第三节排队模型

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排队模型(掌握mm1,mmc,mm1k)

排队模型(掌握mm1,mmc,mm1k)
3 6 1 5 6 7 22 3 4 6 11 45 5 2 0 4 11 9 1 2 8 26 3 10 5 12 47 4 2 3
(1) (2) (3) (4) (5) (1) (2) (3) (4) (5) (1) (2) (3) (4) (5) i τi si ti wi i τi si ti wi i τi si ti wi 13 49 1 3 5 23 86 6 2 2 33 117 4 4 7
现实生活中的排队系统序Leabharlann 到达的顾客 号要求服务内容
服务机构
1 不能运转的机器 修理
修理技工
2 修理技工
领取修配零件 发放修配零件的管理员
3 病人
诊断或做手术 医生(或包括手术台)
4 电话呼唤
通话
交换台
5 文件搞
打字
打字员
6 提货单
提取存货
仓库管理员
7 驶入港口的货船 装(卸)货
装(卸)货码头(泊位)
二、排队系统的特征及其组成
1、排队系统的特征即拥挤现象的共性 1)、有请求服务的人或物 2)、有为顾客服务的人或物 3)、具有随机性 4)、服务的数量超过服务机构的容量
2、排队系统的三大基本组成部分
1)、输入过程(顾客到达的方式) a、顾客的总体(顾客源)的组成可能是有限的,也
可能是无限的; b、顾客相继到达的时间间隔可以是确定的,也可以
平均服务率: 41/127=0.32(人/分钟)
六、典型排队系统模型的结构及应用
M/M/C等待制排队模型研究要点: a、系统意义 b、状态转移速度图与状态转移速度矩阵 c、状态概率方程 d、系统的基本数量指标
Passion分布
设N(t)表示在时间[0, t)内到达顾客数; 令Pn(t1, t2)表示在时间区间[t1, t2)(t2 > t1)内有n(0) 个顾客到达的概率,即 Pn(t1, t2)=P{ N(t2) –N(t1)=n } (t2>t1,n0) Passion分布的三条件:

