呼叫中心排队系统的仿真
MM1排队系统仿真matlab试验报告
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入的Poisson过程，则长度为t的时间内到达k个呼p （t）=（入“ e 4叫的概率服从Poisson分布，即k k!，k = 01,2, .. ，其中入>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二，服从参数为N的负指数分布，即其分布函数为P{ X < t } = 1 - e-k t > 03、服务规则先进先服务的规则（FIFO）4、理论分析结果入P = Q = -2—在该M/M/1系统中，设口，则稳态时的平均等待队长为Q 1-P，顾客上乙T T T T =的平均等待时间为N-九。
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));% 至 U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；% 至U 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;% 服务时间间隔七_A「后8(1)=加七8~31_八「用8(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。
实验2单服务台单队列排队系统仿真
实验2排队系统仿真一、学习目的1．了解仿真的特点2．学习如何建构模型3．熟悉eM-Plant基本的对象和操作4．掌握排队系统的特点与仿真的实现方法二、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对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、等待和被服务情况，以及银行工作人员的服务和空闲情况。
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和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, 如果不为空队长是多少, 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和特征值,顾客的到达时间间隔的概率分布表和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. 包括队列的平均队长、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、接受服务的时间、接受服务类型3．事件：顾客到达、开始取号、取号结束、进入队列、出队列、接受服务、服务完成、离开银行。
4．活动：到达、取号、排队、服务、离开5．资源：取号机、排队的座椅、服务柜台4 系统仿真4.1 eM-plant 界面与主要控件介绍1. 实体：eM-Plant 中包括3类实体：entity ，container ，transporter 。
排队系统仿真(1)
4.3 排队模型的分类
单队多服务台按FIFO规则服务的情形表示为 X/Y/Z 式中，X——相继到达时间间隔的分布； Y——服务时间的分布； Z——服务台数目。 Ek 表示相继到达间隔时间和服务时间的各种分布的符号： M——指数分布 Ek ——k阶爱尔朗分布 D——确定性时间间隔 GI——一般相互独立的随机分布 G——一般随机分布 例，M/M/1
Pk (t ) = e
− λt
(λ t ) k!
k
k = 0,1,2,L
泊松到达模式——满足 个条件 满足4个条件 泊松到达模式 满足
1.
2.
3.
4.
