数学建模排队论模型
数学建模:排队论2

无顾客
无顾客
n
无顾客 1 个顾客
n
1 个顾客 无顾客
n
1 个顾客 1 个顾客
n
9
上述四种情况发生概率分别为:
情况
时刻 t 顾客数
区间[ t,t + △t ) 到达顾客 离开顾客
概率
A
n
无顾客 无顾客 pn (t )(1 t )(1 t )
B
n+1
无顾客 1 个顾客 pn1(t )(1 t )t
时刻 t 顾客数
0 1 0
区间[ t,t + △t )
时刻 t + △t
到达顾客 离开顾客 顾客数
无顾客
无顾客
0
无顾客 1 个顾客
0
1 个顾客 1 个顾客
0
16
上述三种情况发生概率分别为:
情况
时刻 t 顾客数
区间[ t,t + △t ) 到达顾客 离开顾客
A
0
无顾客
无顾客
B
1
无顾客 1 个顾客
D
0
12
dpn (t ) dt
pn1(t )
pn1(t )
(
)
pn (t )
解上述方程的解是很困难的。这里只研究系统达到平
稳状态的情况,即系统运行了无限长时间之后,状态
概率分布不再随时间变化,显然此时 dpn (t ) 0
dt
13
由此可得,当 n≥1 时:
pn1 pn1 ( ) pn 0,n 1
第四节 单服务台负指数分 布排队系统
讨论单服务台的排队系统,并设定: 顾客到达过程服从泊松分布。 顾客服务时间服从负指数分布。
2
浙江大学数学建模排队论经典

等待制排队模型
多通道等待制模型 单通道等待制模型 实例计算 软件操作
等待制模型
多通道等待制模型:设本系统顾客到达流为泊松流, 其强度为λ.系统内有n个服务员,服务员具有相同服 务时间服从指数分布,其强度为μ.当顾客到达时, 如果服务员忙着,顾客排队等待服务,一直等到有服 务员为他服务为止. 单通道等待制模型:设本系统顾客到达流为泊松流, 其强度为λ.系统内有1个服务员,服务员具有相同服 务时间服从指数分布,其强度为μ.当顾客到达时, 如果服务员忙着,顾客排队等待服务,一直等到有服 务员为他服务为止.
排队规则与服务规则
排队规则:损失制,等待制和混合制3种; 对于等待制和混合制,服务台为顾客进行 服务所采用的规则通常有:
先到先服务 后到先服务 随机服务 有优先权的服务
服务机构
分为3方面来描述: 服务台的数量及结构形式:
数量上来讲:服务台有单台和多台之分; 结构形式上看,服务台有(a)单队-单服务 台式,(b)多队-多服务并列式,(c)单 队-多服务台并列式,(d)单队-多服务 台串列式(e)多服务混合式;
排队过程的一般模型
顾 客 顾客源 到 来 则 构 服 对列 规 机 务 务 服
对列
排队系统的组成
输入过程 排队规则与服务规则 服务机构
输入过程
输入过程是说明顾客按照怎样的规律到达系统, 分为三个方面: 顾客总体数:有限与无限; 顾客到达的方式:单个或者成批; 顾客(单个或者成批)相继到达的间隔时间: 确定型或者随机型的.本讲义只研究最简单的 排队模型,即顾客流的到达服从泊松分布,为 最简单流.
ρn
P0 ;
ρn
n!
P0 );
K 通道占用率 η = , n 表示服务员的个数. n
常见数学建模模型

常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常见的数学优化方法,广泛应用于工程、经济、管理等领域。
线性规划模型的目标是在给定的约束条件下,求解一个线性目标函数的最优解。
其中,约束条件通常是线性等式或不等式,而目标函数是一个线性函数。
在实际应用中,线性规划模型可以用于生产计划、资源分配、运输问题等。
例如,一个工厂的生产计划中需要确定每种产品的产量,以最大化利润为目标,并且需要满足一定的生产能力和市场需求的约束条件。
二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式,其目标函数和约束条件仍然是线性的,但变量需要取整数值。
整数规划模型常用于离散决策问题,如项目选择、设备配置等。
例如,一个公司需要决定购买哪些设备以满足生产需求,设备的数量必须是整数,且需要考虑成本和产能的约束。
三、动态规划模型动态规划是一种求解多阶段决策问题的数学方法。
该模型通常包含一个阶段决策序列和一个状态转移方程,通过递推求解最优解。
动态规划模型被广泛应用于资源分配、路径规划、项目管理等领域。
例如,一个工程项目需要确定每个阶段的最佳决策,以最小化总成本或最大化总效益。
在每个阶段,决策的结果会影响到下一个阶段的状态和决策空间,因此需要使用动态规划模型进行求解。
四、图论模型图论是研究图和网络的数学理论。
图论模型常用于解决网络优化、路径规划、最短路径等问题。
例如,一个物流公司需要确定最佳的送货路径,以最小化运输成本或最短时间。
可以将各个地点看作图中的节点,道路或路径看作边,利用图论模型求解最优路径。
五、回归分析模型回归分析是研究变量之间关系的一种统计方法。
回归分析模型通常用于预测和建立变量之间的数学关系。
例如,一个销售公司需要预测未来销售额与广告投入、市场份额等因素的关系。
可以通过回归分析模型建立销售额与这些因素之间的数学关系,并进行预测和决策。
六、排队论模型排队论是研究排队系统的数学理论。
排队论模型常用于优化服务质量、降低排队成本等问题。
数学建模排队论模型

