基于Arena的银行排队系统仿真建模与分析
可视化交互仿真软件ArenaArena的层次建模结构Arena通过使用
可视化交互仿真软件Arena的层次建模结构引言在制造和服务业，经常需要进行复杂的流程和系统模拟，以评估不同决策的效果。
为了减少设计和实现这些模拟过程的复杂性，人们创建了仿真软件，其中，可视化交互仿真软件Arena是其中一个常用的软件。
Arena是一个基于事件驱动的仿真软件，它允许用户通过图形界面的方式来建立复杂的仿真模型，并提供了强大的数据分析、可视化和报告生成工具。
在Arena 中，一个模型可以包含多个阶段，每个阶段代表着系统中的一个服务点或处理单元。
为了简化建模过程和提高模拟效率，Arena提供了层次建模的方法。
Arena的层次建模结构Arena的层次建模结构是将系统分解为多个子系统的层次结构，从而简化建模过程，提高仿真效率。
具体来说，这个结构由以下三个层次组成：顶层模型顶层模型是Arena建模过程的起点，它是整个系统的顶级表示。
在顶层模型中，用户定义了系统中所有子系统和它们之间的关系，以及仿真实验的运行参数。
这个模型也可以包含一个或多个实现模型。
实现模型实现模型是最底层的子系统，它定义了系统中的特定过程、服务点、工作站或排队系统。
在实现模型中，用户可以定义一些基本的仿真对象，如进程、交互、收集统计信息等。
中间模型中间模型连接顶层模型和实现模型，它可以简化顶层模型和实现模型之间的交互。
在中间模型中，用户可以创建自定义的进程、收集和更新统计信息、调用全局变量以及连接进程。
Arena的层次建模优点使用Arena的层次建模结构可以提供几个优点，具体如下：简化建模过程Arena通过层次建模结构将系统分解为多个子系统，从而简化建模过程。
用户可以先为每个子系统创建一个实现模型，然后再将它们组合到一个顶层模型中，避免了直接在顶层模型中定义系统的全部细节。
提高仿真效率将系统分解为多个子系统后，Arena可以并行仿真每个子系统，从而提高整个系统的仿真效率。
这也意味着用户可以更快地评估系统的各种决策。
简化故障诊断由于Arena的层次建模结构，用户可以轻松诊断和分析系统的故障，因为通过分解系统，用户可以更容易地找到问题出现的位置。
实验2单服务台单队列排队系统仿真
实验2单服务台单队列排队系统仿真一、学习目的1．熟悉仿确实特点2．学习如何建构模型3．熟悉eM-Plant基本的对象与操作4．掌握排队系统的特点与仿确实实现方法二、问题描述该银行服务窗口为每个到达的顾客服务的时间是随机的，表2.4是顾客服务时间纪录的统计结果表2.4 每个顾客服务时间的概率分布服务时间（min）概率密度累计概率1 0.1 0.12 0.2 0.33 0.3 0.64 0.25 0.855 0.1 0.956 0.05 1.0关于上述这样一个单服务待排队系统，仿真分析30天，分析该系统中顾客的到达、等待与被服务情况，与银行工作人员的服务与空闲情况。
三、系统建模3.1 仿真目标通过对银行排队系统的仿真，研究银行系统的服务水平与改善银行服务水平的方法，为银行提高顾客满意度，优化顾客服务流程服务。
3.2．系统建模3.2.1 系统调研1. 系统结构: 银行服务大厅的布局, 涉及的服务设备2. 系统的工艺参数: 到达-取号-等待-服务-离开3. 系统的动态参数: 顾客的到达时间间隔, 工作人员的服务时间4. 逻辑参数: 排队规则, 先到先服务5. 系统的状态参数: 排队队列是否为空, 假如不为空队长是多少, 服务台是否为空6. 系统的输入输出变量:输入变量确定其分布与特征值,顾客的到达时间间隔的概率分布表与每个顾客被服务时间的概率分布. 输出变量根据仿真目标设定. 包含队列的平均队长、最大队长、仿真结束时队长、总服务人员、每个顾客的平均服务时间、顾客平均排队等待服务时间、业务员利用率等。
3.2.2系统假设1．取号机前无排队，取号时间为02．顾客排队符合先进先出的排队规则3．一个服务台一次只能对一个顾客服务4．所有顾客只有一种单一服务5．仿真时间为1个工作日（8小时）6．等候区的长度为无限长3.2.3系统建模系统模型：3.2.4 仿真模型1．实体：银行系统中的实体是人（主动体）2．属性：到达时间间隔、同意服务的时间、同意服务类型3．事件：顾客到达、开始取号、取号结束、进入队列、出队列、同意服务、服务完成、离开银行。
arena仿真案例作业
arena仿真案例作业Arena是一种仿真软件，用于模拟和分析复杂的系统。
它可以用于各种领域的仿真，如生产、物流、交通等。
本文将介绍一些使用Arena仿真的案例，以展示其在实际应用中的作用。
1. 生产线优化在一个制造工厂中，使用Arena仿真来优化生产线的布局和工序安排。
通过模拟不同的工艺流程和生产线配置，可以找到最佳的生产方案，以提高生产效率和减少生产成本。
2. 物流调度在一个物流中心中，使用Arena仿真来优化货物的调度和运输路线。
通过模拟不同的调度算法和路线规划策略，可以找到最优的货物分配方案，以提高物流效率和减少运输成本。
3. 供应链管理在一个供应链中，使用Arena仿真来优化供应商选择、库存管理和订单处理等环节。
通过模拟不同的供应链策略和管理方法，可以找到最佳的供应链配置方案，以提高供应链的可靠性和响应能力。
4. 客流分析在一个交通枢纽中，使用Arena仿真来分析客流量和人员流动。
通过模拟不同的交通规划和站点布局，可以找到最佳的交通方案，以提高交通效率和减少拥堵情况。
5. 医院排队在一个医院中，使用Arena仿真来优化患者的排队和就诊流程。
通过模拟不同的排队算法和就诊规则，可以找到最佳的医疗服务方案，以提高就诊效率和患者满意度。
6. 电力系统在一个电力系统中，使用Arena仿真来优化电力的调度和供应。
