应用排队论解决银行排队问题
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。
排队论在银行智能排队管理中的应用研究

p a p e r u s e s t h e q u e u i n g a l g o r i t hm o f v a r i a b l e i np u t r a t e t o c o mp l e t e t h e b a n k q ue u i ng p r o c e s s . Fi r s t o f a l l , i t i n t r o d uc e s t h e o ig r i n a l q ue i i i n g a l g o r i t h i x /i n de t a i l ;c  ̄ ) n s i de r i ng t h e s i t ua t k ) n t ha t t h e o r i g i nM q ue ui n g t h e o y ’s r i n p ut c o nd i t i o n s m i g ht b e c o n s t a n t .t h i s h a s c e r t a i n d i f f e r e n c e s wi t h t he c us t o me r S v i s i t p r a c t i c e, t hu s t h e v a r i a b l e i n pu t r a t e ha s b e e n pr o p o s e d i n t hi s me t ho d,f in a l l y c a r r i e s o u t t h e e x a mp l e s i mul a t i o n ,a p pl i e s t he q u e u i n g t he o y a r l g o it r h m o f v a r i a b l e i n p u t r a t e i n t o t h e b a n k ’S i n t e l l i g e n t
排队论习题及答案

排队论习题及答案排队论习题及答案排队论是概率论和数学统计中的一个重要分支,研究的是随机事件的排队问题。
在现实生活中,我们经常会遇到排队的情况,如等候乘坐公交车、购物结账等。
排队论的研究可以帮助我们更好地理解和优化排队过程,提高效率和服务质量。
下面,我们将介绍几个排队论的习题及其解答。
习题一:某银行有两个窗口,顾客到达银行的时间服从平均到达率为λ的泊松分布,每个顾客在窗口办理业务的时间服从平均服务率为μ的指数分布。
求平均等待时间和平均排队长度。
解答:首先,我们可以根据泊松分布和指数分布的性质,得到顾客到达时间和服务时间之间的关系。
假设顾客到达时间服从泊松分布,到达率为λ,那么两个顾客到达时间之间的时间间隔服从参数为λ的指数分布。
同样,假设顾客的服务时间服从指数分布,服务率为μ,那么两个顾客的服务时间之间的时间间隔服从参数为μ的指数分布。
根据排队论的基本原理,平均等待时间等于平均排队长度除以到达率。
平均排队长度可以通过利用排队论的公式计算得到。
在本题中,根据M/M/2模型,可以得到平均排队长度的公式为:Lq = λ^2 / (2μ(μ - λ))其中,Lq表示平均排队长度,λ表示到达率,μ表示服务率。
接下来,我们可以计算平均等待时间。
根据排队论的公式,平均等待时间等于平均排队长度除以到达率。
所以,平均等待时间的公式为:Wq = Lq / λ综上所述,我们可以通过计算得到平均等待时间和平均排队长度。