数学建模排队论模型排队论模型是一种数学建模方法,用于研究排队系统中的等待时间、服务效率和资源利用率等问题。
排队论模型可以应用于各种领域,如交通运输、医疗服务、银行业务等。
本文将介绍排队论模型的基本概念和应用。
一、排队论模型的基本概念排队论模型的基本概念包括:顾客到达率、服务率、队列长度、等待时间、系统利用率等。
顾客到达率是指单位时间内到达系统的顾客数量,通常用λ表示。
服务率是指单位时间内一个服务员能够完成服务的顾客数量,通常用μ表示。
队列长度是指系统中正在等待服务的顾客数量。
等待时间是指顾客在队列中等待服务的时间。
系统利用率是指系统中所有服务员的利用率之和。
排队论模型可以分为单队列模型和多队列模型。
单队列模型是指系统中只有一个队列,多个服务员依次为顾客提供服务。
多队列模型是指系统中有多个队列,每个队列对应一个服务员,顾客可以选择任意一个队列等待服务。
二、排队论模型的应用排队论模型可以应用于各种领域,如交通运输、医疗服务、银行业务等。
下面以银行业务为例,介绍排队论模型的应用。
在银行业务中,顾客到达率和服务率是两个重要的参数。
顾客到达率受到银行营业时间、银行位置、顾客数量等因素的影响。
服务率受到银行服务员数量、服务质量、服务时间等因素的影响。
为了提高银行的服务效率和资源利用率,可以采用排队论模型进行优化。
首先需要确定银行的顾客到达率和服务率,然后根据排队论模型计算出等待时间、队列长度、系统利用率等指标。
根据这些指标,可以制定相应的服务策略,如增加服务员数量、优化服务流程、提高服务质量等。
例如,如果银行的顾客到达率较高,服务员数量较少,导致顾客等待时间较长,可以考虑增加服务员数量或优化服务流程,以缩短顾客等待时间。
如果银行的服务率较低,导致服务员利用率较低,可以考虑提高服务质量或增加服务时间,以提高服务员利用率。
三、排队论模型的局限性排队论模型虽然可以应用于各种领域,但也存在一些局限性。
首先,排队论模型假设顾客到达率和服务率是稳定的,但实际情况中这些参数可能会发生变化。
数学建模之排队论模型

【修理工录用问题】工厂平均每天有一台机器发生故障而需要修理,机器的故障数 服从泊松分布。 修理一台机器平均花费 20 元。 现有技术水平不同的修理工人 A 和 B, A 种修理工平均每天能修理 1.2 台机器, 每天工资 3 元; B 种修理工平均每天能修理 1.5 台机器,每天工资 5 元,两种修理工修理机器的时间为负指数分布。问工厂录用 哪种工人较合算?
Ls = ∑ np n = ∑ n(1 − ρ )ρ n = ρ /(1 − ρ ) = λ /( µ Nhomakorabea− λ ).
n =0 n =1
∞
∞
(2) 排队长: (等待的平均顾客数)
4
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Lq = ∑ (n − 1) p n = ∑ (n − 1) ρ n (1 − ρ )
本讲主要内容
1. 2. 3. 4. 5. 排队论的基本概念 单服务台的排队模型 多服务台的排队模型 排队系统的最优化问题 数学建模实例:校园网的设计和调节收费问题
5.1 排队论的基本概念
5.1.1 什么是排队系统
排队论也称随机服务系统理论,它是 20 世纪初由丹麦数学家 Erlang 应用数学方法在研 究电话话务理论过程中而发展起来的一门学科, 在实际中有广泛的应用。 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: (1)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” 。 (2)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。 (3)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。 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: 1.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。 2.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。 3.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
数学建模港口问题-排队论

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//1M 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,为它蒙上了⼀层神秘⾊彩。
(2)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。
数学建模:第五章 排 队 论

