排队论方法——韩中庚

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排队问题知识点总结

排队问题知识点总结

排队问题知识点总结排队论起源于20世纪初学者与工程师们在电报、电话交换、交通运输等实际工作中遇到的问题。

20世纪20年代,这些问题引起了数学家的注意。

1925年丹麦学者A.K.厄劳札( Agner Krarup Erlang )首先提出要建立一个数学模型对通信系统中的电报在传递和处理中的排队问题进行研究。

他用数学上的标准方法解决了问题,从此排队论这一学科便有了起步发展的积淀。

今天,排队论已在交通运输、电信通讯、工程及服务管理、医学卫生、经济学、统计学、计算机科学等系统分析领域中得以广泛应用。

排队问题所涉及的知识点包括排队论基本概念、排队模型、排队系统性能评价、排队过程中的成本分析、排队优化模型等。

下面就对排队问题的相关知识点进行总结阐述。

排队论基本概念排队论是研究由于服务台能力有限以及到达率和要求的总体量之差异所引起的待服务队列问题。

在排队论中,通常会涉及到以下几个基本概念:- 顾客到达模型:描述顾客到达的规律,常用的到达模型包括泊松过程、指数分布、正态分布等。

- 服务台模型:描述服务台的服务能力,包括单一服务台、多重服务台、无限服务台等。

- 排队规则:描述顾客在队列中等待和被服务的规则,包括先来先服务(FIFO)、最短排队等待(SJF)、最高优先权优先服务(HPF)等。

- 排队系统性质:包括平均队长、平均等待时间、系统繁忙度等系统性能指标。

排队模型排队模型是对排队系统进行描述和分析的数学模型。

在排队模型中,通常会考虑到以下几种基本排队模型:- M/M/1模型:描述单一服务台、顾客到达符合泊松过程、服务时间符合指数分布的排队系统。

- M/M/c模型:描述多重服务台、顾客到达符合泊松过程、服务时间符合指数分布的排队系统。

- M/G/1模型:描述单一服务台、顾客到达符合泊松过程、服务时间符合一般分布的排队系统。

- M/D/1模型:描述单一服务台、顾客到达符合泊松过程、服务时间是固定的排队系统。

排队系统性能评价排队系统性能评价是对排队系统性能进行量化与分析的过程,主要包括以下几个方面:- 平均队长:描述系统队列中平均存在的顾客数量。

基于排队论的高校食堂布局改善研究——以湖南科技大学B食堂为例

基于排队论的高校食堂布局改善研究——以湖南科技大学B食堂为例

体菜品布置方式见图1。

图1窗口菜品布置图1.3食堂效率现状在不干扰食堂工作人员正常工作的前提下,通过对窗口的打饭和打菜流程进行视频拍摄,流程分析[7-8],得出各流程所需的时间,平均完成一次打饭动作需要6秒,即打饭窗口的平均工作效率约为10人/分钟;平均完成一次打菜动作需要19秒,即打饭窗口的平均工作效率约为4人分钟,可见,打菜效率远远低于打饭效率,两者存在不平衡模型中其他参数为:窗口服务强度,窗口平均服务强度(1整个食堂窗口空闲的概率学生平均排队长学生平均等待时间2.3模型求解基于以上统计数据,选取一次排队入口总人数为但是食堂一共有衡问题。

图2食堂布局改善方案图3.2B食堂菜品窗口布局改善通过对食堂排队现状的观察,食堂菜品的价格是一定的,学生选择不同种类或不同价格的菜品需到不同窗口。

同时,学生们在打完一个窗口的菜品后,继续选择其他打菜窗口的随机性较大,从窗口1到窗口8,再返回至窗口1的情况也时常发生。

为了缩短学生在打菜通道的逗留时间,提出将窗口菜品进行套餐化。

进一步,通过对200位学生进行问卷调查,调查内容主要包括学生日常打菜的数量、打菜的总价以及对窗口菜品套餐化的支持程度,可以得出以下结论:①约有61%的学生每次打菜数目是3个及以上,越有37%的学生每次打菜数目是2个。

②打菜总价在7至8元之间的同学约占48%,总价是9个及以上约占22%。

③对于窗口菜品套餐化这一方案,学生的支持程度超学生利用排队打饭的等待时间来了解各窗口的菜品信息。

图3菜品窗口改善方案设置图4基于flexsim的改善效果分析基于以上改善方案,因为学生到达时间间隔和员工的. All Rights Reserved.服务时间并无变化,因此参数设置无需修改,但由于采用了回字型结构的打菜排队通道,故重新设置仿真布局图,见图4。

再次运用flexsim进行仿真,得表2,仿真结果为:一个150人的打菜排队系统从开始至结束一次运行的时间为976s,约为16分钟,对比改善前的28分钟,效果明显。

