排队系统实验报告
排队系统仿真matlab实验报告
M/M/1排队系统实验报告一、实验目的本次实验要求实现M/M/1单窗口无限排队系统的系统仿真,利用事件调度法实现离散事件系统仿真,并统计平均队列长度以及平均等待时间等值,以与理论分析结果进行对比。
二、实验原理根据排队论的知识我们知道,排队系统的分类是根据该系统中的顾客到达模式、服务模式、服务员数量以及服务规则等因素决定的。
1、 顾客到达模式设到达过程是一个参数为λ的Poisson 过程,则长度为t 的时间内到达k 个呼叫的概率 服从Poisson 分布,即e t kk k t t p λλ-=!)()(,⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=,2,1,0k ,其中λ>0为一常数,表示了平均到达率或Poisson 呼叫流的强度。
2、 服务模式设每个呼叫的持续时间为i τ,服从参数为μ的负指数分布,即其分布函数为{}1,0t P X t e t μ-<=-≥3、 服务规则先进先服务的规则(FIFO )4、 理论分析结果在该M/M/1系统中,设λρμ=,则稳态时的平均等待队长为1Q ρλρ=-,顾客的平均等待时间为T ρμλ=-。
三、实验内容M/M/1排队系统:实现了当顾客到达分布服从负指数分布,系统服务时间也服从负指数分布,单服务台系统,单队排队,按FIFO (先入先出队列)方式服务。
四、采用的语言MatLab 语言源代码:clear;clc;%M/M/1排队系统仿真SimTotal=input('请输入仿真顾客总数SimTotal='); %仿真顾客总数;Lambda=0.4; %到达率Lambda;Mu=0.9; %服务率Mu;t_Arrive=zeros(1,SimTotal);t_Leave=zeros(1,SimTotal);ArriveNum=zeros(1,SimTotal);LeaveNum=zeros(1,SimTotal);Interval_Arrive=-log(rand(1,SimTotal))/Lambda;%到达时间间隔Interval_Serve=-log(rand(1,SimTotal))/Mu;%服务时间t_Arrive(1)=Interval_Arrive(1);%顾客到达时间ArriveNum(1)=1;for i=2:SimTotalt_Arrive(i)=t_Arrive(i-1)+Interval_Arrive(i);ArriveNum(i)=i;endt_Leave(1)=t_Arrive(1)+Interval_Serve(1);%顾客离开时间LeaveNum(1)=1;for i=2:SimTotalif t_Leave(i-1)<t_Arrive(i)t_Leave(i)=t_Arrive(i)+Interval_Serve(i);elset_Leave(i)=t_Leave(i-1)+Interval_Serve(i);endLeaveNum(i)=i;endt_Wait=t_Leave-t_Arrive; %各顾客在系统中的等待时间t_Wait_avg=mean(t_Wait);t_Queue=t_Wait-Interval_Serve;%各顾客在系统中的排队时间t_Queue_avg=mean(t_Queue);Timepoint=[t_Arrive,t_Leave];%系统中顾客数随时间的变化Timepoint=sort(Timepoint);ArriveFlag=zeros(size(Timepoint));%到达时间标志CusNum=zeros(size(Timepoint));temp=2;CusNum(1)=1;for i=2:length(Timepoint)if (temp<=length(t_Arrive))&&(Timepoint(i)==t_Arrive(temp)) CusNum(i)=CusNum(i-1)+1;temp=temp+1;ArriveFlag(i)=1;elseCusNum(i)=CusNum(i-1)-1;endend%系统中平均顾客数计算Time_interval=zeros(size(Timepoint));Time_interval(1)=t_Arrive(1);for i=2:length(Timepoint)Time_interval(i)=Timepoint(i)-Timepoint(i-1);endCusNum_fromStart=[0 CusNum];CusNum_avg=sum(CusNum_fromStart.