排队模型对船舶等待时间的影响分析_肖青
机场航班调度中的排队理论与模型
机场航班调度中的排队理论与模型机场是现代航空运输中，最重要的交通枢纽之一。
在一个繁忙的机场中，每天都有成千上万的航班起降，这就需要对航班进行科学的调度。
而排队理论和模型则是机场调度中十分重要的基本理论，它的运用可以在很大程度上提高航班的调度效率，降低排队的时间和成本。
一、排队理论排队理论也叫等待行列理论，是一种研究队列或者说等待行列的数学工具。
所谓队列，是指一些等待服务的顾客，如机场排队等待进行登机、检票等操作的乘客。
而等待行列则是指处在等待这些服务的顾客组成的行列。
排队理论主要研究顾客解决问题的等待时间、队列长度、服务速率等问题，为机场的航班调度等方面提供了重要的理论支持。
二、排队模型排队模型是指根据队列理论建立起来的数学模型，主要用于研究排队系统的稳态和瞬态性质。
排队模型通常包括以下几个部分：输入流，服务设施，服务规则和出口流。
机场航班调度中比较常用的两种基本排队模型分别为M/M/1和M/M/k模型。
M/M/1指单通道排队模型，M/M/k指k通道排队模型。
其中M 代表输入流和出口流均为泊松分布，M/M/k模型具有多个服务通道，而M/M/1模型只有一个服务通道。
排队模型可以用来预测机场的航班调度效率和成本。
通过排队模型，可以分析航班等待时间，到达率，离开率等因素的影响，合理地规划机场资源的配置，并且减少航班的延误时间。
三、排队模型的应用在机场航班调度中，排队模型广泛应用于航班的调度、门口等待和停机位分配等方面。
通过建立不同的排队模型，可以优化机场的调度，并降低机场的延误率。
1.队列模型应用于航班调度航班调度是机场运营的核心环节，可以通过建立相应的排队模型，优化登机，卸载和转换等操作的流程，实现航班资源的高效和灵活调度。
一些机场管理系统，也采用排队模型来分析不同时段的航班负荷和服务质量，进而进行调整。
2.排队模型应用于门口等待控制门口等待控制是机场航班调度中的一个比较常见的问题，同时也是一个比较困难的问题。
物流运作中的排队理论与作业优化研究
物流运作中的排队理论与作业优化研究物流运作是现代社会经济发展中不可或缺的一环。
在物流运作中，排队理论和作业优化是两个重要的研究领域。
排队理论研究的是排队系统中的等待时间、服务效率等问题，而作业优化则关注如何通过合理的调度和规划来提高物流作业的效率和效益。
一、排队理论在物流运作中的应用在物流运作中，排队现象是常见的。
例如，在仓库的货物装卸过程中，货车司机需要排队等待。
排队理论可以帮助我们分析和优化这些排队系统，以提高物流作业的效率。
排队理论的核心是研究排队系统的平均等待时间和服务效率。
通过对排队系统的建模和仿真，我们可以预测和评估不同调度策略的效果。
例如，我们可以通过调整货车的进场时间、增加装卸设备的数量等方式来减少等待时间。
排队理论还可以帮助我们确定最佳服务策略，例如选择最优的服务顺序、服务窗口的长度等。
二、作业优化在物流运作中的重要性作业优化是物流运作中的另一个重要研究领域。
物流作业的效率和效益直接关系到企业的竞争力和盈利能力。
作业优化通过合理的调度和规划来提高物流作业的效率和效益，从而降低成本、提高服务质量。
作业优化可以涉及到多个层面，例如货物的存储和分配、运输车辆的路线规划、仓库的布局设计等。
通过运用数学模型和优化算法，我们可以找到最佳的调度方案，使物流作业的整体效率最大化。
例如，我们可以通过合理的货物分配和仓库布局来减少货物的搬运距离，从而提高作业效率。
同时，作业优化还可以考虑到多个约束条件，例如时间窗口、车辆容量等，以保证作业的顺利进行。
三、排队理论与作业优化的结合应用排队理论和作业优化在物流运作中可以相互结合，共同解决实际问题。
例如，在货物装卸过程中，我们可以通过排队理论来分析和优化货车的等待时间，同时通过作业优化来确定最佳的装卸策略。
通过结合这两个研究领域，我们可以实现物流作业的高效运作。
在实际应用中，我们还可以进一步考虑一些特殊情况和因素。
例如，货物的特性、仓库的容量限制、运输车辆的不同类型等都会对排队和作业优化产生影响。
交通工程学第七讲交通流理论排队论模型跟弛模型与交通波模型
到来的“顾客”按 怎样的规定次序接受 服务，主要有3种制 式损失制、等待制、 混合制
同一时刻有多少服务 设施可以接纳顾客，为 每一顾客服务了多少时 间，服务时间为定长分 布、负指数分布、厄尔 兰分布
交通工程学第七讲交通流理论排队论 模型跟弛模型与交通波模型
5.3 排队论及其应用
3.主要数量指标 等待时间 ：从顾客到达时起到他开始接受
员总是根据前方密度来调整车速
该式表明：观测车随交通流的加速度是密度梯度（）的函数， 它从理论上证明了车流的加速减速与车流前方 当前方的（）小于零，即前方密度趋于减小时，车流开始加速