运筹学-排队论

运筹学-排队论

定长分布(D):每个顾客接受的 服务时间是一个确定的常数。
负指数分布(M):每个顾客接受
的服务时间相互独立,具有相同
的负指数分布:
b(t)=
e- t
t0
0
t<0
其中>0为一常数。
K阶爱尔朗分布(En):
b(t)=
k(kt)k-1
(K-1)!
e- kt
当k=1时即为负指数分布;k 30,近似
M/M/1 等待制排队模型
单服务台问题,又表示为M/M/1/ : 顾客相继到达时间服从参数为的负 指数分布;服务台数为1;服务时间 服从参数为的负指数分布;系统的 空间为无限,允许永远排队。
队长的分布
记 Pn=p{N=n} , n=0,1,2….为系统达到平衡状态后队 长的概率分布,
则 n=;n= ,= /<1, 有Pn= (1-)n n=0,1,2….
排队系统类型:
顾客到达
服务台串联排队系统
排队系统类型:


服务机构
(输入)
(输出)
随机聚散服务系统
随机性——顾客到达情况与顾客 接受服务的时间是随机的。
一般来说,排队论所研究的排队 系统中,顾客相继到达时间间隔 和服务时间这两个量中至少有一 个是随机的,因此,排队论又称 随机服务理论。
顾客(单个或成批)相继到达的时
间间隔分布:这是刻划输入过程的
最重要内容。令T0=0,Tn表示第n顾
客到达的时刻,则有T0T1 T2…..
Tn ……
记Xn= Tn –Tn-1
n=1,2,…,则Xn是第n顾客与第n-1顾
客到达的时间间隔。
一般假定{Xn}是独立同分布,并 记分布函数为A(t)。

数学建模-排队论(二)

数学建模-排队论(二)

基本的排队模型
一、随机服务过程基本组成 二、随机服务记号方案 三、排队论的重要公式
一、基本组成
排队系统
输入 来源
顾客
队列
服务机构 服务完离开
排队系统的三个基本组成部分
输入过程 (顾客到达规律) 排队规则 (顾客按照一定规则排队等待服务) 服务机构 (服务机构的设置,服务台的数量,
服务的方式,服务时间分布等)
队列容量
有限/无限
排队规则
先来先服务(FCFS);后来先服务(LCFS);随 机服务(RSS);有优先权的服务(PS);排队模 型中也用到服务中的“一般规则(GD)”它 包括前三种排队规则。
基本排队模型-服务规则
服务机构可以有一个,也可以有多个; 对于多个服务台可以是并列、串列、混合
排列; 服务方式可以是一个或成批; 服务时间分布:
排队论
(Queueing Theory)
排队等候随机服务现象
商店、超市等收款处排队付款 车站、民航等售票处依次购买车船票 各种生产系统、存储系统、运输系统等
一系列等待现象比比皆是
排队论的基本概念
研究随机的排队服务模型的主要工具是 排队论,排队论又称为随机服务系统理论 是研究由顾客、服务机构及其排队现象所 构成的一种排队系统的理论。
若 时,即 1 此时顾客在 系统中的逗留时间服从参数为 的
指数分布。

三、排队论的重要公式
平均到达率:单位时间 平均队长: 内到达顾客的平均数 平均服务率:单位时间 内被服务顾客的平均数 平均等待时间: 服务强度:/
AB AB AB
A
B
第t时刻有 n-1个顾客
Pn1(t) Pn1(t)
服务率问题、顾客满意问题)

排队论详解及案例

排队论详解及案例

cmLiu@shufe
Operations Research
9.2 几个常用的概率分布
9.2.1 经验分布 9.2.2 泊松分布 9.2.3 负指数分布 9.2.4 爱尔朗分布
cmLiu@shufe
Operations Research
9.2.1 经验分布
主要指标
平均间隔时间 = 总时间 到达顾客总数
Operations Research
9.1.3 排队论研究的基本问题
(3)系统优化问题的研究 研究排队系统的目的就是通过对该系统概率规律的研究, 实现系统的优化。系统的优化包括最优设计和最优运营问 题。前者属于静态问题,它是在输入和服务参数给定的情 况下,确定系统的设计参数,以使服务设施达到最大效益 或者服务机构实现最为经济。后者属于动态问题,它是指 对于一个给定的系统,在系统运行的参数可以随着时间或 状态变化的情况下,考虑如何运营使某个目标函数达到最 优。
cmLiu@shufe
Operations Research
9.1.1 排队系统的描述和组成
一般的排队过程可以这样描述:顾客由顾客源出发,到达 服务机构(服务台、服务员)前,按排队规则排队等待接 受服务,服务机构按服务规则给顾客服务,顾客接受完服 务后就离开。
cmLiu@shufe
Operations Research
9.1.1 排队系统的描述和组成
尽管排队系统是多种多样的,但所有的排队系统都是由输入过程、排 队规则、服务机构及服务规则三个基本部分组成的。 (1)输入过程 描述顾客来源以及顾客到达排队系统的规律。 一般从以下几个方面对输入过程进行描述:顾客源中顾客的数量是 有限还是无限;顾客到达的方式是单个到达还是成批到达;顾客的到 达是否相互独立(以前到达的顾客对以后达到的顾客没有影响,则称 顾客的达到是相互独立的,否则就是有关联的);顾客相继到达的间 隔时间分布是确定型的还是随机型的(如果是随机分布,需要知道单 位时间内的顾客到达数或者顾客相继到达时间间隔的概率分布);输 入的过程是平稳的还是非平稳的(若相继到达的间隔时间分布参数 (如期望值、方差等)都是与时间无关的,则称输入过程是平稳的, 否则称为非平稳)。 本章主要讨论顾客的到达是相互独立的、输入过程是平稳的情形。