习题二:某餐厅有4个服务台,每个服务台的服务时间服从平均服务率为μ的指数分布,顾客到达时间服从平均到达率为λ的泊松分布。
求平均等待时间和平均排队长度。
解答:在这个问题中,我们可以使用M/M/4模型来求解。
根据M/M/4模型,平均排队长度的公式为:Lq = (λ/μ)^4 * (1/(4! * (1 - ρ)))其中,Lq表示平均排队长度,λ表示到达率,μ表示服务率,ρ表示系统繁忙度。
平均等待时间的公式为:Wq = Lq / λ通过计算可以得到平均等待时间和平均排队长度。
银行排队问题的成因以及对策探析,不少于1000字

银行排队问题的成因以及对策探析,不少于1000字银行排队问题是社会生活中不可避免的一个问题,尤其是在节假日和工作日高峰期,银行排队更是让人头疼。
那么,银行排队问题的成因以及对策又应该如何去探析呢?一、银行排队问题的成因1.业务量大:银行作为服务民生的一项公共事业,其服务范畴涉及广泛,而协助银行处理的人员并不是无限的,这就导致了在业务量大的时候,等待时间难免较长。
2.排队习惯不良:部分客户看到排队人数较多,就会选择不排队而去其他银行,但大多数人会一直排着队,形成一种“优胜劣汰”的现象。
这就会导致有些人会“插队”或者占用银行工作人员的时间,从而加长了时间。
3.技术水平低:许多人们在处理自己的银行业务时,并不是很熟悉或了解相关的操作技能,这就导致了在前往银行的过程中,不断地出现各种各样的操作失误。
4.客户需求多: 银行服务的需求是非常多的,而这些需求又非常细分,需要专门的服务员来处理,而服务员的数量并不能够满足这样的需求。
二、对策分析1.增加窗口数量和工作人数:为了缩短客户等待的时间,银行可以增加窗口数量和招聘更多的员工,为客户提供更高效的服务,同时也可以改善服务质量。
2.普及客户助手服务:当客户遇到问题时,他们可以利用银行的客户助手服务。
银行应加大对客户助手服务的宣传力度,并加强培训,以使客户更好地利用相关服务。
3.普及自助服务:由于现代科技的不断创新发展,各种智能设备已经广泛应用到银行业务中,银行也应该逐步提高自助服务设备的覆盖率,让客户也能够利用自助服务来处理业务。
4.提高员工的服务水平和技术水平:银行应该加强员工的培训和更新,提高员工的服务水平和技术水平,以使银行在服务质量和处理客户需求方面更加灵活高效。
5.提倡文明排队意识:银行应该提倡文明排队意识,提高客户在排队期间的耐心和良好的素质,同时也应该加强对不文明行为的惩罚,使文明排队成为社会文化的一个标准。
三、结论银行排队问题既是一种服务行业的现象,同时也是客户的消费体验和文化修养的反映。
应用排队论解决银行排队问题

应用排队论解决银行排队问题:近年来,随着我国社会经济的发展和国民收入水平的提高,普通居民与银行之间的交易,从原先单一的钱款存取发展到信贷、缴费和理财等各个方面;另外银行承担的公共事业费用代收代缴职能越来越多,而银行的服务能力却没有同等幅度的提高。
这就造成了迅速增长的个人金融需求和银行服务供给不足的矛盾,导致银行业务柜台前的队伍越来越长,顾客排队等待时间也越来越长,极大地影响了银行的服务质量。
各家银行为减少排队等候时间也是八仙过海、招数频出,甚至将顾客等候时间列入银行相关管理人员的责任考核指标。
尽管这样,银行的排队问题依然没有很好解决。
实际上,银行的排队问题蕴涵了丰富的数学、运筹学、行为学、管理学等学科的知识理论,绝不是看上去的那么简单。
一般地,银行的排队问题是由顾客数量、服务水平和服务窗口数量等因素综合决定,服务水平可通过银行内部管理实现,顾客多要减少排队等候时间就要增加服务窗口,就要增加投入,而增加窗口有可能出现空闲,又浪费资源。
因此,解决银行排队问题就是要尽可能地找到一个平衡点,使三者达到最佳的平衡状态。