交通工程学第七讲交通流理论排队论 模型跟弛模型与交通波模型
交通流从高流量高密度低速度区进入低流量 低密度高速度区。下游交通状态变好，波阵 面向下游传播，并不改善上游交通状态
交通流从高流量低密度高速 度区进入低流量高密度低 速 度区。波阵面向后 传播， 上游的交通状态 受影响变差，如前方 遇到障碍时的情况
交通流从低流量高密度低速 度区进入高流量低密度高速
度区。波阵面向后传播， 上游的交通状态有所 改善，如前方阻碍解 除时会出现这种状况
交通工程学第七讲交通 流理论排队论模型跟弛
模型与交通波模型
2020/11/8
交通工程学第七讲交通流理论排队论 模型跟弛模型与交通波模型
统计分布特征
本
排队论及其运用
章
主 要
跟驰理论
内
容
交通波理论
可插车间隙理论
交通工程学第七讲交通流理论排队论 模型跟弛模型与交通波模型
5.3 排队论及其应用
1.概 述
解这是一个M/M/1排队系统
因出入道存车辆为6辆，如果超过6辆的概率很小（通常 取小于5%），则认为合适，反之则不合适。
( 数学建模)排队论模型
导出 pn (t ) 满足的微分方程组
p0 (t t ) p0 (t )(1 t ) p1 (t ) t (1 t ) o(t ) p0 (t t ) p0 (t ) p0 (t ) t p1 (t ) t o( t )
(1)流具有平衡性 对任何 a 0和 0 t1 t2 tn , x(a ti ) x(a ) (1 i n) 的分布只取决于 t1 , t2 , , tn 而与 a 无关。 (2)流具有无后效性 对互不交接的时间区间序列 ai , bi (1 i n) ， x (bi ) x ( ai ) 是一组相互独立的随机变量。 (3)流具有普通性 Prx(a t ) x(a) 1
Prx(t ) k
E x (t ) t
k!
e
(k 0,1,2,)
故参数λ表示单位时间内事件发生次数的平均数。
2.Poisson流的发生时间间隔分布
当流(过程) x(t ) : t 0 构成Poisson过程时，就称 为Poisson流。设流发生的时刻依次为 t1 , t2 , , tn ,…， 发生的时间间隔记为 n tn tn1 (n 1,2,) ，其中t0 0 。
1.最简单流与Poisson过程
记随机过程｛x（t）：t≥0｝为时间［0，t］内 流(事件)发生的次数，例如对于随机到来某电话交换 台的呼叫，以x（t）表示该交换台在［0，t］这段时 间内收到呼叫的次数；若是服务机构，可以用x（t） 表示该机构在［0，t］时间内来到的顾客数。
最简单流应 x(t ) : t 0 具有以下特征称 5 3二、单通道等待制排队问题
（M／M／1排队系统）
对于单通道等待制排队问题主要讨论输入过 程为Poisson流，服务时间服从负指数分布，单服 务台的情形，即M／M／1排队系统。
港口泊船的排队模型
港口泊船的排队模型[摘要]：中国经济持续发展, 港口的吞吐量逐年增加, 为解决原有泊位生产能力不足的矛盾, 提出应用排队论, 在没有新增泊位的前提下, 通过缩短卸船活动的辅助作业时间、改善料场管理实现协作型系统、加强设备保养和设备交接等方式, 不断提高港口的作业能力本文将随机服务系统理论引入港口设备数量的设计与计算, 论证了港口服务系统的常用排队模型, 以及它的某些数量指标的确定及其区间估计的方法,[关键词]：排队论；物流能力；作业率；港口；泊位[前言]：随着中国经济的持续不断发展, 港口的吞吐量逐步增加, 为解决原有泊位生产能力的间题, 多数企业考虑新增泊位的方式来提高港口的作业能力, 但在实际生产中, 亦可采取诸多其它方式提高港口作业量，本文根据某港口应用排队论的原理, 加强管理及对堆场进行内部改造, 从而大幅增加作业量的方式, 提供一种不增加港口泊位来提高港口作业量的一种方法, 从而解决企业因水岸线不足和港口新增泊位引起的相关费用排队论或称随机服务系统理论, 起源于对电话服务系统的研究, 而后它的应用便日趋广泛。
六十年代, 运输系统成了排队论应用的第二大领域, 最近几年, 它的排队模型仍在不断得到完善。
国内应用排队论解决运输系统的问题, 还是较晚近的事。
运输系统排队模型的确立及其某些数量指标的确定, 对于提高运输系统的运行效率、科学管理水平以及设计水平, 无疑会产生积极的作用。
本文则试图将这一理论引人到港口设备数量的设计与计算中来。
一、港口作业流程的随机过程描述港口的生产过程构成了一个复杂的动态系统, 船舶到港及其卸船活动可以看成一个排队论过程, 船舶是排队论中的“顾客”, 港口可作为服务机构, 根据统计资料及有关文献分析, 港口作业过程的随机过程描述为：（1）输人过程即船舶到港过程基本服从泊松分布, 假设每条船吨位相等, 则分布参数为，N表示一年当中进港的总船数，365表示一年的总天数。