第六章 排队论

第六章 排队论

对于S0
1P10P0
Pt0 h t Ph t0
t0
Ph
t t0 Ph Ph t0
t0
1
e (tt0 ) (1 e 1 (1 e t0 )
t0
)
1
e
t
Q .E.D
21
6.3.3 小结
• 如果顾客的到达过程服从最简单流,则顾客单 位时间内的到达数服从泊松分布。
• 如果顾客的到达过程服从最简单流,则顾客到 达的时间间隔服从负指数分布。
iP iiP i (ii)P i
转入率的期望值为
P P i1i1 i1i1
λ0
λ1
λ2
λi-2
λi-1
λi
λi+1
λk-2
λk-1
S0
S1
S2

Si-1
Si
Si+1

Sk-1
Sk
μ1
μ2
μ3
μi-1
μi
μi+1
μi+2
μk-1
μk
P0
P1
P2
Pi
30

( i i)Pi P P i1i1 i1i1
Pn(t)(n! t)n et n=0
可知: P0(h >△t)= P{h >△t}=e△t
故间隔时间 h 的分布为 P{ h △t}=1e△t
F (t) 1 et
f (t ) et h t et dt 1 / 0
0
F(t)
f(t)
t
20
(2)负指数分布的特点
• 负指数分布之所以常用,是因为它有很好的特性,使数学 分析变得方便
12

运筹学 第8章 排队论

运筹学 第8章 排队论

第八章 排队论排队是日常生活和经济管理经常遇到的问题,如医院等待看病的病人、加油站等待加油的汽车、工厂等待维修的机器、港口等待停泊的船只等。

在排队论中把服务系统中这些服务的客体称为顾客。

由于系统中顾客的到来以及顾客在系统中接受服务的时间等均是随机的,因此排队现象是不可避免的。

对于随机服务系统,若扩大系统设备,会提高服务质量,但会增加系统费用。

若减少系统设备,能节约系统费用,但可能使顾客在系统中等待的时间加长,从而降低了服务质量,甚至会失去顾客而增加机会成本。

因此,对于管理人员来说,解决排队系统中的问题是:在服务质量的提高和成本的降低之间取得平衡,找到最适当的解。

排队论是优化理论的重要分支。

排队论是1909年由丹麦工程师爱尔郎(A.K.Erlang )在研究电话系统时首先提出,之后被广泛应用于各种随机服务系统。

第一节 排队论的基本概念及所研究的问题一、基本概念(一)排队系统的组成一般的排队系统有三个基本组成部分:顾客的到达(输入过程)、排队规则和服务机构,如图8—1所示。

1.输入过程输入过程指顾客按什么样的规律到达。

包括如下三个方面的内容:(1)顾客总体(顾客源) 指可能到达服务机构的顾客总数。

顾客总体数可能是有限的,也可能是无限。

如工厂内出现故障而等待修理的机器数是有限的,而到达某储蓄所的顾客源相当多,可近似看成是无限的。

(2)顾客到达的类型 指顾客的到达是单个的还是成批的;(3)顾客相继到达的时间间隔分布 即该时间间隔分布是确定的(定期运行的班车、航班等)还是随机的,若是随机的,顾客相继到达的时间间隔服从什么分布(一般为负指数分布);2.排队规则排队规则指顾客接受服务的规则(先后次序),有以下几种情况。

(1)即时制(损失制) 当顾客来到时,服务台全被占用,顾客随即离去,不排队等候。

这种排队规则会损失许多顾客,因此又称为损失制。

(2)等待制 当顾客来到时,若服务台全被占用,则顾客排队等候服务。

在等待制中,又可按顾客顾客达到排队系统 图8—1服务的先后次序的规则分为:先到先服务(FCFS,如自由卖票窗口等待卖票的顾客)、先到后服务(FCLS,如仓库存放物品)、随机服务(SIRO,电话交换台服务对话务的接通处理)和优先权服务(PR,如加急信件的处理)。

