数学建模 港口问题_排队论
数学建模排队论
数学建模排队论（最新版）目录一、数学建模与排队论简介二、数学建模的方法与应用三、排队论的概念及其应用四、数学建模在排队论中的应用案例五、总结正文一、数学建模与排队论简介数学建模是一种运用数学方法来描述和解决实际问题的科学方法，其目的是通过建立数学模型，揭示问题的本质，从而为解决实际问题提供理论依据。
而排队论是研究随机服务系统中顾客等待现象的一种数学理论，主要用于分析和优化服务系统的性能，以提高服务效率和顾客满意度。
二、数学建模的方法与应用数学建模的方法主要包括概率论、统计学、微分方程等。
这些方法在各个领域都有广泛的应用，如在经济学中分析市场需求、预测价格波动；在生物学中研究生物种群的数量变化等。
数学建模在排队论中也有着重要的应用，可以帮助我们理解顾客等待现象，优化服务系统。
三、排队论的概念及其应用排队论主要研究服务系统中的顾客到达、服务、离开等过程，以及顾客等待时间、服务时间等随机变量。
排队论的应用领域非常广泛，涉及到服务行业、交通工程、通信系统等。
通过排队论的分析，可以有效地优化服务系统的结构和策略，减少顾客等待时间，提高服务质量。
四、数学建模在排队论中的应用案例以一家医院挂号为例，我们可以通过数学建模和排队论来分析和优化挂号流程。
首先，我们可以建立一个概率模型，描述病人到达、挂号、就诊等过程。
然后，通过分析模型中的参数，如到达率、服务率等，可以得到病人等待时间的分布，从而为优化挂号流程提供依据。
例如，可以通过增加挂号窗口、提高挂号效率等措施，来减少病人的等待时间。
五、总结数学建模与排队论在实际应用中相辅相成，通过建立数学模型，可以更好地理解和优化排队现象。
数学建模--排队论
B表示顾客源的数目；C表示服务规则；
课件
13
M /M /1/ / /FCFS
表示了一个顾客的到达时间间隔服从相同的负指数分布， 服务时间为负指数分布、单个服务台、 系统容量为无限、 顾客量无限、排队规则为先来先服务的排队模型。
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四、排队系统的主要数量指标和记号
1、队长和排队长 2、等待时间和逗留时间 3、忙期和闲期
排队论（Queueing Theory）
现实生活中的实例：
进餐馆就餐 到图书馆借书 去售票处购票 在车站等车等等
课件
2
一、排队系统的特征及排队论：
顾客为了得到某中服务而到达系统，若不能获得服 务而允许排队等待，则加入等待队伍，待获得服务后离 开系统。
课件
3
排队的形式：
顾客到达
队列
服务台
服务完成后离去
记
,
并设
1,
n 则：Cn
n1,2,
pnnp0
n1,2,
课件
22
其中：
p0
1
1
n
1
n
n0
1
n1
因此： p n(1)n
n0 ,1 ,
课件
23
②几个主要数量指标
平均队长：
Ln 0nnp n 0n (1)n1
平均排队长：
Lq (n1)pn L(1p0)L n1
2 2 1 ()
课件
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关于顾客在系统中的逗留时间T，说明服从参数
的负指数分布，P T t e ( ) t
t 0
因此，平均逗留时间W为：
WE(T) 1
顾客在系统中逗留时间为等待时间和接受服务时间之和：
排队问题-数学建模
第九届“新秀杯”校园数学建模竞赛摘要医院有一位医生值班，经长期观察，每小时平均有4个病人，医生每小时可诊断5人，病人的到来服从Poisson流，诊断时间服从负指数分布。
根据题目所给信息，可以很明显看出本题是单服务台的排队模型，因此需要用到排队理论来求解这些问题。
本题需要用到排队理论中最简单的M/M/1/∞/∞模型，通过对病人到来及诊断时间的统计研究，得出这些数量指标的统计规律。
针对问题一，通过分析任意时刻t内到达的病人数为n的概率，使用数学期望的方法，，可以得出平均病人数及等待的平均病人数。
由题目给出条件病人的到来服从参数为λ的泊松分布，诊断时间服从参数为μ负指数分布，可以得出病人的平均看病所需时间及病人平均排队等待时间。
以及分析该医院的服务强度，可以粗略的分析该科室的工作状况。
针对问题二，在问题一的条件基础下，要求99%的病人有座位。
可以先假设出座位个数，由于每个时刻病人到来的个数是随机且独立，不可能同时到达两批病人，考虑到来病人的个数与座位之间的关系，考虑病人数不同时，有座位的概率不同。
所以用独立事件概率的加法可以得出概率需要大于等于0.99，从而反推出所需座位数。
针对问题三，分析问题可得，需要求出单位平均损失可以通过题目每小时病人到来数可以得出平均每天医院到来数。
根据问题一结论，可以得出平均看病所花时间，从而求出每天的平均损失。
针对问题四，只需要利用问题一，问题二，问题三的结论并改变医生每小时诊断时间，嵌套进来就能求解。
关键字：排队理论M/M/1/∞/∞模型数学期望Poisson流负指数分布一、问题提出某单位医院的一个科室有一位医生值班，经长期观察，每小时平均有4个病人，医生每小时可诊断5人，病人的到来服从Poisson流，诊断时间服从负指数分布。
(1)试分析该科室的工作状况：(2)如要求99%以上的病人有座，该科室至少设多少座位？(3)如果该单位每天24小时上班，病人因看病1小时而耽误工作单位要损失30元，这样单位平均损失多少元？(4)如果该科室提高看病速度，每小时平均可诊断6人，单位每天可减少损失多少？可减少多少座位？二、模型的准备根据题目所给信息，可以很明显看出本题是单服务台的排队模型，日常生活中存在大量有形和无形的排队或拥挤现象，如旅客购票排队，市内电话占线等现象。
集装箱港口调度问题的数学建模和求解
集装箱港口调度问题的数学建模和求解随着国际贸易的快速发展，港口成为货物流通的必经之地。
