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《休假M-M-c排队系统驱动的流模型》范文

《休假M-M-c排队系统驱动的流模型》范文

《休假M-M-c排队系统驱动的流模型》篇一休假M-M-c排队系统驱动的流模型一、引言排队系统在现实世界中随处可见,它们为许多复杂的系统提供有效的支撑,从超市结账的队伍,到医院的就诊队列,再到现代的电信系统和互联网服务平台,无不是利用了各种形式的排队理论来确保高效、流畅的流程。

本篇论文主要关注一种特殊类型的排队系统——休假M/M/c(MM-Hholiday Queue System),其中系统会在繁忙之后进入一个休假状态。

本文将详细探讨这种系统的流模型,并分析其性能和效率。

二、休假M/M/c排队系统概述休假M/M/c排队系统是一种以马尔科夫过程描述的系统模型,主要被应用于计算机网络和制造系统的仿真研究。

在该系统中,c 表示系统服务台的个数。

其流模型特点为在客户到来并且服务台空闲时,服务台会立即开始服务;如果所有服务台都在忙碌中,则客户会进入等待队列。

在一段时间后,系统会进入一个休假状态,即暂停服务一段时间。

三、流模型的分析流模型分析是研究排队系统性能的关键方法之一。

在休假M/M/c排队系统中,我们首先需要关注的是流量的变化模式。

客户的到达和服务台的处理都是基于一定概率和预期值的服务过程,即他们的行为可以用泊松过程(M/M)来描述。

这样的排队过程就可以利用微积分方法或者计算机仿真软件来建模和分析。

在流模型中,我们还需要考虑服务台的利用率和系统的稳定性。

服务台的利用率反映了服务台在处理客户时的繁忙程度,而系统的稳定性则决定了系统是否能够长期稳定地运行。

通过分析这些因素,我们可以更好地理解休假M/M/c排队系统的性能和效率。

四、流模型的性能评估对于休假M/M/c排队系统的流模型,我们通常使用一些关键指标来评估其性能。

例如,平均等待时间、平均队列长度、服务台的利用率等都是重要的性能指标。

这些指标可以帮助我们了解系统的运行情况,以及如何通过调整系统参数(如服务台的个数、客户的到达率等)来优化系统的性能。

在评估过程中,我们可以利用仿真软件进行模拟实验,从而获得系统的各项性能指标数据。

MMC排队系统模型

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M/M/C排队模型及其应用摘要:将随机服务系统中M/M/C排队模型应用到理发服务行业中。

通过对某理发店进行调查,以10min为一个调查单位调查顾客到达数,统计了72个调查单位的数据,又随机调查了113名顾客服务时间,得到了单位时间内到达的顾客数n和为每位顾客服务的时间t,然后利用 2拟合检验,得到单位时间的顾客到达舒服从泊松分布,服务时间服从负指数分布,从而建立起M/M/C等待制排队模型,通过计算和分析M/M/C排队模型的主要指标,得到理发店宜招聘的最佳理发师数目。

排队论主要对由于受随机因素的影响而出现排队系统进行研究,它广泛应用于通信、交通与运输、生产与服务、公共服务事业以及管理运筹等一切服务系统。

在具体应用方面,把排队理论直接应用到实际生活方面也有不少的文献。

另外,排队论和其他学科知识结合起来也有不少应用。

我们可以从现实生活中去的数据资料,基于排队系统基本知识和M/M/C排队模型基本理论和统计学有关知识,通过分析研究,得出一些结论,为实际问题的解决提供参考资料,从而拓宽了该模型的应用领域,并对其他模型的系统应用也有一定的启示作用。