平稳性： 时间内有k个顾客到来的概 平稳性：在[a, a+t]时间内有 个顾客到来的概 时间内有 率与a无关，只与t, k有关。记此概率为： 率与 无关，只与 有关。记此概率为： 无关 有关 Vk(t)——在t时间间隔内到达 个顾客的概率。 时间间隔内到达k个顾客的概率 在 时间间隔内到达 个顾客的概率。 (P(k,λt)) 无后效性： 无后效性：不相交区间内到达的顾客数是相互 独立的。 到达数与[t 的到达数无关。 独立的。[t1,t2]到达数与 0,t1]的到达数无关。 到达数与 的到达数无关 普通性： 表示在长度为t的区间内至少到 普通性：令ψ(t)表示在长度为 的区间内至少到 表示在长度为 达两个顾客的概率， 达两个顾客的概率，则ψ(t)=0 当t->0； ； 有限性： 有限性：在任意有限时间区间内到达有限个顾 ∞ 客的概率之和为1。 客的概率之和为 。 ∑ Pk (t ) = 1
到达模式
到达
排队
服务机构
离去
几种常见的排队系统的结构：
动态实体到达 动态实体 服务设备 离去
排队系统仿真
排队系统仿真学院：___浙江科技学院____专业班级：_______工业工程____姓名：____廖汉杰__________学号：____________________指导老师：___________________年月日目录一、实验名称 (3)二、实验目的 (3)三、实验内容 (3)四、仪器设备 (3)五、实验步骤 (4)1.添加控件 (4)2.设置发生器的参数 (4)3、设置处理器的参数 (4)4、模拟仿真模型 (5)5、统计数据 (5)六、方案改进 (6)一、实验名称排队系统仿真实验二、实验目的学习Flexsim仿真软件的基本用法并建立一个简单的排队模型；学习如何使用拉式逻辑，根据临时实体类型来定义临时实体的流程路径；学习统计数据的收集、分析与比较。
三、实验内容有两种类型的顾客，分别为类型1和类型2。
顾客到达的时间间隔服从指数分布exponential（0，10，1）。
两种类型的顾客随机的均匀到达。
有2个服务台为类型1的顾客提供服务，有3个服务台为类型2的顾客提供服务，顾客将首先到空闲可用的服务台接受服务。
类型1的顾客接受服务的时间服从（40，8）的正态分布，类型2的顾客接受服务的时间服从（60，12）的正态分布。
顾客接受完服务后离开系统。
以上时间单位皆为分钟。
对上述系统进行建模，仿真系统一天12小时的运行状况，收集各服务台的利用率、顾客的平均等待时间等数据，提出服务设施的改进建议，使得顾客的平均等待时间不超过30分钟。
四、仪器设备计算机、Flexsim仿真软件五、实验步骤1.添加控件首先flexsim仿真软件，软件，1个发生器，1个暂存区，5个处理器，1个吸收器，并连接各个实体控件。
如图1-1所示图1-12. 设置发生器的参数<1>到达时间间隔设置<2>发生触发器离开出发设置3、设置处理器的参数<1>定义发生器Processor1、Processor2为类型1的顾客提供服务，并设置其参数处理时间设置临时实体流设置<2>定义发生器Processor3、Processor4、Processor5为类型2的顾客提供服务，并设置其参数临时实体流设置4、模拟仿真模型先打开实验控制器按钮，设置系统仿真时间720分钟，再编译，然后运行，如图所示图5-15、统计数据P1P3P2P4P5六、方案改进1、分别增加一个类型1，类型2的处理器，连接控件，如图5-1所示图5-12、设置Processor6的设置如类型1的参数，设置Processor7的设置如类型2的参数3、运行模型，统计其数据P6P1P2P3P4P5P7。
单服务台排队系统仿真报告
单服务台排队系统仿真报告一、模型准备1、 顾客到达特性在该系统中，顾客的到达规模（成批到达还是单个到达）是单个到达，假设顾客到达率Ai 服从均值为 的指数分布，即2、 顾客服务时间顾客服务时间为Si ，服从指数分布，假设均值为，即二、 仿真模型设计1、 元素定义（Define ）本系统的元素定义如表1所示。
2、 元素可视化设置（Display ）本系统中各个元素的显示特征定义设置如图2所示：m in 5=A βAs Ae Af ββ/)(-=)0(≥A min 4=s βSA Se Sf ββ/)(-=)0(≥S图2 各元素的显示特征（1）Part元素可视化设置在元素选择窗口选择customer元素，鼠标右键点击Display，跳出Display 对话框（图3），设置它的Text（图4）、Icon（图5）。
图3 Display对话框图4 Display Text对话框图5 Display Icon对话框（2）Buffer元素可视化设置在元素选择窗口选择paidui元素，鼠标右键点击Display，跳出Display对话框（图3），设置它的Text、Icon、Rectangle（图6）。
