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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
    * b/ p  \, P% I! ]3 _% g" P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。1 e6 L: K/ J+ m
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    1.1  M / G /1排队模型, L  h$ Y8 R/ q5 n7 r& U% A( T0 K

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    Pollaczek-Khintchine(P-K)公式/ i2 E0 c1 f+ Q) c3 j9 u/ z

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    2 爱尔朗(Erlang)排队模型  W$ b. F1 O% L
    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。1 ?7 f: L! k/ q4 t3 O+ ^: b$ `

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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。
    ; V1 W( }5 ?" p  S" p8 N# T原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89736088- I  w  l0 T. l( N+ e

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