§3MMs排队模型

§3MMs排队模型

word§3 M/M/s排队模型一、单服务台模型(即M/M/1/∞/∞或 M/M/1) 到达间隔: 负指数(参数为λ:到达率)分布; 服务时间: 负指数(参数为μ:服务率)分布; 服务台数: 1;系统容量: 无限;排队长度(客源): 无限;服务规如此: FCFS.1. 队长的分布word设{}n p P N n ==0,1,2,...n =为系统平稳后队长N 的概率分布, 如此由 (1) 12011......n n n n n C λλλμμμ---=, 1,2,...n =(累积服务率) (2) 011(1)nn p C ∞==+∑ (无客的概率) (3) 0n n p C p =, 1,2,...n = (有n 客的概率)word与n λλ=,0,1,2,...n =和n μμ=,1,2,...n =, 并记λρμ=(服务强度, 一般1ρ<) 可得wordn n n C λρμ⎛⎫== ⎪⎝⎭, 1,2,...n = 故有 0n n p p ρ=, 1,2,...n =其中 011(1)nn p C ∞==+∑11(1)n n ρ∞==+∑word110111n n ρρρ--∞=⎛⎫⎛⎫===- ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭∑. 因此 (1)n n p ρρ=-,0,1,2,...n =.无客的概率: 01p ρ=-,至少有一客的概率ρ 服务台处于忙的概率=繁忙程度(即服务强度)=服务机构的利用率word如单位时间,2λ=, 5μ=,如此,即40%在忙.2. 几个主要指标(1) 系统中平均顾客数=平均队长wordword(2) 系统中等待的平均顾客数=平均排队长.可以证明(见第二版P328的注释)在M/M/1中, 顾客在系统中逗留时间服从参数为的word负指数分布, 即密度分布函数:()()(),0.t f t e t μλμλ--=-≥ 分布函数:()()()1,0.t F t P T t e t μλ--=≤=-≥ 于是得(3) 在系统中顾客平均逗留时间1[]W E T μλ==-;word(4) 在队列中顾客平均等待时间 因为 逗留时间=等待时间q T +服务时间V , 即q T T V =+ 故1()()q q W E T E V W μ=+=+, 从而得1q W W W ρρμμλ=-==-word另外还可得到(时间与空间关系):L W λ=和q q L W λ=这两个常称为Little 公式.各公式可记忆如下:由λ和μ 服务效率λρμ=,word从逗留时间1W μλ=-→等待时间q W W ρ= 队长L W λ=→排队队长q L L ρ=或q q L W λ=还可导出关系1q W W μ=+和1q L L λμ=+word3. 服务机构的忙期B和闲期I分析(1) 因为忙期=至少一客的概率ρ, 闲期=无客的概率1ρ-→忙期时间长度/闲期时间长度=1ρρ-(2) 因为忙闲交替,次数平均→平均忙期时间长度/平均闲期word时间长度=1ρρ-→1BIρρ=-.(3) 又由分布无记忆性和到达与服务相互独立性→任闲时刻起,下一客到达间隔仍为λ负指数分布→平均闲期=下一客到达间隔1λ→1Iλ=→平均忙期=111B Wρρλμλ=⋅==--word即顾客平均逗留时间, 实际意义是明显的.例1一个铁路列车编组站, 设待编列车到达时间间隔负指数分布, 平均到达率2列/h; 编组时间服从负指数分布, 平均20min 可编一组. 编组站上共有2股道, 当均被占用时, 不能接车, 再来的列车只能停在站外或前方站. 求word(1) 在平稳状态下系统中列车的平均数;(2) 每一列车的平均停留时间;(3) 等待编组的列车的平均数.如果列车因站中的2股道均被占用而停在站外或前方站时, 每列车的费用为a 元/h, 求每天由于列车在站外等待而造成的损失.解 这里 2λ=,3μ=,213λρμ==<word(1) 列车的平均数21L ρρ==-(小时) (2) 列车的平均逗留时间 212L W λ===(小时) (3) 等待编组的列车平均数word24233q L L ρ=-=-=(列) (4) 等待编组时间 23q W W ρ==(小时) (5) 记列车平均延误(2道满,不能进站)时间为0W ,如此0012{2}(1)W W P N W p p p =⋅>=⋅---word3320.2963ρ⎛⎫=== ⎪⎝⎭(小时) 故每天列车由于等待而支出的平均费用 0242420.29614.2E W a a a λ==⨯⨯⨯=(元).例2 某修理店只有一个修理工, 来修理的顾客到达过程为Poisson 流, 平均4人/h; 修理时间服从word负指数分布, 平均需要6 min. 试求:(1) 修理店空闲的概率;(2) 店内恰有3个顾客的概率;(3) 店内至少有1个顾客的概率;(4) 在店内的平均顾客数;(5) 每位顾客在店内的平均逗留时间;(6) 等待服务的平均顾客数;(7) 每位顾客平均等待服务时间;word(8) 顾客在店内等待时间超过10min 的概率. 解这里 4λ=,1/0.110μ==,215λρμ==< (1) 修理店空闲的概率0112/50.6p ρ=-=-=(2) 店内恰有3个顾客的概率word33332(1)10.03855p ρρ⎛⎫⎛⎫=-=-= ⎪⎪⎝⎭⎝⎭(3) 店内至少有1个顾客的概率0{1}12/50.4P N p ρ≥=-===(4) 在店内的平均顾客数2/50.67112/5L ρρ===--(人)word(5) 每位顾客在店内的平均逗留时间0.6710(min)4LW λ==≈ (6) 等待服务的平均顾客数0.40.670.268q L L ρ==⨯=(人)(7) 每位顾客平均等待服务时间0.2684(min)4qq L W λ==≈word(8) 顾客在店内等待时间超过10min 的概率.11101615{10}0.3679P T ee ⎛⎫-- ⎪-⎝⎭>===.二、多服务台模型(即M/M/s/∞/∞ 或 M/M/s) 到达间隔: 负指数(参数为λ:到达率)分布;单台服务时间: 负指数(参数为μ:服务率)分布; 服务台数: s; 12s μμμμ====word系统容量: 无限;排队长度(客源): 无限; 服务规如此: FCFS.数据分析设{}n p P N n ==0,1,2,...n =为系统平稳后队长N 的概率分布, 如此服务台队列⋅⋅⋅⋅⋅⋅μ1μ2sμs 个word,0,1,2,...n n λλ==和系统的服务率,1,2,3,...,,,1,...n n n ss n s s μμμ=⎧=⎨=+⎩记s ss ρλρμ==, 如此当1s ρ<时, 不至越排越长,word称s ρ为系统的服务强度或服务机构的平均利用率. 由前面的(1),(2)和(3)公式得(/),1,2,3,...,!(/)(/),!!nn s n s nn s n s n C n ss s s s λμλμλλμμ--⎧=⎪⎪=⎨⎛⎫⎪=≥ ⎪⎪⎝⎭⎩故word00,1,2,3,...,!,!nn nn sp n s n p p n ss s ρρ-⎧=⎪⎪=⎨⎪≥⎪⎩ 其中1100!!(1)n s s n s p n s ρρρ--=⎡⎤=+⎢⎥-⎣⎦∑.当n s ≥时, 顾客要等待. 记这个等待的概率为word0(,)!(1)sn n ss c s p p s ρρρ∞===-∑称为Erlang 等待公式. (1) 平均排队长011()()!sn sq n sn s n s p L n s p n s s ρρ∞∞-=+=+=-=-∑∑0021d !d !(1)s s n s s s n s sp p s s ρρρρρρρ∞=⎛⎫== ⎪-⎝⎭∑word或(,)1sq sc s L ρρρ=-.(2) 正在承受服务的顾客的平均数1s n n n n ss np s p -∞===+∑∑1000!!(1)n ss n s n p s p n s ρρρ-==+-∑word11101(1)!(1)!(1)n s s n s p n s ρρρρρ---=⎡⎤=+=⎢⎥---⎣⎦∑s 与s 无关. 奇!(3) 平均队长L =平均排队长+平均承受服务的顾客数q L ρ=+.对多台服务系统, 仍有Little 公式:word L W λ=, 1q q L W W λμ==-例3 考虑一个医院医院急诊的管理问题. 根据统计资料, 急论据病人相继到达的时间间隔服从负指数分布, 平均每0.5h 来一个; 医生处理一个病人的时间也服从负指数分布, 平均需要20min. 该急word诊室已有一个医生, 管理人员现考虑是否需要再增加一个医生.解 这是一个M/M/s/∞模型, 有2λ=,3μ=,23λρμ==, 1,2s = 由前面的公式, 结果列表如下指标 模型 s=1 s=2 空闲的概率p 005word 有1个病人的概率p1有2个病人的概率p2平均病人数L平均等待病人数L q2病人平均逗留时间W病人平均等待时间W q1病人需要等待的概率P{T q>0} 0.667(=1p0) 0.167(=1p0p1)等待时间超过0.5小时的概率P{T q>0.5}等待时间超过1小时的概率P{T q>1}如果是一个医生值班, 如此病人等待时间明显长.word结论是两个医生较适宜.例4某售票处有三个窗口,顾客的到达服从泊松过λ=人/min. 服务(售票)程,平均到达率每分钟0.9μ=人/min. 时间服从负指数分布, 平均服务率0.4现设顾客到达后排成一队,依次向空闲的窗口购票,这是M/M/s模型, 其中word2.2533,2.25,134s s s λλρμμ=====< 由公式可得:(1) 整个售票处空闲概率1100!!(1)n s s n s P n s ρρρ--=⎡⎤=+⎢⎥-⎣⎦∑ 0012310.07482.25 2.25 2.25 2.2510!1!2!3!1 2.25/3p ==+++-word(2) 平均排队长02!(1)s sq s p L s ρρρ=-320.0748 2.253/4 1.703!(1/4)q L ⨯⋅==(人)平均队长:/ 1.7 2.25 3.95q L L λμ=+=+=(人)(3) 平均等待时间word 1.70 1.890.9q q L W λ===(min)平均逗留时间1/ 1.891/0.4 4.39q W W μ=+=+=(分钟)(4) 顾客到达后必须等(即系统中顾客数已有3)的概率30 2.250.0748(3,2.25)0.57!(1)3!1/4s s p c s ρρ⋅⋅===-⋅.word在上例中, 假如顾客到达后在每个窗口前各排一队,且中途不换队, 如此M/M/3/∞ 3个M/M/1/∞ 如如下图所示(b).10.4μ=窗口0.3λ=(b)0.4μ=窗口20.4μ=窗口310.4μ=窗口0.9λ=0.4μ=窗口20.4μ=窗口3(a)0.9λ=0.3λ=0.3λ=word 每个队的平均到达率为1230.9/30.3λλλ====(人/分钟)结果比拟如下指标模型M/M/3 M/M/1服务台空闲的概率P00.25(每个子系统) 顾客必须等待的概率P(n≥平均排队长Lq 2.25(每个子系统) 平均队长 L 9.00(整个系统) 平均逗留时间 W 4.39(分钟) 10(分钟)平均等待时间 Wq 1.89(分钟) 7.5(分钟)word单队比三队优越.百度知道编组站是铁路网上集中办理大量货物列车到达、解体、编组出发、直通和其它列车作业,并为此设有比拟完善的调车作业的车站。

