计平均队列长度以及平均等待时间等值,以与理论分析结果进行对比。

二、实验原理根据排队论的知识我们知道,排队系统的分类是根据该系统中的顾客到达模式、服务模式、服务员数量以及服务规则等因素决定的。

1、 顾客到达模式设到达过程是一个参数为λ的Poisson 过程,则长度为t 的时间内到达k 个呼叫的概率 服从Poisson 分布,即e t kk k t t p λλ-=!)()(,⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=,2,1,0k ,其中λ>0为一常数,表示了平均到达率或Poisson 呼叫流的强度。

2、 服务模式设每个呼叫的持续时间为i τ,服从参数为μ的负指数分布,即其分布函数为{}1,0t P X t e t μ-<=-≥3、 服务规则先进先服务的规则(FIFO )4、 理论分析结果在该M/M/1系统中,设λρμ=,则稳态时的平均等待队长为1Q ρλρ=-,顾客的平均等待时间为T ρμλ=-。

三、实验内容M/M/1排队系统:实现了当顾客到达分布服从负指数分布,系统服务时间也服从负指数分布,单服务台系统,单队排队,按FIFO (先入先出队列)方式服务。

四、采用的语言MatLab 语言源代码:clear;clc;%M/M/1排队系统仿真SimTotal=input('请输入仿真顾客总数SimTotal='); %仿真顾客总数;Lambda=0.4; %到达率Lambda;Mu=0.9; %服务率Mu;t_Arrive=zeros(1,SimTotal);t_Leave=zeros(1,SimTotal);ArriveNum=zeros(1,SimTotal);LeaveNum=zeros(1,SimTotal);Interval_Arrive=-log(rand(1,SimTotal))/Lambda;%到达时间间隔Interval_Serve=-log(rand(1,SimTotal))/Mu;%服务时间t_Arrive(1)=Interval_Arrive(1);%顾客到达时间ArriveNum(1)=1;for i=2:SimTotalt_Arrive(i)=t_Arrive(i-1)+Interval_Arrive(i);ArriveNum(i)=i;endt_Leave(1)=t_Arrive(1)+Interval_Serve(1);%顾客离开时间LeaveNum(1)=1;for i=2:SimTotalif t_Leave(i-1)<t_Arrive(i)t_Leave(i)=t_Arrive(i)+Interval_Serve(i);elset_Leave(i)=t_Leave(i-1)+Interval_Serve(i);endLeaveNum(i)=i;endt_Wait=t_Leave-t_Arrive; %各顾客在系统中的等待时间t_Wait_avg=mean(t_Wait);t_Queue=t_Wait-Interval_Serve;%各顾客在系统中的排队时间t_Queue_avg=mean(t_Queue);Timepoint=[t_Arrive,t_Leave];%系统中顾客数随时间的变化Timepoint=sort(Timepoint);ArriveFlag=zeros(size(Timepoint));%到达时间标志CusNum=zeros(size(Timepoint));temp=2;CusNum(1)=1;for i=2:length(Timepoint)if (temp<=length(t_Arrive))&&(Timepoint(i)==t_Arrive(temp)) CusNum(i)=CusNum(i-1)+1;temp=temp+1;ArriveFlag(i)=1;elseCusNum(i)=CusNum(i-1)-1;endend%系统中平均顾客数计算Time_interval=zeros(size(Timepoint));Time_interval(1)=t_Arrive(1);for i=2:length(Timepoint)Time_interval(i)=Timepoint(i)-Timepoint(i-1);endCusNum_fromStart=[0 CusNum];CusNum_avg=sum(CusNum_fromStart.*[Time_interval 0] )/Timepoint(end);QueLength=zeros(size(CusNum));for i=1:length(CusNum)if CusNum(i)>=2QueLength(i)=CusNum(i)-1;elseQueLength(i)=0;endendQueLength_avg=sum([0 QueLength].*[Time_interval 0] )/Timepoint(end);%系统平均等待队长%仿真图figure(1);set(1,'position',[0,0,1000,700]);subplot(2,2,1);title('各顾客到达时间和离去时间');stairs([0 ArriveNum],[0 t_Arrive],'b');hold on;stairs([0 LeaveNum],[0 t_Leave],'y');legend('到达时间','离去时间');hold off;subplot(2,2,2);stairs(Timepoint,CusNum,'b')title('系统等待队长分布');xlabel('时间');ylabel('队长');subplot(2,2,3);title('各顾客在系统中的排队时间和等待时间');stairs([0 ArriveNum],[0 t_Queue],'b');hold on;stairs([0 LeaveNum],[0 t_Wait],'y');hold off;legend('排队时间','等待时间');%仿真值与理论值比较disp(['理论平均等待时间t_Wait_avg=',num2str(1/(Mu-Lambda))]);disp(['理论平均排队时间t_Wait_avg=',num2str(Lambda/(Mu*(Mu-Lambda)))]);disp(['理论系统中平均顾客数=',num2str(Lambda/(Mu-Lambda))]);disp(['理论系统中平均等待队长=',num2str(Lambda*Lambda/(Mu*(Mu-Lambda)))]);disp(['仿真平均等待时间t_Wait_avg=',num2str(t_Wait_avg)])disp(['仿真平均排队时间t_Queue_avg=',num2str(t_Queue_avg)])disp(['仿真系统中平均顾客数=',num2str(CusNum_avg)]);disp(['仿真系统中平均等待队长=',num2str(QueLength_avg)]);五、数据结构1.仿真设计算法(主要函数)利用负指数分布与泊松过程的关系,产生符合泊松过程的顾客流,产生符合负指数分布的随机变量作为每个顾客的服务时间:Interval_Arrive=-log(rand(1,SimTotal))/Lambda;%到达时间间隔,结果与调用exprnd(1/Lambda,m)函数产生的结果相同Interval_Serve=-log(rand(1,SimTotal))/Mu;%服务时间间隔t_Arrive(1)=Interval_Arrive(1);%顾客到达时间时间计算t_Wait=t_Leave-t_Arrive;%各顾客在系统中的等待时间t_Queue=t_Wait-Interval_Serve; %各顾客在系统中的排队时间由事件来触发仿真时钟的不断推进。