排队论在航运业订舱储运系统中的应用
2010年第2期青岛远洋船员学院学报V O L．31N O．2文章编号：1671—7996(20l O)02-I)075一04排队论在航运业订舱储运系统中的应用嵇茜1丛中兴2(1．青岛远洋船员学院，山东青岛266071；2．阿尔卡特一朗讯公司，山东青岛266101)提要：将排队论的方法应用到航运业订舱储运服务系统，建立多服务窗口等待制M／M／c／∞模型，用数学建模的方式把提高服务质量的两种最常用手段结合在一起进行量化分析，讨论在满足顾客需求的基础上保证系统的综合成本最低的最优化方法。
关键词：排队论订舱储运系统最优化成本优化中图分类号：U692文献标识码：Al引言随着全球金融危机的爆发和恐慌的蔓延，全球航运业均出现不同程度的低迷甚至衰退。
面对更加惨烈的竞争，各大船运公司在纷纷降低运价的同时，推出对出货量大、货源稳定、利润高的大客户的种种优惠和特殊服务。
其中为大客户开通绿色通道是最常采用的方法之一，其具体实施方法主要是预留舱位和增开服务台。
预留舱位可以缩短平均服务时间，而增开服务台可以减少在系统中排队的客户数量，但无论哪种方法均会增加整个系统的运营成本。
本文运用排队论和物流管理的备货策略对这一问题数学建模并对其成本进行量化分析，力求寻找基于订舱储运服务系统下既能满足客户需求又能使总成本最低的最佳平衡点。
2基于订舱储运服务系统排队模型2．1排队模型的建立排队系统一般有3个基本组成部分：输入过程、排队规则、服务机构。
(1)输入过程①顾客总体数：船运公司可接受世界范围内的订舱，因此订单来源的总体可看作是无限的，在本系统中，将订单视为到达系统的顾客。
‘收稿日期：2010一04一嘶第一作者简介：嵇茜(19r78一)。
女。
硕士．助理馆员②到达方式：订单到来是随机的且相互独立的。
③订单到达的时间间隔分布：把订单依次到达订舱储运系统所形成的时间间隔序列看成输入流，从其到达方式可看出订单流的分布满足平稳性、普通性、无后效性。
基于排队论的联动控制过坝船舶待闸参数优化计算
位时间内平均服务顾客数）为μ，有 c 个服务台，则系统的服
务强度ρ=λ/cμ。当服务强度ρ大于等于 1 时，即船舶平均到
达率λ大于等于船舶接受过闸服务的合计平均服务率 cμ，排
队系统则处于非稳态情况，待闸船舶在锚地待闸的排队队列
会随时间累积逐渐越来越长，一定时间后船舶将排成无限长
的队列；当ρ小于 1 时，船舶平均到达率 小于船舶接受过
第 20 卷 第 2 期 2020 年 2 月
中国水运 China Water Transport
Vol.20 February
No.2 2020
基于排队论的联动控制过坝船舶待闸参数优化计算
赵尊荣，南 航，王 前，伍信怡
（长江三峡通航管理局，湖北 宜昌 443002）
摘 要：在过坝船舶联动控制常态化实施背景下，当前对过坝船舶排队待闸参数仍沿用先前计量方法不能准确反映
中图分类号：U653.2
文献标识码：A
文章编号：1006-7973（2020）02-0053-04
一、引言 自 2018 年 1 月 1 日《长江干线过坝船舶联动控制方 案》[1]正式运行以来，按照“远程申报、分类排序、滚动计 划、分段控制、沿途待闸、实时公开”的原则对过坝船舶实 施控制，保障了三峡坝区和长江干线通航安全有序。 然而在当前过坝船舶联动控制的常态化实施背景下，对 过坝船舶排队待闸参数仍沿用先前计量方法，如待闸时间即 采用船舶实际进闸时间减去申报到锚时间的差值确定为待闸 时间，相比先前过坝调度水域范围大幅延长，而实际船舶申 报到锚后直至安检合格后过坝仍有相当长的在航时间；此外， 先前待闸统计多为静态指标，不能反映船舶动态待闸情况。 为此，有必要提出与联动控制船舶过坝交通组织相适应的船 舶动态待闸相关参数计量方法，本文运用排队论优化求取待 闸参数。 二、排队论介绍[1] 排队论或称随机服务系统理论，是通过对服务对象的到 来及服务时间的统计研究，得出来等待时间、排队长度、忙 期长短等数量指标的统计规律。它广泛应用于通信系统、交 通系统、计算机、存系统、生产管理系统等方面。对于任何 一个排队服务系统，每一名顾客通过排队服务系统总要经过 如下过程：顾客到达、排队等待、接受服务和离开，其过程 如图 1 所示。
船舶物流系统中的排队调度模型研究
船舶物流系统中的排队调度模型研究船舶物流系统在现代物流业中扮演着至关重要的角色。
如何有效地调度船舶，提高物流效率成为研究者们关注的焦点之一。
排队调度模型成为解决这一问题的有效工具。
本文将深入探讨船舶物流系统中的排队调度模型的研究。
一、模型背景船舶物流系统中的排队调度模型旨在通过对船舶进港和离港的调度，最大限度地提高物流系统的效率。