集装箱作为现代贸易的主要运输设备，也成为港口的主要运输工具。
如何对集装箱进行科学、高效的调度，既能够提高集装箱吞吐量，又能够节约成本，保证集装箱的速度和安全，成为了集装箱港口管理的重要问题。
本文将介绍集装箱港口调度问题的数学建模和求解方法，为港口调度管理提供一定的参考。
一、问题描述在港口集装箱的调度过程中，需要考虑多个因素，包括集装箱的数量、作业时间、码头设备的利用率、船舶作业岸桥数、等待队列理论等。
我们将港口作业看作一个多项式时间复杂度问题，即：T(n) = a + bn + cn^2 + ... + kn^m其中，n表示作业量（即集装箱数量），a、b、c、...、k为常数。
当n很大时，我们可以将港口作为一个离散的系统进行研究，把所有的因素都视为集装箱数量的函数。
二、建模方法在数学建模中，我们常用图论、优化理论等方法对问题进行建模。
对于港口调度问题，我们可以采用离散事件仿真（DES）方法进行建模。
离散事件仿真是指在模拟过程中，根据事件发生的具体时间点，遵循特定的规则依次进行模拟。
在港口调度问题中，时间点可以是集装箱的到达时间、配载、装卸等事件，规则可以是码头设备的作业效率、船舶岸桥的作业效率等。
通过DES方法的建模，可以得到港口作业的整体情况，包括集装箱的平均等待时间、港口的吞吐量等。
建模的基本步骤如下：1. 定义输入参数和输出参数输入参数包括集装箱数量、港口设备数量、集装箱处理速度等；输出参数包括集装箱的平均等待时间等。
2. 建立模型通过建立港口作业的模型，确定每一事件名、每个事件的发生时间以及事件的处理逻辑等。
对于需要分配资源的事件，要考虑分配资源的优先级以及时间的排队问题。
3. 添加随机性在港口调度问题中，集装箱的到达时间、装卸时间等都具有随机性。
为了更真实地模拟港口作业的情况，需要为模型增加随机性。
4. 进行仿真实验进行一系列的仿真实验，计算每个实验的输出参数，得到不同输入参数下的港口作业情况。
港口规划习题与答案
课程代码： 06304 港口规划与布置课程自学辅导材料●配套教材：《港口规划与布置》●主编：洪承礼●出版社：人民交通●版次：1999年版●适应层次：本科内部教学使用目录第一部分自学指导第1章：绪论 (1)第2章：港口营运与船舶 (2)第3章：港口规划调查及分析 (3)第4章：码头及码头平面设计 (4)第5章：水域及外堤布置 (6)第6章：港口陆域设施 (7)第7章：港口发展规划 (8)第8章：港口环境评估及环境保护 (9)第9章：河港特点 (10)第二部分复习思考题一．名词解释题 (12)二．判断题 (12)三．填空题 (18)四．单选题 (22)五．简答题 (34)六．论述题 (35)七．计算题 (36)第三部分参考答案一．名词解释题 (41)二．判断题 (43)三．填空题 (44)四．单选题 (47)五．简答题 (48)六．论述题 (54)七．计算题 (59)第一部分自学指导第1章：绪论一．主要内容1．运输系统和国际贸易的重要组成部分——港口（1）现代交通运输系统（2）港口的功能2．港及港的组成（1）港口组成（2）港口概念（3）港口五大作业系统3．港口分类（1）港口分类二．重点1．运输系统和国际贸易的重要组成部分——港口（1）现代交通运输系统2．港及港的组成（1）港口组成（2）港口概念（3）港口五大作业系统3．港口分类（1）港口分类三．难点1．判断实际港口所属类型；2．理解港口五大作业系统内容。
第2章：港口营运与船舶一．主要内容1．货物及其在港内的作业方式（1）货种与装运方式（2）港口统计货物品种分类（3）货物在港内作业方式2．港口腹地、港口吞吐量（1）港口腹地（2）港口吞吐量、通过能力（3）吞吐量调查、预测3．船舶（1）概述（2）船舶尺度（3）船舶吨位（4）集装箱船（5）杂货船、散货船、油船（6）船舶营运4．设计船型、船舶尺度参考数据（1）设计船型分类二．重点1．货物及其在港内的作业方式（1）货种分类（2）货物在港内作业方式2．港口腹地、港口吞吐量（1）港口腹地概念、划分和分类（2）吞吐量、自然吨和通过能力的概念（3）吞吐量预测方法3．船舶（1）船舶尺度（2）船舶吨位及各种吨位关系（3）各种船型特点（4）船舶营运方式4．设计船型、船舶尺度参考数据（1）设计船型分类三．难点1．应用港内作业方式判断操作过程；2．应用实例计算港口腹地；3. 区别港口吞吐量和通过能力。
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）
( 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。
排队论计算港口锚地泊位的图表法及其应用
排队论计算港口锚地泊位的图表法及其应用◎ 王文博 广州港工程管理有限公司摘 要：现有M/M/S排队论模型在用于计算港口锚位数量时采用的公式较为复杂。
本文对基于排队论的港口锚位数量计算方法进行了探讨，给出了快速确定锚位数量的图表方法。
关键词：锚地；锚位数；排队论1.引言港口锚地的合理配布是港口规划、设计和建设过程中的重要环节，而如何确定合适的锚位数量则是确定锚地规模的核心问题。
目前关于锚位数量的研究主要采用两种方法，即静态分析方法和动态分析方法。
静态分析方法是根据锚泊船舶所占用的水域面积进行估算。
静态分析方法没有考虑船舶到达的随机性和船舶占用锚地时间的随机性，在确定锚位数量时，具有一定的局限性。
动态分析方法考虑了船舶到达和船舶占用锚地时间的随机性，可以较好地反映出船舶在港口锚地的行为规律，从而对锚位数量做出较为准确的分析。
目前比较常用的两种动态分析方法是排队论模型和计算机模拟。
本文从排队论的角度对港口锚位数量进行探讨。
2.问题的提出某港区一期码头建有3个5000吨级通用泊位，年吞吐量为146万吨。
港内配套建设有一处锚地，共4个锚位，进出港船舶均在此锚泊，现状锚位数充足，能够满足港区日常运营、调度的需要。
