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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
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1 生灭过程 0 }/ ~1 p0 Z0 M. f
一类非常重要且广泛存在的排队系统是生灭过程排队系统。生灭过程是一类特殊的随机过程,在生物学、物理学、运筹学中有广泛的应用。在排队论中,如果 N(t) 表示 时刻t 系统中的顾客数,则{N(t),t ≥ 0}就构成了一个随机过程。如果用“生”表示顾 客的到达,“灭”表示顾客的离去,则对许多排队过程来说,{N(t),t ≥ 0}就是一类特殊的随机过程-生灭过程。
3 X4 }, W2 w1 l5 t, N [! ?2 E" O5 e
下面结合排队论的术语给出生灭过程的定义。
9 h. s( c2 L o0 J$ E
- H. Y) \3 y& z8 A: Y! A! X![]()
" r+ d4 s, ^5 L# L" N | L7 b' ?1 M7 L2 `! B
为求平稳分布,考虑系统可能处的任一状态 n 。假设记录了一段时间内系统进入状 态n 和离开状态 n 的次数,则因为“进入”和“离开”是交替发生的,所以这两个数要么相等,要么相差为 1。但就这两种事件的平均发生率来说,可以认为是相等的。即当 系统运行相当时间而到达平衡状态后,对任一状态 n 来说,单位时间内进入该状态的平 均次数和单位时间内离开该状态的平均次数应该相等,这就是系统在统计平衡下的“流 入=流出”原理。根据这一原理,可得到任一状态下的平衡方程如下:! f" m$ b/ o K- T3 r3 c8 a
' D2 C2 x3 v6 h8 u" y5 x) h; y
![]()
& d7 O+ h/ J+ t' m$ F- r2 N4 \. O) y# k; S7 S- S& t/ c
d0 V0 v8 `$ k6 Y* h- x7 F
# q8 Y, n0 P5 ~2 a
述公式得到平稳状态的概率分布。# b) N% u ]! t0 d3 L; H c. _
, c1 X% O- W" g- Y3 W% m* F: N
2 M / M /s 等待制排队模型
8 ~, P% c& ^. n; C6 M+ [2.1 单服务台模型
. H: v8 r1 H) @4 }0 Y! |单服务台等待制模型 M / M /1/ ∞ 是指:顾客的相继到达时间服从参数为λ 的负指 数分布,服务台个数为 1,服务时间V 服从参数为 μ 的负指数分布,系统空间无限, 允许无限排队,这是一类最简单的排队系统。; m: {- u* U: O \: a; R) v
$ m0 G; _- |4 T2 @% ^
2.1 队长的分布
1 W: O& `: |2 B! z5 t" V9 i8 t1 J0 t0 H# R
# i; U0 O" x9 B) b) W4 K
- x) |' G. K( W% T! y' ^: I2 I6 G
2.2 几个主要数量指标; o' V# [5 w& S9 v5 B, B9 z) f
对单服务台等待制排队系统,由已得到的平稳状态下队长的分布,可以得到平均队 长
' k5 V0 Y* H' M' }4 j6 m+ w' }0 W0 h/ \& ^
: ?$ p( P. R; h/ ~; y: A
+ X: q8 F3 @# O( I) V1 o# k5 {![]()
# D9 A. l: d7 J0 z; ~9 O8 v% R5 y) \! \( P/ G3 q
式(14)和式(15)通常称为 Little 公式,是排队论中一个非常重要的公式。
8 J& ]% d% P- A/ P3 l! K2 e4 |" w9 Q# D/ D8 X- G
2.3 忙期和闲期
6 L R" E) K7 Z8 T
* W. j& w3 b* U 3 `2 ~6 @# u- e; o
t5 A5 F/ ` K/ T H5 N; F' K* U6 J个顾客在系统内的平均逗留时间应等于服务员平均连续忙的时间。
% N7 J8 u/ G! F( l# q; u5 a( A5 r
2 M' U1 @. ^9 X V* ]8 l3 与排队论模型有关的 LINGO 函数
! O- f- H1 V- V) Y, X1 R! P2 p(1)@peb(load,S) 该函数的返回值是当到达负荷为 load,服务系统中有 S 个服务台且允许排队时系 统繁忙的概率,也就是顾客等待的概率。2 L2 b3 p- r+ d/ e. Q
$ [) e7 c; n/ @+ z
(2)@pel(load,S) 该函数的返回值是当到达负荷为 load,服务系统中有 S 个服务台且不允许排队时 系统损失概率,也就是顾客得不到服务离开的概率。8 H, ?) y4 z/ n& P- d0 G
1 `% q& a) w3 S5 [& X( {! }
(3)@pfs(load,S,K) 该函数的返回值是当到达负荷为 load,顾客数为 K,平行服务台数量为 S 时,有限 源的 Poisson 服务系统等待或返修顾客数的期望值。
/ ~/ d4 X& M; U0 @/ Q
& i6 |; [, Z5 z* H例 1 某修理店只有一个修理工,来修理的顾客到达过程为 Poisson 流,平均 4 人 /h;修理时间服从负指数分布,平均需要 6min。试求:(1)修理店空闲的概率;(2) 店内恰有 3 个顾客的概率;(3)店内至少有 1 个顾客的概率;(4)在店内的平均顾客数; (5)每位顾客在店内的平均逗留时间;(6)等待服务的平均顾客数;(7)每位顾客平 均等待服务时间;(8)顾客在店内等待时间超过 10min 的概率。9 W. m* \7 y2 ~& y& N