第三章 排队模型1014

第三章 排队模型1014

(二)生灭过程状态变化的性质
(1) 在无穷小t内,系统或生长1个;或灭亡1个;或既
不生长又不灭亡(概率:1- n(t ) -n(t ) );
(2)系统生长一个的概率n(t )与t有关,而与t无 关; 与系统当前状态n有关,而与以前的状态无关; (3)系统灭亡一个的概率n(t )与t有关,而与t无 关; 与系统当前状态n有关,而与以前的状态无关;
第三章 排队论
排队现象与排队系统; 排队模型与系统参数; 排队系统时间参数分布规律; 排队系统的生灭过程与状态转移方程; 排队系统分析; 单服务台负指数分布模型 多服务台负指数分布模型 排队系统优化分析;
1
1、排队现象与排队系统
一、排队现象 到达顾客 病 人 进港的货船 到港的飞机 电话拨号 服务内容 诊断/手术 装货/卸货 降落 通话 服务机构 医生/手术台 码头泊位 机场跑道 交换台
1个顾客的概率与t无关,仅与时间间隔
成正比 (平稳性): P 1 (t , t t ) t o(t ) (3) 对于充分小的时间பைடு நூலகம்隔 [t , t t ],2个及以 上顾客到达的概率可忽略不计 (普通性)。
18
对泊松流,在时间t系统内有n个顾客的概
率服从如下泊松分布
(t ) n t Pn (t ) e , t 0, n 0,1,2, n!
1
2 … c
1 2 … c
2 … c
8
服务台(员)为顾客服务的顺序: a)先到先服务(FCFS); b)后到先服务(LCFS); c)随机服务; d)优先服务;
9
排队模型与系统参数 一、排队模型 (一)排队模型表示方法
1、D.G.Kendall(1953)表示法

MMs等待制排队模型.ppt

MMs等待制排队模型.ppt

n0
n1
1 N n 1 2 N 1 N 1
n 1
1
当 1时,上式 N 1
p0

1
1
N 1
1, N 1
,
1
;
1
pn

1
1


N 1
n
M/M/1/N系统的空间指标
1
Pn

Cn P0

n
m! (m n)!
1
m n1
n
1
m! (m n)!
Pn 0, n m
有效到达率和平均队长
有效到达率(单位时间内损坏的机器数)
m
m
m
m
e nPn (m n)Pn m Pn nPn
(1)工人闲期m 概 3率, 2, 6, 1/ 3
工人忙期概率和每小时修理机床数
工人闲期和忙期概率
P0

3 n 0
(3
3! n)!
1 n
3
1
1 3 31 3 2 32 3 2 1 33 1 0.346
Lq
e

1.39 2.89
0.481(小时) 28.9分钟
三、M/M/1/m/m系统
典型的情况是工厂内的机器待修问题,因此俗称“机 修模型”。
状态转移图为
m (m1)
01
2

(mn1) (mn)
n-1
n

2
m-1
m

这里 为每台机器的平均故障率
系统参数

第3章 排队模型分析法-3-

第3章 排队模型分析法-3-

/(k-1)
求解平稳分布
平衡方程 由正则性条件:
p1 p0 p0 2 p p p 2 2 1 2! 0 k ρ p pk-1 p0 k k k!
ρk 1 pk p0 e ρ p0 k 0 k 0 k! p0 e ρ ρk ρ pk e k! k 0,1,2,
顾客源中单个顾客的到达率为
当系统中有k个顾客的时候,顾客源中有 (m-k)个顾客,到达率为(m-k)
顾客源中的顾客数m-k (m-k)
系统内的顾客数k
0km
最大顾客数m
M/M/1/m/m的状态流图
m 0 1 (m-1) 2 (m-2) 2 m-1 m



列出状态转移平衡方程:
排队越长,进入可能性越小(令 αk=

1 k 1
);


顾客所需的服务时间序列{n,n1}独立、服从 参数为(>0)的负指数分布; 系统中只有一个服务台; 容量为无穷大,而且到达过程与服务过程彼此 独立。
2.系统状态分析
仍用N(t)表示在时刻t系统中的顾客数,令
pij(t)=P{N(t+t)=j|N(t)=i},i,j=0,1,2,… 则pij(t)的推导有
Wq(t)=P{Wq≤t}
e (t ) 1 , t0 e 1 k 1 (k 1)! j 0 j!
k 1 j
t
k 1
e 1 平均等待时间为: Wq (e 1)
5.逗留时间
类似地,顾客的逗留时间的分布函数为
W(t ) P{W t} P{Wq 0, t} P{0 W t, Wq 0}

排队论大学课件9多服务窗排队模型

排队论大学课件9多服务窗排队模型

称为爱尔兰损失公式,又称爱尔兰B公式,欧洲人称 为爱尔兰第一公式
6
1 多服务窗损失制排队模型M/M/n/n

爱尔兰B公式的广泛性:

我们把一个具有泊松输入的损失制排队系统称为 爱尔兰损失制系统,这种损失制系统对于任何服 务时间分布,它在统计平衡条件下的状态概率都 相同与M/M/n/n相同。 即M/M/n/n排队系统的平稳分布=M/G/n/n排队系 统的平稳分布
0 1 2
顾客到达的间隔时间——负指数分布,参数为 顾客接受服务的时间——负指数分布,参数为 系统有n个服务窗 系统最多容纳顾客个