数学建模竞赛命题过程及题目分析

数学建模竞赛命题过程及题目分析
体变位后在进/出油过程中的实际检测数据(附件2),根据你 们所建立的数学模型确定变位参数,并给出罐体变位后油位 高度间隔为10cm的罐容表标定值。进一步利用附件2中的实际 检测数据来分析检验你们模型的正确性与方法的可靠性。
油位探针
油位探测 装置
油位探针

β
3m
地平线垂直线
(a)无偏转倾斜的正截面图 (b)横向偏转倾斜后正截面图
结合评奖对本科组选作A, B题的分析
• 本科组全国14108队参赛,送全国1393份论文,其中A题877 份(63%),B题516份(37%),其比例基本代表全部参赛 队的情况.
• 获一等奖的210 队中A题133队,B题77队.
• A题获一等奖的队多数集中在重点高校:
北京17队(北航5、北大3、北邮3、清华2)
图3 储油罐截面示意图

注油口

出油管

针 油浮子
1.2m
1.2m
油 α
0.4m 2.05m (a) 小椭圆油罐cm正面示意图
水平线
1.78m
Байду номын сангаас
(b) 小椭圆油罐截面示意图
图4 小椭圆型油罐形状及尺寸示意图
附件1 实验数据
流水 C进油 D油位高

量/L 度/mm
采集时间
说明
2010-08-20 (1)罐体无变位进油,罐内
11
50 159.02
10:32:18 油量初值262L;
12
100 176.14
2010-08-20 (2)C列进油量是每次加入 10:33:18 50L油后的累加值
13
150 192.59
2010-08-20 (3)D列是原罐内初始油量加入 10:34:18 相应油量后油位高度值。

排队论的应用

排队论的应用

排队论的应用——食堂排队问题刘文骁摘要本文通过运筹学中排队论的方法,为食堂排队问题建立模型,研究学生排队就餐时间节约的影响因素,通过简单计算,得出影响最大因素。

排队论是通过研究各种服务系统的排队现象,解决服务系统最优设计和最优化控制的一门科学。

本文将根据食堂排队状况建立数学模型,运用排队论的观点进行分析,找出可以减少排队时间的最大影响因素。

关键词排队论;M/M/s模型;食堂排队引言在学校里,常常可以看到这样的情况:下课后,许多同学正想跑到食堂买饭,小小的买饭窗口前没过几分钟便排成了长长的队伍,本来空荡荡的食堂立即变得拥挤不堪。

饥肠辘辘的学生门见到这种长蛇阵,怎能不怨声载道。

减少排队等待时间,是学生们十分关心的问题。

1.多服务台排队系统的数学模型1.1排队论及M/M/s模型排队论是研究排队系统(又称为随即服务系统)的数学理论和方法,是运筹学的一个重要分支。

在日常生活中,人们会遇到各种各样的排队问题。

排队问题的表现形式往往是拥挤现象。

排队系统的一般形式符号为:X/Y/Z/A/B/C。

其中:X表示顾客相继到达时间间隔的分布;Y表示服务时间的分布;Z表示服务台的个数;A 表示系统的容量,即可容纳的最多顾客数;B 表示顾客源的数目;C 表示服务规则。

排队论的基本问题是研究一些数量指标在瞬时或平稳状态下的概率分布及其数字特征,了解系统运行的基本特征;系统数量指标的统计推断和系统的优化问题等。

当系统运行一定时间达到平稳后,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相等,即系统在统计平衡下“流入=流出”。

据此,可得任一状态下的平衡方程如下:由上述平衡方程,可求的:平衡状态的分布为:)1(,2,1,0 ==n p C p n n 其中:)2(,2,1,11021 ==---n C n n n n n μμμλλλ有概率分布的要求:10=∑∞=n n p ,有:1100=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+∑∞=p C n n ,则有:)3(1100 ∑∞=+=n nC p注意:(3)式只有当级数∑∞=on n C 收敛时才有意义,即当∑∞=〈∞on n C 时才能由上述公式得到平稳状态的概率分布。