1 M/M/C排队模型定义若顾客的到达间隔服从参数为λ的负指数分布,到达的人数服从泊松分布,每位顾客的服务时间服从参数为μ的负指数分布,且顾客的到达时间与服务时间独立,系统有C个服务台,称这样的排队模型为M/M/C排队模型。

M/M/C排队模型也可以对应分为标准的M/M/C模型、系统容量有限的M/M/C模型和顾客源有限的M/M/C模型3种。

假定顾客到达服从参数为λ的泊松分布,每个顾客所需的服务时间服从参数为μ的指数分布,顾客到达后若有空闲的服务台就按到达的先后顺序接受服务,若所有的服务台均被占用时,顾客则排成一队等候。

令N(t)=i表示时刻t系统中恰有i位顾客,系统的状态集合为{0,1,2,…}。

可证{ N(t),t>0}为生灭过程,而且有:.....2C 1,C n C ...,21n n {....,21n nn,μ,,μ,,,++=====μλλ由此可见,服务台增加了,服务效率提高了。

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第四节 M/M/C排队模型
一.前提: 单队、并列C台
1
型仍可分为(N / / G)
( / m / G)
我们仅讨论标准的M/M/C
二.(M/M/C):( / / G) 系统
1.与(M/M/1/ //G )的区别
服务率与服务强度:
(M / M /1) : 服务率与系统状态无关,皆为 ,服务强度
C C
3.运行指标
C
Ls nPn nPn (n C)Pn CPn
n0
n0
nC 1
nC 1
C
Lq C n0 (C n)Pn Lq
Lq
(n C)Pn
nC 1
P0 (C)C
C!
(1 )2
Ws
Ls

Wq
Lq
注:
C
(1)解释C- (C-n)Pn
n=0
的直观意义:此式即
…… …… …… …… ……
(4) 单队C台与C个单队单台系统比较
设C=2,=4,=5
4
(a)
4
…… ……
5 5
(b) 8 … …
5 5
------显然,单队C台效率高!
0.8 ,
Wq
( )
0.8
0.8 , 2
Wq
C1 P0 CC !(1 )2
0.35
Ls
-
Lq
=
Ls
Ls
=
1
也与M
/
M
/1相同
(3) M/M/C指标有表可查:
Wq C
C
0.1
C=1
0.1111
服务台数C C=2 C=3
0.0101 0.0014
0.2 0.2500 0.0417 0.0103

6-3多服务台指数分布排队系统

6-3多服务台指数分布排队系统

1
注意:
要求ρ=λ/cμ小于1。

p0
c n0
(c )n
n!
cc(c N c!(1 )
1
)
于 P0
c1 n0
(c )n
n!
cc c
c!
cc ( c
N
1
)
c!(1 )
的 证
c1 n0
(c )n
n!
cc [c
c!
c1 N 1) 1
(1 )

c1 n0
1.524(辆)
λe =4;
Wq
Lq
e
1.524 0.381(h) 4
Ws
Wq
1
0.381
0.2
0.581(h)
Ls Ws e 0.581 4 2.324 (辆)
课堂练习6-2 试画出M/M/2///FCFS 等待制系统的状态转移速度图
λ 0
μ
λ
1
2

λ
…… n-1
n

λ
(c )n
n!
cc
( c N 1 c!(1 )
)
1
lim
N
c1 n0
(c )n
n!
cc
( c N 1 c!(1 )
)
1
c1 cn n
cc c 1
n0
n!
c !(1
)
例6-4 将例6-2改为有两台加油泵的情况, 则该系统转化为M/M/2等待制系统。计算 有关数量指标 .
n0
n c 1
c
[
n0
(c )n
n!
N cc nc1 c!
n ] p0

M M C ∞排队系统模型及其应用实例分析

M M C ∞排队系统模型及其应用实例分析

M M C ∞排队系统模型及其应用实例分析摘要:文章阐述了M/M/C/∞排队系统的理论基础,包括排队论的概念,排队系统的基本组成部分以及排队系统的模型。

在理论分析的基础上,文章以建行某储蓄所M/M/C/∞排队系统为例,对该系统进行分析并提出了最优解决方案。

关键词:排队论;银行储蓄所;M/M/C/∞模型;最优解1M/M/C/∞排队系统1.1排队论的概念及排队系统的组成上世纪20年代,丹麦数学家、电气工程师爱尔朗(A. K. Erlang)在用概率论方法研究电话通话问题时,开创了这门应用数学学科。