由于近年来该港腹地经济发展迅速，港口货物吞吐量激增，一期码头在空间和通过能力上已经不能满足要求，因此拟新建二期码头，共3个5000吨级通用泊位，设计年吞吐量为165万吨。
二期码头建设后，预计进出港船舶流量将大幅增加，港区现有锚地可能不满足二期码头建设后进出港船舶锚泊需要，可能要对锚地进行扩建。
港区现状可利用水域面积较小，二期码头建设后，将无充足水域进行锚地扩容建设。
如锚地确需扩容，则需采用挖入式方案，以增加可用水域面积。
但挖入式方案存在下列若干缺点：1）占用宝贵土地资源，减少陆域使用面积；2）锚地建设需报海事等主管部门，协调工作量大，周期长，难度大；3）挖入式方案工程投资较大。
因此需对锚地规模进行论证，以确定是否需要对锚地进行扩建。
数学建模之排队问题
排队问题教程一：复习期望公式()i i p a X P ==，∑=ii i p a EX ，()()∑=ii i p a g X Eg二：排队问题单个服务台排队系统问题（比如理发店只有一个理发师情况）：假定顾客到达时间间隔()λ/1~e X 分钟，每个顾客接受服务的时间长度为()μ/1~e Y 分钟，假定1）、在时间段[]t t t ∆+,内有一个顾客到达的概率为()2t o t ∆+∆λ 2）、在时间段[]t t t ∆+,内有两个或以上顾客到达的概率为()2t o ∆ 3）、在时间段[]t t t ∆+,内有一个顾客接受完服务离开概率为()2t o t ∆+∆μ 4）、在时间段[]t t t ∆+,内有两个或以上顾客离开的概率为()2t o ∆用()t p n 表示在t 时刻，没有离开的顾客数（由于指数分布无记忆性，正在接受服务的顾客还需要接受的服务时间和任何一个顾客的接受服务时间同分布）。
记t 时刻在服务系统总人数n 的概率为()t p n ，则在t t ∆+时刻在服务系统总人数n 的概率()t t p n ∆+由以下几个不相容部分构成a)：t 时刻有n 个顾客，时间段[]t t t ∆+,内没有顾客到达，也没有顾客离开，概率 ()t p t o t t o t n ))(1))((1(∆-∆-∆-∆-μλb)：t 时刻有n 个顾客，时间段[]t t t ∆+,内有1顾客到达，有1顾客离开，概率 ()t p t t n ⋅∆⋅∆μλc)：t 时刻有n-1个顾客，时间段[]t t t ∆+,内有1顾客到达，没有顾客离开 概率()t p t o t t n 1))(1(-∆-∆-∆μλd)：t 时刻有n+1个顾客，时间段[]t t t ∆+,内没有顾客到达，有1个顾客离开 概率()t p t o t t n 1))(1(+∆-∆-∆λμ e)：其他情况，概率()t o ∆由上面分析，()()()()()()()t o t p t t t p t t p t t t t p ∆+∆-⋅∆+⋅⋅∆-+⋅∆⋅∆=∆+1000111λμλμλ()()[]()()()t o t p t o t t t p t o t t t t t o t t o t t p t t p n n n n ∆+∆-∆-∆+∆-∆-∆+∆⋅∆+∆-∆-∆-∆-=∆++-11))(1())(1())(1))((1(λμμλμλμλ，1≥n简写()()()()()()00111p t t t p t t t p t o t λμλ+∆=-∆⋅+∆⋅-∆+∆()()[]()()()t o t p t t p t t t t p t t p n n n n ∆+⋅∆+⋅∆+∆-∆-=∆++-11)1)(1(μλμλ即()()()()()t o t p t t p t t p t t p ∆+⋅∆+⋅∆⋅-=-∆+1000μλ()()()()()()()t o t p t t p t t t p t p t t p n n n n n ∆+⋅∆+⋅∆+∆+-=-∆++-11μλμλ因此得到()()()()t p t p t p 100⋅+⋅-='μλ()()()()()()t p t p t p t p n n n n 11+-⋅+⋅++-='μλμλ假定()k t k p t p −−→−∞→，()()0−−→−∞'→t k t p 得到 010=⋅+⋅-p p μλ()011=⋅+⋅++-+-n n n p p p μλμλ把0p 当作已知，求解通项n p >将p(1)用)0(/p μλ代入得()()()n n n n p p p p μλμλλμμλμ001=→-+-=再，由1=∑kkp，我们得到()10=∑∞=n np μλ，>因此μλμ-=0p ， nnn p p ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=μλμλμμλ0 问题1：系统平均有几个人没有离开？解答：系统有n 个人没有离开的概率n p ，因此，系统中滞留人数平均∑∞=0n n np>问题2：系统中排队等待服务平均有几个人？()∑∞=-11n npn>问题3：系统中平均每个人排队等待时间？解答：当一个顾客进入系统中，发现前面已经有n 个顾客在系统中，则他排队等待的平均时间就是这n 个顾客的平均服务时间总和（由于指数分布无记忆特性，不管正在接受服务的顾客已经服务了多少时间，其还要接受的服务时间依然服从相同的指数的分布）因此系统中平均每个人排队等待时间为nn pn∑∞=0μ>问题4：系统中每个顾客逗留时间平均？解答：每个顾客平均排队用时+每个顾客平均服务用时为所求 >。
数学建模.排队论讲解
P1
(m 1)
(m n 1) (m n)
P2
Pn 1
Pn
Pn 1
2
由状态转移图，可以建立系统概率平衡方程如下： P 1 mP 0, Pn 1 (m n 1)Pn 1 [(m n) ]Pn , 1 n m 1 Pm Pm 1 ,
E (T ) 1
n!