运筹学中的排队论分析方法

运筹学中的排队论分析方法

运筹学中的排队论分析方法运筹学是应用数学的一个分支,被广泛应用于优化、决策、规划等实践问题中。

排队论是运筹学的一个重要分支,它研究客户与服务设施之间的运作规律,以及对这些规律进行优化。

排队论可以应用于许多领域,例如生产线、银行、医院、交通、电信等。

排队模型从大量的数据中挑选出有用的信息,解释客户等待时间、服务设施利用率、系统吞吐量等指标。

运营商们也通过排队论找到了减少服务时间,减少成本和增加收益的方法。

排队论模型通常包括五个元素:客户、服务设施、等待行列、受服务的规则,以及长度测量方法。

客户需求量呈随机分布,服务设施数量有限且运营时间有限,等待时间呈指数分布。

排队论可以预测某个服务系统的运作状态以及在不同服务政策下的结果变化。

排队论中最著名的模型是M/M/1模型,其中M表示到达时间和服务时间都是随机的指数分布,1表示只有一个服务设施的存在。

此模型的解答涉及到稳态等长队和队列中的平均客户数和等待时间,以及服务器的平均利用率等基本指标。

除此之外,排队论中还有其他经典模型,例如M/M/c模型,其中c表示有多个服务器可供选择。

排队论也适用于某些特殊情况的研究。

例如,当服务时间为几何分布时,M/G/1模型就成为了一种理想的情况。

在这个模型中,客户需求量和服务时间具有不同的分布。

G表示这些服务时间的分布可以是任意的。

另外,排队论也可以应用于网络中的传输分配模型,以确定网络在任何负载下的可靠性和运作状态。

排队论模型可以被用于分析较小的网络,或者对于哪些带有网络化延迟的系统。

在实际应用中,排队论分析可以帮助我们寻找优化服务设备的方法。

通过排队论可以确定提高服务速度、增加系统容量或提高等待质量等措施,以提高客户的体验和收益。

在医院中,排队论可以帮助诊所和医院合理分配资源、优化服务流程,减少等待时间、减少节约成本、节约时间等指标。

总之,排队论是运筹学的重要分支,解决了客户与服务设施之间的运作规律和优化。

它在很多领域的帮助下,解决了大量的实践问题。

全国大学生数学建模竞赛历年试题

全国大学生数学建模竞赛历年试题

(浙江大学:刘祥官,李吉 分析法、PETRIБайду номын сангаас法、图论方
此)
鸾)
法、排队论方法
最优捕鱼策略问题(北京师范 大学:刘来福)
微分方程、积分、优化(非线性 规划)
节水洗衣机问题(重庆大学: 付鹂)
非线性规划
零件参数设计问题(清华大 学:姜启源)
截断切割问题(复旦大学:谭 微积分、非线性规划、随机模拟 永基,华东理工大学:俞文
微分方程
数码相机定位
非线性方程模型
制动器试验台的控制方法分析
DVD在线租赁问题(清华大学: 谢金星等)
GM
0-1规划 多目标规划
艾滋病疗法的评价及疗效的预
测(天大:边馥萍)
乘公交,看奥运(吉大:方沛
辰,国防科大:吴孟达)
高等教育学费标准探讨
(开放性题目)
眼科病床的合理安排
1999 2000 2001
拟合、规划
足球排名次问题(清华大学: 矩阵论、图论、层次分、整数
蔡大用)
规划
逢山开路问题(西安电子科技 大学:何大可)
图论、插值、动态规划
锁具装箱问题(复旦大学:谭 永基,华东理工大学:俞文 图论、组合数学 此)
飞行管理问题(复旦大学:谭
天车与冶炼炉的作业调度问题 非线性规划、动态规划、层次
永基,华东理工大学:俞文 非线性规划、线性规划
酒后开车问题(清华大学:姜 启源)
微分方程
雨量预报方法的评价问题(复 旦大学:谭永基)
模糊评价 插值
易拉罐形状和尺寸的最优设计
(北理工:叶其孝)
手机“套餐”优惠几何(信息
工程大学:韩中庚)
地面搜索
一笔画问题、数学规划模型

排队论方法讲解

排队论方法讲解

排队论方法讲解
排队论是一种运用概率统计方法来分析和解决队列问题的学科。

队列问题是指在等待某个服务或进入某个系统时,人们形成的一种有序排列状态。

排队论主要关注等待时间、排队长度、服务效率等问题。

以下是排队论的一些常见方法:
1. 假设法:假设不同的排队系统具有不同的概率分布,分析不同系统中的各种运行参数,如平均等待时间、服务时间等。

2. 累积等待时间法:计算各客户平均等待时间的总和,再除以系统中客户的总数,用以评价该排队系统是否合理。

3. 平衡方程法:通过统计每个元素在系统中的进入量、离开量、排队量等,建立系统的平衡方程式来求解系统的各项参数。

4. 级数求和法:将排队论中的一些重要参数(如平均等待时间、利用率等)表示成一个级数之和的形式,从而求出这些参数的近似值。

5. Monte Carlo模拟方法:采用随机数模拟的方法,模拟排队系统的服务过程,从而得出系统的性能指标。

以上是排队论的一些常见方法,具体应用时需要考虑具体情况和问题,选择合适的方法进行分析。

第10章 排队论 《运筹学》PPT课件全

第10章  排队论  《运筹学》PPT课件全

WL
Wq
Lq
W
1
M/M/s 混 合 制 排 队 模 型
一、 单服务台混合制模型
M/M/1/K: 顾客的相继到达时间服从参数 为λ的负指数分布(即顾客的到达过程为 Poisson流),服务台个数为1,服务时间V 服从参数为μ的负指数分布,系统的空间 为K。

