排队论模型及其应用
带优先权排队论模型简介应用案例

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案例求解 3
即
W1
=W
= Wq
+
1 m
=
Lq l
+
1 m
=
P0(l m)s r s!(1- r)2 l
+
1 m
其中
r= l sm
åé s-1 (l / m)n (l / m)s 1 ù
➢ 非强占性优先权(Nonpreemptive Priorities)——虽然一种高优先级
旳顾客到达,也不能强制让一种正在接受服务旳低优先级顾客返回排队。
➢ 强占性优先权(Preemptive Priorities)——若有高优先级旳顾客到达,
服务员即中断对低优先级顾客旳服务,并立即开始为高优先级顾客服务。
N
l = å li
i=1
r= l m
k
å 【注:】这里假设了 li < sm,
i=1
从而使其能到达稳定状态。
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计算公式 2
抢占性优先权(基于M/M/1)
1/ m
Wk = Bk-1Bk
for k=0,1,2,…,N
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案例求解 3
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案ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ求解 3
W1-1/μ W2-1/μ W3-1/μ
Preemptive Priorities
s=1
s=2
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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。
数学建模排队论

数学建模排队论(最新版)目录一、数学建模与排队论简介二、数学建模的方法与应用三、排队论的概念及其应用四、数学建模在排队论中的应用案例五、总结正文一、数学建模与排队论简介数学建模是一种运用数学方法来描述和解决实际问题的科学方法,其目的是通过建立数学模型,揭示问题的本质,从而为解决实际问题提供理论依据。
而排队论是研究随机服务系统中顾客等待现象的一种数学理论,主要用于分析和优化服务系统的性能,以提高服务效率和顾客满意度。
二、数学建模的方法与应用数学建模的方法主要包括概率论、统计学、微分方程等。
这些方法在各个领域都有广泛的应用,如在经济学中分析市场需求、预测价格波动;在生物学中研究生物种群的数量变化等。
数学建模在排队论中也有着重要的应用,可以帮助我们理解顾客等待现象,优化服务系统。
三、排队论的概念及其应用排队论主要研究服务系统中的顾客到达、服务、离开等过程,以及顾客等待时间、服务时间等随机变量。
排队论的应用领域非常广泛,涉及到服务行业、交通工程、通信系统等。
通过排队论的分析,可以有效地优化服务系统的结构和策略,减少顾客等待时间,提高服务质量。
四、数学建模在排队论中的应用案例以一家医院挂号为例,我们可以通过数学建模和排队论来分析和优化挂号流程。
首先,我们可以建立一个概率模型,描述病人到达、挂号、就诊等过程。
然后,通过分析模型中的参数,如到达率、服务率等,可以得到病人等待时间的分布,从而为优化挂号流程提供依据。
例如,可以通过增加挂号窗口、提高挂号效率等措施,来减少病人的等待时间。
五、总结数学建模与排队论在实际应用中相辅相成,通过建立数学模型,可以更好地理解和优化排队现象。
排队论的应用综述

排队论在医疗领域的应用( 排队论在医疗领域的应用(3)
总结及预测
• 一系列的研究发现,相对于经验的管理方法,排队理论能 较为科学,量化地分析医院的排队系统,并提出合理的整 改意见,适应了新经济时代的个性化就诊趋势。 • 运用排队论方法,通过对医院排队系统的研究,科学、量 化、准确地描述排队系统的规律性,同时对诊室和医生的 安排进行最优化和最优运营提出科学有效的整改意见,为 医护工作的安排提供量化、科学的依据,以增加预见性, 减少盲目性.从而最大限度得满足患者和家属的要求,同 时采用排队论的理论与方法评价门诊服务流程效率合理性 和可行性,值得推广。最终目的实现双赢!
排队论在交通领域的应用(2)
研究公交车发车间隔与排队长度
目的: 通过研究公交车发车间隔与排队长度,以此来获得较 好的经济收益与顾客满意度 . 研究现状: 考虑到公交排队系统的随机性——交通流的随机性, 对交通流情况经行统计分析. 发车时间间隔与排队长度关系曲线在我们研究中起着 重要作用。在行车时间和顾客排队都是随机的变化的假定 下,得出更为符合实际情况的研究。
排队论在通信领域的应用(2)
• 经典排队理论
(1)相继到达顾客的到达时间的间隔与服务时间都相互独立 (2)由于到达和服务的无后效性的特点,一般可以用生灭过程来描述
•
近百年以来,经典排队理论在通信领域的 主要成果大致可总结如下:
(1)得到了单服务台排队模型(M/M/1)在到达间隔和服务时间相互独立 条件下的稳态解[4,5] (2)对于多服务台排队系统(M/M/s),得到了在服务时间满足指数分布 的稳态解[6,7] (3)优先排队模型也得到了比较明确的结果,尤其在输入流满足泊松分 布以及优先级固定的情况下的排队[8~10]
排队论在医疗领域的应用( 排队论在医疗领域的应用(2)
排队论及应用举例-剖析