其核心是通过排队算法，确定船舶的次序，合理分配资源，使得物流运行更加高效、稳定。
二、基于排队理论的调度模型排队理论是研究排队现象的数学工具，可以用于优化物流系统中的船舶调度。
通过对船舶进港和离港的排队进行建模，可以预测和优化系统的性能。
多种排队理论模型被用于船舶物流系统。
3．排队论模型的应用在船舶物流系统中，排队调度模型可以应用于多个场景，包括船舶进港和离港调度、泊位分配、装卸作业调度等。
通过建立数学模型，并引入适当的目标函数，可以实现对物流系统的优化。
4．排队调度模型的算法排队调度模型的算法是确定船舶次序的核心方法。
常用的算法包括贪心算法、遗传算法、禁忌搜索等。
这些算法通过不同的思路和策略，为物流系统提供有效的调度方案。
5．模型的优化为了进一步提高调度模型的效果，研究者们不断努力改进现有模型。
一方面，他们通过引入新的变量和约束条件，增加模型的复杂度和准确性；另一方面，利用仿真模拟等方法，验证和优化模型的可行性。
6．模型的应用案例船舶物流系统的排队调度模型已经在实际的物流系统中得到广泛应用。
例如，某港口通过引入基于排队理论的调度模型，成功优化了进港船舶的次序，减少了等待时间，提高了装卸效率。
7．模型的挑战和展望尽管排队调度模型在船舶物流系统中具有广泛的应用前景，但目前仍然存在一些挑战。
例如，如何应对复杂多变的环境、如何适应不同规模的物流系统等。
未来，我们可以通过引入机器学习等新兴技术，进一步优化和发展该模型。
总结通过对船舶物流系统中的排队调度模型的研究，可以为优化物流系统的效率提供有效的参考和指导。
排队理论在运输领域中的应用
排队理论在运输领域中的应用随着世界经济的发展和人们生活水平的提高，交通运输领域对于效率和安全的要求越来越高。
如何提高运输系统的效率，是一个新时代必须面对的难题。
在这样的背景下，排队理论在运输领域中的应用越来越受到重视。
排队理论是一种描述排队系统的数学模型，可用于分析各种排队系统的运作情况，为决策提供科学依据。
本文将探讨排队理论在运输领域中的应用。
一、排队理论是什么？排队理论是一种数学模型，用于描述如何有效地分配有限的资源来处理等待排队的任务，以提高系统效率。
其基本原理是将运输控制系统看成由顾客、系统及服务员三部分组成的排队系统，通过描述顾客的到达率、服务员的服务速率等关键参数，来分析系统产生的延误及资源的利用率，并针对结果提出优化方案。
排队理论在运输领域中的应用，包括交通拥堵、航班订票、公共交通等。
其中，交通拥堵是影响交通运输效率的最大问题。
二、交通拥堵中的排队理论应用交通拥堵是指在交通中，由于各种原因（如交通量过大、道路狭窄、道路设施落后、管理不到位等）使交通流量过大，车辆不能正常通过道路段而造成的现象。
针对交通拥堵问题，可以使用排队理论中的模型，对交通流进行分析，然后提出解决方案。
首先，根据队列论，在最小停车距离的前提下，可以通过提高每个交叉口或信号灯的绿灯时间，实现交通流量的有效控制，并使路上车辆排队长度达到最小值。
其次，通过调整车辆流动时段，可以有效减少拥堵。
举个例子，一些城市纷纷推行交通限行政策，实现了每个工作日按照车牌号分别限行。
这种政策可以有效地控制在工作日早高峰、晚高峰等车流量大的时候，减少因过多车辆而发生的交通拥堵，提高了交通运输效率和车辆使用效率。
此外，还可以根据实时交通压力动态调整路口信号的绿灯时间。
这种方法可以在确保道路安全通行的前提下，最大化发挥道路的通行能力，减少拥堵，提高交通运输效率。
三、排队理论在航班订票中的应用在航空运输领域，航空公司通常需要处理大量的航班订票请求。
短期船期海运港口排队调度的优化方法
短期船期海运港口排队调度的优化方法随着全球化进程的加速和国际贸易的蓬勃发展，海运业成为连接世界各国的重要纽带。
然而，在船期密集的繁忙海运港口，船舶排队等待靠港成为一大难题。
为了有效解决这一问题，短期船期海运港口排队调度的优化方法被提出并被不断改进。
一、现状及问题分析在船期密集的海运港口，船舶排队等待靠港，不仅导致资源的低效利用，还可能引发港口拥堵，影响物流运输的顺畅。
然而，由于船期紧张，港口资源有限，无法满足所有船舶同时靠港，因此需要一种优化的排队调度方法来提高港口运营效率。
二、先进的调度方法为了解决海运港口排队问题，许多先进的调度方法被提出并在实践中得到验证。
其中最主要的包括：1. 数据分析与预测：通过对历史数据的分析，预测未来一段时间内港口的船舶数量和需求，从而合理安排船舶靠港时间，避免同一时间段大量船舶到港。
2. 动态排队模型：建立动态排队模型，以考虑各种情况下的船舶进出港时间和顺序，通过模拟和优化算法，求解出最优的港口排队方案。