e
1.5 排队系统的常用分布
同样，对顾客服务时间常用的概率分布也是负指数分布， 概率密度为： t
f (t ) e
(t 0)
其中 表示单位时间内完成服务的顾客数，也称平均服务率． 3）爱尔朗分布：
(k ) k t k 1 kt 分布密度函数： f k (t ) (k 1)! e (t 0, k , 0)
N k k
模型的各数量指标参数如下： 1）系统里没有顾客的概率 1 1 N 1 P
0
1 1
1 1 N
2.2 系统容量有限的 M / M / 1/N / 模型
n P P0，n N 2）系统里有n个顾客的概率 n
3）在系统里的平均顾客数
3）服务时间的分布——在多数情况下，对每一个顾客的服务 时间是一随机变量，其概率分布有定长分布、负指数分布、 爱尔朗分布等.
1.3 排队系统的符号表示（Kendall符号）
根据不同的输入过程、排队规则和服务台数量，可以形成 不同的排队模型，为方便对模型的描述，通常采用如下的符 号形式：
X /Y / Z / A/ B /C
式中 表示平均到达率与平均服务率 之比，称为服务强度.
2.1 标准的 M / M / 1 模型
港口堆场调度数学建模
港口堆场调度数学建模港口堆场调度是指在港口运输领域中，对进出港船舶和货物堆放区域进行合理规划和安排的过程。
港口堆场调度的目的是通过优化资源利用和提高作业效率，实现船舶和货物的快速流转，降低物流成本，提高港口运输的运营效益。
在现代物流运输中，港口堆场是货物集散、中转和分配的重要环节。
良好的堆场调度可以使港口的吞吐量得以最大化，并保持良好的复杂运作和安全状况。
然而，由于港口堆场的复杂性和特殊性，如何进行有效的调度仍然是一个具有挑战性的问题。
港口堆场调度的数学建模可以基于多个方面来进行，如船舶进出港的时间窗口、货物的装卸时间、货物的优先级以及堆场内部的空间利用率等。
这些因素都会对堆场的运作效率和灵活性产生直接影响。
在进行堆场调度数学建模时，我们可以先将问题抽象为一个图论问题。
将堆场内的船舶和货物视为节点，并通过路径来连接不同的节点。
通过定义适当的权值函数，可以将堆场调度问题转化为寻找最优路径的问题。
基于这个模型，我们可以借助图论算法，如Dijkstra算法或A*算法来实现最优路径的搜索。
除了图论方法，还可以运用线性规划来建模港口堆场调度问题。
通过定义合适的决策变量和约束条件，我们可以将堆场调度问题转化为一个数学优化问题。
然后，通过求解该优化模型，可以得到最优的调度解。
在实际应用中，港口堆场调度的数学建模还需要考虑到一些实际情况，如船舶和货物的实际情况、堆场作业设备的限制以及天气等因素的影响。
这些因素会对调度方案的可行性和有效性造成一定的影响，因此，在建模时需要充分考虑到这些实际情况，并将其纳入到模型中进行综合分析。
综上所述，港口堆场调度的数学建模是一个重要且具有挑战性的问题。
通过使用适当的数学方法和综合考虑实际情况，可以建立起生动、全面、有指导意义的模型，为港口堆场调度问题的决策提供科学依据，进而提高港口运输的效率和竞争力。
数学建模之排队论模型
【修理工录用问题】工厂平均每天有一台机器发生故障而需要修理，机器的故障数 服从泊松分布。 修理一台机器平均花费 20 元。 现有技术水平不同的修理工人 A 和 B， A 种修理工平均每天能修理 1.2 台机器， 每天工资 3 元； B 种修理工平均每天能修理 1.5 台机器，每天工资 5 元，两种修理工修理机器的时间为负指数分布。问工厂录用 哪种工人较合算？
Ls = ∑ np n = ∑ n(1 − ρ )ρ n = ρ /(1 − ρ ) = λ /( µ Nhomakorabea− λ ).