10
2 多服务窗等待制排队模型M/M/n
E { 0 ,1, 2 , ...} k k k n
0 1 2

n 1 1
n n L p p q 1 0 1 0 W q 2 2 ( n 1 ) ! ( n ) n n ! ( 1 ) 1
平均等待时间

平均系统内逗留时间
Ws Ls 1 Wq
14
Ws Wq W服
2 多服务窗等待制排队模型M/M/n
k n k n

n-1 3 (n-1) n n n n+1 n n全忙
11
2 多服务窗等待制排队模型M/M/n

求平稳分布
令 , 1 1 , n
1k nk k p0 p0 k! k! pk k n n k 1 p p0 0 k n n! n !n 0kn kn
7
8
1 多服务窗损失制排队模型M/M/n/n

排队论第三部分-第四章 排队模型,第五章 MG1, 第六章 G1 M 1

排队论第三部分-第四章 排队模型,第五章 MG1, 第六章 G1 M 1

第四章 排队模型两类排队模型:1. Markov 排队模型2. 非Markov 排队模型Markov 排队模型:4-0 Little 定理1961 年 J.D.Little 证明 1974 年 S.Slidhan 一般性证明定理 : 在极限平稳状态下,排队系统内顾客平均数L 系 和 顾客在系统内平均逗留时间W 系 之间的关系,不管到达流的分布如何,也不管服务规则如何,均有以下关系:为到达流的强度系系λλ14.-=L W证明:设 X(t) ---- t 时刻前到达的瞬时顾客数, Y(t)--- t 时刻前离开的瞬时顾客数.Y(t)在稳定后,流入与流出的顾客数应相等, 则在t 时刻留在系统内的顾客数为:Z(t)=X(t)-Y(t)在足够长的时间T 来考虑有:队队系系系系同理可以证明所以有逗留时间系统内每个顾客的平均时间的总和所有顾客在系统内逗留时间个顾客在系统内的逗留第其中的小面积的总和高度为长度为阴影部分的面积W L W L W Tt t i t t Tt T t T T dtt Z T L iiii i iiii i T.:.:...,:.11]1*[1][1)(10λλλλλ==--=--=⨯====∑∑∑∑⎰4-1 M/M/1/0 (单通道损失制)服务员数:n=1 队长:m=0M -- 到达流为Poisson,流强λM -- 服务时间服从指数分布:)0()(>=⋅-t e t f t μμ 状态为系统内顾客数,I={0,1}"0"表示服务员闲,其概率为:P 0(t);"1"表示服务员忙,其概率为:P 1(t); 状态转换图:Fokker-Plank k 方程:可得:)0(1)0(:341)()(24)()()(14)()()(1010011100==-=+-+-=-+-=∙∙P P t P t P t P t P t P t P t P t P 初始条件λμμλ联立求解4-1与4-3得:λμλλμλμμλλμλλλμλλμμμμλμλμλμλ+=∞+=∞∞→==+-+=-=+++=-++-=-+-=+----+-∙∙)(,)()0(,1)0(0)(1)()(44)()()()(1[)()(1010)(01)(000000P P t P P t e t P t P e t P t P t P t P t P t P tt定义:系统负载能力:μλρ=指标:(1) ρμλμ+=+===110P Q 请求服务的顾客数被服务顾客数 (2) 绝对通过能力:ρλμλλμλ+=+===1Q A 数单位时间被服务的顾客(3) 损失概率(即顾客来时,系统服务员忙,顾客离去)ρρμλλμλμ+=+=+-=-==1111Q P P 损例一:一条电话线,呼叫率为:0.8次/分(λ=0.8),每次平均通话时间为:τ=1.5分。

排队理论模型ppt课件

排队理论模型ppt课件
排队论模型
排队论是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,排队论也称随机服务系统理论,它涉及的是建立 一些数学模型,以对随机发生的需求提供服务的系统 预测其行为,它已应用于电讯、纺织、矿山、交通、 机器维修,可靠性,计算机设计和军事领域,都已取 得了显著的成绩。
1 n k
(9.3)
当S为可数状态集时(9.2)式变为
n01
pn1 p0
( n 1 p1
n ) pn
0
p n1 n1
0
从而可以求得概率分布列 {pn}
n1
(9.4
(五)、典型排队模型和理论结果
下面给出满足生灭过程典型排队M/M/1与M/M/C的 结果
(一)单服务台等待制M/M/1排队模型
1.M/M/1/ 顾客来到的时间间隔 服从参数 的
负指数分布,服务员为顾客服务时间 服从参数
的指数分布,且 与 相互独立,1个服务台,系
统容量为 的等待制排队模型。
可理解为:单位时间平均到达的顾客数-----平均到 达率
可理解为:单位时间平均服务完的顾客数----平均 服务率
(1)顾客输入过程 {N(t):t 0},( N(0) 0)是平均率为
3.排队系统的主要指标 研究排队问题的目的,是研究排队系统的运行效率估计
服务质量,确定系统参数最优值,以决定系统的结构是否 合理,设计改进措施等,所以必须确定用来判断系统运行 优劣的基本数量指标,这些数量指标通常是
(1)队长:是指系统中顾客(包括排队等待和正在接受服务 的)的数目,它的期望值为 Ls ;排队长度则仅指在队列中 排队等待的顾客数,其期望记为 Lq. 系统中的顾客数
煤矿 火车 煤仓

MM1排队模型

MM1排队模型

(2) 进入系统的速率λ0,,
当 n N, 当n N
故平均到达率e (1 PN ) 0PN (1 PN )
注:由于系统稳态时应达到统计平衡,即进入速率应等于离去速率,故
(1 PN ) (1 - P0 )。
2. 状态概率
0
1
2 ... n-1
n
n+1 ... N-1
N
由此列出平衡方程:
PP0n
1
P1 Pn
1
(
)Pn
,n
1, , N
-1
PN-1 PN
先解得P n P,
n
0
再由N P
P
P
NP
1 N1
P
1可解得P,
n0
n
0
0
0
0 1
0

P 0
1 1 N1
P N
NP 0
3. 系统运行指标
Ls
N
nPn
n 0
1
(N 1
1) N N 1
1

Lq Ls (1 P0 ),
15
12
15
(1)
P0
[5!(0.8)0 5! (0.8)1 5!(0.8)2 5! (0.8)3 5!(0.8)4 5! (0.8)5 ]-1 0.0073;
5!
4!
3!
2!
1!
0!
(2)
P5
5! 0!
(0.8)
5
P0
0.287;
(3)
Ls
5 1 (1 0.0073) 3.76(台); 0.8
P0
m i0
1
m! ( )i (m i)!