平稳状态下队长N的分布pn=P{N=n},n=0,1,2,…。

由于所考虑的排队系统中最多只能容纳K个顾 客(等待位置只有K-1个),因而有
务 台
n
0
n
n=0,1,2,...,K-1 n≥K n=1,2,...K
混 合

Cn
(
)n
n
n=0,1,2,...,K
0
n>K

故 pn n p0 n=1,2,…,K
模 型
1
其中,p0
1
1
K
n
1
K
1
1
n1

其分布函数为B(t),密度函数为b(t),则

常见的分布有: (1) 定长分布(D)

(2) 负指数分布(M)

(3) k阶爱尔朗分布(Ek):

排队系统的符号表示

“Kendall记号”,其一般形式为:X/Y/Z/A/B/C,其中 XX:顾客到达时间间隔的分布

YY:服务时间的分布

Z Z:服务台个数

A :系统容量 B B:顾客源数量

C C:服务规则

例 (M / M / 1 /
FCFS)表示:

到达间隔为负指数分布,服务时间也为负指数分 布,1个服务台,顾客源无限,系统容量也无限,

数学建模赛前学习内容

数学建模赛前学习内容

数学建模赛前学习内容1建模基础知识、常用工具软件的使用一、掌握建模必备的数学基础知识(如初等数学、高等数学等),数学建模中常用的但尚未学过的方法,如图论方法、优化中若干方法、概率统计以及运筹学等方法。

二、,针对建模特点,结合典型的建模题型,重点学习一些实用数学软件(如Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo、SPSS)的使用及一般性开发,尤其注意同一数学模型可以用多个软件求解的问题。

例如, 贷款买房问题: 某人贷款8 万元买房,每月还贷款880.87 元,月利率1%。

(1)已经还贷整6 年。

还贷6 年后,某人想知道自己还欠银行多少钱,请你告诉他。

(2)此人忘记这笔贷款期限是多少年,请你告诉他。

这问题我们可以用Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo 等多个不同软件包编程求解2 建模的过程、方法数学建模是一项非常具有创造性和挑战性的活动,不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立。

但一般来说,建模主要涉及两个方面:第一,将实际问题转化为理论模型;第二,对理论模型进行计算和分析。

简而言之,就是建立数学模型来解决各种实际问题的过程。

这个过程可以用如下图1来表示。

3常用算法的设计建模与计算是数学模型的两大核心,当模型建立后,计算就成为解决问题的关键要素了,而算法好坏将直接影响运算速度的快慢答案的优劣。

根据竞赛题型特点及前参赛获奖选手的心得体会,建议大家多用数学软件(Mathematica,Matlab,Maple,Lindo,Lingo,SPSS 等)设计算法,这里列举常用的几种数学建模算法.(1)蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法,通常使用Mathematica、Matlab 软件实现)。

(2)数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab 作为工具)。

数学建模通识第一讲简介

数学建模通识第一讲简介

建模过程示意图
数学模型的分类
◆ 按研究方法和对象的数学特征分:初等模型、 几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型 、逻辑模型、稳定性模型、扩散模型等。 ◆ 按研究对象的实际领域(或所属学科)分:人 口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理 模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、 经济模型、社会模型等。
2011年 PROBLEM A: Snowboard Course PROBLEM B: Repeater Coordination PROBLEM C: How environmentally and economically sound are electric vehicles? Is their widespread use feasible and practical?
2012年 PROBLEM A: The Leaves of a Tree PROBLEM B: Camping along the Big Long River PROBLEM C: Modeling for Crime Busting
2013年 A(MCM): The Ultimate Brownie Pan B(MCM):Water,Water, Everywhere C(ICM): Network Modeling of Earth's Health
测试分析方法:将研究对象视为一个“黑箱” 系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统 的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析 方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选 出一个数据拟合得最好的模型。 测试分析方法 也叫做系统辩识。(例如:房价问题) 将这两种方法结合起来使用,即用机理分 析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确 定模型的参数,也是常用的建模方法.
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2.排队规则
(1)即时制也称损失制。这是指如果顾客到达排队系 统时,所有服务台都已被先来的顾客占用,那么 他们就自动离开系统永不再来。典型例子是,如 电话拔号后出现忙音,顾客不愿等待而自动挂断 电话,如要再打,就需重新拔到系统时,所有服务台 都不空,顾客加入排队行列等待服务。例如,排 队等待售票,故障设备等待维修等。等待制中, 服务台在选择顾客进行服务时,常有如下四种规 则: ①先到先服务。按顾客到达的先后顺序对顾客 进行服务,这是最普遍的情形。 ②后到先服务。仓库中迭放的钢材,后迭放上 去的都先被领走,就属于这种情况。
(3)普通性:对于充分小的△t,在[t,t+△t]内 有2个或2个以上顾客到达的概率极小,即
P (t , t t ) (t )
n2 n