n =0 n =1
∞
∞
(2) 排队长： （等待的平均顾客数）
4
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Lq = ∑ (n − 1) p n = ∑ (n − 1) ρ n (1 − ρ )
本讲主要内容
1. 2. 3. 4. 5. 排队论的基本概念 单服务台的排队模型 多服务台的排队模型 排队系统的最优化问题 数学建模实例：校园网的设计和调节收费问题
5.1 排队论的基本概念
5.1.1 什么是排队系统
排队论也称随机服务系统理论，它是 20 世纪初由丹麦数学家 Erlang 应用数学方法在研 究电话话务理论过程中而发展起来的一门学科， 在实际中有广泛的应用。 它涉及的是建立一 些数学模型， 藉以对随机发生的需求提供服务的系统预测其行为。 现实世界中排队的现象比 比皆是，如到商店购货、轮船进港、病人就诊、机器等待修理等等。排队的内容虽然不同， 但有如下共同特征： （1）有请求服务的人或物，如候诊的病人、请求着陆的飞机等，我们将此称为 “顾客” 。 （2）有为顾客提供服务的人或物，如医生、飞机跑道等，我们称此为“服务员” 。由顾 客和服务员就组成服务系统。 （3）顾客随机地一个一个（或者一批一批）来到服务系统，每位顾客需要服务的时间 不一定是确定的， 服务过程的这种随机性造成某个阶段顾客排长队， 而某些时候服务员又空 闲无事。 为了叙述一个给定的排队系统，必须规定系统的下列组成部分： 1.输入过程 即顾客来到服务台的概率分布。排队问题首先要根据原始资料，由顾客到 达的规律、 作出经验分布， 然后按照统计学的方法 （如卡方检验法） 确定服从哪种理论分布， 并估计它的参数值。 我们主要讨论顾客来到服务台的概率分布服从泊松分布， 且顾客的达到 是相互独立的、平稳的输入过程。所谓“平稳”是指分布的期望值和方差参数都不受时间的 影响。 2.排队规则 即顾客排队和等待的规则。排队规则一般有即时制和等待制两种。所谓即 时制就是服务台被占用时顾客便随即离去； 等待制就是服务台被占用时， 顾客便排队等候服 务。等待制服务的次序规则有先到先服务、随机服务、有优先权的先服务等，我们主要讨论 先到先服务的系统。 3.服务机构 服务机构可以是没有服务员的，也可以是一个或多个服务员的；可以对单
(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。
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。
数学建模-排队论
①模型特点
顾客总体为m个，每个顾客到达并经过服 务台后，任然回到原来总体，所以任然可 以到来。
②系统的稳态概率 Pn ；
1
P0 m m! ( )i
i0 (m i)!
Pn
m! (m n)!
(
)n
P0
,1
n
m
③系统运行指标 a、 系统中平均顾客数（队长期望值）
Ls m (1 P0)
排队论
（Queueing Theory）
生活中处处可见的排队现象
商店、超市等收款处排队付款 车站、民航、港口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
列现象 大型网游登陆前的排队等等
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理论。
PnP10
P1 0 Pn1 (
) Pn
0
n 1
(3)
这是关于 Pn 的差分方程，表明了各状态间的转移 关系，可以用下图表示：
0
1
n-1
n
n+1
由上式可得 Pn ( / )n P0 令 / 1（否则队列将
排至无限远），由概率性质知
Pn 1
n0
将
Pn
的关系带入，
P0
n
n0
1
P0 1
求 limPn(t) Pn，此时系统的状态概率分布不再随时间变化 n
（4）利用 Pn 求系统运行指标
①队长：系统中的顾客数，期望记为 Ls ②排队长：系统中排队等待覅物的顾客数，期望记为 Lq ③逗留时间：一个顾客在系统中的停留时间，期望记为 Ws ④等待时间：一个顾客在系统中排队等待的时间，期望记
数学建模——渡口问题
建模问题(渡口问题)摘要本文建立了一个关于如何安排过河车辆位置问题的模型本文首先对各种车辆达到情况作统计，并对车辆之间得特性进行分析，得出以下安排车辆位置方案：摩托车少而且站位小，以插空的方式进入车队列，这样安排明显减少了空间浪费。
本文重概率论角度，引进均匀分部函数已经随机数，对来的车辆先后进行描述，随后通过若干组数据统计，最后得出一般规律并解决安排车辆问题。
问题重述与分析：一个渡口的渡船营运者拥有一只甲板长32米，可以并排停放两列车辆的渡船。
他正在考虑怎样在甲板上安排过河车辆的位置，才能安全地运过最多数量的车辆，并关心一次可以运多少辆车，其中有多少小汽车，多少卡车，多少摩托车，他观察了数日，发现每次情况不尽相同，但他得到下列数据和情况：(1)车辆随机到达，形成一个等待上船的车列。
(2)来到渡口的车辆中，轿车占40 %，卡车占55 %，摩托车占5 %(3)轿车车身长为〜5.5米，卡车车身长为8〜10米。
请考虑以下问题：(1)应该怎样安排摩托车？(2)怎样描述一辆车的车身长度？(3)到达的车要加入甲板上两列车队的哪一列中去？(4)如何考虑“安全”问题？请就以上问题建立数学模型，最终保证安全，并运用计算机进行模拟车辆到达、安排停车过程。