*[Time_interval 0] )/Timepoint(end);QueLength=zeros(size(CusNum));for i=1:length(CusNum)if CusNum(i)>=2QueLength(i)=CusNum(i)-1;elseQueLength(i)=0;endendQueLength_avg=sum([0 QueLength].*[Time_interval 0] )/Timepoint(end);%系统平均等待队长%仿真图figure(1);set(1,'position',[0,0,1000,700]);subplot(2,2,1);title('各顾客到达时间和离去时间');stairs([0 ArriveNum],[0 t_Arrive],'b');hold on;stairs([0 LeaveNum],[0 t_Leave],'y');legend('到达时间','离去时间');hold off;subplot(2,2,2);stairs(Timepoint,CusNum,'b')title('系统等待队长分布');xlabel('时间');ylabel('队长');subplot(2,2,3);title('各顾客在系统中的排队时间和等待时间');stairs([0 ArriveNum],[0 t_Queue],'b');hold on;stairs([0 LeaveNum],[0 t_Wait],'y');hold off;legend('排队时间','等待时间');%仿真值与理论值比较disp(['理论平均等待时间t_Wait_avg=',num2str(1/(Mu-Lambda))]);disp(['理论平均排队时间t_Wait_avg=',num2str(Lambda/(Mu*(Mu-Lambda)))]);disp(['理论系统中平均顾客数=',num2str(Lambda/(Mu-Lambda))]);disp(['理论系统中平均等待队长=',num2str(Lambda*Lambda/(Mu*(Mu-Lambda)))]);disp(['仿真平均等待时间t_Wait_avg=',num2str(t_Wait_avg)])disp(['仿真平均排队时间t_Queue_avg=',num2str(t_Queue_avg)])disp(['仿真系统中平均顾客数=',num2str(CusNum_avg)]);disp(['仿真系统中平均等待队长=',num2str(QueLength_avg)]);五、数据结构1.仿真设计算法(主要函数)利用负指数分布与泊松过程的关系,产生符合泊松过程的顾客流,产生符合负指数分布的随机变量作为每个顾客的服务时间:Interval_Arrive=-log(rand(1,SimTotal))/Lambda;%到达时间间隔,结果与调用exprnd(1/Lambda,m)函数产生的结果相同Interval_Serve=-log(rand(1,SimTotal))/Mu;%服务时间间隔t_Arrive(1)=Interval_Arrive(1);%顾客到达时间时间计算t_Wait=t_Leave-t_Arrive;%各顾客在系统中的等待时间t_Queue=t_Wait-Interval_Serve; %各顾客在系统中的排队时间由事件来触发仿真时钟的不断推进。
排队论问题实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景排队论是运筹学的一个重要分支,主要研究在服务系统中顾客的等待时间和服务效率等问题。
在现实生活中,排队现象无处不在,如银行、医院、超市、餐厅等。
通过对排队问题的研究,可以帮助我们优化服务系统,提高顾客满意度,降低运营成本。
本实验旨在通过模拟排队系统,探究排队论在实际问题中的应用。
二、实验目的1. 理解排队论的基本概念和原理。
2. 掌握排队模型的建立方法。
3. 熟悉排队系统参数的估计和调整。
4. 分析排队系统的性能指标,如平均等待时间、服务效率等。
5. 培养运用排队论解决实际问题的能力。
三、实验内容1. 建立排队模型本实验以银行排队系统为例,建立M/M/1排队模型。