下面研究系统状态概率n的分布. 如果取时间段的 初始时间为t=0,则可记为 Pn(0,t)=Pn(t),在[t,t+△t)内,由于
P (t,t+t) P (t,t+t)+P (t,t+t)
1.4系统状态的概率
系统状态是求运行指标的基础,所谓系统状态是指系统中顾 客的数量.如果系统中有n个顾客,则说系统的状态为n,即可 能取值为: (1) 当队长无限制时,则n=0,1,2,…..; (2) 当队长有限制,且最大值为N时,则n=0,1,2,….N; (3) 当服务台个数为c,且服务为即时制时,则 n=0,1,2,…c 一般来说状态取值与时间t有关,因此在时刻t系统状态 取值为n的概率记为Pn(t) ,若Pn(t) →Pn 则称为稳态(或统 计平衡状态)解.实际中多数平衡问题都是属于稳态的情况, 并不是真正的t→∞,即过一段时间以后就有Pn(t) →Pn.
即 Pn (t t ) Pn (t ) (t ) Pn (t ) Pn 1 (t ) , t t 令t 0, 则 dPn (t ) Pn (t ) Pn 1 (t ) dt P0 (0) 1
由上式解得P0 (t) e t , 代入上两式解得P1 (t) te t ( t) 2 t P2 (t) e 2! ( t) n t 一般的有 Pn (t) e (n 0,1, 2, t>0) n! 表示在长为t的时间内到达n个顾客的概率,即泊松分布, 数学期望方差分别为E[N(t)]=t,D[N(t)]= t.
服务机构
①单队——单服务台式; ②单队——多服务台并联式; ③多队——多服务台并联式; ④单队——多服务台串联式; ⑤单队——多服务台并串联混合式,以及 多队——多服务台并串联混合式等等。 见前面图1至图5所示。
(三)排队系统的描述符号与分类
为了区别各种排队系统,根据输入过程、排队规则和 服务机制的变化对排队模型进行描述或分类,可给出很多 排队模型。为了方便对众多模型的描述,肯道尔 ( D . G . Kendall )提出了一种目前在排队论中被广泛采 用的“Kendall记号”,完整的表达方式通常用到6个符号 并取如下固定格式: X/Y/Z/A/B/C 各符号的意义为:
2.2 负指数分布
当顾客流为泊松分布时,用T表示两个相继到达的时间间隔, 是一个随机变量,其分布函数
FT (t ) P{T t} 1 P{T t} 1 P0 (t )
由上可知P0 (t) e 1 e
t
t
, 于是FT (t) 1
, t 0.这里 表示单位时间
n 0 n 0 1

+ Pn (t,t+t) 1
n2

故在[t,t+△t)内没有顾客到达的概率为
P0 (t , t t ) 1 P 1 (t , t t ) P n (t , t t )
n2

1 t (t )
将 [0,t+△t)分为[0,t)和[t,t+ △t),则在时间段 [0,t+△t)达到n个顾客的概率为
(1) 无后效性:在不相交的时间区间内顾客到达是相 互独立的,即在[t,t+△t]到达的顾客与时刻t前到达 的顾客数无关. (2)平稳性:对于充分小的△t,在时间段[t,t+△t]内 有1个顾客到达的概率只与时间段长度△t有关,而 与起始时间t无关,且P1(t,t+△t)=λt+o(△t),其中 λ>0称为概率强度(或平稳流强度),即单位时间 内有一个顾客到达的概率.
③随机服务。即当服务台空闲时,不按照排 队序列而随意指定某个顾客去接受服务, 如电话交换台接通呼叫电话就是一例。 ④优先权服务。如老人、儿童先进车站;危 重病员先就诊;遇到重要数据需要处理计 算机立即中断其他数据的处理等,均属于 此种服务规则。
(3)混合制.这是等待制与损失制相结合的一种服务 规则,一般是指允许排队,但又不允许队列无限 长下去。具体说来,大致有三种: ① 队长有限。当排队等待服务的顾客人数超 过规定数量时,后来的顾客就自动离去,另求服 务,即系统的等待空间是有限的。例如最多只能 容纳K个顾客在系统中,当新顾客到达时,若系统 中的顾客数(又称为队长)小于K,则可进入系统排 队或接受服务;否则,便离开系统,并不再回来。 如水库的库容是有限的,旅馆的床位是有限的。