模型假设与建立：(1)营运者需要在安全情况下运过最多数量的车，摩托车如果横着放的话会节省很多空间，所以我们假定把摩托车横着放置在两辆车的中间，这时就要考虑摩托车的宽度而不是长度了。
我们假定摩托车的宽度是〜米(为方便起见，后文中摩托车的“宽度”都说成“长度”)。
一共有三种车：轿车、卡车和摩托车。
(2)三种车的出现概率不同，每辆车的车身长度也不相同，我们想到可以用随机数来确定每一辆车的类型和长度。
卡车轿车摩托车图1如图1所示，用一个0到1之间的随机数的分布来确定车的所属类型。
当random=0〜时，为卡车；当random=〜时，为轿车；当random=〜时，为摩托车。
车身的长度问题也应用这个思路。
港口集装箱运输的优化模型研究
港口集装箱运输的优化模型研究在全球贸易日益繁荣的背景下，港口集装箱运输作为货物运输的重要方式，其效率和成本直接影响着国际贸易的竞争力和经济发展。
因此，对港口集装箱运输进行优化，构建有效的优化模型，具有重要的现实意义。
一、港口集装箱运输的现状与问题当前，港口集装箱运输面临着一系列挑战和问题。
首先，港口拥堵现象时有发生，大量集装箱船只在港口等待装卸，导致运输时间延长和成本增加。
其次，集装箱的调配不够合理，有些地区集装箱过剩，而有些地区则短缺，影响了货物的运输效率。
再者，港口的装卸设备和运输车辆的协同作业不够顺畅，存在等待和闲置的情况，降低了整体的作业效率。
此外，信息不对称也是一个突出问题。
船公司、港口、货代等各方之间的信息沟通不够及时和准确，导致决策失误和资源浪费。
例如，船公司无法准确掌握港口的作业进度，可能导致船只过早或过晚到达港口，增加了运营成本。
二、优化模型的目标与关键因素针对上述问题，构建港口集装箱运输的优化模型，其目标主要包括提高运输效率、降低运输成本、减少港口拥堵以及提高服务质量。
为实现这些目标，需要考虑以下关键因素：1、港口的作业能力：包括码头的装卸设备数量、工作效率、堆场的存储容量等。
2、集装箱的流量和流向：准确预测不同地区之间的集装箱运输需求，以便合理调配资源。
3、运输工具的配置：如船只的运力、运输车辆的数量和类型等。
4、作业时间的安排：合理规划装卸作业时间，确保各环节的紧密衔接。
三、优化模型的建立1、网络模型可以将港口集装箱运输视为一个复杂的网络，节点代表港口、堆场、货运站等，边代表运输线路。
通过建立网络模型，分析货物在网络中的流动路径和流量，从而找出最优的运输方案。
在网络模型中，需要考虑节点的容量限制和边的运输成本、运输时间等因素。
运用图论和线性规划等方法，求解最小成本或最短时间的运输路径。
2、排队论模型港口的装卸作业和车辆运输可以看作排队系统。
通过排队论模型，可以分析作业队伍的长度、等待时间、服务效率等指标。
数学建模中的排队论问题
数学建模中的排队论问题数学建模是运用数学方法来解决实际问题的一种学科，而排队论则是数学建模中的一个重要问题。
排队论是研究人们在排队等待时所产生的等待时间、服务时间、队列长度等问题的数学理论。
在各个领域中，排队论都有广泛的应用，例如交通运输、生产调度、服务管理等。
排队论的基本概念包括顾客、服务台、队列、到达率、服务率等。
顾客是指等待服务的个体，可以是人、机器或其他物体。
服务台是为顾客提供服务的地方，可以是柜台、服务窗口或机器设备。
队列是顾客排队等待的区域。
到达率是指单位时间内到达队列的顾客数量。
服务率则是指单位时间内服务台完成服务的顾客数量。
排队论的目标是通过数学模型来分析和优化排队系统，以提高效率和服务质量。
常用的排队论模型有M/M/1, M/M/c, M/M/∞等，其中M表示到达率和服务率满足泊松分布，1表示一个服务台，c表示多个服务台，∞表示无穷多个服务台。
在现实生活中，排队论的应用非常广泛。
以交通运输为例，交通流量大的道路上常常出现拥堵现象。
排队论可以用来研究交通信号灯的时序控制，从而减少交通阻塞和等待时间。
排队论还可以应用于生产调度问题，如工厂的生产线、餐馆的点餐队列等，通过优化排队系统可以提高生产效率和顾客满意度。
除了基本的排队论模型，还有许多扩展模型用于解决更复杂的实际问题。
例如，考虑到顾客的不满意程度，可以引入优先级排队模型。
考虑到服务台设备可能发生故障，可以引入可靠性排队模型。
排队论也可以与优化算法相结合，寻找最佳的服务策略和资源配置。
在数学建模中，解决排队论问题通常需要进行数学推导、建立数学模型、进行仿真实验以及进行实际数据的拟合和验证。
通过数学建模的方法，可以对排队系统的性能进行全面评估，从而提出改进方案和决策策略。
综上所述，数学建模中的排队论问题在实际应用中具有重要的意义。
通过研究排队论，可以优化排队系统，提高效率和服务质量。
随着科技的进步和数据的丰富，排队论的研究将在各个领域中得到更广泛的应用和发展。
数学建模大赛-货物运输问题
数学建模大赛-货物运输问题问题重述：某港口需要将三种原材料A、B、C分别运往8个公司，运输车有三种型号：4吨、6吨、8吨。
每辆车有固定成本，每次出车也有固定成本。
运输车平均速度为60公里／小时，每日工作不超过8小时。
设计一个方案，使得耗时最少、费用最省。
方案设计：针对问题一，我们首先考虑最小化运输次数，然后根据卸载顺序和载重费用尽量小的原则，提出了较为合理的优化模型。