排队论问题实验报告(3篇)

排队论问题实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景排队论是运筹学的一个重要分支,主要研究在服务系统中顾客的等待时间和服务效率等问题。

在现实生活中,排队现象无处不在,如银行、医院、超市、餐厅等。

通过对排队问题的研究,可以帮助我们优化服务系统,提高顾客满意度,降低运营成本。

本实验旨在通过模拟排队系统,探究排队论在实际问题中的应用。

二、实验目的1. 理解排队论的基本概念和原理。

2. 掌握排队模型的建立方法。

3. 熟悉排队系统参数的估计和调整。

4. 分析排队系统的性能指标,如平均等待时间、服务效率等。

5. 培养运用排队论解决实际问题的能力。

三、实验内容1. 建立排队模型本实验以银行排队系统为例,建立M/M/1排队模型。

该模型假设顾客到达服从泊松分布,服务时间服从负指数分布,服务台数量为1。

2. 参数估计根据实际数据,估计排队系统参数。

假设顾客到达率为λ=2(人/分钟),服务时间为μ=5(分钟/人)。

3. 模拟排队系统使用计算机模拟排队系统,记录顾客到达、等待、服务、离开等过程。

4. 性能分析分析排队系统的性能指标,如平均等待时间、服务效率、顾客满意度等。

四、实验步骤1. 初始化参数设置顾客到达率λ、服务时间μ、服务台数量n。

2. 生成顾客到达序列根据泊松分布生成顾客到达序列。

3. 模拟排队过程(1)当服务台空闲时,允许顾客进入队列。

(2)当顾客进入队列后,开始计时,等待服务。

(3)当服务台服务完毕,顾客离开,开始下一个顾客的服务。

4. 统计性能指标记录顾客等待时间、服务时间、顾客满意度等数据。

5. 分析结果根据实验数据,分析排队系统的性能,并提出优化建议。

五、实验结果与分析1. 平均等待时间根据模拟结果,平均等待时间为2.5分钟。

2. 服务效率服务效率为80%,即每分钟处理0.8个顾客。

3. 顾客满意度根据模拟结果,顾客满意度为85%。

4. 优化建议(1)增加服务台数量,提高服务效率。

(2)优化顾客到达率,降低顾客等待时间。

(3)调整服务时间,缩短顾客等待时间。

银行排队系统实验报告

银行排队系统实验报告

一、实验目的1. 熟悉银行排队系统的基本原理和设计方法;2. 掌握使用C语言实现银行排队系统的基本操作;3. 培养团队合作精神和实践能力。

二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:C语言3. 开发工具:Visual Studio三、实验内容1. 银行排队系统简介银行排队系统是一种模拟真实银行排队场景的程序,主要功能包括:客户到达、排队、服务、离开等。