近年来对于银行排队现象,已经提出了一些具体的解决方案,如下:1、排队方式(1)传统方式——多路排队(M/M/1模型)传统排队系统是多对列多服务台的M/M/1模型,输入过程为泊松分布,服务时间为指数分布,C个服务台独立运作。
客户到达后选最短的队伍排队,每个新到顾客都选择当前时刻最短的队伍,所以总体来看各队列等候人数相近。
缺点:1)每个客户业务不同,选择队列时面临着不确定性,看似最短的队列可能因为前面的业务繁琐而等待最长。
2)下面几种情况会引起客户埋怨:相同长的队伍,因为业务复杂程度或工作人员熟练程度不同,造成后到的人反而先办理了业务;在排队中突然新开窗口,客户一拥而上,破坏了正常秩序;快要轮到自己时银行关闭窗口使得前功尽弃;排到窗口后,因未填写、填错单子,或者该窗口只办理特定业务而被告知排错了队,需要重新排队。
运营管理实例分析——银行排队问题

运营管理实例分析——银行排队问题一、大多数银行存在的排队问题:排队难、排队时间过长图1-1图1-2因为排队,甚至出现了这样的职业:在一些银行大厅里竟有“号贩子”出没。
他们拿号以后,过些时间以每张3元左右的价格卖给那些不想排队的人二、银行排队问题的分析国内金融服务供给总体不足,且呈现结构性矛盾,银行客户排队现象由来已久。
究其原因,一是由于银行网点及自助设备不足,民众办理业务往往只能求助柜台服务;二是银行效率不高,民众使用自助服务系统的习惯亦未养成。
具体表现在以下几个方面:①银行承担大量代收代缴职能近年银行普遍承担了大量各类公共事业费用代收代缴职能,各类代收代缴业务品种及数量暴增,而各公共事业单位的系统接口、数据要求、发票格式等千差万别,造成银行电子渠道系统开发改造困难,业务无法大规模迁移至电子渠道进行,客户柜台拥挤严重。
②居民理财需求迅速增长近年来,银行的个人金融产品和金融衍生产品不断推出,客户量激增。
客户大量增加,而银行网点受营运成本等因素制约,总量上基本保持不变,不同程度上造成了银行网点排长队的现象。
自去年以来股市不断升温,由此产生柜面受理基金开户、银证转账开户成倍增加。
以前办理一笔业务可能只需要2分钟,但现在仅客户向银行柜员进行新产品咨询和沟通的时间可能就会达到10分钟。
③网点布局不够合理银行业协会在调研中发现,业务量较大的地区主要集中在经济发展热点地区、繁华商业区、大型居民社区、大型批发市场周边以及新建的、配套设施不完善的地区,这些地区由于银行网点相对偏少,服务半径过大,不能充分满足金融服务需求。
同时,部分银行柜面开工率较低。
比如有的网点共有14个窗口,但仅开放6个,开工率仅为42.86%。
④自助渠道利用率不高近年来,各银行不断加大自助设备投入,ATM、电话银行、网上银行的种类和数量日益丰富。
由于客户办理业务传统习惯和银行自身宣传力度不够,客户不了解、不信任或不习惯电子化服务,仍选择传统的柜台服务,致使自助设备、电子银行渠道使用率不高,难以缓解柜面压力。
排队论习题答案

排队论习题答案排队论习题答案排队论是运筹学中的一个重要分支,研究的是排队系统中的等待时间、服务时间以及系统的稳定性等问题。
在实际生活中,我们经常会遇到排队的情况,比如超市、银行、医院等地方。
那么,如何有效地解决排队问题,减少等待时间呢?下面我将通过几个习题来探讨排队论的解题方法。
习题一:某银行有两个窗口,分别为A窗口和B窗口,顾客到达的时间间隔服从指数分布,平均每10分钟到达一人。
A窗口的服务时间服从均值为5分钟的指数分布,B窗口的服务时间服从均值为7分钟的指数分布。
求顾客平均等待时间和平均逗留时间。
解答一:首先,我们需要计算平均到达率λ和平均服务率μ。
根据题目给出的信息,平均到达率λ=1/10=0.1人/分钟,平均服务率μA=1/5=0.2人/分钟,平均服务率μB=1/7≈0.1429人/分钟。