3. 协同调度机制：港口管理部门与船公司、货主及其他相关方进行协同合作，共同制定排队调度方案。
通过信息共享和联动调度，实现船舶进出港时间的协调，最大化港口资源利用率。
4. 港口扩建与设备升级：通过港口扩建和设备升级，增加港口吞吐能力，缓解排队等待问题。
这包括增加码头数量、升级装卸设备、引入自动化技术等。
5. 优化船舶转运方案：对于某些港口来说，将部分货物转运到附近港口，减轻主要港口的负担，是一种可行的优化解决方案。
这需要在考虑物流成本和时间成本的基础上，进行合理的货物转运规划。
三、成功案例与经验借鉴许多海运港口在应对排队调度问题时，采取了上述优化方法并取得了显著成效。
例如，中国上海港通过引入智能调度系统和优化码头设施，成功缩短了船舶等待时间，提高了港口的运营效率。
从这些成功案例中，我们可以得出以下经验借鉴：1. 行业间合作：各个相关行业之间需要加强合作，共同制定优化方案，并进行信息共享与协同调度。
码头排队优化方案
码头排队优化方案
介绍
随着全球贸易的发展，越来越多的货船需要在码头上卸货。
而良好的码头排队系统对于保证货船在码头上的快速卸货以及缩短货物运输时间是至关重要的。
本文将介绍码头排队优化方案，包括码头排队的瓶颈和优化的解决方法。
码头排队瓶颈
码头排队的瓶颈在于如何快速、高效地卸货。
由于大型货轮的卸货量巨大，而起重机的数量和效率都有限，因此往往出现了排队等待的现象，这不仅会浪费货船和码头的时间，还可能导致货物被滞留，影响后续的货运服务。
码头排队优化方案
为了解决码头排队的瓶颈问题，可以从如下角度进行优化：
1. 货物分类
将货物分为速冻食品、易碎物品、危险品等，然后按照不同的货物类别分开装运，可以有效避免货物搭配不当或混运而导致的延误和损失。
2. 起重机升级
将原有的起重机进行升级，提高其卸货效率，例如提升其抓取力或增加吨位。
此外，可以增加起重机的数量来优化卸货效率。
3. 增加码头
增加码头的数量，并按照货物种类进行划分，可以让不同种类的货物在不同的码头上卸货，提高卸货效率。
此外，可以在新的码头上安装更先进的起重机，以满足更大规模的货物卸货需求。
4. 转移部分卸货任务
将一部分卸货任务转移至靠近码头的仓库和配送中心。
这样可以减轻码头卸货的压力，提高码头卸货效率，同时也可以节约运输成本和时间。
结论
通过合理分类货物、升级起重机、增加码头数量以及转移部分卸货任务等措施，码头排队的瓶颈问题可以得到有效地解决。
这不仅可以提高卸货效率，缩短货物运输时间，还可以为全球贸易的发展提供良好的服务保障。
关于排队论的研究性作业
关于排队论的研究性作业四年级一班邴守健今天我和妈妈研究了一个关于排队论的问题，排队论是关于随机服务系统的理论，我们的这项研究是怎样使服务对象的等候时间最少的问题。
我们先是设计了一个码头卸货的情景：码头上现在同时有3艘货船需要卸货，但是只能一船一船地卸货，并且每艘船卸货所需的时间各不相同，那么按照怎样的顺序卸货能使三艘货船等候的总时间（等候时间包括卸船时间）最少呢？妈妈没有给出答案，而是让我自己来解决。
我先观察情境图，想了想提出了这样的问题：①可以有哪些卸货的顺序？②每种方案总的等候时间是多少？在这里卸货顺序的方案是一个排列问题，我一共可以找出6种不同的方案，妈妈引导我用表格的方式罗列出来。
可以用船1．船2和船3分别代表三艘货船，并让我算出每种方案三艘货船的等候时间的总和。
方案卸货顺序船1的等候时间（时）船2的等候时间（时）船3的等候时间（时）等候时间的总和（时）1船1→船2→船388+48+4+1332船1→船3→船288+1+48+1303船2→船1→船34+844+8+1294船2→船3→船1 4+1+844+1225船3→船1→船2 1+81+8+41236船3→船2→船1 1+4+81+4119然后，妈妈让我找出的最优方案。
妈妈提问：从表中你有什么发现吗？并引导我思考：如果先卸船1的货，那么三艘船都要等候8小时；而如果先卸船3的货，每艘船只需等候1个小时，所以依次从等候时间较少的船开始卸货，就能使总的等候时间最少。
我计算出。
建模论文 港口船只排队问题
数学建模课程论文设计姓名：王芳专业：化学工程与工艺学号: 00862094指导教师: 韩海涛2010年12月9日蒙特卡罗模拟法港口船只排队问题摘要：本文用蒙特卡洛法在Excel上对卸货泊位的服务状态和排队等待问题进行模拟，建立动态模型，模拟港口船只排队问题。
蒙特卡罗方法是一种基于“随机数”的数学计算方法，又是一种有效的统计实验计算法，这种方法的基本思想是人为地造出一种概率模型，使它的某些参数恰好重合于所需计算的量；又可以通过实验，用统计方法求出这些参数的估值；把这些估值作为要求的量的近似值。
本文考察一个带有船只卸货设备的港口排队问题：服务条件：单泊位，一艘轮船卸货的时间服从35分钟到90分钟的均匀分布。