t 1 e 。通过这种
方法,就可以计算出某一特定时间顾客到达
图6-4 指数分布
t
的概率。
例如:在顾客是单个到达服务系统( 1 )
t 时,可通过两种方法得到表 5-1。一种是根
(1)
(2) 下一个顾客将在 大于t分钟内 到达的概率 1.00 0.61 0.37 0.22 0.14
“只发生一次事件(appendectomy-only once case)”:顾客 重新要求服务的可能性极小,即不可能重新要求服务。如:机器 进行彻底检查和修理后,在一段时间内不会重新维修。
顾客源有限时,对回头客服务的任何改变都会改变顾客到达率,引起排队问题的特征的改变。
三、排队模型
问题一:顾客等待。 银行希望知道有多少顾客在等待其服务到车(drive-in)出纳员的服务?出纳员的效率 是多少?如果要求在95%的时间内,任一时刻系统中不超过三辆车,则其服务率应达到什 么水平? 问题二:设备选择。 公司有三中不同的设备可以提供同一种服务,设备功率越大,成本也越高,但服务速度 越快。因此作决策时,成本与收入是紧密相联的。 问题三:服务人数决策。 经销公司的一个销售部门必须决定一个柜台雇佣多少职员。职员越多,成本也越高,但 服务等待时间的减少能带来部分成本的节约。 问题四:有限总体。 前述都是无限总体,而对于有限顾客总体,如:车间有若干台设备,一名维修工负责4 台设备的运转,在充分考虑设备闲置成本和维修工的服务成本的基础上,决定应该雇佣多 少名维修工?
等待成本 最佳能力 服务设施能力 图6-1 顾客到达 服务成本与等待成本的关系 服务需求量 服务 时间 普通 能力
排队问题的实际应用
如图6-2表示的是到达某一服务机构(银 行)的人数和对这一机构服务的需求(信 贷人员)。 在服务系统营业过程中,每一小时到达 系统的顾客人数是一个很重要的变量。从 提供服务的观点来看,顾客对于服务的需 求是不断变化的,而且经常超过正常的服 务能力。可以通过不同的方法对到达人数 加以控制。如特殊顾客通道、临时加班、 设定等待座位数等。一般服务时间受到服 务速度、机器运转速度的影响,另外,服 务时间也会因使用的工具、材料或计划的 不同而变化。 到 达 的 数 目
排队论及其应用

学习要求
• 重点掌握和理解排队论的基本概念、M/M/m(n)排 队系统的模型分析方法,了解它们在网络中的实际 应用; • 掌握通信网业务量的基本概念,理解、掌握和运用 Erlang B公式和C公式;能够运用这些知识分析和 计算实际网络的性能指标; • 掌握随机接入系统的工作原理及其业务分析方法。
16
1.1.1 基本概念 • 服务方式及排队方式
服务方式 是指在某一时刻系统内接受相同服务的顾客数,即是单个 顾客接受服务(串列服务方式)还是成批顾客同时接受服 务(并列服务方式)。 串列服务方式:即m个窗口的串列排队系统。此时,m个 窗口服务的内容互不相同,某一时刻只能有一个顾客接受 其中一个窗口的单项服务,每个顾客要依次经过这m个窗 口接受全部的服务。 并列服务方式:即m个窗口的并列排队系统。此时,m个 窗口服务的内容相同,系统一次可以同时服务m个顾客。
排队论的起源: 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(A.K.Erlang)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,A.K.Erlang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。
e ( N Ls )0
k状态(系统中有k个顾客时)的系统到达率为
(1.2)
k ( N k )0
(1.3)
23
1.1.1 基本概念
参数
计算机网络的排队论模型