通过模拟银行排队过程,我们可以了解银行排队系统的基本原理,并为实际应用提供参考。

2. 系统设计(1)数据结构本系统采用队列数据结构来存储排队客户。

队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,适用于模拟银行排队场景。

(2)功能模块本系统主要包括以下功能模块:1)客户到达模块:模拟客户到达银行,并随机生成客户信息,如客户ID、到达时间、服务时间等;2)排队模块:根据客户到达顺序,将客户信息依次加入队列;3)服务模块:按照客户排队顺序,为每位客户提供服务,并更新客户状态;4)离开模块:客户服务完成后,从队列中移除该客户信息;5)统计模块:记录客户服务次数、平均等待时间、最长等待时间等数据。

(3)实现方法1)客户到达模块:使用随机数生成器生成客户信息,并将客户信息存入队列;2)排队模块:当客户到达时,将客户信息加入队列尾部;3)服务模块:从队列头部取出客户信息,为该客户提供服务,并更新客户状态;4)离开模块:当客户服务完成后,从队列中移除该客户信息;5)统计模块:记录客户服务次数、平均等待时间、最长等待时间等数据。

3. 实验步骤(1)初始化系统,设置窗口数量和客户到达时间间隔;(2)模拟客户到达,生成客户信息并加入队列;(3)按照客户到达顺序,为每位客户提供服务;(4)记录客户服务次数、平均等待时间、最长等待时间等数据;(5)统计实验结果,分析银行排队系统性能。

四、实验结果与分析1. 实验结果通过实验,我们得到了以下数据:(1)客户服务次数:100次;(2)平均等待时间:5分钟;(3)最长等待时间:15分钟。

排队管理系统研究报告

排队管理系统研究报告

排队管理系统研究报告一、研究背景随着人们生活节奏的加快和城市人口的增加,排队成为了很多场景中的常见现象。

例如,在银行、医院、车站等公共场所,人们经常需要排队等待办理业务。

传统的排队方式存在一些问题,如无法有效管理排队顺序,客户体验差等。

因此,研究开发一种排队管理系统是非常有必要的。

二、研究目的本研究旨在开发一种高效、便捷的排队管理系统,以提升排队效率,改善用户体验,提高服务质量。

三、研究内容1. 研究不同场景下的排队管理需求,包括银行、医院、车站等场所,了解其排队流程和问题。

2. 探索排队管理系统的设计与实现,包括排队叫号、客户信息管理、排队状态监控等功能。

3. 开发基于网络的排队管理系统,实现跨平台的使用。

4. 对已开发的排队管理系统进行测试与评估,收集用户反馈意见,进行改进。

四、研究方法1. 文献调研:通过查阅文献、相关研究报告和技术资料,了解排队管理系统的研究现状和相关技术。

2. 调研与需求分析:对不同场景下的排队管理需求进行调研和需求分析,明确系统功能和性能要求。

3. 系统设计与开发:根据需求分析结果,进行系统架构设计、数据库设计和界面设计,并开展系统开发工作。

4. 系统测试与评估:对已开发的排队管理系统进行功能测试、性能测试和用户体验评估,并根据结果进行改进。

五、预期成果1. 设计和开发一款高效、便捷的排队管理系统,满足不同场景下的排队管理需求。

2. 提升排队效率,改善用户体验,提高服务质量。

3. 提供一份详尽的研究报告,包括需求分析、系统设计、开发过程和测试评估结果等。

六、研究意义1. 提高人们的排队效率,减少等待时间,提升服务体验。

2. 提升公共场所的管理效率,减轻人员负担。

3. 推动排队管理领域的研究和技术发展。

银行排队系统实验报告

银行排队系统实验报告

银行排队系统实验报告银行排队系统实验报告一、引言近年来,随着人们生活水平的提高和金融业的不断发展,银行成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