输入过程：根据调查，轮船到达海港的间隔时间独立，服从20分钟到150分钟的均匀分布。
排队规则：单队且对队长没有限制，先到先服务(船只一般在航道两侧或锚地等候)。
轮船到达时如果停泊处有船卸货，排队等待，先进先出。
用蒙特卡罗模拟算法统计港口排队及服务情况，对各种管理模式进行估价，可以得出每艘船在港口等待卸货和停留的时间分布，以及设备的利用情况，从中分析港口以及客户的利益情况，如果等待的时间较长，这种等待对船主来说是一笔费用，这样顾客会对设备不满意，码头设备的拥有者就要提高他们的服务质量，码头设备拥有者的顾问可以通过雇佣更多的劳动力，或者换用卸货效率更高的设备来提高服务质量，从而缩短等待时间，以满足客户的要求，从而增加客户量，双方利益都会增加。
首先在Excel上以相邻俩艘到达时间间隔为20～150分钟，每艘船卸货时间为35～90分钟的模型进行计算；但在这样的模式下进港船只需要等待较长时间，港口设备改进后，每艘船的卸货时间减少为25～80分钟，再次对模型进行计算；在客户量提升后，相邻两艘船的到达时间间隔也相应缩短，又一次建立模型，再次进行计算，得到理想的数据。
关键词：蒙特卡罗模拟法港口船只排队问题正文：一、港口排队问题提出现在来考察这样一个带有船只卸货设备的港口，任何时间只能为一艘船只卸货，船只进港是为了卸货，相邻两艘船到达的时间间隔在20分钟到150分钟之间变化，一艘船只卸货的时间由所卸货物的类型决定，在35分钟到90分钟之间变化。
(完整word版)数学建模 港口问题_排队论
排队模型之港口系统本文通过排队论和蒙特卡洛方法解决了生产系统的效率问题，通过对工具到达时间和服务时间的计算机拟合，将基本模型确定在//1M M排队模型，通过对此基本模型的分析和改进，在概率论相关理论的基础之上使用计算机模拟仿真（蒙特卡洛法）对生产系统的整个运行过程进行模拟，得出最后的结论。
好。
关键词：问题提出：一个带有船只卸货设备的小港口，任何时间仅能为一艘船只卸货。
船只进港是为了卸货，响铃两艘船到达的时间间隔在15分钟到145分钟变化。
一艘船只卸货的时间有所卸货物的类型决定，在15分钟到90分钟之间变化。
那么，每艘船只在港口的平均时间和最长时间是多少？若一艘船只的等待时间是从到达到开始卸货的时间，每艘船只的平均等待时间和最长等待时间是多少？卸货设备空闲时间的百分比是多少？船只排队最长的长度是多少？问题分析：排队论：排队论(Queuing Theory) ，是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工作过程的数学理论和方法，又称随机服务系统理论，为运筹学的一个分支。
本题研究的是生产系统的效率问题，可以将磨损的工具认为顾客，将打磨机当做服务系统。
【1】M M：较为经典的一种排队论模式，按照前面的Kendall记号定义，//1前面的M代表顾客(工具)到达时间服从泊松分布，后面的M则表示服务时间服从负指数分布，1为仅有一个打磨机。
蒙特卡洛方法：蒙特卡洛法蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。
这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。
该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。
（2）排队论研究的基本问题1.排队系统的统计推断:即判断一个给定的排队系统符合于哪种模型，以便根据排队理论进行研究。
2.系统性态问题:即研究各种排队系统的概率规律性，主要研究队长分布、等待时间分布和忙期分布等统计指标,包括了瞬态和稳态两种情形。
数学建模港口问题_排队论
排队模型之港口系统本文通过排队论和蒙特卡洛方法解决了生产系统的效率问题，通过对工具到达时间和服务时间的计算机拟合，将基本模型确定在//1M M排队模型，通过对此基本模型的分析和改进，在概率论相关理论的基础之上使用计算机模拟仿真（蒙特卡洛法）对生产系统的整个运行过程进行模拟，得出最后的结论。
好。
关键词：问题提出：一个带有船只卸货设备的小港口，任何时间仅能为一艘船只卸货。
船只进港是为了卸货，响铃两艘船到达的时间间隔在15分钟到145分钟变化。
一艘船只卸货的时间有所卸货物的类型决定，在15分钟到90分钟之间变化。
那么，每艘船只在港口的平均时间和最长时间是多少？若一艘船只的等待时间是从到达到开始卸货的时间，每艘船只的平均等待时间和最长等待时间是多少？卸货设备空闲时间的百分比是多少？船只排队最长的长度是多少？问题分析：排队论：排队论(Queuing Theory) ，是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工作过程的数学理论和方法，又称随机服务系统理论，为运筹学的一个分支。