排队论主要研究各种系统的排队队长,排队的等待时间及所提供的服务等各种参数,以便求得更好的服务。

研究排队问题实质上就是研究如何平衡等待时间与服务台空闲时间。

目前,排队论已经广泛应用于通信工程、交通运输、生产与库存管理、计算机系统设计、计算机通信网络、军事作战、柔性制造系统和系统可靠性等众多领域。

任意一个排队系统都是由三个基本部分构成,即输入过程、排队规则和服务机构。

①输入过程是描述顾客来源以及顾客按什么规律达到排队系统。

②排队规则描述的顾客到达服务系统时顾客是否愿意排队,以及在排队等待情形下的服务顺序。

③服务机构描述服务台数目及服务规律。

服务机构可分为单服务台和多服务台;接受服务的顾客是成批还是单个的;服务时间服从何种分布。

1.2M/M/C/∞排队模型①排队系统模型的表示。

目前排队模型的分类采用1953年由D. G. Kendall 提出的分类方法。

他用3个字母组成的符号A/B/C表示排队系统。

为了表示其它特征有时也用4~5个字母来表示如A/B/C/D/E。

其中:A 顾客到达间隔时间的概率分布;B 服务时间的概率分布;C 服务台数目;D 系统容量限制(默认为∞);E 顾客源数目(默认为∞);概率分布的符号表示:M:泊松分布或负指数分布,D:定长分布,Ek:k阶爱尔朗分布,C:一般随机分布。

②排队系统的衡量指标。

排队模型掌握mm1,mmc,mm1k ppt课件

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Ek——k阶爱尔朗分布
GI——一般相互独立的时间间隔分布
G——一般服务时间分布
四、排队模型的数量指标
1、平均队长(Ls): 指在系统中的顾客数(包括正被服务的顾客 和排队等待的顾客)的期望值。 2、平均排队长(Lq): 指系统中排队等候服务的顾客数的期望值。
Ls=Lq+正被服务的顾客数 3、平均逗留时间(Ws):指一个顾客在系统中的停留时间期望值。
4、平均等待时间(Wq):指一个顾客在系统中排队等待的时间的期望值。 Ws=Wq+服务时间
5、忙期:指从顾客到达空闲服务机构起到服务机构再次空闲止 这段时间长度,即服务机构连续繁忙的时间长度。
6、系统的状态概率[Pn( t )] :指系统中的顾客数为n的概率。
7、稳定状态:limPn(t)→Pn
四、排队模型的数量指标
排队模型
凯里学院 余英
模型要点
1、掌握排队模型的基本概念 2、了解常见的分布函数及生灭过程 3、掌握典型排队系统模型的结构及应用
排队模型的基本概念
一、引言 1、什么是排队模型(排队论)? 排队论是研究拥挤现象的一门学科。
它是在研究各种排队系统概率规律性的基础上, 解决有关排队系统的最优化设计(静态)和最 优控制(动态)问题。
的,它们之间可以是平行排列(并列)的,也可以 是前后排列(串列)的,也可以是混合的; b、服务时间可以是确定的,也可以是随机的,对于 后者要知道它的概率分布; c、服务时间可以是平稳的,也可以是非平稳的,我 们研究前者; d、对于等待制,服务规则又可以分为先到先服务 (FCFS),后到先服务(LCFS),随机服务和有 优先权的服务。
二、排队系统的特征及其组成
1、排队系统的特征即拥挤现象的共性 1)、有请求服务的人或物 2)、有为顾客服务的人或物 3)、具有随机性 4)、服务的数量超过服务机构的容量