根据排队论的基本原理,当λ<μ时,系统稳定,顾客平均等待时间为0。
当λ>μ时,系统不稳定,顾客平均等待时间为ρ/(μ-λ),其中ρ为系统繁忙率。
由于该题目中有两个窗口,所以我们需要计算两个窗口的繁忙率ρA和ρB。
ρA=λ/μA=0.1/0.2=0.5,ρB=λ/μB=0.1/0.1429≈0.7。
由于两个窗口的繁忙率不相等,我们需要使用排队网络的方法来求解。
根据排队网络的基本原理,顾客平均逗留时间等于顾客在每个窗口的平均逗留时间之和。
根据排队网络的公式,顾客在A窗口的平均逗留时间为1/(μA-λ)≈5分钟,顾客在B窗口的平均逗留时间为1/(μB-λ)≈7.5分钟。
所以,顾客平均逗留时间为5+7.5=12.5分钟。
习题二:某医院门诊部有一个窗口,顾客到达的时间间隔服从泊松分布,平均每10分钟到达一人。
窗口的服务时间服从均值为8分钟的指数分布。
求顾客平均等待时间和平均逗留时间。
解答二:同样地,我们需要计算平均到达率λ和平均服务率μ。
根据题目给出的信息,平均到达率λ=1/10=0.1人/分钟,平均服务率μ=1/8=0.125人/分钟。
基于排队论的银行排队问题研究

第 30 卷 第 1 期 2008 年 1 月
J ournal
排队论有几个性能指标 : 系统中的平均排队长度 Lq ; 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。几个常用的数量 指标 : 平均到达率λ; 平均服务率μ; 系统中并联服务台的 数目 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ρ; 系统的稳态概率 P0 和繁忙概率 P。
=
152 20 (20 -
15)
= 2. 25 (人)
(3) 该“服务到车”系统中平均顾客人数
ns
λ =μ- λ =
15 20 - 15
= 3 (人)
(4) 该窗口顾客平均等待时间
t1
λ = μ(μ - λ)
=
15 20 (20 -
15)
= 0. 15 小时或 9 分钟
(5) 该系统顾客平均逗留时间
of
湘潭师范学院学报 (社会科学版) Xiangtan Normal University( Social Science
Editio n)
Vol. 30 No . 1 J an. 2008
基于排队论的银行排队问题研究Ξ
王兴贵1 ,焦争昌2
(1. 湖南科技大学 财务处 ,湖南 湘潭 411201 ;2. 广西大学 商学院 ,广西 南宁 530004)
摘 要 :银行营业网点客户排队问题 ,既是一个常见的现象 ,也是一个棘手的问题 。解决排队问题的基本目标是权衡 客户等待成本与银行增加资源引起的成本之间的得失 ,客户和客户满意贯穿于现代银行经营管理和市场营销活动的始终 。 本文首先介绍与银行相关的排队论知识 ,其次从银行排队问题的根源和面对银行排队问题所采取的措施两大方面入手 ,运 用排队论相关知识 ,解决银行客户排队问题 ,提高客户满意度 。
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应用排队论解决银行排队问题:近年来,随着我国社会经济的发展和国民收入水平的提高,普通居民与银行之间的交易,从原先单一的钱款存取发展到信贷、缴费和理财等各个方面;另外银行承担的公共事业费用代收代缴职能越来越多,而银行的服务能力却没有同等幅度的提高。
这就造成了迅速增长的个人金融需求和银行服务供给不足的矛盾,导致银行业务柜台前的队伍越来越长,顾客排队等待时间也越来越长,极大地影响了银行的服务质量。
各家银行为减少排队等候时间也是八仙过海、招数频出,甚至将顾客等候时间列入银行相关管理人员的责任考核指标。