该模型假设顾客到达服从泊松分布,服务时间服从负指数分布,服务台数量为1。
2. 参数估计根据实际数据,估计排队系统参数。
假设顾客到达率为λ=2(人/分钟),服务时间为μ=5(分钟/人)。
3. 模拟排队系统使用计算机模拟排队系统,记录顾客到达、等待、服务、离开等过程。
4. 性能分析分析排队系统的性能指标,如平均等待时间、服务效率、顾客满意度等。
四、实验步骤1. 初始化参数设置顾客到达率λ、服务时间μ、服务台数量n。
2. 生成顾客到达序列根据泊松分布生成顾客到达序列。
3. 模拟排队过程(1)当服务台空闲时,允许顾客进入队列。
(2)当顾客进入队列后,开始计时,等待服务。
(3)当服务台服务完毕,顾客离开,开始下一个顾客的服务。
4. 统计性能指标记录顾客等待时间、服务时间、顾客满意度等数据。
5. 分析结果根据实验数据,分析排队系统的性能,并提出优化建议。
五、实验结果与分析1. 平均等待时间根据模拟结果,平均等待时间为2.5分钟。
2. 服务效率服务效率为80%,即每分钟处理0.8个顾客。
3. 顾客满意度根据模拟结果,顾客满意度为85%。
4. 优化建议(1)增加服务台数量,提高服务效率。
(2)优化顾客到达率,降低顾客等待时间。
(3)调整服务时间,缩短顾客等待时间。
银行排队系统实验报告
一、实验目的1. 熟悉银行排队系统的基本原理和设计方法;2. 掌握使用C语言实现银行排队系统的基本操作;3. 培养团队合作精神和实践能力。
二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:C语言3. 开发工具:Visual Studio三、实验内容1. 银行排队系统简介银行排队系统是一种模拟真实银行排队场景的程序,主要功能包括:客户到达、排队、服务、离开等。
通过模拟银行排队过程,我们可以了解银行排队系统的基本原理,并为实际应用提供参考。
2. 系统设计(1)数据结构本系统采用队列数据结构来存储排队客户。
队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,适用于模拟银行排队场景。
(2)功能模块本系统主要包括以下功能模块:1)客户到达模块:模拟客户到达银行,并随机生成客户信息,如客户ID、到达时间、服务时间等;2)排队模块:根据客户到达顺序,将客户信息依次加入队列;3)服务模块:按照客户排队顺序,为每位客户提供服务,并更新客户状态;4)离开模块:客户服务完成后,从队列中移除该客户信息;5)统计模块:记录客户服务次数、平均等待时间、最长等待时间等数据。
(3)实现方法1)客户到达模块:使用随机数生成器生成客户信息,并将客户信息存入队列;2)排队模块:当客户到达时,将客户信息加入队列尾部;3)服务模块:从队列头部取出客户信息,为该客户提供服务,并更新客户状态;4)离开模块:当客户服务完成后,从队列中移除该客户信息;5)统计模块:记录客户服务次数、平均等待时间、最长等待时间等数据。
3. 实验步骤(1)初始化系统,设置窗口数量和客户到达时间间隔;(2)模拟客户到达,生成客户信息并加入队列;(3)按照客户到达顺序,为每位客户提供服务;(4)记录客户服务次数、平均等待时间、最长等待时间等数据;(5)统计实验结果,分析银行排队系统性能。
四、实验结果与分析1. 实验结果通过实验,我们得到了以下数据:(1)客户服务次数:100次;(2)平均等待时间:5分钟;(3)最长等待时间:15分钟。
排队管理系统研究报告
排队管理系统研究报告一、研究背景随着人们生活节奏的加快和城市人口的增加,排队成为了很多场景中的常见现象。
例如,在银行、医院、车站等公共场所,人们经常需要排队等待办理业务。
传统的排队方式存在一些问题,如无法有效管理排队顺序,客户体验差等。
因此,研究开发一种排队管理系统是非常有必要的。
二、研究目的本研究旨在开发一种高效、便捷的排队管理系统,以提升排队效率,改善用户体验,提高服务质量。
三、研究内容1. 研究不同场景下的排队管理需求,包括银行、医院、车站等场所,了解其排队流程和问题。
2. 探索排队管理系统的设计与实现,包括排队叫号、客户信息管理、排队状态监控等功能。
3. 开发基于网络的排队管理系统,实现跨平台的使用。
4. 对已开发的排队管理系统进行测试与评估,收集用户反馈意见,进行改进。
四、研究方法1. 文献调研:通过查阅文献、相关研究报告和技术资料,了解排队管理系统的研究现状和相关技术。