计算机网络的排队论模型计算机网络的排队论模型是一种理论模型,用于研究计算机网络中传输数据时产生的排队现象和性能表现。
排队论模型可以帮助我们理解计算机网络中的数据传输过程,优化网络性能,提高网络的吞吐量和响应速度。
在本文中,我们将介绍计算机网络排队论模型的基本概念、分类和应用。
一、排队论模型的基本概念1.1 排队系统排队系统是指在一个服务设施之前等待服务的顾客队列。
在计算机网络中,排队系统可以看作是数据包在网络节点之间传输时产生的排队现象。
排队系统包括输入过程、服务机构和排队规则。
1.2 排队论模型排队论模型是对排队系统进行数学建模和分析的方法。
排队论模型通常包括顾客到达过程、服务时间分布、队列容量和服务规则等因素。
排队论模型可以帮助我们预测排队系统的性能表现,如平均等待时间、系统繁忙度和响应时间等指标。
二、排队论模型的分类2.1 M/M/1排队模型M/M/1排队模型是最简单的排队论模型之一,其中"M"代表顾客到达过程和服务时间满足指数分布,"1"代表只有一个服务设施。
M/M/1排队模型可以用来分析单一服务节点的性能表现,如平均等待时间和系统繁忙度等指标。
2.2 M/M/C排队模型M/M/C排队模型是相对复杂一些的排队论模型,其中"C"代表有C个服务设施。
M/M/C排队模型可以用来分析多个服务节点的性能表现,如系统的吞吐量和响应时间等指标。
2.3 其他排队模型除了M/M/1和M/M/C排队模型,还有很多其他类型的排队论模型,如M/M/∞排队模型、M/G/1排队模型和多类别排队模型等。
每种排队模型都有其独特的特点和适用范围,可以根据实际情况选择合适的模型进行性能分析。
三、计算机网络排队论模型的应用3.1 网络流量建模计算机网络排队论模型可以用来建模网络中的数据传输过程,分析网络节点的繁忙度和数据包的平均等待时间。
通过对网络流量进行建模,可以优化网络拓扑结构、改进路由算法和提高网络性能。
排队论G/Ek/c模型及其在医院眼科专家门诊中的应用