一个顾客的服务时间.
因此T服从于负指数分布,即与概率强度 为的泊松流等价.并且注意到,由条件概率 可知:P{T>t +s T>s }=P{T>t}即说明后一个顾 客到来所需时间与前一个顾客所需时间无关 ,故T无记忆性.于是,在排队模型的记号中都 用M表示,且E(T)= , D(T ) 1 1
X 表示相继到达间隔时间的分布, Y 表示 服务时间的分布,X,Y取值有以下几种 情况:
M——表示泊松过程或负指数分布; D——表示确定型分布; Ek——表示k阶爱尔朗分布;
G——表示一般服务时间分布; GI——表示一般相互独立的时间间隔分布.
Z—表示服务台(员)个数:“1”则表示单个服 务台,“s”。(s>1)表示多个服务台。 A—表示系统中容量限额,或称等待空间容量; B—表示顾客源数目,分有限与无限两种,∞ 表示顾客源无限,此时一般 ∞ 也可省略不 写。 C—表示服务规则
1.队长和排队长(队列长) 队长是指系统中的平均顾客数(排队等待的顾客数 与正在接受服务的顾客数之和), 排队长是指系统中正在排队等待服务的平均顾客 数。 队长和排队长一般都是随机变量。我们希望 能确定它们的分布,或至少能确定它们的平均值 ( 即平均队长和平均排队长 ) 及有关的矩 ( 如方差 等)。队长的分布是顾客和服务员都关心的,特别 是对系统设计人员来说,如果能知道队长的分布, 就能确定队长超过某个数的概率,从而确定合理 的等待空间。
3.忙期和闲期 忙期是指从顾客到达空闲着的服务机构起,到 服务机构再次成为空闲止的这段时间,即服务机 构连续忙的时间。这是个随机变量,是服务员最 为关心的指标,因为它关系到服务员的服务强度。 与忙期相对的是闲期,即服务机构连续保持空闲 的时间。在排队系统中,忙期和闲期总是交替出 现的。
4.损失率和服务强度 损失率:由于系统条件限制,使顾客被拒绝服 务而使服务部门受到损失的概率. 服务强度: 绝对通过能力A,表示单位时间内被服务完顾 客的均值,或称为平均服务率. 相对通过能力Q,表示单位时间内被服务完 客户数于请求服务客户数的比值.
1.排队论基本概念
实际上排队的过程可由下面几个图理解:
1. 排队论基本概念
1.输入过程——顾客到达排队系统的过程.
(1)顾客总体数,又称顾客源、输入源。这是指 顾客的来源。 顾客源可以是有限的,也可以是无限的。 例如,到售票处购票的顾客总数可以认为是无限的, 而某个工厂因故障待修的机床则是有限的。
2.等待时间和逗留时间 从顾客到达时刻起到他开始接受服务止这段 时间称为等待时间,是随机变量,也是顾客最关 心的指标,因为顾客通常希望等待时间越短越好。 从顾客到达时刻起到他接受服务完成止这段时间 称为逗留时间,也是随机变量,同样为顾客非常 关心。对这两个指标的研究当然是希望能确定它 们的分布,或至少能知道顾客的平均等待时间和 平均逗留时间。
② 等待时间有限。即顾客在系统中的等待时 间不超过某一给定的长度T,当等待时间超 过T时,顾客将自动离去,并不再回来。如 易损坏的电子元器件的库存问题,超过一 定存储时间的元器件被自动认为失效。又 如顾客到饭馆就餐,等了一定时间后不愿 再等而自动离去另找饭店用餐。
③ 逗留时间(等待时间与服务时间之和)有限。 例如用高射炮射击敌机,当敌机飞越高射 炮射击有效区域的时间为t时,若在这个时 间内未被击落,也就不可能再被击落了。 不难注意到,损失制和等待制可看成 是混合制的特殊情形.
Pn (t t ) {N (t t ) N (0) n} P{N (t t ) N (t ) k }
k 0 n
P{N (t ) N (0) n k } Pn k (t ) Pk (t , t t )
k 0 n
Pn (t )(1 t ) Pn 1 (t )t (t ),


2
.
2.3爱尔朗分布
设有如下顾客流,记k个顾客达到系统的时间间 隔 v1 , v2 vn 同时服从于ku的负指数分布,则随机变量
(2)顾客到达方式。这是描述顾客是怎样来到系统 的,他们是单个到达,还是成批到达。病人到医 院看病是顾客单个到达的例子。在库存问题中如 将生产器材进货或产品入库看作是顾客,那么这 种顾客则是成批到达的
(3)顾客相继到达的时间间隔可能是确定型的 , 也可能是随机型的. (4)顾客到达是相互独立的. (5)相继到达的时间间隔与时间无关
排队论方法
基本概念 排队模型问题分类 排队问题求解 排队系统的优化
排队论(Queuing Theory),又称随机服务系统理论 (Random Service System Theory),是一门研究拥 挤现象 (排队、等待)的学科。 排队论内容主要有三部分: (1)性态问题:研究排队系统的概率分布规律,主要研究 队长分布,等待时间分布和忙期分布等; (2)最优化问题:分为静态最优化和动态最优化,即系统 的最优设计和最优运营问题; (3)排队系统的统计推断:判断一个给定的排队系统属 于哪种类型,以进行研究.
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