第12章 排队模型


一、生灭过程
1.生灭过程的定义
概率为 t o(t ) ;而在 t 内死亡的概率为 t o(t ) ,各个细菌在任何时段内分裂或死亡
(1)假定有一堆细菌,每一细菌在时间
t 内分裂成两个的
都是相互独立的。如果将细菌的分裂或死亡都看成 发生一个事件的话,当 t 足够小时,发生两个或两 个以上事件的概率为 o(t ) 。假定初始时刻细菌的个 数已知,则经过时间t后,细菌变成了多少?这是生 灭过程的例子,不少排队过程是和这个过程相仿的。
第12章
排队模型
§12-1 概述 §12-2 (M/M/1):(∞/∞/FCFS)模型 §12-3 其他马氏过程排队模型 §12-4 两个非马氏排队模型
§12-1
概述
一、排队过程的一般表示
排队系统举例:
到 达 的 顾 客 1.不能运转的机器 2.修理技工 3.病人 4.电话呼唤 5.交件稿 6.提货单 7.到达机场上空的飞机 8.驶入港口的货船 9.上游河水进入水库 10.进入我方阵地的敌机 要求服务内容 修理 领取修配零件 诊断或动手术 通话 打字 提取存货 降落 装(卸)货 放水,调整水位 我方高射炮进行射击 服 务 机 构 修理技工
所以平均停留时间:
Ws E (T )
又因为 T Tq V 所以平均等待时间:
Wq Ws
1
Ws E (T ) E (Tq ) E (V ) Wq 1
1


6.指标参数之间的关系—Little公式
Ls Lq (平均服务台数) W W 1 (平均服务时间) s q Ls Ws , Lq Wq
) p0 ( n C
n 0
C 1

《休假M-M-c排队系统驱动的流模型》范文

《休假M-M-c排队系统驱动的流模型》篇一休假M-M-c排队系统驱动的流模型一、引言排队系统是现代服务业中常见的系统模型,其性能和效率直接影响着服务的质量和客户的满意度。

随着社会经济的发展和科技的进步,M/M/c排队系统作为一种多服务器排队模型,被广泛应用于各种服务行业。

然而,在传统M/M/c排队系统中,服务台在空闲时并不进行任何活动,这可能导致资源浪费和效率低下。

因此,为了进一步提高系统的效率和性能,引入了休假M/M/c排队系统模型。

该模型在服务器空闲时可以进行一定的活动或休息,从而提高整体服务效率。

本文将重点探讨休假M/M/c排队系统的流模型及其相关特性。

二、休假M/M/c排队系统概述休假M/M/c排队系统是一种多服务器排队模型,其中服务器在空闲时可以进行休假或执行其他任务。

这种模型具有更高的灵活性和可扩展性,可以更好地适应服务需求的变化。

在休假期间,服务器可以进行维护、更新、学习等操作,从而提高整体服务能力和效率。

此外,该模型还可以降低系统的运营成本,提高服务质量和客户满意度。

三、流模型构建为了更好地描述和分析休假M/M/c排队系统的性能和特点,我们构建了相应的流模型。

该模型主要包括以下几个部分:1. 顾客到达过程:假设顾客到达系统的过程服从泊松分布,即顾客到达时间间隔服从指数分布。

2. 服务过程:多个服务器同时为顾客提供服务,服务时间服从指数分布。

3. 休假过程:服务器在空闲时可以进行休假或执行其他任务。

休假时间服从一定的分布,具体分布根据实际需求而定。

4. 流量控制:通过调整服务器数量、休假策略等因素,实现对系统流量的控制和管理。

四、模型分析通过对休假M/M/c排队系统的流模型进行分析,我们可以得到以下结论:1. 休假策略对系统性能的影响:合理的休假策略可以提高服务器的利用率和效率,降低系统的运营成本。