本题研究的是生产系统的效率问题，可以将磨损的工具认为顾客，将打磨机当做服务系统。
【1】M M：较为经典的一种排队论模式，按照前面的Kendall记号定义，前//1面的M代表顾客(工具)到达时间服从泊松分布，后面的M则表示服务时间服从负指数分布，1为仅有一个打磨机。
蒙特卡洛方法：蒙特卡洛法蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。
这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。
该计划的主持人之一、数学家·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。
（2）排队论研究的基本问题1.排队系统的统计推断:即判断一个给定的排队系统符合于哪种模型，以便根据排队理论进行研究。
2.系统性态问题:即研究各种排队系统的概率规律性，主要研究队长分布、等待时间分布和忙期分布等统计指标,包括了瞬态和稳态两种情形。
基于改进人工鱼群算法的船舶进港排序
基于改进人工鱼群算法的船舶进港排序作者：白响恩李豹徐笑锋来源：《上海海事大学学报》2021年第03期摘要：针对我国绝大部分港口遵循先来先服务（first-come-first-served， FCFS）调度方法引起的船舶进港总延误时间偏长的现象，提出一种基于改进人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm， AFSA）的船舶进港排序方法。
改进算法的搜索精度更高和局部优化能力更强，利用这个改进算法得到的船舶进港排序使总延误时间更短。
仿真结果显示，与FCFS调度方法和AFSA相比，改进算法的船舶进港总延迟时间分别减少了20.8%和5.2%。
所提出的改进算法能为港口船舶进港排序提供有效支持。
关键词：船舶进港排序; 先来先服务调度; 人工鱼群算法（AFSA）中图分类号： U692.4文献标志码： ASequencing of ships entering a port based on an improvedartificial fish swarm algorithmBAI Xiang’en， LI Bao， XU Xiaofeng（a.Merchant Marine College; b.Engineering Research Center of Shipping Simulation，Ministry of Education， Shanghai Maritime University， Shanghai 201306， China）Abstract： In the most ports of China， the use of the first-come-first-served （FCFS）scheduling method makes the total delay time of ships entering a porttoo long. To solve this problem， the sequencing method of ships entering a port based on an improved artificial fish swarm algorithm （AFSA） is proposed.By the improved AFSA with the higher search accuracy and the stronger ability of local optimization，the sequencing of ships enteringa port with the shorter total delay time is obtained.The simulation results show that the total delay time of the improved AFSA decreases by 20.8% and 5.2% compared with FCFS scheduling method and AFSA， respectively.The improved AFSA can provide effective support for the sequencing of ships entering a port.Key words： sequencing of ships entering port; first-come-first-served scheduling; artificial fish swarm algorithm （AFSA）收稿日期： 2021-02-19修回日期： 2021-04-16基金項目：国家自然科学基金（42176217）作者简介：白响恩（1984—），女，上海人，副教授，博士，研究方向为船舶交通管理，（E-mail）***************.cn0 引言随着全球一体化程度的加深以及航运业的发展，港口的货物吞吐量不断增长，船舶也向着大型化趋势发展。
