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[建模教程] 排队论模型(六):非生灭过程排队模型、爱尔朗(Erlang)排队模型

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    发表于 2020-6-13 09:32 |只看该作者 |倒序浏览
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    1 非生灭过程排队模型) O* |. B% j. n& E
    一个排队系统的特征是由输入过程,服务机制和排队规则决定的。本章前面所讨论 的排队模型都是输入过程为 Poisson 流,服务时间服从负指数分布的生灭过程排队模 型。这类排队系统的一个主要特征是马尔可夫性,而马尔可夫性的一个主要性质是由系 统当前的状态可以推断未来的状态。但是,当输入过程不是 Poisson 流或服务时间不服 从负指数分布时,仅知道系统内当前的顾客数,对于推断系统未来的状态是不充足的, 因为正在接受服务的顾客,已经被服务了多长时间,将影响其离开系统的时间。因此, 必须引入新的方法来分析具有非负指数分布的排队系统。$ b; }3 R# n' C# C8 T) Q$ C. b  g1 N
    0 d" d4 O+ G; z5 J- _3 b6 C/ x
    1.1  M / G /1排队模型
    1 ]; q: U6 Q& Z- m  G; }- k" V& G9 \" {" C, M6 O

    # D7 g2 E  r2 T1 P# d7 v
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    Pollaczek-Khintchine(P-K)公式
    % i$ j+ w) B7 c3 k, E% m
    ; o4 r0 y7 E/ [4 w! j- w0 e2 f: Z8 {8 D# S

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    - U+ a" M" l) ^% |
    ; ?1 {' k( w6 b. q9 v& O: k; z
    5 F8 c+ a1 k( F" `! h7 z/ Y  F2 爱尔朗(Erlang)排队模型! `0 @: b. S3 |9 u/ f  V
    爱尔朗分布族比负指数分布族对现实世界具有更广泛的适应性。下面介绍一个最 简单的爱尔朗排队模型。) E3 ~9 X; B* N2 s. j* S# d: Y. D

    $ x) r8 p; R3 q$ |' K
    " b" @# z) @2 s, V
    " F' K" s/ m8 ?- Y% ^+ o( N9 S' n% l8 ?' W& g% \8 v) L: i
    ————————————————
    0 @6 L; c! t0 E( ^7 W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。
    5 p* u( }  L/ e; h" q6 a原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89736088
    5 P& b0 g5 _9 _7 N* b
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