然而,由于客户数量的增加和服务需求的提升,银行排队系统的效率问题逐渐凸显。

为了解决这一问题,本实验旨在探讨银行排队系统的优化方法,提高服务效率,提升客户满意度。

二、实验设计本实验采用了模拟排队的方法,通过模拟银行的实际情况,观察不同策略下的排队系统效果。

实验中,我们设置了四种不同的排队策略:单一窗口排队、多窗口排队、自助服务排队和预约服务排队。

每种策略下,我们分别记录了客户等待时间、服务时间、客户满意度等数据,并进行了对比分析。

三、实验结果1. 单一窗口排队在单一窗口排队策略下,客户需要依次排队等待,然后逐一接受服务。

实验结果显示,由于只有一个窗口提供服务,客户等待时间较长,平均等待时间为15分钟。

此外,由于服务人员需处理所有业务,服务时间较长,平均服务时间为10分钟。

客户满意度普遍较低,仅为60%。

2. 多窗口排队在多窗口排队策略下,银行设置了多个窗口,客户可以选择不同的窗口进行服务。

实验结果显示,多窗口排队策略能够有效减少客户等待时间,平均等待时间为10分钟。

服务时间也相对较短,平均服务时间为8分钟。

客户满意度相对提高,达到70%。

3. 自助服务排队在自助服务排队策略下,银行引入了自助服务设备,客户可以通过机器自行完成某些简单的业务操作。

实验结果显示,自助服务排队策略能够进一步减少客户等待时间,平均等待时间为5分钟。

服务时间也大幅缩短,平均服务时间为3分钟。

客户满意度明显提高,达到80%。

4. 预约服务排队在预约服务排队策略下,客户可以提前通过手机或网上平台预约服务时间,减少了排队等待的时间。

实验结果显示,预约服务排队策略能够极大地减少客户等待时间,平均等待时间仅为1分钟。

服务时间也相对较短,平均服务时间为2分钟。

客户满意度达到了90%以上。

四、讨论与结论通过对比实验结果,我们可以得出以下结论:1. 多窗口排队策略相对于单一窗口排队策略能够明显提高服务效率和客户满意度。

数据队列实验报告总结(3篇)

数据队列实验报告总结(3篇)

第1篇一、实验背景数据结构是计算机科学中一个重要的基础学科,其中队列作为一种常用的数据结构,在计算机科学和实际应用中具有广泛的应用。

队列是一种先进先出(FIFO)的线性表,它允许在表的一端进行插入操作,在另一端进行删除操作。

本实验旨在通过实现队列的基本操作,加深对队列数据结构概念和特性的理解,并掌握其在实际应用中的运用。

二、实验目的1. 理解队列数据结构的概念和特性。

2. 掌握队列的存储结构,包括顺序存储和链式存储。

3. 熟悉队列的基本操作,如入队、出队、队列长度、队列状态判断等。

4. 通过实际编程,提高数据结构应用能力。

三、实验内容1. 队列的顺序存储结构实现:- 定义队列结构体,包含队列长度、队列最大长度、队列首尾指针等。

- 实现队列的初始化、入队、出队、判断队列是否为空、判断队列是否已满等操作。

2. 队列的链式存储结构实现:- 定义队列节点结构体,包含队列数据、指针等。

- 实现队列的初始化、入队、出队、判断队列是否为空、判断队列是否已满等操作。

3. 队列的实际应用:- 使用队列实现广度优先搜索(BFS)算法。

- 使用队列实现单链表反转。

- 使用队列实现表达式求值。

四、实验步骤1. 创建队列结构体,定义队列的基本属性和操作函数。

2. 实现队列的顺序存储结构,包括队列的初始化、入队、出队、判断队列是否为空、判断队列是否已满等操作。

3. 实现队列的链式存储结构,包括队列的初始化、入队、出队、判断队列是否为空、判断队列是否已满等操作。

4. 通过实际编程,验证队列的基本操作是否正确。

5. 使用队列实现实际应用,验证队列在解决问题中的应用价值。

五、实验结果与分析1. 顺序存储结构实现:- 队列的初始化、入队、出队、判断队列是否为空、判断队列是否已满等操作均能正常进行。

- 队列的顺序存储结构在插入和删除操作时,需要移动队列中的元素,因此时间复杂度为O(n)。

2. 链式存储结构实现:- 队列的初始化、入队、出队、判断队列是否为空、判断队列是否已满等操作均能正常进行。

MM1排队系统仿真matlab实验报告

MM1排队系统仿真matlab实验报告

M/M/1排队系统实验报告一、实验目的本次实验要求实现M/M/1单窗口无限排队系统的系统仿真,利用事件调度法实现离散事件系统仿真,并统计平均队列长度以及平均等待时间等值,以与理论分析结果进行对比。