尽管这样,银行的排队问题依然没有很好解决。
实际上,银行的排队问题蕴涵了丰富的数学、运筹学、行为学、管理学等学科的知识理论,绝不是看上去的那么简单。
一般地,银行的排队问题是由顾客数量、服务水平和服务窗口数量等因素综合决定,服务水平可通过银行内部管理实现,顾客多要减少排队等候时间就要增加服务窗口,就要增加投入,而增加窗口有可能出现空闲,又浪费资源。
因此,解决银行排队问题就是要尽可能地找到一个平衡点,使三者达到最佳的平衡状态。
近年来对于银行排队现象,已经提出了一些具体的解决方案,如下:1、排队方式(1)传统方式——多路排队(M/M/1模型)传统排队系统是多对列多服务台的M/M/1模型,输入过程为泊松分布,服务时间为指数分布,C个服务台独立运作。
客户到达后选最短的队伍排队,每个新到顾客都选择当前时刻最短的队伍,所以总体来看各队列等候人数相近。
缺点:1)每个客户业务不同,选择队列时面临着不确定性,看似最短的队列可能因为前面的业务繁琐而等待最长。
2)下面几种情况会引起客户埋怨:相同长的队伍,因为业务复杂程度或工作人员熟练程度不同,造成后到的人反而先办理了业务;在排队中突然新开窗口,客户一拥而上,破坏了正常秩序;快要轮到自己时银行关闭窗口使得前功尽弃;排到窗口后,因未填写、填错单子,或者该窗口只办理特定业务而被告知排错了队,需要重新排队。
(2)取号机的引入——单路排队(M/M/C模型)在银行引入取号机器之后,排队转变为一个M/M/C模型构成的单路排队系统。
取号机重塑了银行排队系统的模式,将排队系统从过去的多对列多服务台排队模型转变为单对列多服务台模式。
<1>利用排队论,通过定量分析证明了M/M/C模型比M/M/1模型有显著的优越性,在相同的服务效率和顾客到达分布下,M/M/C模型在服务台空闲概率、顾客平均等待时间等指标上均优于M/M/1模型。
同时因为顾客无需考虑队列选择,避免前面所述的几种情况,真正做到了先来先服务,保证每一位客户受到公平礼遇。
<2>借助排队论的知识以及合理的假设建立了单路排队模型(M/M/C模型)和多路排队模型(C个M/M/1模型),分别代表了引入排号机器后和没引入排号机器前的银行排队系统,然后根据排队模型的主要数量指标评价这两个模型的优劣。
通过对单路排队模型(M/M/C模型)和多路排队模型(c个M/M/1模型)的计算可知,单路排队相对于多路排队具有显著优势,这也反映了银行引入排号机器对减缓排队压力上有很大的帮助。
<3>利用了排队论对单路排队模型和多路排队模型进行理论上的阐明,并且通过计算分析得出:单路排队模型等候服务要比多路排队模型更有效率。
2、服务窗口数量和弹性排班制度<4>在分析银行的排队问题特征的基础上,以概率理论为基础,通过数学建模建立了基于银行排队问题的M/M/C模型,由这个模型可知:只要知道系统中顾客的平均到达速率和平均服务速率,就可以计算出系统中顾客的平均逗留时间和顾客排队的平均等待时间,从而可根据实际情况设置窗口数量,提高服务质量,做出相应的决策,使银行服务系统达到最佳的平衡状态。
<5>作者从广州某银行采集了2006年1~4月银行窗口自动取号机排队数据,应用排队论理论,提出了随机环境下具有可变输入率的适时调整窗口数量的算法,建立了银行柜台优化模型,提出了改善整个柜台服务系统的设想,即最佳柜台规模和最佳工作窗口数,为银行排队管理决策提供科学依据。
<6>指出:应用排队论建立了银行柜员弹性排班制度。
弹性排班是针对银行服务需求波动大的特点,通过优化人员配备组合,实行弹性工作安排,根据不同时段顾客流量和业务量的变动情况,动态调整人员工作时间和工作人数的排班制度。
该方案在缓解银行排长队现象、应对需求的大幅波动、优化银行柜员资源配置方面很有效,能够满足顾客减少排队等待时间的要求,合理优化柜员工作时间、节省人力成本及排班成本、提高柜员服务效率。
