- 在线时间
- 791 小时
- 最后登录
- 2022-11-28
- 注册时间
- 2017-6-12
- 听众数
- 15
- 收听数
- 0
- 能力
- 120 分
- 体力
- 36261 点
- 威望
- 11 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 13819
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 1
- 帖子
- 616
- 主题
- 542
- 精华
- 10
- 分享
- 0
- 好友
- 225
TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
|---|
签到天数: 74 天 [LV.6]常住居民II
 群组: 2019美赛冲刺课程 群组: 站长地区赛培训 群组: 2019考研数学 桃子老师 群组: 2018教师培训(呼伦贝 群组: 2019考研数学 站长系列 |
1. 有限源排队模型
/ k. L! N9 P% u0 _1 q7 f) X( C现在,来分析一下顾客源为有限的排队问题。这类排队问题的主要特征是顾客总数 是有限的,如果有 m 个顾客。每个顾客来到系统中接受服务后仍回到原来的总体,还 有可能再来,这类排队问题的典型例子是机器看管问题。如一个工人同时看管 m 台机 器,当机器发生故障时即停下来等待维修,修好后再投入使用,且仍然可能再发生故障。 类似的例子还有m 个终端共用一台打印机等,如图 2 所示。& j6 q& o }3 G, w+ x$ b
# i9 o3 Q% ` d) a v t* B* | 2 g1 J" u3 f( s( g5 b* D( A
& J3 ~; u: t; z# G( a- [0 v, G/ \6 O
关于顾客的平均到达率,在无限源的情形中是按全体顾客来考虑的,而在有限源的 情形下,必须按每一顾客来考虑。设每个顾客的到达率都是相同的,均为λ(这里λ 的 含义是指单位时间内该顾客来到系统请求服务的次数),且每一顾客在系统外的时间均 服从参数为 λ 的负指数分布。由于在系统外的顾客的平均数为 m − Ls ,故系统的有效到达率为
3 T$ S. d2 F9 ~- \, ?# U5 G. w& G9 F" P$ ]. ]. Y
8 j9 ]1 }6 F8 z
: @ _4 z4 G' {2 j% l2 @下面给出系统的有关运行指标9 ?: b# E e# d/ m( P8 W2 m& o% B E
1 v3 u# R% B3 c![]()
g3 I/ d9 |# _+ Y6 T- k# B4 B. O3 A& ?* H8 ~
例 7 设有一工人看管 5 台机器,每台机器正常运转的时间服从负指数分布,平均 为 15 分钟。当发生故障后,每次修理时间服从负指数分布,平均为 12 分钟,试求该系 统的有关运行指标。
& D: Q# k' ?0 [7 C$ ^$ A$ y' D% N
解 用有限源排队模型处理本问题。已知
$ D2 W$ e2 M2 ]4 g. B: _; \7 ]- l; x% K6 n0 f
- l3 u* [3 d$ X0 s! y
![]()
?% U$ X( k! c
2 ~0 c0 H; w( n' @3 E. s7 k3 \) P& E7 y8 T3 Z
即该工人每小时可修理机器的平均台数为0.083× 60 = 4.96台。 上述结果表面,机器停工时间过长,看管工人几乎没有空闲时间,应采取措施提高 服务率或增加工人。 LINGO 计算程序如下
8 C7 {0 |' G3 t! g6 l, Z, S
3 e. F6 J5 B2 j5 mmodel:
9 w/ E* w9 n& J+ E! Glamda=1/15;mu=1/12;rho=lamda/mu;s=1;m=5;
2 O' b) d/ n7 k6 p( L( t$ Hload=m*rho;
/ }% }- b( N# \+ w! nL_s=@pfs(load,s,m);1 H3 y% R$ I* m2 T+ E
p_0=1-(m-L_s)*rho;
8 m3 ?/ W$ I* n& |lamda_e=lamda*(m-L_s);6 F5 l5 D/ X z ^* M
p_5=@exp(@lgm(6))*0.8^5*p_0;3 D' S( Y0 o! t. P( w/ O+ v
L_q=L_s-(1-p_0);
, o- m: i7 G) T: w: l Mw_s=L_s/lamda_e;w_q=L_q/lamda_e;
3 Q- D* D7 b p+ @5 `end, W5 g' r; @* C+ n7 A/ n! o
2 服务率或到达率依赖状态的排队模型& S7 V! i: u/ O! | _5 t! [0 S. D
在前面的各类排队模型的分析中,均假设顾客的到达率为常数 λ ,服务台的服务 率也为常数 μ 。而在实际的排队问题中,到达率或服务率可能是随系统的状态而变化 的。例如,当系统中顾客数已经比较多时,后来的顾客可能不愿意再进入系统;服务员 的服务率当顾客较多时也可能会提高。因此,对单服务台系统,实际的到达率和服务率 (它们均依赖于系统所处的状态n )可假设为, S- c& U6 \- t7 v9 Y% y
$ e5 Z( o6 W* E) w3 P" ?![]()
3 [( }" m/ T+ B; u4 k. }9 `$ P3 a" ]- ~5 S' Z; T+ ~
+ F1 s& r2 z8 d$ x2 Q* Z9 P2 O
9 F6 P7 m" g! ^; d. C! O8 ?: l
![]()
$ ^# j$ g1 e+ }2 V7 z0 m————————————————/ b# s, W$ M. i& |6 B8 E, T
版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。# O, v9 R1 I" ], o
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89735908
' x0 ^6 u7 J1 h+ _3 A! Q6 |
& Z2 f+ H9 E9 E5 s9 r
. T |6 x9 ]7 Z0 a7 w |
zan
|