排队模型分析法

排队模型分析法

排队系统的基本组成——排队规则
服务是否允许排队,顾客是否愿意排队。在排队等待 的情况下服务的顺序是什么。 1) 损失制 顾客到达时,若所有服务台均被占,服务机构不
允许顾客等待,此时该顾客就自动离去 2) 等待制 顾客到达时,若所有服务台均被占,他们就排队
等待服务 a) 先到先服务 b) 后到先服务 c) 随机服务 d) 有优先权服务:强拆型优先权、非强拆型优先权 3) 混合制 损失制与等待制的混合 a) 队长(容量)有限的混合制 b) 等待时间有限的混合制 c) 逗留时间有限的混合制
排队系统的基本组成——服务机构
1) 服务台的数目 在多个服务台的情况下,是串联或是并联
2) 服务方式是确定不变的(例如:从汽车装配生产 线下来的产品),还是随机的(例如:人们花时间 购物)
3) 顾客所需的服务时间服从什么概率分布,每个 顾客所需的服务时间是否相互独立,是成批服 务或是单个服务
排队方式
MX/Mr/1/:顾客成批到达,每批到达的数量X 是具有某个离散型概率分布律的随机变量,批 与批的到达间隔时间独立、服从负指数分布; 顾客成批服务、每批为r个顾客,且服务时间独 立、服从负指数分布;有1个服务台;容量为无 穷的等待制系统
定长分布(deterministic distribution)
M/G/1 with embedded Markov chain method 1961: Little proved the Little Formula 1975/6: Kleinrock published the best known textbook in
queueing theory 1982: Wolff proved and popularized the PASTA principle 1981: Neuts introduced the matrix analytic method

单服务台排队模型

单服务台排队模型

n
n
Pk 95% (1 ) k 1 n1 95%
k 0
k 0
n1 5%
解得 n 15.4 16
即至少为病人准备15个座位(正在取药的人除外)。
26
例8-3 某医院欲购一台X光机,现有四种可供选择的 机型。已知就诊者按泊松分布到达,到达率每小时4 人。四种机型的服务时间均服从指数分布,其不同机 型的固定费用C1,操作费C2,服务率µ见表。若每位 就诊者在系统中逗留所造成的损失费为每小时15元, 试确定选购哪一类机型可使综合费(固定费+操作费+ 逗留损失费)最低。
过程服从泊松分布,即顾客到达间隔时间服从负 指数分布; (2)排队规则――单队,且队长没有限制,先到先服 务; (3)服务机构――单服务台,服务时间的长短是随机 的,服从相同的负指数分布 。
17
排队系统的状态n随时间变化的过程称为生灭过程, 设平均到达率为λ,平均服务率为μ,负指数分布排队系统 (M/M/1/∞/∞)的生灭过程可用下面的状态转移图表 示:
40
解:3个M/M/1系统,
0.3人/ 分钟, 0.4人/ 分钟,
(3)每个系统的平均等待队长
Lq
2 ( )
0.09 0.4(0.4 0.3)
9 4
2.25
(4)每个系统的平均队长
L 0.3 (3 人) 0.4 0.3
41
解:3个M/M/1系统,
0.3人/ 分钟, 0.4人/ 分钟,
30
31
1、状态概率
C-1
P0= k=0
k1!
k

11
C!1-
C 1
C
Pn=
n1!
n
1 C! C n-C

排队模型与模拟 ppt课件

排队模型与模拟  ppt课件

pn

与初始状态无关而且满足 pn 1
n0
那么称这个排队模型是稳定的。
概率分布pn : n 0,1,2,称为队长的稳定解。
对于长时间连续不断运行的排队模型,稳定解 比瞬时解有更重要的意义。
PPT课件
20

,称为服务强度。

1 即 ,表明服务员有足够的能力完全 接待到来的全体顾客。可以证明排队模型是稳定的。 但这决不是说,每位顾客就不用等待了,因为在 系统运行中随机因素在起作用。
M——到达的过程为泊松过程或负指数分布
D——定长输入
EK——K阶爱尔朗分布 G——一般相互独立的随机分布
②——服务时间分布
③——服务台(员)个数
④——顾客源总数
⑤——系统内顾客的容量
PPT课件
29
四、排队系统的常见分布
1.泊松分布(Poisson distribution)
(1) 平稳性 在时间 t t 内,到达 n 个顾客的概率只与 t 和 n 的大小有关。
有确定的时间间隔,也有随机的时间间隔
PPT课件
12
2.排队规则:指服务台从队列中选取顾客 进行服务的顺序。
(1)损失制 ,这是指如果顾客到达排队系统时, 所有服务台都被先到的顾客占用, 那么他们就自动离开系统。
PPT课件
13
(2)等待制,指当顾客来到系统时,若服务 台没有空闲,则顾客排队等候服务。
, 顾客源无限,容量N,单列,混合制.
2.系统的状态概率和主要运行指标:
1
P0