<7>指出,在使用了排队机的银行柜面服务中,由于服务类型不同,可以将服务分为两类: 一类为针对一般储户,业务内容包括存款、取款及转账业务;另外就是针对其他顾客,包括各种交费业务等等。
在实际业务工作中,后者窗口空闲时,也可对一般储户进行服务。
<8>指出,银行排队等待产生的原因在于银行业所提供的服务不能满足顾客的需求所导致的结果,解决这个问题除了开辟更多的服务窗口之外,更要注重服务内容的增加,即针对不同的客户,对服务内容进行进一步的细分,并对细分后的服务项目提供专门的服务窗口,以此来增加提供服务的数量。
例如现在的开户业务以及一些大额储蓄业务通常都是在一般的储蓄窗口进行的,但是这些业务所占用的时间又较长,使得顾客等待时间增加,因此可以考虑在此类业务比较多的银行开设专门的开户窗口或大额储蓄窗口,将这些处理时间较长的业务分离出来,以缩减客户等待时间。
3、缩短服务时间,提高服务效率<9>作者从银行的服务时间入手,根据排队论理论指出,如果银行平均服务率高于顾客平均到达率,会使得排队越来越长而只能等到高峰期过后才能得到缓解。
因此,降低服务时间提高个人银行排队系统的效率,使得排队系统能够应付更多的顾客,从而降低顾客的等待时间,进而吸引客户并能增加未来业务利润。
银行应更有效的利用客户闲置时间开展工作:比如大堂经理可询问每位顾客业务需求,指导填写单据等,<8>指出,由于银行的服务项目越来越多,各银行之间的竞争也日益激烈,因此,如何有效的协调服务供给与客户需求,就成为解决排队问题的关键所在。
作者认为可以采取如下的措施来提高银行服务的效率:1)在最普通,也是最经常为顾客提供服务的储蓄窗口的员工应尽量避免处理其他业务,用最快捷、最有效的方式为顾客提供服务,减少顾客排队的时间;2)可以对团体客户或者存款数额较大的顾客设立预约服务,并开设一个专门的预约窗口,将这些占用时间较多的服务从业务高峰期中划分出来单独处理。
4、分流客户,减轻服务柜台压力国内金融服务供给总体不足,且呈现结构性矛盾,银行客户排队现象由来已久,原因之一就是电子银行及其他自助设备不足,民众办理业务往往只能求助柜台服务,不能很好的分流客户。
<10>指出电子银行具有突破时空限制、高效率、低成本等传统服务方式难以比拟的优势,大力推广电子银行业务,能有效降低银行营运成本、分流柜台业务、解决银行排队问题,是解决银行排队问题的根本出路。
<5><11>积极引导客户使用网上银行、手机银行、电话银行、自动柜员机等电子银行,减轻柜台排队压力。
把部分存取少量现金的客户分流到自助设备;增加电子银行业务比重;增加ATM机的投放,同时将ATM机每天取款限额上调;积极进行业务创新,比如个人支票业务,有效减少客户提取现金而去排队的麻烦;突破传统银行国际结算业务柜台申请的限制,推出网上贸易结算系统。
<12>指出,各大银行自身应该大力扩充电子银行服务,拓展电子化营销渠道,实现柜台分流,有效缩短排队时间。
针对不同层次客户群的服务需求,提供不同的电子银行产品;通过不断提升电子银行普及率,充分发挥电子银行产品对传统银行柜台业务的“替代效应”;实行电子银行产品首用辅导制,积极引导客户通过电话银行、网上银行、手机银行、ATM等渠道进行自助缴费和自动转账,最大限度地发挥电子银行业务的客户分流作用。
发展低成本的电子银行业务可有效节约成本,而且能够提高银行服务效率,保证银行在不增加成本的情况下满足客户不断增长的银行服务需求。
因此各大银行应该采取有力措施,加快电子银行业务的发展步伐,普及电子支付方式,分流顾客,减轻各网点柜台压力。
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