通过模拟不同的电力调度策略和供应方案，可以找到最佳的电力运营方案，以提高电力供应的可靠性和效率。
7. 金融风险管理在一个金融机构中，使用Arena仿真来分析和管理风险。
通过模拟不同的风险事件和投资策略，可以评估风险暴露和损失潜力，以制定最佳的风险管理方案。
8. 零售店铺布局在一个零售店铺中，使用Arena仿真来优化商品陈列和店员安排。
通过模拟不同的陈列方案和人员调度策略，可以找到最佳的店铺布局方案，以提高销售额和客户满意度。
9. 城市规划在一个城市中，使用Arena仿真来分析人口流动和资源分配。
基于Arena的大型超市排队系统仿真研究
基于Arena的大型超市排队系统仿真研究基于Arena的大型超市排队系统仿真研究概述随着人们生活水平的提高和消费需求的增加，大型超市在现代社会中已成为人们日常购物的重要选择。
然而，随之而来的长时间排队等候结账的问题也日益引起人们的关注。
为了改善超市的排队系统，提高顾客的购物体验，本研究使用基于Arena的仿真模拟技术，对大型超市的排队系统进行了研究与优化。
研究方法本研究采用了基于Arena的仿真模拟技术，以大型超市的排队系统为研究对象。
首先，研究团队对超市的布局、人流量、服务员数量、收银员数量等因素进行了调研和收集数据。
然后，根据数据建立了超市排队系统的仿真模型，并通过设置不同的参数和方案来模拟不同场景下的排队情况。
在仿真模型中，研究团队设置了多个等候队列、收银台和商品上架区域，模拟了超市内部的人流动态，包括顾客到达超市、顾客选择商品、收银员服务顾客、商品上架等过程。
通过仿真实验，研究团队收集了大量数据，包括平均等待时间、排队长度、服务效率等指标。
研究结果通过对仿真实验数据的分析，研究团队得出了以下结论： 1. 顾客到达超市的时间分布呈现出高峰和低谷交替的规律，超市可以根据不同时间段的人流量来调整服务员和收银员的数量，以缩短顾客的等待时间。
2. 排队长度和等待时间之间存在正相关关系，即排队长度越长，顾客的等待时间也会相应增加。
因此，超市应采取措施保持排队长度在一个可接受的范围内，如增加收银台数量或者采用预约制等待的方式。
3. 收银员的服务效率对排队系统的表现有重要影响。
提高收银员的工作效率，可以有效地缩短顾客的等待时间。
研究意义与展望本研究基于Arena的仿真模拟技术，对大型超市的排队系统进行了深入研究和优化。
研究结果可以为超市提供一定的参考，帮助超市管理者更好地规划和调整排队系统，提高超市的服务水平和顾客满意度。
然而，本研究还存在一些限制。
首先，仿真实验所使用的参数和方案是基于调研数据设定的，可能会与实际情况存在一定的出入。
银行排队信息预测系统数学建模
银行排队信息预测系统数学建模参加软件学院的一个项目，大概内容是银行的排队信息查询，预测，通过这个给客户一个有用的建议：选择附近的哪个银行更为合理。
带队老师把数学建模的任务丢给了我。
接下来我的几天时间就这么被吞噬了。
排队论，概率论，计算方法。
更要命的是写文档，几乎是痛不欲生的过程。
或许这个就是所谓的“有挑战”的事情了……的确以前文档写得太少，就当是锻炼了。
看了＜排队论＞和＜计算方法＞以后，大概有了些想法．<!--[if !supportLists]-->1．<!--[endif]-->通常顾客到达后，会排在最短的队伍后面，所以可以认为每个服务台的队伍是趋于一样长的。
<!--[if !supportLists]-->2．<!--[endif]-->银行顾客流满足平稳性，无后效性及普通性，符合Poisson流的定义。
在银行的营业时间段里可以认为来源无限。
<!--[if !supportLists]-->3．<!--[endif]-->通常不会发生顾客到达限额的情况，所以可以假设容量无限。
<!--[if !supportLists]-->4．<!--[endif]-->客户单个接受服务，服务台的服务时间具有无记忆性。
符号定义：n ––系统中的顾客数λ––平均到达率，即单位时间内平均到达的顾客数μ––平均服务率，即单位时间内服务完毕的顾客数Sn(t) ––时刻t系统中有n个顾客Pn(t) ––时刻t系统状态Sn(t) 的概率C ––服务台的个数M ––顾客相继到达的时间间隔服从负指数分布D ––顾客相继到达的时间间隔服从定长分布附：公式对于Poisson流，在[0，t]内到达K个顾客的概率分析：１．排队系统的模拟：由于已认定银行客户流为泊松流，我们在模拟的时候有了很多便利．给出曲线的定义，我们可以方便地通过随机函数来产生客流．首先，银行的客流不一定是简单的泊松流，比如在一个上午可能会有两个峰值出现，这个时候我们可以看作是两个泊松分布的叠加，依此类推。
arena系统仿真课程设计
arena系统仿真课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解arena系统仿真的基本概念，掌握仿真模型构建的基本步骤。
2. 学生能描述仿真软件Arena的操作流程，运用Arena软件进行简单的仿真实验。
3. 学生了解仿真技术在项目管理、生产流程等领域的应用。
技能目标：1. 学生能够运用Arena软件构建简单的仿真模型，进行数据分析和参数优化。
2. 学生能够通过实际案例，分析问题、设计解决方案，运用仿真技术验证方案的有效性。
3. 学生能够运用Arena软件进行实验设计，独立完成仿真实验，并撰写实验报告。
情感态度价值观目标：1. 学生对系统仿真产生兴趣，认识到其在解决实际问题中的价值。
2. 学生在团队协作中培养沟通、合作能力，养成积极探索、主动学习的习惯。
3. 学生能够通过仿真实验，培养严谨的科学态度和问题分析能力。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，旨在通过实际操作，让学生掌握Arena系统仿真的基本技能。