1
1
N
1
1 N
1 1

n
P0

排 队 模 型

排 队 模 型
有效到达率λe
λe是指单位时间内进入服务系统的平均顾客 人数。 这个指标是专门针对有限等待空间排队系统 而言的。
备注:实际上,后面这五个指标也在一定
程度上能够说明服务系统的运行状况和效率。
8
三、排队模型及其应用
单服务台
排队系统
到达率服从泊松分布 服务时间服从负指数
分布
多服务台
1
2
3
4
5
6
等待空间无限 等待空间无限 等待空间有限 等待空间无限 等待空间无限 等待空间有限
离开服务系统的全部时间的平均值,包括排队等待 时间和接受服务的时间;
平均等待时间Tq是指顾客在系统中排队等待的时
间的平均值。
备注:以上两对共四个指标对顾客和管理者而言都是非
常重要的运行指标。这四个指标的值越小,就说明系统的队列 越短,顾客等候时间越短,进而说明系统的运行性能越好。为 了计算上述运行指标,还需要用到下面五个常用的数量指标。
客源总量无限 客源总量有限 客源总量无限 客源总量无限 客源总量有限 客源总量无限
M/M/1/∞/ ∞ M/M/1/∞/ m M/M/1/N/ ∞ M/M/c/∞/ ∞ M/M/c/∞/ m M/M/c/N/∞
9
例如,M/M/1/∞/∞系统 的数学模型:
P0 Ls
1 , Pn
Hale Waihona Puke ,Lq(1 ) n,n≥1
服务管理
排队模型
排队系统的标记及分类方法 衡量排队系统运行效率的工作指标 排队模型及其应用
2
一、排队系统的标记及分类方法
1957年,英国数学家肯德尔(D.G.Kendall)提出了一种对排 队系统进行标识和分类的方法:A/B/C A=相继到达的间隔时间的分布;B=服务时间的分布;C= 平行服务台的数目。 A和B是两个统计变量,可能存在不同的分布类型。我们 使用下面的符号代表不同类型的分布:

排队论模型

排队论模型

排队论模型1. 引言排队论是运筹学中的一个重要分支,研究的是排队系统中顾客的到达、等待和服务过程。

在现实生活中,我们经常会遇到排队的场景,如银行、超市、医院等。

通过排队论模型的分析,可以帮助我们优化服务过程,提高效率和顾客满意度。

本文将介绍排队论模型的基本概念和常用模型。

2. 基本概念2.1 排队系统排队系统是指顾客到达一个系统,并等待被服务的过程。

一个排队系统通常包含以下几个要素:•到达过程:顾客到达系统的时间间隔可以是随机的,也可以是确定的。

•排队规则:系统中的顾客通常按照先来先服务原则排队。

•服务过程:系统中的服务员或服务设备为顾客提供服务,服务时间也可以是随机的或确定的。

•系统容量:排队系统中通常有一定的容量限制,即同时能够容纳的顾客数量。

2.2 基本符号在排队论中,通常使用以下符号来表示不同的概念:•λ:到达率,表示单位时间内系统的平均到达顾客数量。

•μ:服务率,表示单位时间内系统的平均服务顾客数量。

•ρ:系统利用率,表示系统的繁忙程度,计算公式为ρ = λ / μ。

•L:系统中平均顾客数,包括正在排队等待服务的顾客和正在接受服务的顾客。

•Lq:系统中平均等待队列长度,即正在排队等待服务的顾客数。

•W:系统中平均顾客逗留时间,包括等待时间和服务时间。

•Wq:系统中平均顾客等待时间,即顾客在排队等待服务的平均时间。

3. 常用模型3.1 M/M/1模型M/M/1模型是排队论中最简单的模型之一,其中M表示指数分布。

M/M/1模型满足以下几个假设:•顾客到达率λ满足均值为λ的指数分布。

•服务率μ满足均值为μ的指数分布。

M/M/1模型的特点是顾客到达率和服务率是独立的,且符合指数分布。

根据排队论的理论分析,可以计算出系统的性能指标,如系统利用率、平均顾客数、平均等待队列长度等。

3.2 M/M/c模型M/M/c模型是M/M/1模型的扩展,其中c表示服务员的数量。

M/M/c模型满足以下假设:•顾客到达率λ满足均值为λ的指数分布。

排队论大学课件10-非马尔科夫排队模型

排队论大学课件10-非马尔科夫排队模型
10
M/Ek/1排队模型
求平稳分布

1 时,平稳分布存在,
若j<0, pj=0
列出平衡方程
p0 k p1 ( k ) p j p j k k p j 1 j 1
利用母函数把线性方程组化为一个线性方 程,并求解
系统队长方差
D(ls ) n 2 p n Ls 2 ...
n 0 k k s0 [(1 ) s0 1] k ( s0 1) 2
平均等候队长
Lq Ls L服 Ls

k s0 1
27
Ek/ M/ 1排队模型
目标参量
k s0 Ws k ( s0 1)
8
M/Ek/1排队模型
画出状态流图(现在的状态是系统内相位数)
0 k 1 k 2 k k k k k+1 k k j-k k k j k j+1 k
例如一个M/E3/1排队模型
0 3 1 3 2 3 3 3 4 3 5 3 6 3 7 3 8 3
Ls
Wq
Lq


1
k ( s0 1)
28
Ek/ M/ 1排队模型例题
在一个E3/M/1排队模型中,已知服务窗的 利用率为0.8,服务窗服务一个顾客所需的 平均时间为10分钟。试求顾客的平均等候 队长Lq,平均等候时间Wq以及p n
29
相位法综述1
是否相位法只能使用在M/Ek/1和Ek/M/1两种排队模型 中呢? ( t ) k 1 t 回顾爱尔兰分布: f (t ) e k 1, 2,3, 4......

第8章_交通流排队模型

第8章_交通流排队模型

1) 在时刻t,0辆车(P0(t))到达,并且在△t时间内, 没有车辆到达;
2) 在时刻t,1辆车(P1(t))到达,而在△t时间内,没 有车辆到达,并且在服务结束后,没有车辆到达 (P0(t +△t))。
P (t t ) (1 t ) P (t ) 0 0
(1 t )tP (t ) 1
L npn /(1 ) Lq (n 1) pn L 2 /(1 )
n 0 n 0

(8.12)
2. S≥2(2个通道以上)的场合 同样,有 dP (t ) / dt 0, Pn (t ) pn 0
p0 p1 0 ( n ) pn npn1 pn1 0, (n S ) ( n ) pn npn1 pn1 0, (n S ) S S n1 n n1
M/M/S排队系统基本状态模型
第三节 M/M/S模型的解
一、收费站中的车辆数和排队长度 1. S=1(1个通道)的场合
收费站中的车辆数 排队长度 平均停留时间 平均等待时间
dP (t ) / dt P0 (t ) P (t ) 0 1 dP (t ) / dt ( ) Pn (t ) Pn1 (t ) Pn1 (t ) n
(2) L S s S 1 p0 / S!(1 )2 S
s S 2

ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Wq S p0 / S!(1 )
S S
2
(8.16)
第四节 实际应用计算
一、单通道的场合 平均到达车辆数 9辆/分
服务时间 5秒/辆
试求:
(1)立即接受服务的概率;(2)收费站里有5辆以上车 的概率;(3)收费站里的平均车辆数;(4)平均等待车 辆数;(5)平均停留时间;(6)平均等待时间。

《排队论模型》课件

《排队论模型》课件

《排队论模型》PPT课件
在这个PPT课件中,我们将介绍排队论模型的基本概念和应用场景,探讨排 队论在实际生活中的应用,并分享一些有趣的排队问题。
什么是排队论
排队论是一门研究人类排队行为的学科,它研究的是排队过程中顾客到达的 规律、服务时间的分布、等待时间的估算等问题。
排队论的应用场景非常广泛,包括银行、超市、机场、医院等各种服务行业。 其目的是提高服务效率、降低等待时间,并优化服务资源的利用。
多队列模型
M/M/m模型
在多队列排队模型中,存在多个 排队队列和多个服务员。M/M/m 模型是其中一种典型模型,描述 顾客以指数分布到达并分散到多 个队列中的情况。
M/D/m模型
在M/D/m模型中,顾客到达过程 仍然符合指数分布,服务时间固 定为确定值,而多个队列分散顾 客到达过程和服务时间
排队论研究中的两个基本概念,随机到达过程描述顾客到达的时间间隔和规律,服务时间描 述服务员为顾客提供服务所需的时间。
列队长度和等待时间
排队论中的列队长度指的是正在排队等待服务的顾客数量,等待时间则是顾客在队列中等待 的时间。
列队模型
排队论研究中使用的数学模型,以描述排队系统中各种因素之间的关系,包括到达过程、服 务时间、列队长度和等待时间等。
4 机场排队问题
如何优化机场的安检流程,减少旅客的等待 时间和排队长度?
总结
• 排队论模型具有广泛的应用价值,可以优化服务行业中的资源利用和顾客体验。 • 未来,随着人工智能和大数据的发展,排队论模型将进一步发展并扩展到更多领域。 • 学习和实践排队论模型可以提高我们处理排队问题的能力,为实际问题提供更优化的解决方案。
单队列模型
1
M/M/1模型
单队列排队模型中的一种典型模型,描述顾客以指数分布到达、服务时间也以指 数分布的情况下的排队系统。

