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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 |正序浏览
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    1 非生灭过程排队模型' d; U5 W' s0 s5 R0 C% e5 P6 |
    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。/ c9 [+ q6 y; b% Z
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    ! m. P$ }" F' P/ l0 r- F% w; E& M, @& C; T, A# T

    % X9 L" z+ D: a, ~9 R; b  _2 爱尔朗(Erlang)排队模型
    9 _9 p2 k' Y: ]$ m2 c2 d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。  ~$ L0 \. }* x5 I5 Z) d3 k0 K! ?

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    # x3 N" l% ^! W' q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。
    - V, F; U+ {# n' x& o1 |原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89736088
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