船舶排队理论培训总结汇报
船舶排队理论培训总结汇报船舶排队理论培训总结汇报船舶排队理论培训于近日在我司成功举办，以下是对此次培训的总结和汇报。
1.培训目的本次培训的主要目的是为了加强我司员工对船舶排队理论的理解和运用能力，提高工作效率，提升服务质量。
通过系统的学习和实践操作，使员工对船舶排队理论有更深入的认识和理解，并能够灵活运用到实际工作中。
2.培训内容本次培训主要包括船舶排队理论的基本概念、排队模型、排队规则等方面的内容。
具体包括：（1）船舶排队理论的基本概念：介绍了船舶排队理论的定义、作用和应用范围，使员工对其有一个整体的了解。
（2）排队模型：详细讲解了常见的排队模型，包括M/M/1模型、M/M/C模型等，以及它们的应用场景和计算方法。
（3）排队规则：介绍了常见的排队规则，如先到先服务（FIFO）、最短作业优先（SJF）、最高优先级优先（HPF）等，以及它们的特点和适用场景。
3.培训方法本次培训采用了理论学习和实践操作相结合的方式。
通过讲解理论知识、分析实际案例、进行模拟演练等方式，使员工能够深入理解和掌握船舶排队理论，并能够将其应用到实际工作中。
4.培训效果通过本次培训，员工们对船舶排队理论有了更深入的理解和认识。
培训结束后，组织了一次小型考试，通过对员工在实际操作中的表现和考试成绩进行评估，发现培训效果良好，大部分员工能够熟练运用排队理论解决实际问题。
5.存在问题和改进方案在本次培训中，我们也存在一些问题，主要包括培训时间较短、部分员工对理论知识的掌握程度不够深入等。
为了进一步提高培训效果，我们提出以下改进方案：（1）加强培训时间的安排，将培训时间延长，以确保员工能够更深入地学习和消化所学内容。
（2）对于部分掌握程度不够深入的员工，组织补充培训，加强对关键理论知识的讲解和实践操作的练习。
（3）建立相关的应用案例库，供员工参考学习，提高他们的实际应用能力。
6.总结船舶排队理论培训是一次非常有意义的活动，通过本次培训，我们提高了员工的专业水平，增强了公司的竞争力。
考虑船舶等待时间均衡的泊位岸桥联合分配问题研究的开题报告
考虑船舶等待时间均衡的泊位岸桥联合分配问题研究的开题报告一、研究背景和意义在港口物流系统中，泊位岸桥是货物流转的重要节点。
然而，由于船舶数量与泊位岸桥的数量不匹配，导致很多船只需要等待泊位岸桥的空闲才能完成装卸货物，这就形成了船舶等待时间问题。
船舶等待时间是衡量港口效率和运行质量的重要指标，尤其对于世界贸易和国际运输产业而言，它的影响更为显著。
因此，如何解决船舶等待时间过长的问题，提高泊位岸桥利用率和港口运行效率，一直是港口物流优化的重要研究领域。
传统的泊位岸桥分配策略通常是基于先到先服务原则，即船舶按照先来的先分配岸桥服务。
但是这种策略不利于优化船舶的等待时间和泊位岸桥资源的利用，且容易出现资源分配不均衡的问题。
同时，这种方法无法适应大规模船舶进出港口的运营模式，需要一种更加智能化、高效的岸桥分配算法。
二、研究目标和内容本研究旨在研究船舶等待时间均衡的泊位岸桥联合分配问题，提出一种有效的资源分配策略，实现船舶和泊位岸桥之间资源的动态协调配合，从而达到优化船舶等待时间的目的。
具体的研究内容包括：（1）建立数学模型。
考虑和分析船舶到港的规律和泊位岸桥的使用情况，建立泊位岸桥联合分配的数学模型，以此为基础进行研究。
（2）设计资源分配算法。
根据以上模型，提出具有实际可操作性的泊位岸桥联合分配算法。
该算法需要考虑船舶到港的实时信息和泊位岸桥的实时可用性，以及特殊情况下的应对措施。
（3）实验验证。
针对该算法的正确性和实用性进行大量实验验证，通过与传统的泊位岸桥分配策略的对比，验证该算法的有效性和优越性。
三、研究方法和技术途径本研究主要运用数学建模、算法设计和实验验证方法，以船舶等待时间均衡的泊位岸桥联合分配问题为研究对象，研究方法和技术途径如下：（1）数学建模是本研究的核心，需要对港口的基本情况进行调研分析，包括船舶到港规律、泊位岸桥的数量和使用情况等，以此建立泊位岸桥联合分配的数学模型。
（2）算法设计需要将所建立的数学模型转化为可操作的算法，需要综合考虑船舶到港的实时信息和泊位岸桥的实时可用性，解决多个船舶同时进出港口的情形，并考虑应对特殊情况的措施。