我们采用顺时针送货(①~④公司)和逆时针送货(⑤~⑧公司)的方案，并将方案分为两步：第一步是使每个车次满载并运往同一个公司；第二步是采用分批次运输的方案，即在第一批次运输中，我们使A材料有优先运输权；在第二批次运输中，我们使B材料有优先运输权；在第三批次中运输剩下所需的货物。
最后得出耗时为40.5007小时，费用为4685.6元的方案。
针对问题二，我们加上两个定理及其推论，设计的数学模型与问题一几乎相同，只是空载路径不同。
我们采用与问题一相同的算法，得出耗时为26.063小时，费用为4374.4元的方案。
针对问题三的第一小问，我们排除了4吨货车的使用，并仍旧采用顺时针送货(①~④公司)和逆时针送货(⑤~⑧公司)的方案。
最后在满足公司需求量的条件下，采用不同吨位满载运输方案，分为三步：第一，使8吨车次满载并运往同一公司；第二，6吨位车次满载并运往同一公司；第三，剩下的货物若在1~6吨内，则用6吨货车运输，若在7~8吨内用8吨货车运输。
最后得出耗时为19.6844小时，费用为4403.2元的方案。
建立模型时，需要注意以下几个问题：目标层：在建立模型时，如果将调度车数、车次以及每车次的载重和卸货点都设为变量，会导致模型中变量过多，不易求解。
因此，可以将目标转化为两个阶段的求解过程。
第一阶段是规划车次阶段，求解车次总数和每车次的装卸方案；第二阶段是车辆调度阶段，安排尽量少的车辆数，每车次尽量满载，使总的运费最小。
约束层：1)运输车可以从顺时针或者逆时针方向送货，需要考虑不同方向时的载重用；(2)大小件的卸车顺序要求不同原料搭配运输时，沿途必须有序卸货；(3)每车次的送货量不能超过运输车的最大载重量；(4)满足各公司当日需求。
数学建模排队论
数学建模排队论
排队论是数学中的一个分支，主要研究排队系统的性质与特征。
排队系统是指存在一个或多个顾客到达某个服务设施，并等待服务的过程。
排队论的目标是通过数学方法研究这些系统的行为和性能，并提供优化方案。
排队论的主要研究内容包括：排队模型的建立、排队系统的性能度量、排队系统的稳定性与稳定条件、排队系统的解析解和数值解等。
排队模型通常包括顾客到达过程、服务设施的服务过程和排队规则等要素，用以描述各种不同类型的排队系统。
排队论的应用广泛，包括但不限于以下领域：
1. 交通流量分析：排队论可用于研究交通流量的稳定性和优化信号控制。
2. 队列管理：排队论可以应用于零售业、餐馆等地方的队列管理，用以提高服务效率和顾客满意度。
3. 通信网络：排队论可以用于分析数据包的排队和延迟问题，优化网络资源利用率。
4. 生产与制造：排队论可以用于分析生产线上的工人排队和设备故障等因素，优化生产效率。
5. 医疗系统：排队论可以应用于研究医院门诊和急诊的排队问题，优化资源分配和患者等待时间。
总之，排队论是一门重要的数学理论，通过研究排队系统的性能与优化方法，可以提高各种系统的效率和质量，对于实际问题的解决有着重要的应用价值。
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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。
3.最优化问题：即包括最优设计(静态优化)，最优运营（动态优化）。
【3】 为了得到一些合理的答案，利用计算器或可编程计算器来模拟港口的活动。
假定相邻两艘船到达的时间间隔和每艘船只卸货的时间区间分布，加入两艘船到达的时间间隔可以是15到145之间的任何数，且这个区间内的任何整数等可能的出现。
再给出模拟这个系统的一般算法之间，考虑有5艘传至的假象情况。
对每艘船只有以下数据： 因为船1在时钟于t=0分钟计时开始后20分钟到达，所以港口卸货设备在开始时空空闲了20分钟。
船1立即开始卸货，卸货用时55分，其间，船2在时钟开始计时后t=20+30=50分中到达。
在船1与t=20+55=75分钟卸货完毕之前，船2不能开始卸货，这意味着船2在卸货前必须等待75-50=25分钟。
在船2开始卸货之前，船2于t=50+15=65分钟到达，因为船2在t=75分钟开始卸货，并且卸货需45分钟，所以在船2与t=75+45=120分钟卸货完毕之前，船3不能开始卸货。
这样，船3必须等待120分钟。
船4在t=65+120=185分钟之前没有到达，因此船3已经在t=120+60=180分钟卸货完毕，港口卸货设备空闲185-180=5分钟，并且，船4到达后立即卸货。
最后，在船4于t=185+75=260分钟卸货完毕之前，船5在t=185+25=210到达，于是船5在开始卸货前等待260-210=50分钟。
模型建立：对于问题中存在的服务系统，建立排队论模型，在仅能为一艘船通过是一个标准的//1M G 模型：所谓//1M G 模型，就是输入过程为泊松流时，服务时间为任意的条件之下的，服务机器只有一个得时候。
对于//1M G 模型，服务时间T 的分布式一般的，船1 船2 船3 船4 船5 相邻两艘船到达的时间间隔 20 30 15 120 25 卸货时间5545607580（但是要求期望值()E T 和()Var T 方差都存在），其他条件和标准的//1M M 型相同。
为了达到稳态1ρ<还是必要的，其中有()E T ρλ=。
单服务员的排队模型设：（1） 船只到来间隔时间服从参数为0.1的指数分布． （2） 对船只的服务时间服从［４，１５］上的均匀分布． （3） 排队按先到先服务规则，队长无限制． 系统的假设：（1） 船只源是无穷的； （2） 排队的长度没有限制；（3） 到达系统的船只按先后顺序依次进入服务， 即“先到先服务”。