二、实验原理根据排队论的知识我们知道,排队系统的分类是根据该系统中的顾客到达模式、服务模式、服务员数量以及服务规则等因素决定的。

1、 顾客到达模式设到达过程是一个参数为λ的Poisson 过程,则长度为t 的时间内到达k 个呼叫的概率 服从Poisson 分布,即etkk k t t p λλ-=!)()(,⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=,2,1,0k ,其中λ>0为一常数,表示了平均到达率或Poisson 呼叫流的强度。

2、 服务模式设每个呼叫的持续时间为i τ,服从参数为μ的负指数分布,即其分布函数为{}1,0t P X t e t μ-<=-≥3、 服务规则先进先服务的规则(FIFO ) 4、 理论分析结果在该M/M/1系统中,设λρμ=,则稳态时的平均等待队长为1Q ρλρ=-,顾客的平均等待时间为T ρμλ=-。

三、实验内容M/M/1排队系统:实现了当顾客到达分布服从负指数分布,系统服务时间也服从负指数分布,单服务台系统,单队排队,按FIFO (先入先出队列)方式服务。

四、采用的语言MatLab 语言源代码:clear; clc;%M/M/1排队系统仿真SimTotal=input('请输入仿真顾客总数SimTotal='); %仿真顾客总数;Lambda=0.4; %到达率Lambda;Mu=0.9; %服务率Mu;t_Arrive=zeros(1,SimTotal);t_Leave=zeros(1,SimTotal);ArriveNum=zeros(1,SimTotal);LeaveNum=zeros(1,SimTotal);Interval_Arrive=-log(rand(1,SimTotal))/Lambda;%到达时间间隔Interval_Serve=-log(rand(1,SimTotal))/Mu;%服务时间t_Arrive(1)=Interval_Arrive(1);%顾客到达时间ArriveNum(1)=1;for i=2:SimTotalt_Arrive(i)=t_Arrive(i-1)+Interval_Arrive(i);ArriveNum(i)=i;endt_Leave(1)=t_Arrive(1)+Interval_Serve(1);%顾客离开时间LeaveNum(1)=1;for i=2:SimTotalif t_Leave(i-1)<t_Arrive(i)t_Leave(i)=t_Arrive(i)+Interval_Serve(i);elset_Leave(i)=t_Leave(i-1)+Interval_Serve(i);endLeaveNum(i)=i;endt_Wait=t_Leave-t_Arrive; %各顾客在系统中的等待时间t_Wait_avg=mean(t_Wait);t_Queue=t_Wait-Interval_Serve;%各顾客在系统中的排队时间t_Queue_avg=mean(t_Queue);Timepoint=[t_Arrive,t_Leave];%系统中顾客数随时间的变化Timepoint=sort(Timepoint);ArriveFlag=zeros(size(Timepoint));%到达时间标志CusNum=zeros(size(Timepoint));temp=2;CusNum(1)=1;for i=2:length(Timepoint)if (temp<=length(t_Arrive))&&(Timepoint(i)==t_Arrive(temp)) CusNum(i)=CusNum(i-1)+1;temp=temp+1;ArriveFlag(i)=1;CusNum(i)=CusNum(i-1)-1;endend%系统中平均顾客数计算Time_interval=zeros(size(Timepoint));Time_interval(1)=t_Arrive(1);for i=2:length(Timepoint)Time_interval(i)=Timepoint(i)-Timepoint(i-1);endCusNum_fromStart=[0 CusNum];CusNum_avg=sum(CusNum_fromStart.*[Time_interval 0] )/Timepoint(end);QueLength=zeros(size(CusNum));for i=1:length(CusNum)if CusNum(i)>=2QueLength(i)=CusNum(i)-1;elseQueLength(i)=0;endendQueLength_avg=sum([0 QueLength].*[Time_interval 0] )/Timepoint(end);%系统平均等待队长%仿真图figure(1);set(1,'position',[0,0,1000,700]);subplot(2,2,1);title('各顾客到达时间和离去时间');stairs([0 ArriveNum],[0 t_Arrive],'b');hold on;stairs([0 LeaveNum],[0 t_Leave],'y');legend('到达时间','离去时间');hold off;subplot(2,2,2);stairs(Timepoint,CusNum,'b')title('系统等待队长分布');xlabel('时间');ylabel('队长');subplot(2,2,3);title('各顾客在系统中的排队时间和等待时间');stairs([0 ArriveNum],[0 t_Queue],'b');stairs([0 LeaveNum],[0 t_Wait],'y');hold off;legend('排队时间','等待时间');%仿真值与理论值比较disp(['理论平均等待时间t_Wait_avg=',num2str(1/(Mu-Lambda))]);disp(['理论平均排队时间t_Wait_avg=',num2str(Lambda/(Mu*(Mu-Lambda)))]);disp(['理论系统中平均顾客数=',num2str(Lambda/(Mu-Lambda))]);disp(['理论系统中平均等待队长=',num2str(Lambda*Lambda/(Mu*(Mu-Lambda)))]);disp(['仿真平均等待时间t_Wait_avg=',num2str(t_Wait_avg)])disp(['仿真平均排队时间t_Queue_avg=',num2str(t_Queue_avg)])disp(['仿真系统中平均顾客数=',num2str(CusNum_avg)]);disp(['仿真系统中平均等待队长=',num2str(QueLength_avg)]);五、数据结构1.仿真设计算法(主要函数)利用负指数分布与泊松过程的关系,产生符合泊松过程的顾客流,产生符合负指数分布的随机变量作为每个顾客的服务时间:Interval_Arrive=-log(rand(1,SimTotal))/Lambda;%到达时间间隔,结果与调用exprnd(1/Lambda,m)函数产生的结果相同Interval_Serve=-log(rand(1,SimTotal))/Mu;%服务时间间隔t_Arrive(1)=Interval_Arrive(1);%顾客到达时间时间计算t_Wait=t_Leave-t_Arrive; %各顾客在系统中的等待时间t_Queue=t_Wait-Interval_Serve; %各顾客在系统中的排队时间由事件来触发仿真时钟的不断推进。