然而,过长的休假时间可能导致系统无法及时响应顾客需求,从而影响服务质量。

因此,需要根据实际情况制定合适的休假策略。

《休假M-M-c排队系统驱动的流模型》范文

《休假M-M-c排队系统驱动的流模型》篇一休假M-M-c排队系统驱动的流模型一、引言在现代服务业中,排队系统是一种常见的现象,特别是在高流量和高需求的场景下。

对于这样的系统,如何高效地管理和优化成为了研究的热点。

休假M/M/c排队系统是一种重要的排队模型,它在多服务台且服务台可以进入休假状态的场景中有着广泛的应用。

本文将详细探讨休假M/M/c排队系统驱动的流模型,旨在为相关领域的研究提供有价值的参考。

二、M/M/c排队系统概述M/M/c排队系统是一种多服务台排队模型,其中M代表指数分布的到达时间和服务时间。

c表示服务台的数量。

在这种系统中,顾客按照一定的速率到达,每个服务台独立地提供服务。

当所有服务台都在忙碌时,新到达的顾客将进入队列等待服务。

三、休假M/M/c排队系统休假M/M/c排队系统是M/M/c排队系统的一种扩展,其特点是服务台在完成一定数量的服务后,可以进入休假状态。

在休假期间,服务台不提供服务,直到有新的顾客到达或者休假时间结束。

这种模型更符合实际情况,因为服务台可能需要休息或进行其他任务。

四、流模型驱动的休假M/M/c排队系统流模型是一种描述系统输入和输出关系的数学工具,可以用于分析和优化排队系统。

在休假M/M/c排队系统中,流模型可以描述顾客的到达速率、服务速率、休假规则以及队列长度等信息。

通过流模型,我们可以更好地理解系统的运行机制,从而优化系统的性能。

在流模型驱动的休假M/M/c排队系统中,我们需要考虑以下几个关键因素:1. 顾客到达速率:顾客的到达速率是影响系统性能的重要因素。

我们需要分析顾客的到达规律,如指数分布、泊松分布等,以确定系统的负载情况。

2. 服务速率:服务速率决定了服务台的效率。

我们需要分析服务台的服务能力,以及服务时间的分布情况,以确定系统的服务水平。

3. 休假规则:休假规则是影响系统性能的关键因素之一。

我们需要分析服务台的休假策略,如何时进入休假状态、休假的时长等,以确定系统的运行效率。

《2024年休假M-M-c排队系统驱动的流模型》范文

《休假M-M-c排队系统驱动的流模型》篇一休假M-M-c排队系统驱动的流模型一、引言随着社会和科技的发展,服务系统的运行效率和服务质量显得越来越重要。

作为服务系统中的重要组成部分,排队系统及其驱动的流模型对于理解和优化服务系统的性能至关重要。

本文将重点探讨一种特殊的排队系统——休假M/M/c排队系统,并对其驱动的流模型进行深入分析。

二、M/M/c排队系统概述M/M/c排队系统是一种多服务器排队模型,其中M代表指数分布的到达时间和服务时间。

c代表服务台的数量。

在这种系统中,顾客按照泊松过程到达,服务台之间无等待时间,且服务时间相互独立。

三、休假M/M/c排队系统休假M/M/c排队系统是M/M/c排队系统的一种扩展,其中服务台在一段时间内可能处于休假状态,不提供服务。

这种休假状态可能是由于设备维护、员工休息或其他原因造成的。

休假策略的引入使得该系统更加符合实际服务系统的运行情况。

四、流模型分析休假M/M/c排队系统的流模型主要关注的是顾客的到达、服务以及休假过程。

通过分析这些过程的相互关系和影响,可以更好地理解系统的运行机制和性能。

在流模型中,我们将考虑顾客的到达率、服务台的利用率、以及休假策略对系统性能的影响。

首先,我们需要对顾客的到达过程进行建模。

考虑到顾客到达的随机性,我们可以使用泊松过程来描述顾客的到达率。

其次,我们需要对服务台的服役过程进行建模。

在服务台提供服务时,我们需要考虑服务时间的分布以及服务台的并行处理能力。

此外,我们还需要考虑休假策略对服务台利用率的影响。

五、模型应用与展望休假M/M/c排队系统的流模型具有广泛的应用价值。