令 T0 = 0 Tn :第 n 个顾客到达时刻, Xn:第 n 个顾客与第 n-1 个顾客到达的时间间隔。 则有
T0 T1 Tn
X n Tn Tn1 , n 1,2,
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一般假定 { Xn }是独立同分布的,并记其分布函数 为 A( t )。关于{ Xn }的分布,排队论中经常用到的 有以下两种: ➢定长分布(D):顾客相继到达时间间隔为确定 的常数。
Wq(t):时刻 t 到达系统的顾客在系统中的等待时间。
pn(t):时刻 t ,系统中有 n 个顾客的概率。
44
pn(t)
过渡状态
平稳状态
t
45
上述指标一般都是和系统运行的时间有关的随机变量 ,求这些随机变量的瞬时分布一般都是很困难的。 相当一部分排队系统,在运行了一定时间后,都会趋 于一个平稳状态(或称平衡状态),平稳状态下这些 指标和系统所处的时刻无关。
19
➢Poisson流(M):顾客相继到达时间间隔的密度 函数为:
e t
a(
2. 排队
损失制排队系统
有限排队
队长有限排队系统
排队
混合制排队系统 等待时间有限排队系统
逗留时间有限排队系统 无限排队(等待制排队系统)
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(1)有限排队
有限排队:排队系统中的顾客数是有限的,即系统 的空间是有限的,当系统被占满时,后面再来的顾 客将不能进入排队系统。
顾客相继到达时间 单个服务台
间隔为负指数分布
顾客源无限
M / M / 1 / ∞ / ∞ / FCFS
服务时间为负指数
分布
系统容量为无限
先到先服务
39
X/Y/Z/A/B/C
省略后三位
美赛数学建模常用模型及解析