学生特点：学生为高年级本科生，具备一定的理论基础和实际操作能力，对新技术有较高的接受度。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，鼓励学生动手实践，培养实际应用能力。
通过课程学习，使学生在实际操作中掌握仿真技术，提高解决实际问题的能力。
教学过程中，注重培养学生的团队协作、沟通表达和问题分析能力。
二、教学内容1. Arena系统仿真基本概念：仿真模型、仿真引擎、事件调度等。
2. Arena软件操作流程：软件界面介绍、基本操作、模型构建与运行。
3. 常用仿真元素及其应用：实体、资源、队列、处理器、决策点等。
4. 仿真模型构建方法：识别系统元素、建立逻辑关系、设置参数、运行与调试。
5. 实际案例分析：项目管理系统、生产流程优化、物流配送等。
6. 数据分析与参数优化：输出分析、敏感度分析、优化算法应用。
7. 实验设计与实验报告撰写：设计实验方案、实施实验、分析结果、撰写报告。
教学大纲安排：第一周：Arena系统仿真基本概念介绍，软件安装与界面熟悉。
（强烈推荐）单服务台排队系统建模与仿真研究报告
（强烈推荐）单服务台排队系统建模与仿真研究报告(此⽂档为word格式，下载后您可任意编辑修改！)物流系统建模与仿真单服务台排队系统仿真研究报告——选重庆⼤学A区门⼝中国银⾏分⾏某⼀服务窗⼝为单服务台排队系统研究对象⼀、系统基本背景社会的进步越来越快，⼈们的⽣活节奏也随之越来越快。
在科技的发展，新技术的普及下, 我国的银⾏业以计算机和信息技术、互联⽹技术为前提, 通过⼤量资⾦和科技的投⼊, 不断地开发出新产品和新业务。
另外有⽹上银⾏、⽀付宝等新业务的出现, ⼤⼤提⾼了⼯作效率。
然⽽现代的⾦融服务并不是都可以靠刷卡来解决, 许多技术还不完善, 这些新技术也并不适合所有顾客群,去银⾏办理业务的顾客仍然经常性地出现排队现象。
顾客等待时间过长, 造成顾客满意度下降, ⽭盾较为突出, 因此本报告试利⽤单服务台排队论的⽅法, 定性定量地对具有排队等候现象的银⾏服务系统进⾏统计调查与分析研究,希望能帮助改进银⾏⼯作效率, 优化系统的运营。
本报告研究对象为中国银⾏重庆⼤学处分⾏某⼀服务窗⼝，数据取⾃银⾏内唯⼀⾮现⾦业务柜台。
研究对象的选取虽然不是最典型的，但是综合考虑了研究地域范围和⼩组成员作业时间有限，另有其他⽅案由于各种原因⽆法进⾏，故选择离学校较近的有代表性的中国银⾏中的服务窗⼝作为最终⽅案。
中国银⾏简介：中国银⾏是中国历史最为悠久的银⾏之⼀，在⼤家对银⾏的概念中有着⼀定地位。
中国银⾏主营传统商业银⾏业务，包括公司⾦融业务、个⼈⾦融业务和⾦融市场业务。
公司业务以信贷产品为基础，致⼒于为客户提供个性化、创新的⾦融服务和融资、财务解决⽅案。
个⼈⾦融业务主要针对个⼈客户的⾦融需求，提供包括储蓄存款、消费信贷和银⾏卡在内的服务。
作为中国⾦融⾏业的百年品牌，中国银⾏在稳健经营的同时，积极进取，不断创新，创造了国内银⾏业的许多第⼀，在国际结算、外汇资⾦和贸易融资等领域得到业界和客户的⼴泛认可和赞誉。
⼆、系统描述该银⾏⼯作时间为上午8：30⾄下午16：30（周⼀⾄周⽇），另周末不办理对公业务，属于每天8⼩时⼯作制。
银行排队叫号系统需求分析设计文档（含5篇）
银行排队叫号系统需求分析设计文档（含5篇）第一篇：银行排队叫号系统需求分析设计文档银行排队叫号系统的分析与UML建模一、需求分析近年来，由于各行各业的信息化、智能化建设越来越普及，整个社会对各个行业的办事效率的要求也越来越高。
例如像银行办业务，在顾客办业务过程中排队现象在所难免，为了在排队时减少顾客的等待时间，为顾客办业务创造一个良好的环境，银行排队叫号系统应运而生。
银行排队系统的功能性需求包括以下内容：1、排队系统可以分为票务打印系统和窗口操作系统。
2、票务打印系统（1）显示发号机上的显示屏使用液晶显示，显示对待办业务的选择；（2）输入输入过程即通过触摸屏对业务进行选择的过程；（3）输出打印号票打印内容应该包括业务名称、排队号码、时间等；3、窗口操作系统基本包括显示屏、语言提示，叫号按钮（1）显示屏使用点阵式LED显示，显示内容应该是下一个号码以及办理业务窗口；（2）语音提示语音播报时用语音的形式通过广播或者音箱给人一提示信息。
语音提示不需要用户一直盯着提示屏或者排队情况。
选择使用语音芯片，实现的功能应该是当操作员按下按钮后，语音播放下一个办理者的票号。
（3）叫号按钮设置叫号按钮，以便于操作员控制窗口模块的显示屏及语音提示。
满足上述需求的系统主要包括以下几个小的系统模块：（1）派号功能模块。
派号功能模块主要是用于在用户进入服务大厅后，根据自己的业务需要，通过自助式触摸屏号票机领取票号；或者用户在服务大厅业务咨询台进行业务咨询后，咨询员可以为用户打印排队号票。
号票是由排队服务器根据当前情况自动生成。
（2）叫号功能模块。
工作人员可以通过座席软件键盘上的设置键对客户进行叫号；也可通过按键控制器对客户进行叫号；系统可以设置单语或双语进行语音播放；以及通过LED显示屏和其它视频显示设备显示票号。
（3）预约功能模块。
用户可以通过电话预约领取排队号；预约成功后取得预约号；系统将此预约号按预约时间插入当前的排队队列，在系统处理后进行优先呼叫；在同时间下办理业务时，可以进行预约服务，优先办理。
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III
基于 Arena 的银行排队系统仿真建模与分析
一、引言