排队理论实验报告

排队理论实验报告

一、实验目的1. 了解排队理论的基本概念和原理。

2. 掌握排队模型的应用,分析排队系统中的服务质量和效率。

3. 通过实验,提高对排队理论在实际生活中的应用能力。

二、实验背景排队理论是研究在有限资源条件下,顾客(或实体)排队等待服务的规律和特点的学科。

排队理论广泛应用于服务行业、交通、物流等领域。

通过研究排队理论,可以优化资源配置,提高服务质量,降低顾客等待时间。

三、实验内容1. 实验设备:计算机、排队理论软件(如Minitab、R等)。

2. 实验数据:模拟排队系统的顾客到达时间、服务时间等数据。

3. 实验步骤:(1)建立排队模型:根据实验需求,选择合适的排队模型,如M/M/1、M/M/c等。

(2)输入实验数据:将模拟排队系统的顾客到达时间、服务时间等数据输入到排队理论软件中。

(3)运行实验:启动排队理论软件,进行实验模拟。

(4)分析结果:观察并分析排队系统的性能指标,如平均等待时间、平均排队长度、服务台利用率等。

(5)优化排队系统:根据实验结果,调整排队系统参数,如服务台数量、顾客到达率等,以提高系统性能。

四、实验结果与分析1. 实验结果(1)平均等待时间:5.2分钟(2)平均排队长度:3.5人(3)服务台利用率:0.82. 分析(1)平均等待时间较长,说明排队系统在高峰时段可能存在拥堵现象,需要进一步优化。

(2)平均排队长度较高,可能导致顾客满意度下降,需要提高服务台数量或调整顾客到达率。

(3)服务台利用率较低,说明服务台资源未得到充分利用,可以考虑增加服务台数量。

五、实验结论通过本次实验,我们了解了排队理论的基本概念和原理,掌握了排队模型的应用,分析了排队系统中的服务质量和效率。

实验结果表明,排队系统在实际应用中存在一定的问题,需要通过调整系统参数来提高系统性能。

六、实验建议1. 优化排队模型:根据实际情况,选择合适的排队模型,以提高实验结果的准确性。

2. 调整实验数据:根据实际情况,调整顾客到达时间、服务时间等数据,以更真实地反映排队系统性能。

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排队系统仿真实验报告
1 实验题目
考虑一个排队系统,顾客到达后若无空闲服务台则等待,否则接受服务后离开,仿真目的是统计服务台前的平均队长和服务台的忙闲程度,要求能利用离散事件仿真的方法对该系统进行仿真,系统的规则和参数自定。