图6 Display Rectangle对话框（3）Machine元素可视化设置在元素选择窗口选择Fuwuyuan元素，鼠标右键点击Display，跳出Display 对话框（图3），设置它的Text、Icon、Part Queue（图7）。
图7 Display Part Queue对话框（4）Variable元素可视化设置在元素选择窗口选择Jifen0元素，鼠标右键点击Display，跳出Display对话框（图3），设置它的Text 、Value（图8）。
图8 Display Value对话框（5）Timeseries元素可视化设置在元素选择窗口选择duichang元素，鼠标右键点击Display，跳出Display 对话框（图3），设置它的Text、Timeseries（图9）。
数学建模：排队系统仿真
多服务台问题（每个服务台 的服务时间一样）
服务台服务时间为3
顾客到达间隔时间为1
2个服务台
输出排队长的动态 变化情况（用连续 图的形式显示输出）
多服务台问题（每个服务台 的服务时间可以分别设置）
“Stair”形式，即阶梯形式
“Stem”形式，即条状形式
单击“Signal Scope”窗口的“Axes”下拉菜单下的“AutoScale” 子菜单可以改变”Signal Scope”中的坐标
单击“Signal Scope”窗口的“Style”下拉菜单可以改变”Signal Scope”中的输出结果的线性表示形式。
双击“Times-Based Entity Generator”（基于 时间的实体产生器）模块，打开模块设置对 话框，进行模块属性设置。
Generate entities upons（实体产生）： 选择”Intergeneration time from port dialog”时，在“Distribution”下拉菜单中 指定如下三种服务时间分布。
5、顾客属性分路形式：根据顾客的属 性，分不同的出口。
路径模块
顾客复制分路模块
顾客复制分路模块
双击顾客复制分路模块
1、顾客复制形式：所有的出口都畅通时，即进行 顾客复制。
2、顾客复制形式：只要有任何一个出口畅通，即 进行顾客复制。
顾客复制分路模块
双击随机数产生器中的 Distribution下来菜单选 择指定随机数。
打开“Single Server”对话框
双击“Single Server”模块
呼叫中心排队系统的仿真
呼叫中心排队系统的仿真呼叫中心排队系统是现代企业最为常用的客户服务模式之一。
如今，越来越多的企业选择了呼叫中心排队系统，以提供更高质量的客户服务，提高客户满意度和忠诚度。
因此，对于企业来说，了解呼叫中心排队系统的效率和瓶颈非常重要。
为此，仿真技术为企业提供了一种全新的研究呼叫中心排队系统的方法。
通过仿真技术建立的呼叫中心排队系统模型，可以模拟现实生活中的各种情况，并能够优化系统减少客户等待时间和提高接通率。
本文将详细介绍呼叫中心排队系统的仿真技术，以及如何利用仿真来优化呼叫中心的效率。
一、什么是呼叫中心排队系统的仿真呼叫中心排队系统的仿真是一种利用计算机技术和数学模型，对呼叫中心进行系统建模和模拟的技术。
它可以模拟实际情况，以便提高呼叫中心的效率和客户满意度。
通过仿真，企业可以进行多种实验，以确定如何最优化分配呼叫中心员工的时间和资源，从而提高客户的满意度。
在仿真系统中，可以更加客观地评估各种情况下的结果，而且它还可以避免因为实际实验造成成本和风险的问题。
当企业的客户数量有限时，可以通过仿真模型预测外部影响和提出针对性的解决方案，而无需在实际情况下等待所有数据收集完整后再进行决策。
二、呼叫中心排队系统的仿真模型通常，呼叫中心仿真系统模型至少包括以下三个部分：1.客户到达模式呼叫中心仿真模型应该从模拟客户拨打电话的情况开始。
客户到达模式是概述呼叫中心所面临的客户呼叫情况的模型。
这取决于客户呼叫的类型、呼叫的数量、每个呼叫所需的时间以及呼叫发送的时间间隔。
通过这个模型，可以确定呼叫中心员工的需求和建议业务承运商平衡每个员工的数量。
2.运作模型呼叫中心的运作模型描述了呼叫中心的客户服务。