它可以帮助我们理解和优化各种服务系统的性能,如电信系统的呼叫中心、医院的急诊室、银行的柜台服务等。

通过分析这些系统的运行数据,我们可以了解系统的瓶颈所在,从而采取相应的措施进行优化。

然而,目前的研究还存在着一些挑战和限制。

首先,现有的模型往往过于简化,无法完全反映实际系统的复杂性。

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M/M/C排队模型及其应用
摘要:将随机服务系统中M/M/C排队模型应用到理发服务行业中。

通过对某理发店进行调查,以10min为一个调查单位调查顾客到达数,统计了72个调查单位的数据,又随机调查了113名顾客服务时间,得到了单位时间内到达的顾客数n和为每位顾客服务的时间t,然后利用 2拟合检验,得到单位时间的顾客到达舒服从泊松分布,服务时间服从负指数分布,从而建立起M/M/C等待制排队模型,通过计算和分析M/M/C排队模型的主要指标,得到理发店宜招聘的最佳理发师数目。

排队论主要对由于受随机因素的影响而出现排队系统进行研究,它广泛应用于通信、交通与运输、生产与服务、公共服务事业以及管理运筹等一切服务系统。

在具体应用方面,把排队理论直接应用到实际生活方面也有不少的文献。

另外,排队论和其他学科知识结合起来也有不少应用。

我们可以从现实生活中去的数据资料,基于排队系统基本知识和M/M/C排队模型基本理论和统计学有关知识,通过分析研究,得出一些结论,为实际问题的解决提供参考资料,从而拓宽了该模型的应用领域,并对其他模型的系统应用也有一定的启示作用。

1 M/M/C排队模型
定义
若顾客的到达间隔服从参数为λ的负指数分布,到达的人数服从泊松分布,每位顾客的服务时间服从参数为μ的负指数分布,且顾客的到达时间与服务时间独立,系统有C个服务台,称这样的排队模型为M/M/C排队模型。

M/M/C排队模型也可以对应分为标准的M/M/C模型、系统容量有限的M/M/C模型和顾客源有限的M/M/C模型3种。

假定顾客到达服从参数为λ的泊松分布,每个顾客所需的服务时间服从参数为μ的指数分布,顾客到达后若有空闲的服务台就按到达的先后顺序接受服务,若所有的服务台均被占用时,顾客则排成一队等候。

令N(t)=i表示时刻t系统中恰有i位顾客,系统的状态集合为{0,1,2,…}。

可证{ N(t),t>0}为生灭过程,而且有:
.....
2C 1,C n C ...
,21n n {
....
,21n n
n
,μ,,μ,,,++=====μ
λλ
由此可见,服务台增加了,服务效率提高了。

定理1
队长N (t )平稳分布。

令...,21n t }n t N {P t p lim p p n
t n
n

),(,)()(=≅=≅∞
→t 则可求得系统的平稳分布为,当1≤n <C 时,
]
1
1
)
1(!!
[!--=--
+
==

C
C n C c
C n n
C
n n n
p
p C
p
ρ
ρ
ρ
ρ

定理2
系统的主要指标:
服务系统中平均排队长度:∑∞
=+--=
-=C i c i
q C C C i p
p
L )
2
1
()!1()
(ρρ
顾客在系统中的平均等待时间:p C L w C q
q
22
)
()()!1(λμμλμλ--=
=
顾客在系统中的平均逗留时间:μ
μμλμμλ
1
)!1(1
)
()(
2
2
+-=
+=-C p w w C q
s
系统内的顾客平均人数:
ρρλρ
+--=
=+p
w L C C c s s 0
2
1
)
()!1(
系统满员的概率:p
C C n P c
!
)(ρ
=
=
2 M/M/C 排队模型在理发服务行业中的应用
在理发行业中,到理发店中去洗头、剪发、烫发、染发的人可看作是需要接受服务的顾客,理发店中的设备或理发师傅可看成服务台,顾客到达理发店是随机的,师傅为顾客服务的时间也是随机的,这就构成了排队系统。