近几年商业银行的零售业务快速发展,银行大堂是重要的零售阵地。当前，网 点转型和服务创新成为两大关注热点。很长时间以来,银行柜台零售业务一直承受 着超负荷工作压力,排队现象屡见不鲜,柜台服务质量下降,严重影响顾客满意度。 服务水平可通过内部管理进行改善。顾客增多，要减少排队等候时间就要增 加服务窗口，就要增加营业成本；而增加窗口有可能出现空闲，又浪费资源。因 此，如何找到一个平衡点，使三者达到最佳的平衡状态，是解决银行排队问题的 关键。银行的排队问题由客户人数，服务水平和服务窗口数量等因素综合决定。 其本质是柜台生产与客户需求的矛盾,是柜台生产能力与客户需求不匹配的表现。 本文尝试使用Arena仿真软件对银行排队问题进行系统仿真，根据仿真统计结 果探索银行排队问题的优化方案。
二、原理简述
排队系统基本结构由输入过程、服务机构和排队规则三个部分构成。 根据排队理论, 大部分的顾客到达间隔和服务时间的规律基本符合指数型的 概率密度函数。顾客到达银行的间隔时间的经验分布是指数分布（相继到达的间 隔时间是独立且为同负指数分布，与输入过程为泊松分布是等价的） 。到达银行的 输入过程服从泊松分布要求满足4个条件：平稳性、无后效性、普通性、有限性。 即：①平稳性：在某一时间间隔内到达的顾客数概率只与这段时间的长度和顾客 数有关；②无后效性：不相交的时间区间内到达的顾客数是相互独立的；③普通 性：在同时间点上最多到达 1个顾客，不存在同时到达2个以上顾客的情况；④有 限性：在有限的时间区间内只能到达有限位顾客，不可能有无限个顾客到达[1]。 在本仿真实验中，我们假定顾客到达间隔时间满足泊松分布条件。在高精度 的系统模型中，顾客到达间隔时间是否服从泊松分布，一般都需要进行检验。通 过检验，不仅能确定真实分布类型，还能对统计的数据进行验证。
目录
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一、引言 ..............................................................................................................................................1 二、原理简述.......................................................................................................................................1 三、实地调研及数据收集...................................................................................................................1 四、数据分析处理...............................................................................................................................2 4.1 客户到达时间........................................................................................................................2 4.1.1 A 类客户到达时间....................................................................................................2 4.1.2 B 类客户到达时间....................................................................................................3 4.1.3 E 类客户到达时间....................................................................................................3 4.1.4 V 类客户到达时间....................................................................................................4 4.2 业务处理时间........................................................................................................................4 4.2.1 A 类业务处理时间....................................................................................................4 4.2.2 B 类业务处理时间....................................................................................................5 4.2.3 E 类业务处理时间....................................................................................................5 4.2.4 V 类业务处理时间....................................................................................................6 4.3 服务交替时间分布................................................................................................................7 4.4 客户放弃等待的比例...........................................................................................................7 五、模型建立.......................................................................................................................................7 5.1 客户到达模块........................................................................................................................8 5.2 等待服务模块.......................................................................................................................8 5.3 接受服务模块及离开...........................................................................................................9 5.4 模型总体结构图...................................................................................................................9 六、仿真 ..............................................................................................................................................9 6.1 仿真运行参数........................................................................................................................9 6.2 仿真结果分析......................................................................................................................10 七、优化及结果分析......................................................................................................................... 11 7.1 保证服务时间..................................................................................................................... 11 7.2 设立快速业务优先服务规则.............................................................................................12 7.3 柔性服务能力.....................................................................................................................13 7.4 增设自助服务功能.............................................................................................................14 八、结论 ..........................................................................................................................................145 9.1 数据收集用表格.................................................................................................................15 参考文献： ........................................................................................................................................15