排队系统中的优化模型,一般可分为系统设计的优化和系统控制的优化。前者为静 态优化,即在服务系统设置以前根据一定的质量指标,找出参数的最优值,从而使系统 最为经济。后者为动态优化,即对已有的排队系统寻求使其某一目标函数达到最优的运 营机制。由于对后一类问题的阐述需要较多的数学知识,所以本节着重介绍静态最优问 题。# } i1 }2 d3 m, G5 E* T
/ X, y# O" h$ u$ W9 }5 A T
在优化问题的处理方法上,一般根据变量的类型是离散的还是连续的,相应地采用 边际分析方法或经典的微分法,对较为复杂的优化问题需要用非线性规划或动态规划等 方法。2 E: {% a0 z2 y& w6 {! S
: x* l4 b }) X, E5 o B2 W1. M / M /1模型中的最优服务率 μ" J; ~2 a. R' ?: {4 _+ Y3 K; N
先考虑 M / M /1/ ∞ 模型,取目标函数 z 为单位时间服务成本与顾客在系统中逗留 费用之和的期望值,即 9 L; D; B* a7 O$ ~4 k , L; w: V, \) T# k+ m; h+ Z+ e X! e6 u& P W% [9 @( @& v/ A
( t5 ~: n9 R! w8 s3 V m$ Z& F5 m e" l- {& x# `3 ~0 q O 9 d+ i9 o i ^$ W* W" C编写 LINGO 程序如下: 5 |0 \: Q1 C' Q6 `8 y0 i % f/ O$ A! X% k* \+ W& Ymodel:: M2 H# o" x' ?0 }
s=1;k=4;lamda=1;- k" N- M$ r7 C) U; m
L_s=@pfs(k*lamda/mu,s,k); " y5 R* }* l9 Q: }: g( y, @max=100*(k-L_s)-75*mu;2 C4 X, f; G4 m2 z( h$ v3 u
end ( E$ M6 \% u; B; K, j6 h7 k: C. C) [" d8 b$ n 8 J0 b l5 f* K5 ~+ o
: B# o# {/ I# H0 G# f, X. H( }
) N, k/ y$ ?. {1 j& {6 i9 b编写 LINGO 程序如下:( D* | o' k; u
; h% N: k0 u: {model:: \: l2 b$ O5 k
sets: P4 h( l3 H, M
state/1..3/:p; # z! B w _5 u ?6 i9 Hendsets1 N/ l w& V' L0 h, z
lamda=3.6;k=3; # [* C+ G1 R6 x2 Y* c4 ]lamda*p0=p(1)/t;' ], u! A! I. X' n7 b) i
(lamda+1/t)*p(1)=lamda*p0+p(2)/t;. m. d# J' `# J* W
@for(state(i)|i #gt# 1 #and# i #lt# k:6 k2 i* n- l9 G X
(lamda+1/t)*p(i)=lamda*p(i-1)+p(i+1)/t);/ l6 z+ ]& x: T+ @3 ^4 z! ~( a
lamda*p(k-1)=p(k)/t; , [; Z7 d+ c. N( w" fp0+@sum(state:p)=1; 6 T# g+ u3 X9 Omax=2*lamda*(1-p(k))-0.5/t;# E, }, P, ~& w$ h" G# X2 J% l
end ) w' c: q. |8 Z: s+ V" K求得系统为每位顾客最佳服务时间是0.2238h,系统每小时赢利3.70元。 3 ^; n5 z; A9 ?) c/ M$ A% A9 F 8 g/ m! q' o- M/ d5 K, ^' E: A3 Z3 e2 M / M / s 模型中的最优的服务台数 1 a8 }/ B! @4 i. R% F