在整个服务过程中，呼叫中心要么将客户转移给其他部门或者人员，要么是呼入邮件、短信或聊天室、其他业务发送信息到收件箱。
根据不同类型的请求，业务应该根据优先级分配并呼入目标人员，同时要基于不同类型的问题、基于呼叫的分类等属性进行区分分类。
单服务台排队系统仿真
单服务台排队系统仿真单服务台排队系统是指在一个服务台只有一个服务员的情况下，客户需要按顺序等待服务的系统。
本文将介绍一个针对单服务台排队系统的仿真模型。
在设计仿真模型之前，我们需要确定一些重要的参数。
首先是服务时间，即每个客户接受服务所需要的时间。
服务时间可以通过实际观察数据或者估算得出。
其次是到达间隔时间，即每个客户到达的时间间隔。
到达间隔时间可以通过实际观察数据或者使用随机数生成器进行模拟。
首先，我们需要创建一个事件队列来模拟客户的到达和离开。
事件队列是一个按照发生时间顺序排序的队列，每个事件都包含两个属性：时间和类型。
接下来，我们创建一个时钟来记录仿真进行的时间。
初始时，时钟指向第一个到达事件的时间。
然后，我们从事件队列中取出第一个事件，并更新时钟指向该事件的时间。
如果当前事件类型是到达事件，我们需要进行如下操作：首先，模拟下一个客户到达的时间，并将该事件添加到事件队列中。
然后，判断当前是否有客户正在接受服务。
如果没有，我们将当前事件类型设置为离开事件，并模拟该客户的服务时间和离开时间，并将该离开事件添加到事件队列中。
如果有客户正在接受服务，我们将当前事件类型设置为到达事件。
如果当前事件类型是离开事件，我们需要进行如下操作：首先，更新服务台的空闲状态。
然后，判断是否还有等待服务的客户。
如果有，我们将当前事件类型设置为离开事件，并模拟下一个客户的服务时间和离开时间，并将该离开事件添加到事件队列中。
如果没有等待服务的客户，我们将当前事件类型设置为到达事件。
重复上述步骤，直到事件队列中没有事件为止。
最后，我们可以根据仿真的结果，比如客户的等待时间、服务时间和系统繁忙率等指标，来评估和优化该排队系统的性能。
通过以上的模型，我们可以对单服务台排队系统进行仿真，并评估其性能。
我们可以通过改变服务时间、到达间隔时间等参数，来探究不同情况下系统的表现和优化方案。
同时，我们还可以根据仿真结果，对系统进行调整和改进，以提高客户的满意度和服务效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
呼叫中心排队系统的仿真
摘要：该文在有限状态马尔科夫链遍历性原理的基础上，应用计算机仿真方法模拟呼叫中心的排队过程。
数值试验结果表明，可以视语音应答机处的服务类型是连续的ph-型服务。
关键词：呼叫中心排队系统仿真遍历性泊松过程
该文研究的是传统的inbound呼叫中心，其接入媒质是语音电话。
1 仿真系统描述
单一类型的顾客以速率泊松过程到达呼叫系统，每个语音应答机和人工服务台的顾客到达过程和服务过程都是独立同分布的，服务过程中不存在服务器共享，服务规则是先到先服务。
到达系统的顾客先接受IVR的服务，服务时间是独立同分布的随机变量，服从连续型ph分布。
在IVR处接受完语音服务后，顾客以概率P需要人工服务，进入下一级排队；以概率1—p离开呼叫系统。
顾客接受人工服务的时间是独立同分布的随机变量，服从指数分布。
语音应答机前没有缓
冲库，若到达的顾客发现所有的IVR都忙着，就遇到忙音不能进入系统而被损失掉。
人工服务台前设置了一定数目的缓冲库，需要人工服务的顾客可以在那里delay一段时间。
IVR处至多可以有N个顾客，agent处至多可以有S个顾客。
呼叫系统中至多可以有N个顾客，即当呼叫系统中有N个顾客时，若有顾客到达，它就遇到忙音被损失掉。
仿真系统中没有放弃、重播和反馈行为的发生。
2 理论基础
引理（Birkhoff’s individual 遍历性定理）
这说明了只要平均服务时间差别不大，即使位相有一定的差别，IVR处的平均队长几乎是相同的。
通过大量的仿真试验可知：位相个数对系统结果影响甚微。
进而可以认为语音应答机处的服务类型是
PH型。
总之在现实中我们可以认为语音应答机的服务类型可以为连续型ph分布。
参考文献
[1] Mareel F.Neuts Matrix-Geometric Solution in stochastic Models.。