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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 ; _4 [ F- }2 j- L: b4 a+ A
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。' M6 t' T# W& y Z* y9 `9 X$ t
9 V1 }: i: Q h% _
下面结合排队论的术语给出生灭过程的定义。
. D1 I0 s% _7 {3 \, s8 R
% |4 L2 P3 V8 X8 B 8 l5 F2 b& f8 k+ v; a
! \3 N& [& P( j: P2 U: {
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:- |; [5 _7 L8 ^3 Y0 ?3 q
" ]7 f' s2 G4 Q$ F7 P% Z( Y/ e" {
. N; t* d! j+ ~5 g
- a: N& P4 N: U3 o; V7 P `7 |+ S" s' ^0 A8 O O4 H
4 t& c6 h$ C/ F' A
述公式得到平稳状态的概率分布。
- E5 Y! [8 |7 y8 s E2 A) a' l1 @0 Q/ q, C9 D
2 M / M /s 等待制排队模型
9 q$ q7 r, }" b5 b/ r3 n0 b2.1 单服务台模型; t( U. }0 d& [1 ^" v
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。4 G" G7 \; z+ s9 G @
) ~" P1 v0 V/ w0 Z0 V% Z2 q
2.1 队长的分布7 ~. {5 \+ ]: {$ i+ ~1 f0 f1 U
$ B5 o- A; i, _/ M! L9 w! x
![]()
0 E& |" c* G5 @( v3 k, D8 p# h1 t0 K' |; ~' s: m5 f. T
2.2 几个主要数量指标& ]; E1 L) Q0 ?0 z- Z9 @+ h# ?
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. W2 m! m% r0 e
8 W+ }2 b" [0 ~- }; f0 K
![]()
8 m8 l/ r" c$ w2 G$ d# V6 [% s1 O( {$ \: ~; m# `. e
6 t. ]: W! D# E& g. c
8 W2 K: u4 L7 _( C+ t. U- c, V. _% W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。7 k T, x: P x# B! y9 h
5 j, Q6 d) a& R" T. T0 g* N* E; C
2.3 忙期和闲期6 l; V( [! z/ m Y! Z# Z
3 p5 s7 Q$ [' [5 B7 T
" w( X) y" s7 [( r( D4 k) J: R
, g0 V, Y! ~. v; a3 P& k) N
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。. r5 l8 F1 l& {" z
y$ [6 H' B. N/ W1 I4 f; f7 q2 o3 与排队论模型有关的 LINGO 函数
: H) k# [. g5 z7 A7 g(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。( j3 R3 k+ a+ h& k# V
' b* l* C* Y$ q. s9 B5 v3 D2 }+ K(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。
$ b& G/ Q0 o0 n! O! F/ C+ ~# z( u% U6 |4 o: _5 V6 \0 {3 {- D2 S6 i) K
(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。9 B5 Z7 w' y: m) E2 S
0 M7 j$ v0 d, m( U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。7 f6 P7 M' J3 g u, ^0 W
' K+ [, P: I+ F3 a3 [. o7 R; \
![]()
; K# ^5 }+ Q; Q1 [& |5 |5 J8 J! o( j: n/ X8 E
编写 LINGO 程序如下:
- l2 \* g* l9 n, L3 v% Y; Q# T1 A9 t8 x& v$ o5 Y
model:
# u, U9 [0 Z3 w3 D {: ts=1;lamda=4;mu=10;rho=lamda/mu;$ a! X1 a0 t5 @0 ?4 H
Pwait=@peb(rho,s);9 m" s0 Y; F* L8 f/ S: A
p0=1-Pwait;! U- b% Q# i0 {0 v2 J- ?
Pt_gt_10=@exp(-1);% ?+ _! i2 G( |8 r6 a1 A% r
end
$ b, W1 T# Q: |( M3 {/ r9 Z4 多服务台模型( M / M /s/ ∞ )0 h! r2 l$ y. e5 z* g2 m/ r
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。
3 J7 m& \) w9 N: c& Q: j/ ~3 r4 _# @
![]()
, |8 q( C4 B, B4 G$ s1 Y$ w( }) I
_$ s# ^2 P/ r& l! }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
' I/ d: E7 s5 i, i. K* c$ l2 b+ b6 i! G$ D0 R5 x4 D. q8 x) I
![]()
' S; }7 Q5 R7 ]( R0 s1 i8 p1 r( x
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:+ \, X! d4 {) G5 I' r0 [2 O
5 f, ^" r* q4 |5 X6 y# o![]()
- }/ o! j# u" T/ ?" Y' U! |7 M: D& k) T
+ d* n3 q* z, ^1 @3 Y/ \
& Y6 H4 z1 [, F y* s$ H) b对多服务台系统,Little 公式依然成立,即有' D+ Z8 w. ~3 w
& B. F/ B+ m4 n
![]()
& C* S2 J0 C7 m1 W- B% w9 |# p+ {
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
* {9 G$ B$ t j* ~6 l8 l( z) i- \
. W/ d' V9 C& ^5 c6 fM / M / s/ ∞ 系统,其中
) k5 D& b, h& D8 z4 J( c2 i3 k/ D% s' x# @& C/ }. _6 b
![]()
8 O- W" D2 A0 y
: O2 J4 W y$ d, L 2 q) D: k+ e2 k# {
) K( v; m8 a: i, G求解的 LINGO 程序如下:1 q$ n0 a0 ]) i( C
4 @! g& u- }9 A: G; x3 f3 rmodel:
/ t' T* J% m0 H, a' q; L* as=3;lamda=0.9;mu=0.4;rho=lamda/mu;rho_s=rho/s;4 X* v2 V# x8 l3 W. c0 I
P_wait=@peb(rho,s);
2 Q6 _$ G' J0 G& a7 `; mp0=6*(1-rho_s)/rho^3*P_wait;
* Q4 D* @* H4 a# X' `0 oL_q=P_wait*rho_s/(1-rho_s);/ u$ e5 N: ~( q4 {$ J9 P, C* ^
L_s=L_q+rho;8 S+ c) w( a% Y
W_q=L_q/lamda;& y- Z/ d4 E* c3 d& P) E- A" `2 T
W_s=L_s/lamda;' v8 F8 u! J) Y, u( H
end
7 Z+ N ?4 f/ Y1 `
+ x x" r+ _9 V7 U" Y————————————————$ w5 f' v; h' D" Z5 L
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4 j( t8 A6 b7 j0 Y9 g' `8 ]
& p1 }/ j, Y- {# j% P" ? o |
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