* A$ K: t5 x4 I8 D. s/ t6 i8 P2 U. e![]()
* m5 S3 m4 c; A+ M% D2 M
, [$ `+ G1 H x- x8 L编写 LINGO 程序如下:; I/ ~) C9 X Z4 A1 j
8 `. M: |# G; J/ k/ K; _
model:; e _1 Y% k" M8 L7 Y
s=1;lamda=4;mu=10;rho=lamda/mu;
8 b/ ~) Z& z# w! n `) z0 JPwait=@peb(rho,s);
( n/ A. G6 _* C% \# f( o) s- X4 zp0=1-Pwait;
) r% X: x' D" C* aPt_gt_10=@exp(-1);" D1 T }( s- J
end 5 y2 j2 R9 J [( P* S, B% s
4 多服务台模型( M / M /s/ ∞ )
: ]! s( j, K9 V+ m7 a' x; @% ]2 F设顾客单个到达,相继到达时间间隔服从参数为λ 的负指数分布,系统中共有 s 个 服务台,每个服务台的服务时间相互独立,且服从参数为 μ 的负指数分布。当顾客到 达时,若有空闲的服务台则马上接受服务,否则便排成一个队列等待,等待时间为无限。" [- C9 g; S& ]3 V5 h$ i0 G0 A
2 s/ w+ o2 W% }" X! H![]()
! x u2 R! g# W
, \" v5 M7 u$ L7 e$ z+ r公式(19)和式(20)给出了在平衡条件下系统中顾客数为 n 的概率,当 n ≥ s 时,即 系统中顾客数大于或等于服务台个数,这时再来的顾客必须等待,因此记
, [1 a; K; d9 p( q9 p8 b& c3 j- t+ Z+ V) O
( C3 P& ?2 {+ s* t6 k; z
5 h( i4 m+ F @3 j6 p; [, M+ x, k式(21)称为 Erlang 等待公式,它给出了顾客到达系统时需要等待的概率。 对多服务台等待制排队系统,由已得到的平稳分布可得平均排队长 Lq 为:1 p' _+ T; _- a, L+ B
9 w6 E. j) N3 i6 H$ ~ $ \5 r, C- {9 N8 x& ]
; R' W! \" r& b; ?
' x- F2 y4 H# O9 Y: b
( G4 W0 M1 ^7 i; S! e
对多服务台系统,Little 公式依然成立,即有
' U. C; p+ ^% {, ] T9 m8 I8 w9 K/ [0 v! w' Z; b' X
, R, M8 k4 y# Z- \$ b8 _ m3 M
& V6 O/ }+ i' q
例 2 某售票处有 3 个窗口,顾客的到达为 Poisson 流,平均到达率为 λ = 0.9人/ min ;服务(售票)时间服从负指数分布,平均服务率 μ = 0.4人/ min 。 现设顾客到达后排成一个队列,依次向空闲的窗口购票,这一排队系统可看成是一个
# x. b1 h, P- K$ I& `: O+ d. {2 a% B% U& D! v
M / M / s/ ∞ 系统,其中: R; F& g3 F0 q; U4 B
3 S1 A; C% N6 F# v) h![]()
) {- a* N) z. x& i# d- P/ a9 R2 v F* v5 E" ~. o+ b
![]()
+ S, l# I: v: @) J3 m( P* O; b( \% M6 E% ]; e. ^
求解的 LINGO 程序如下:
w9 p3 y- }2 P3 l& ~
5 ~' t/ k9 K1 S7 ?) c! qmodel:
" k; u: u& h: C% j1 E' @2 S2 fs=3;lamda=0.9;mu=0.4;rho=lamda/mu;rho_s=rho/s;
. g0 n# y5 M- lP_wait=@peb(rho,s);% v2 Z) R6 o2 E0 `! H& i
p0=6*(1-rho_s)/rho^3*P_wait;' Q& p* u2 A. a1 O5 ~
L_q=P_wait*rho_s/(1-rho_s);
% x5 g2 V6 P& B; {6 zL_s=L_q+rho;! F x% F8 j3 X" y2 S$ N1 d
W_q=L_q/lamda;/ w C# _: A( P Y$ y9 p2 ]
W_s=L_s/lamda;6 M( e' R, g2 P# R* |. m
end5 G* I# h1 x5 {' Q4 t( w
1 y @3 J3 i. H————————————————
; X3 }; { s4 a+ f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* S5 E! p8 t
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# @. `+ z* z- x9 W& d
4 M; M6 f5 o4 n4 c% N
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zan
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