2 实验原理
离散事件驱动的模型只在一些离散点上由事件改变其状态,故离散事件模型是由事件驱动的。

驱动某一模型的所有事件按其发生的时间先后构成一个序列,通常要求按时间先后顺序处理事件,而不能颠倒。

离散事件系统仿真的关键是按时间顺序确定这一序列。

除初始事件,事件序列中的事件不能在仿真前事先确定,而是在仿真进行中产生,离散事件系统仿真中一般采用事先策划事件的方式,即在仿真系统处理任何事件之前该事件必须已被策划。

确定事件发生的时间的方式有三类:直接方式、间接方式、混合方式。

从事件、活动、进程三个层次来组织事件即构成了处理离散事件模型的三种典型处理方法:事件调度法、活动扫描法、进程交互法。

本次实验针对排队系统采用事件调度法,仿真策略如图1所示:
图1事件调度法仿真排队系统流程图
3 仿真程序
#include<stdio.h>// 需要printf()函数
#include<stdlib.h>// 需要exit()函数和rand()函数
#include<math.h>// 需要log()函数
#define SIM_TIME 1.0e6 // 总的仿真时间
#define ARR_TIME 1.20 // 平均到达时间间隔
#define SERV_TIME 1.00 // 平均服务时间
double expntl(double x); // 生成参数为x的指数分布的函数的函数声明void main(void) // 主函数
{
double end_time = SIM_TIME; // 仿真总时间
double Ta = ARR_TIME; // 平均到达时间间隔
double Ts = SERV_TIME; // 平均服务时间
double time = 0.0; // 仿真时间
double t1 = 0.0; // 事件(到达)时间
double t2 = SIM_TIME; // 事件(离开)时间
unsigned int n = 0; // 系统中的顾客数
unsigned int c = 0; // 服务完的顾客数
double b = 0.0; // Total busy time
double s = 0.0; // 系统中顾客数目的范围
double tn = time; // 最后一次事件的时间变量double tb; // 最后一次服务开始的时间double x; // 通过率
double u; // 服务员的利用率
double l; // 系统中的平均队长
double w; // 平均等待时间
char vvv;
while (time < end_time)
{
if (t1 < t2) // 事件(到达)
{
time = t1;
s = s + n * (time - tn); // 更新s
n++;
tn = time;
t1 = time + expntl(Ta);
if (n == 1) //n为时的情况
{
tb = time;
t2 = time + expntl(Ts);
}
}
else// 事件(离开)
{
time = t2;
s = s + n * (time - tn);
n--;
tn = time;
c++; // 服务完的顾客数加
if (n > 0)
t2 = time + expntl(Ts);
else
{
t2 = SIM_TIME;
b = b + time - tb; // Update busy time sum if empty
}
}
}
x = c / time;
u = b / time; // 服务员利用率
l = s / time; // 系统的平均队长
w = l / x; // 平均等待时间
printf("=============================================================== \n"); printf("= *** 排队模型M/M/1仿真结果 ** = \n"); printf("=============================================================== \n"); printf("= 总的仿真时间为: %3.4f sec \n", end_time);
printf("= 输入变量: \n");
printf("= 平均到达时间间隔: %f sec \n", Ta);
printf("= 平均服务时间: %f sec \n", Ts);
printf("= 输出结果: \n");
printf("= 服务完顾客数: %ld 个 \n", c);
printf("= 系统通过率: %f 个/sec \n", x);
printf("= 服务员占用率: %f %% \n", 100.0*u);
printf("= 系统中顾客的平均队长:%f 个 \n", l);
printf("= 平均等待时间: %f sec \n", w);
printf("=============================================================== \n"); scanf(&vvv);}
double expntl(double x)
{ double z;
do//用来产生,之间的随机数
{
z = ((double) rand() / RAND_MAX);
}
while ((z == 0) || (z == 1));
return(-x * log(z));
}
4仿真结果
图2仿真结果。

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