运筹学-第十三章排队系统分析第三节MM1排队模型

运筹学-第十三章排队系统分析第三节MM1排队模型

n
(m i)!
0
18
求(1)修理工空闲的概率;(2)5台机器都出故障的概率; (3)出故障机器的平均台数;(4)等待修理机器的平均台数 ;(5)每台机器的平均停工时间;(6)每台机器的平均等待 修理时间.
(4) Lq = 3.76 (1 0.0073) = 2.77(台); (5) Ws = 15 = 46(分钟) 1 (1 0.0073) 12 (6) Wq = 46 12 = 34(分钟). 5
(10 4) 1 1 1 4 (8) P ( ≥ ) = 1 P ( < ) = 1 F ( ) = e W W = e 1.5 = 0.223. 4 4 4 1
7
二.系统容量有限的M/M/1模型(M/M/1/N / ∞)
1.与(M/M/1/ ∞ / ∞)的区别
(1) 系统状态n = 0,L,N ; 1, , λ 当 n < N (2) 进入系统的速率 , 0, 当n ≥ N 故平均到达率λe = λ (1 PN ) + 0 P N = λ (1 PN )
n n 0 N n =0 n 0
1 ρ 再由 ∑ P = P + ρ P + L + ρ P = P 1 ρ
N 0 0 0
N +1
= 1可解得 P ,
0
1 ρ P = 1 ρ 故 P = ρ P
0 N N 0
N +1
9
3. 系统运行指标
ρ ( N + 1) ρ N +1 Ls = ∑ nPn = , 1 ρ 1 ρ N +1 n =0 Lq = Ls (1 P0 ),
∞4ຫໍສະໝຸດ Lq = ∑ ( n 1) P n = ∑ nP n ∑ P n = Ls (1 P0 )
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s
(0.75)2 0.375 5
Lq s!(1 )2 P0
2!(1 0.375)2
11
0.27 5 0.12人 11
L Lq (0.12 0.75)人 0.87人
W L 0.87 0.29h 17.4 min
3
Wq
Lq
0.12 3
0.04h
2.4 min
14
病人必须等候的概率即系统状态 N s ( 2) 的概率:
L m (1 P0 )
Lq
m
(
)(1
P0 )
L (1
P0 )
e (m L) (1 P0 )
W L / e
Wq Lq / e
32
例5、一个工人负责照 管6台自动机床。当机床需 要加料或刀具磨损时就自动停车,等待工人照管。设 每台机床平均每小时停车一次,每次需要工人照管的 平均时间为0.1h,试分析该系统的运行情况。
37
从经济角度考虑,排队系统的费用 应该包含以下两个方面:
一是服务费用,它是服务水平的递 增函数;
二是顾客等待的机会损失(费用), 它是服务水平的递减函数。
两者的总和呈一条U形曲线。
38
系统最优化的目标就是寻求上述合 成费用曲线的最小点。
在这种意义下,排队系统的最优化 问题通常分为两类:
一类称之系统的静态最优设计,目 的在于使设备达到最大效益,或者说, 在保证一定服务质量指标的前题下,要 求机构最为经济;
0.85 ) 1 ]
2!
2!(1 0.8)
(11.6 1.28 2.49856)1 0.1568
Lq
s s!(1 )2
1 rs[1 (r s)(1 )] P0
0.8(1.6)2 0.1568 1 (0.8)52 [1 (5 2)(1 0.8)] 2!(1 0.8)2
0.7257(辆)
该店潜在顾客的损失率:
P4
1 e
1 80 0.01171 0.06 6%
21
2、当s>2时
服务强度:
s
与M/M/s/ 系统
一样
令 则:
P0
s
[
k
0
[
k ss(s r) k! s!(1 )
s sk (r s) ss ]1
]1
( 1) ( 1)
k0 k!
s!
22
n
L/
e
L
(1
P0 )
0.845 10(1 0.4845 )
0.1639
h
9.83 min
平均等待时间:
Wq
W
1
0.1639
0.1
0.0639 (h)
3.83 min
生产损失率: L 0.845 0.141 14.1%
m6
机床利用率: 1 85.9%
35
第四节 排队系统的优化目标 与最优化问题
(0.75)2 5
P(Q 0) P(N 2)
0.20
2!(1 0.375) 11
例1、例2 比较见教材P163表6-1
15
二.M/M/s/r 系统
又称有限队长、无限源系统 当r=s时为损失制系统;当r>s时为混合制系统
当顾客到达系统时,若系统已经满员 (N=r),则后到的顾客就自动消失。
不需规定 1 就能保证系统达到稳态。
16
1、当s=1时
服务强度:
稳态概率为:
1
P0
1
1
r 1
r 1
( 1) ( 1)
Pn
n
P0
P0
( 1) ( 1)
nr
17
平均队长、平均等待队长:
L
1r
(r 1) r1 1 r1
2
( 1) ( 1)
Lq L (1 P0 )
解:这是M/M/1/6/6系统
m 6, 1台/ h , 1 台/ h 10 / h , 0.1
0.1
工人空闲的概率为:
33
P0
m
[
k 0
m!
(m k)!
k ]1
6
[
k 0
6! (0.1)k (6 k)!
]1
[1 6 0.1 6 5 (0.1)2 6 5 4 (0.1)3
到达的潜在顾客能进入系统的概率为 1 Pr 系统的有效平均到达率为:
e (1 Pr ) (1 P0 )
18
例3、某小型美容院只能安置3 个座位供顾客等 候,一旦满座则后平者不再进店等候。已知顾客到达
间隔与美容时间均为指数分布,平均到达间隔80min, 平均美容时间为50min。求一顾客期望等候时间及该 店潜在顾客的损失率。
顾客源
设(1) m台机器质量相同,每台机器连续运
转时间相互独立,都服务参数为 的指数分
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ布。 是1台机器在单位时间内发生故障的平 均次数,每台机器连续运转时间为 1/ 。
29
(2)s名电工技术程度相同,每人对机器的修 复时间相互时间都服从参数为 的指数分布。 是1 工人在单位时间内修复机器的台次, 工人修复每台机器的平均时间为 1/ 。
病人在急诊室内外逗留的时间:
W 1 1 h 1h 60 min
43
9
病人平均等候的时间: Wq W 1 0.75h 0.75h 45 min
(4)为使病人平均逗留时间不超过半小时,那么平 均服务时间应减少多少?
W 1 1
2
代入 3
得平均服务时间: 1 1 h 12 min 5
服务台系统。
若系统内的顾客数n>s,则有n-s个顾客 在等待服务
3
服务强度:
s
令:
则系统的稳态概率为:
服务台全部空闲的概率:
P0
s 1
[
k 0
k
k!
s
s!(1
]1
)
任意时刻状态为n的概率:
n
Pn
n!
P0
n
s!sns
P0
(1 n (n
s) s)
4
4项主要工作指标: s
(1)平均等待队长: Lq s!(1 )2 P0
5(0.625)4 1 (0.625)5
1.1396(人)
Lq L (1 P0 ) [1.1396 (1 0.4145)] 0.5541(人)
20
e
(1
P0 )
1 (1 0.4145) 50
0.01171
故任一顾客期望等待时间为:
Wq
Lq
e
0.5541 47(min) 0.01171
Wq
( )
W
P(N k ) k1 P(U t) et(1 )
7
例1、某医院急诊室同时只能诊治一个病人,诊 治时间服从指数分布,每个病人平均需要15min,病 人按泊松分布到达,平均每小时到达3人。分析此排 队系统。
解:(1)确定参数:这是单服务台系统,有
3人 / h, 60 人 / h 4人 / h
r
n
P0
(n 0,1,2, , s) (n s 1, s 2, , m)
有效平均到达率: e (m L)
主要指标L等可由公式(4—2)和李特尔
公式求得。
31
特别地,当s=1时:
m
P0
m
[
k 0
m!
(m k)!
k ]1
Pn
m!
(m n)!
n P0
(n 0,1,2, , s)
(3)机器的正常运转与修复状态相互独立,修 复的机器具有与新机器相同的质量。
系统的服务强度: m
s
令:
, r
s
30
稳态概率为:
P0
s
[
k 0
m!
k!(m k)!
k
ss s!
m
m! r k ]1
ks1 (m k )!
Pn
(m
m!
n)!n!
n
P0
m!s (m
sn
n)!s!
解:这是一个 M/M/s/r 系统
r 3 1 4, 1 80(min/ 人), 1 50 (min/ 人)
故服务强度为: 1/ 80 0.625 1/ 50
19
P0
1 1 r1
1
1 0.625 (0.625 )5
0.4145
L
1
(r 1) r1 1 r1
1
0.625 0.625
(2)平均队长:
L Lq
(3)平均逗留时间: W L
(4)平均等待时间:
Wq
Lq
5
k
P(N k) nk Pn k!(1 ) P0
特别地,当S=1(单服务台系统)时:
( )
P0 1
Pn n (1 )
L 1
Lq
2 ( )
2 L 1
6
W L
第三节 泊松输入—指数服务排队模型
对于泊松输入—负指数分布服
务的排队系统的一般决策过程:
1、 求出 P0 及 Pn 。
2、计算各项数量运行指标。 3、用系统运行指标构造目标 函数,
对系统进行优化。
1
典型分布 —— 泊松分布及其 性质,负指数分布及其性质
2
一.M/M/s/∞ 系统
又称无限队长、无限源系统。 当s=1时为单服务台系统;当s>1时为多
复习提问: 一、常见的排队系统有哪些?如何表示? 二、排队系统的主要指标有哪些? 三、常见的排队模型分析法 四、排队系统的优化
36
第四节 排队系统的优化目标 与最优化问题
以完全消除排队现象为研究目标是 不现实的,那会造成服务人员和设施的 严重浪费,但是设施的不足和低水平的 服务,又将引起太多的等待,从而导致 生产和社会性损失。
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