而排 队论 G E / / k c模 型 则 可 较 好 的解 决 此 类 复 杂 问
排 队长 度 、 时问 的容 忍程 度 以 及在 排 队队 列 中 等待 服 务 的顺 序 。该 专 家 门诊 按 照 先 到先 服 务 ( C S) F F 的等 待制排 队规 则 , 中间插入 了之前 预 约的患 者 , 但 同时检 查归来 的患 者与 新到患 者 交叉接受 诊 治 。 4 务 台 与服 务时 问 .服 专 家 门诊 的医生 可视 为服务 台 。为单个 顾 客提供 服务 开始 到服务 结束 为止 的时 间跨 度 为服 务 时间 。在
近年来 , 队论模 型在 医疗 服 务 领 域 中 的应 用 受 排 到 了极大地 关注 ¨ 。由于 医疗 资 源 的相对 短 缺 , 一
组成 ( 3名 专 家 坐 诊 , 由 3个 队 长 组 成 队 列 ) 而 如 则 ,
且 患者挂 号后 通 常不会 因为排 队 的队伍 太长 而轻 易离 开, 视为 无 限队长 。
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排队论模型及其应用
摘要:排队论是研究系统随机服务系统和随机聚散现象匸作过程中的的数学理论和方法,乂叫随机服务的系统理论,而且为运筹学的一个分支。
乂主要称为服务系统,是排队系统模型的基本组成部分。
而且在日常生活中,排队论主要解决存在大量无形和有形的排队或是一些的拥挤现象。
比如:学校超市的排队现象或岀行车辆等现象,。
排队论的这个基本的思想是在1910年丹麦电话工程师埃尔朗在解决自动电话设计问题时开始逐渐形成的。
后来,他在热力学统计的平衡理论的启发下,成功地建立了电话的统讣平衡模型,并山此得到了一组呈现递推状态方程,从而也导出著名的埃尔朗电话损失率公式。
关键词:出行车辆;停放;排队论;随机运筹学
引言:排队论既被广泛的应用于服务排队中,乂被广泛的应用于交通物流领域。
在服务的排队中到达的时间和服务的时间都存在模糊性,例如青岛农业大学歌斐木的人平均付款的每小时100人,收款员一小时服务30人,因此,对于模糊排队论的研究更具有一些现实的意义。
然而有基于扩展原理乂对模糊排队进行了一定的分析。
然而在交通领域,可以非常好的模拟一些交通、货运、物流等现象。
对于一个货运站建立排队模型,要想研究货物的一个到达形成的是一个复合泊松过程,每辆货车的数量为陷而且不允许货物的超载,也不允许不满载就发车,必须刚刚好,这个还是一个具有一般分布装车时间的一个基本的物流模型。
一.排队模型
排队论是运筹学的一个分支,乂称随机服务系统理论或等待线理论,是研究要求获得某种服务的对象所产生的随机性聚散现象的理论。
它起源于A.K.Er-lang的著名论文《概率与电话通话理论》。
一般排队系统有三个基本部分组成⑴:
(1)输入过程:
输入过程是对顾客到达系统的一种描述。
顾客是有限的还是无限的、顾客相继到达的间隔时间是确定型的也可能是随机型的、顾客到达是相互独立的还是有关联的、输入过程可能是平稳的还是不平稳的。
(2)排队规则:
排队规则是服务窗对顾客允许排队及对排队测序和方式的一种约定。
排队
规则可以分为3种制式:
a损失制系统一…顾客到达服务系统时,如果系统中的所有服务窗均被占用,则顾客即时离去,不参与排队,因为这种服务机制会失掉许多顾客,故称损失制系统;
b等待制系统-顾客到达服务系统时,虽然发现服务窗均忙着,但系统设有场地供顾客排队等候之用,于是到达系统的顾客按先后顺序进行排队等候服务。
通常的
服务规则有先到先服务,后到后服务、随机服务、优先服务等;
C混合制系统-它是损失制与等待制混合组成的排队系统。
顾客到达服务系统时,若服务员都不空但有排队位置,就排队,如果服务员都不空且排队位置已满,顾客就立即离去。
(3)服务窗
a系统可以无窗口、一个窗口或多个窗口为顾客进行服务;
b在多个服务窗情形,顾客排队可以平行多队排列,串列或者并帘同时存在的混合排队:
c 一个服务窗可以为单个顾客或成批顾客进行服务;
d各窗口的服务时间可以为确定性或者随机型,服务时间往往假定是平稳的;
(4)排队系统中的口标参量
排队论中儿个性能指标:系统中的平均排队长度Lq,表示系统内排队等候顾客数的均值;顾客在系统中的平均等待时间Wq,顾客在系统中的平均逗留时间Ws,系统中的平均顾客数Ls;
排队论中儿个常用的数量指标:平均到达率入,平均服务率系统中并联服务台的数LI S,服务台强度,即每个服务台单位时间间隔内的平均服务时间P,系统的稳态概率P0和繁忙概率P。
二.M/M/s 模型
排队系统的一般形式符号为:X/Y/Z/A/B/Co
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LI; 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
入二流出”。
据此,可得任一状态下的平衡方程如下:
0:"的二无几
1:心“ ♦地戸=(占+刈)必
2:右》4"的=(色+坯)化
n~i: <21\< + "心=(A-I 4 如)也
2 A,""十—% M (人十心)几
—•• • • • • • ••・•
由上述平衡方程,可求的:
平衡状态的分布为:p n = Cgn =1,2, (1)
其中:C” = C”-2 %,〃= 1,2,……⑵
“如…从
0C 00
有概率分布的要求:$>”=1,有:l + £c”几=1 ,则有:
n-0 _ ?r=O .
Po = --- 1 ..... (3)
i +》c”
D
8 X
注意:(3)当式只有当级数£c,r收敛时才有意义,即当£c\a时才能由
Hi 11^0
上述公式得到平稳状态的概率分布。
三.超市模型举例
假定去那个青岛农业大学歌斐木超市的学生在峰期这段时间达到的人数
9 ■
I* b
是无限的,并且一次以参数2的泊松过程达到,达到的时间间隔是随机的,服从负指数分布。
每个服务台以并联的方式连接,且每个服务台对学生来说都是一样的,服务时间服从参数为“的负指数分布。
超市实行先来先服务原则,且顾客可自由在队列间进行转移,并总向最短的对转移,没有顾客会因为队列过长而离去,故可认为排队方式是单一队列等待制。
以下数据来源于网络
高峰期超市的顾客流分布情况:共统汁了3059人次的数据(以10秒为一个
单位),见下表:表一 每10秒到达人数
1 2 3 1 5 7 频数
257 111
894 956 350 161 由概率论的知识可知,若分布满足-^=-,则该分布为泊松分布。
(其中p k
P k -i k
为泊松分布的密度,兄为泊松分布的参数)
由上表可知兄二3. 39o
3. 2模型建立及求解
基于以上的假设,我们的模型符合排队论中的多服务台等待模型(M/Nf/s ). 该模型的特点是:服务系统中有s 个窗口 (B|J s 个服务员),顾客按泊松流来到服 务系统,到达强度为几;服务员的能力都是“,服务时间服从指数分布,每个顾 客的平均服务时间人当顾客到达时,如果所有服务员都忙着,顾客便参加排队 等待服务,一直等到有服务员为他服务为止。
由我的调查数据可知兄=3.39』=1.5,£ = 6(食堂现有窗口 6个)带入以上各 式可得:
服务员能力:“ = 1 = 0.67 t
系统服务强度:p = - = 5.09,因为A =£ = 122 = O .85<1,所以极限存在。
//
s 6 系统中排队顾客的平均数:"畀茶27
L 97 顾客平均排队时间:唁十磊“96
顾客平均逗留时间:VV =W+1 = 7.96 +1.5 = 9.46 系统中顾客的平均数:厶=5+0 = 27 + 5.09 = 32.09
山此可见,当我们在这个时间段超市买东西时,一进门就会发现里面已经是人满 为患了,儿乎不可能找到空闲的服务台。
而且,已经有32个顾客在排队付款, 27个人这在排队等待,平均一个窗口 5人。
当我们开始排队时要过80秒钟才轮 到我们,要过95秒钟才能付钱。
空闲概率: 川("一 Q )
= 0.031 几=。