美赛数学建模常用模型及解析
数学建模是数学与实际问题的结合,解决实际问题的具体数学模型是数学建模的核心。
以下是一些美赛中常用的数学模型及其解析。
1. 线性规划模型
线性规划模型是一种最常见的优化模型,它的目标是在给定的约束条件下,寻找一个线性函数的最大值或最小值。
线性规划模型可以用于解决资源分配、生产计划、运输优化等问题。
2. 整数规划模型
整数规划是线性规划的一个扩展,它要求决策变量只能取整数值。
整数规划模型可以应用于旅行商问题、装配线平衡问题等需要整数解决方案的实际问题。
3. 动态规划模型
动态规划是一种将多阶段决策问题转化为单阶段决策问题求解的方法。
动态规划模型可以用于解决背包问题、序列对齐问题等需要在不同阶段做出决策的问题。
4. 排队论模型
排队论模型用于分析系统中的排队现象,包括到达率、服务率、系统稳定性等指标。
排队论模型可以用于研究交通流量、电话系统、服务器排队等实际问题。
5. 随机过程模型
随机过程模型用于描述随机事件的演变过程,其中最常见的是马尔可夫链和布朗运动。
随机过程模型可以用于模拟金融市场、天气预测、股票价格等随机变化的问题。
这些模型只是数学建模中常用的几种类型,实际问题通常需要综合运用多种模型进行分析和求解。
对于每个具体的问题,需根据问题的特点和要求选择合适的数学模型,进行合理的建模和求解。
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(3)服务机构
服务机构主要指服务台的数目,多个服务台 进行服务时,服务方式是并联还是串联;服务 时间服从什么分布等。
(二)排队模型的分类及数量指标
1.排队模型的分类
D.G.Kendall引进了排队模型分类符号,现已广泛 采用,这里仅针对并列的服务台。
记X:顾客到达的时间间隔分布;Y:服务时间的分 布;Z:服务台数。则排队模型:X/Y/Z。
2.排队系统的组成和特征
各式各样的排队现象呈现的基本特征:排队系统由 输入过程、排队规则及服务机构三部分组成。
(1)输入过程
输入过程就是顾客按怎样的规律到达,它首先应包 括顾客总体数,是有限的还是无限的;其次应说明顾 客到达的方式,是成批到达(每批数量是随机的还是确 定性的)还是单个到达;最后应说明相继到达的顾客 (或批或单个)之间的时间间隔的分布是什么。
常用的记号:M——负指数分布;D——确定型;Ek—— k阶爱尔朗(Erlang)分布;GI——一般相互独立的随 机分布,G——一般随机分布。这里主要讨论M/M/ 1,M/M/C。
2.排队模型的数量指标
(1)队长
队长是指系统中的顾客数(包括排队等候和正在 接受服务的顾客数);等待队长是指系统中等待服务 的顾客数。无论是队长还是等待队长,都是顾客和 服务机构最关心的数量指标,特别是对系统设计者 来说,尤为重要,因为它涉及到系统等待空间的大 小。
上、下班的工人乘公共汽车 病人到医院看病 高炮击退敌机
机器发生故障需要维修
顾客
工人 病人 敌机 机器
服务台
公共汽车 医生 高炮 修理工
排队系统队列除了有形的还有无形的。
在上述顾客-服务台组成的排队系统中,顾客到来 的时刻与服务台进行服务的时间一般来说是随不同 的时机与条件而变化的,往往预先无法确定。因此, 系统的状态是随机的,故而排队论也称随机服务系 统。
1.最简单流与Poisson过程
记随机过程{x(t):t≥0}为时间[0,t]内流 (事件)发生的次数,例如对于随机到来某电话交换台 的呼叫,以x(t)表示该交换台在[0,t]这段时间 内收到呼叫的次数;若是服务机构,可以用x(t)表 示该机构在[0,t]时间内来到的顾客数。
最简单流应 x(t) :t 具 0有以下特征称
t
t
即在t时间内,事件发生多于1次的概率为 o(。t)
定理1设 x(t) :t是 0最 简单流,则对任何 和a 0 t 0 都有 Prx(a t) x(a) k (k)k et (k 0,1,2, )
k!
我们把满足这一分布规律的随机过程 x(t) :t 0
称为Poisson过程,最简单流亦称Poisson流,特别
(2)逗留时间
逗留时间是指一顾客从进入系统起一直到接受服 务后离开系统为止所花费的时间;等待时间是指一 顾客从进入系统起到接受服务时所花费的时间。显 然,一个顾客的逗留时间等于其等待时间与接受服 务的时间之和。逗留时间与等待时间对顾客来说是 最关心的,因为每个顾客都希望自己用于排队等待 的时间愈短愈好。
发生的时间间隔记为 n tn tn1(n,1其,2,中 ) 。 t0 n流的充要条件是
x(t) :t的 0流 发生时间间隔 相互 n独 立,且服从相同的
负指数分布,即
Pr n
t
1 0
et
t0 t0
3.负指数分布的Markov特性
定理3设T为连续型随机变量,且T≥0,那么,T服从 负指数分布的充要条件是:对任何 t1 t0, 都0 有
PrT t1 T t0 PrT t1 t0
上式可改写为:对任何 t0 ,0 都有
PrT t0 xT t0 PrT x
如果把T解释为寿命,上式表明:如果已知年龄大
顾客源
到来
排队机构
服务规则
服 离去 务 机 构
排队系统
在排队论中,我们把要求服务的对象称为“顾 客”,而将从事服务的机构或人称为“服务台”。 在顾客到达服务台时,可能立即得到服务,也可 能要等待到可以利用服务台的时候为止。
排队系统中的“顾客”与“服务台”这两个名词 可以从不同的角度去理解。
排队系统
取a 0 得
Prx(t) k (k)k et
k!
Ex(t) t
(k 0,1,2, )
故参数λ表示单位时间内事件发生次数的平均数。
2.Poisson流的发生时间间隔分布
当流(过程) x(t) :t 构0成Poisson过程时,就称为
Poisson流。设流发生的时刻依次为 t1,t2,,…,,tn
(2)排队规则
排队规则是指到达的顾客以怎样的规则接受服务。 1)损失制:顾客到达,服务台不空立即离去,另 求服务。 2)等待制:顾客到达,排队等待。对等待制服务 可分为:先到先服务,后到先服务,优先服务,随机 服务,成批服务等。 3)混合制:在现实生活中,很多服务系统介于损 失制和等待制之间,当顾客到达时,服务台不空就排 队,若排队的位置已满就离去。
(1)流具有平衡性
对任何 a 和0 0 t1 t,2 tn x(a ti ) x(a)
的分布只取决于 t1,t2,而,t与n 无关a。
(2)流具有无后效性
(1 i n)
对互不交接的时间区间序列 ai ,bi (1 i, n)
x(bi ) 是x(a一i ) 组相互独立的随机变量。
(3)流具有普通性 lim Prx(a t) x(a) 1 0
(3)忙期
忙期是指从顾客到达空闲服务机构起到服务机构再 次为空闲为止的这段时间,即服务机构连续繁忙的时 间长度。这是服务机构最关心的数量指标,因为它直 接关系到服务员的工作强度,与忙期相对应的是闲期, 即为服务机构连续保持空闲的时间长度。显然,在排 队系统中,忙期与闲期是交错出现的。
(三)Poisson流与指数分布
排队论模型
朱建青 (苏州科技学院信息与计算科学系)
排队论模型
一、排队论的基本概念 二、单通道等待制排队问题
(M/M/1排队系统) 三、多通道等待制排队问题
(M/M/c排队系统)
一、排队论的基本概念
(一)排队过程 1.排队系统
“排队”是指在服务机构处要求服务对象的一个等 待队列,而“排队论”则是研究各种排队现象的理论。