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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
    8 X' a3 k: `$ w& i( C& l* B+ ]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。+ G6 [6 K) }/ X, l* _" C

    . J4 P7 u7 O: o1.1  M / G /1排队模型( S- p) d+ |7 O$ C
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    : Y6 @1 T: f  t* J' w) ePollaczek-Khintchine(P-K)公式
    3 X) U, M$ `! b/ v4 X0 b3 c' ?
    2 D% H, F8 g7 o! O2 B5 Y1 q$ {6 }+ c6 G( X6 P7 r' M8 K
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    ' J  L5 h. x2 I, \, h7 Z  ^6 M
    2 爱尔朗(Erlang)排队模型
    , }7 ?9 F. p% r* K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。: j% l" e/ T9 ]* o
    ; G: H- X9 s+ _6 d+ C/ G7 k

    ; F( f$ A& X: e* G! ~
    0 X" V+ X3 L6 F4 Z
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    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。
    # I  Y: K& K  O9 K原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89736088
    8 Z% z) D6 a" @% C  y: f6 }5 P5 c) U7 A9 u; V4 k
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