理发店要多赚钱与很多因素有关,而理发店自身的配置是否合理就是一个很重要的因素,现举
例探讨如何使用排队理论知识优化理发店的服务台的配置。

2.1 调查收集数据
某理发店拥有3名理发师傅,在服务中,采用单队多服务台形式,为每位顾客服务时间是随机的,假定服务时间的分布平稳,利用排队理论知识评价和优化该理发店的配置。

调查内容是单位时间内到达的顾客数n和为每位顾客服务的时间t。

记录整理见表1。

表1 顾客到达情况的相关数据
服务时间为从未顾客开始服务起到顾客付款离去时止,随机调查113名。

顾客服务时间记录整理见表2。

表2 为顾客服务时间的相关数据
2.2 分布拟合检验
2.2.1 单位时间内到达的顾客数服从分布的拟合检验
为了检验单位时间内顾客到达人数是否服从泊松分布,根据表1的数据,利
用χ2
拟合检验,具体计算见表3。

表3
χ
2
拟合检验顾客到达人数是否服从泊松分布
2.2.2 服务时间服从分布的检验
为了检验服务时间是否服从负指数分布,根据表2的数据,用χ2
拟合检验,结果见表4。

表4 χ2
拟合检验服务时间是否服从负指数分布
2.3 系统主要指标
实际生活中,理发行业一般不会是独家经营,所以顾客不会在一家理发店等待很久,但随理发店来说,市容需等待的,因此由以上的检验知道,该理发店形成M/M/C 等待制FCFS 排队模型,应用前面定理1和定理2有λ=0.0958人/min ,μ=0.0523人/min ,C=3,318.81==μ
λ
ρ 服务强度106.60523
.003958.00C C =⨯===
ρμλρ,
系统空闲概率
401.10)
1(!!
[]
1
1
=-
+
=--=∑
C
C n c
C n n
p
ρ
ρ
ρ
等待理发的平均顾客数776.50()!1()
()
2
1
=--=
-=∑∞
=+C
i c i
q C C C i p
p
L ρρ
店中平均逗留顾客数094.42()!1(0
2
1
)
=+--=
=+ρρλρ
p
w L C C c s s
顾客平均等待时间/min 279.06)!1(0
22
)
()(
=-=
=-p C L w C q
q
λμμλμλ
顾客平均逗留时间/min 50.1251
)!1(1
)
()(2
2
=+-=
+=-μ
μμλμμλ
C p w w C q
s
店中满员概率435.10!
)(0
==
=p
C C n P c
ρ
顾客到达必须等待的概率5119.0!)(0
n ==>-p
c
C
n C C n P ρ
3 结论
根据上述计算结果可知,该理发店2位师傅平均忙着的概率约为61%,都闲着的概率约为14%,顾客平均等待时间约为6min ,在店中平均逗留时间为25min ,大约有51%的顾客到达后需要等待,说明理发店比较忙碌。

随着师傅数量的增加,店中等待人数、顾客等待的时间满员和需要等到的概率明显降低。

所以,要想有好的效益,理发电影多聘请师傅来降低顾客的等待时间和到达需要等到的概率,但同时,服务强度也跟着降低,师傅空闲的时间增多,如果用费用模型来优化,顾客逗留费用不好估计,因此根据愿望模型,利用系统的运行特征来确定某个参数的最优值。

从上可看出,如果店中有4个服务台时,各项指标都比较理想,等待1min 左右,空闲概率为15%,顾客、师傅、老板都能够接受,因此,该理发店应聘用4名师傅较好。

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