符号说明w ：总等待时间；c i ：第i 个顾客的到达时刻；b i ：第i 个顾客开始服务时刻；e i ：第i 个顾客服务结束时刻；x i ：第i-1个顾客与第i 个顾客之间到达的间隔时间；y i ：对第i 个顾客的服务时间 c i =c i-1+ x i e i =b i +y i b i =max(c i ,e i-1)图9-2单服务台单队系统……船只到达进入队列服务台接受服务船只离去模框初始化：令i=1，e i-1=0，w=0产生间隔时间随机数x i ~参数为0.1的指数分布c i =x i , b i =x i产生服务时间随机数y i ~[4,15]的均匀分布 e i =b i +y i模型检验：表1 100艘船港口和系统的模拟结果97 79 78 81 85 99 一艘船呆在港口的平均时间上图为一艘船呆在港口的平均时间上图为一艘船呆在港口的最长时间一艘船呆在港口的最长时间174 121 111 141 140 159一艘船的平均等待时间23 8 5 9 12 24一艘船的最长等待时间99 46 33 64 68 93卸货设备空闲时间的百分比0.067 0.079 0.093 0.07 0.069 0.028一艘船的平均等待时间上图为一艘船的最长等待时间上图为一艘船的最长等待时间以上就是对港口问题的具体分析，其实港口问题还可以从船只的排队角度出发，我们还可以对多个港口通行做相应的模拟试验，让船主尽量减少等待时间且港口卸货设备的利用率达到最高，从而是港口的主人获得更大的利润。
从排队角度来解决问题，可以使问题的广度增加，选秘书问题就是一个很典型的例子，可以从排队角度解决，如果用我在文章中应用的方法来解决也是可以的，这仅仅是一个港口的小问题，甚至可以说是一个非常简单的问题，但是已经让我感觉到了数学的美，在老师的引导下慢慢接近一种抽象的美，在写论文的这几天中，数据的整理和分析是最值得享受的时刻，在Excel里输入自己的数据，是一种忐忑的感觉，因为在那么多的数据面前，我真的不知道将会发生什么，拟合的过程就更是有意思了，一次一次的尝试，一次一次的比较，在这个过程中，如果有一点点的进步都会让我兴奋，数学建模在生活中处处存在，如果真的能够掌握这个本领，生活一定会变得简单而精彩！参考文献：（1）《运筹学》教材编写组编. 运筹学. 北京：清华大学出版社，2008（2）Jerry Banks，John S.Carson，Barry L Nelson 等著. 离散事件系统仿真.北京：机械工业出版社，2007(3) <<排队论模型与蒙特卡罗仿真>>附录一编程如下：clearcs=100;for j=1:csw(j)=0;i=1;x(i)=exprnd(10);c(i)=x(i);b(i)=x(i);while b(i)<=480y(i)=unifrnd(4,15);e(i)=b(i)+y(i);w(j)=w(j)+b(i)-c(i);i=i+1;x(i)=exprnd(10);c(i)=c(i-1)+x(i);b(i)=max(c(i),e(i-1));endi=i-1;t(j)=w(j)/i;m(j)=i;endpt=0;pm=0;for j=1:cspt=pt+t(j);pm=pm+m(j);endpt=pt/cspm=pm/cs附录二排队论中一个感兴趣的问题时，当输入过程是Possion流时，顾客相继到达的间隔时间T服从什么规律。
定理 设(){},0N t t ≥是具有参数λ的泊松过程，即(){}(){},0,1,2,,0,,1!nt n t P N t n e n t T n n λλ-===>≥是对应的时间间隔序列，则随机变量()0,1,2,,0nT n t =>是独立同分布的，且服从均值为1λ-的负指数分布，即()-tet 00 t 0f t λλ⎧≥⎪=⎨<⎪⎩ 。
证明 因为1T 是Possion 过程中第一个顾客到达的时间，所以时间{}1T t ≥等价于[)0,t 内没有顾客到达。
故{}(){}()100!t t t P T t P N t e e λλλ--≥====，进而可得{}{}111tP T t P T t e λ-<=-≤=所以1T 是服从均值为1λ-的负指数分布。
1、利用Possion 过程的独立、平稳增量性质，得{}[){}[){}()()(){}()(){}(){}2112,, 000 t P T t T s P t t s T s P t t s Possion P N t s N s P N t N Possion e P T t λ-≥==+==+=+-==-===≥在内没有顾客到达在内没有顾客到达过程的独立性过程的平稳增量性质即{}{}2211tP Tt P T t e λ-<=-≥=-，故2T 也是服从均值为1λ-的负指数分布。
2、对于任意的1n ≥和1,,0n t s s ≥有{}()(){}()(){}11221-111-1,,,000t n n n n n P T t T s T s T s P N t s s N s s P N t N e λ--≥====+++-++==-==即 {}t n1e P Tt λ-<=-，所以对任一()1n T n ≥，它都服从均值为1λ-的负指数分布。
证毕。