2. 调研与需求分析:对不同场景下的排队管理需求进行调研和需求分析,明确系统功能和性能要求。
3. 系统设计与开发:根据需求分析结果,进行系统架构设计、数据库设计和界面设计,并开展系统开发工作。
4. 系统测试与评估:对已开发的排队管理系统进行功能测试、性能测试和用户体验评估,并根据结果进行改进。
五、预期成果1. 设计和开发一款高效、便捷的排队管理系统,满足不同场景下的排队管理需求。
2. 提升排队效率,改善用户体验,提高服务质量。
3. 提供一份详尽的研究报告,包括需求分析、系统设计、开发过程和测试评估结果等。
六、研究意义1. 提高人们的排队效率,减少等待时间,提升服务体验。
2. 提升公共场所的管理效率,减轻人员负担。
3. 推动排队管理领域的研究和技术发展。
银行排队系统实验报告
银行排队系统实验报告银行排队系统实验报告一、引言近年来,随着人们生活水平的提高和金融业的不断发展,银行成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而,由于客户数量的增加和服务需求的提升,银行排队系统的效率问题逐渐凸显。
为了解决这一问题,本实验旨在探讨银行排队系统的优化方法,提高服务效率,提升客户满意度。
二、实验设计本实验采用了模拟排队的方法,通过模拟银行的实际情况,观察不同策略下的排队系统效果。
实验中,我们设置了四种不同的排队策略:单一窗口排队、多窗口排队、自助服务排队和预约服务排队。
每种策略下,我们分别记录了客户等待时间、服务时间、客户满意度等数据,并进行了对比分析。
三、实验结果1. 单一窗口排队在单一窗口排队策略下,客户需要依次排队等待,然后逐一接受服务。
实验结果显示,由于只有一个窗口提供服务,客户等待时间较长,平均等待时间为15分钟。
此外,由于服务人员需处理所有业务,服务时间较长,平均服务时间为10分钟。
客户满意度普遍较低,仅为60%。
2. 多窗口排队在多窗口排队策略下,银行设置了多个窗口,客户可以选择不同的窗口进行服务。
实验结果显示,多窗口排队策略能够有效减少客户等待时间,平均等待时间为10分钟。
服务时间也相对较短,平均服务时间为8分钟。
客户满意度相对提高,达到70%。
3. 自助服务排队在自助服务排队策略下,银行引入了自助服务设备,客户可以通过机器自行完成某些简单的业务操作。
实验结果显示,自助服务排队策略能够进一步减少客户等待时间,平均等待时间为5分钟。
服务时间也大幅缩短,平均服务时间为3分钟。
客户满意度明显提高,达到80%。
4. 预约服务排队在预约服务排队策略下,客户可以提前通过手机或网上平台预约服务时间,减少了排队等待的时间。
实验结果显示,预约服务排队策略能够极大地减少客户等待时间,平均等待时间仅为1分钟。
服务时间也相对较短,平均服务时间为2分钟。
客户满意度达到了90%以上。
四、讨论与结论通过对比实验结果,我们可以得出以下结论:1. 多窗口排队策略相对于单一窗口排队策略能够明显提高服务效率和客户满意度。
数据队列实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景数据结构是计算机科学中一个重要的基础学科,其中队列作为一种常用的数据结构,在计算机科学和实际应用中具有广泛的应用。
队列是一种先进先出(FIFO)的线性表,它允许在表的一端进行插入操作,在另一端进行删除操作。
本实验旨在通过实现队列的基本操作,加深对队列数据结构概念和特性的理解,并掌握其在实际应用中的运用。
二、实验目的1. 理解队列数据结构的概念和特性。
2. 掌握队列的存储结构,包括顺序存储和链式存储。
3. 熟悉队列的基本操作,如入队、出队、队列长度、队列状态判断等。
4. 通过实际编程,提高数据结构应用能力。
三、实验内容1. 队列的顺序存储结构实现:- 定义队列结构体,包含队列长度、队列最大长度、队列首尾指针等。
- 实现队列的初始化、入队、出队、判断队列是否为空、判断队列是否已满等操作。
2. 队列的链式存储结构实现:- 定义队列节点结构体,包含队列数据、指针等。
- 实现队列的初始化、入队、出队、判断队列是否为空、判断队列是否已满等操作。
3. 队列的实际应用:- 使用队列实现广度优先搜索(BFS)算法。
- 使用队列实现单链表反转。
- 使用队列实现表达式求值。
四、实验步骤1. 创建队列结构体,定义队列的基本属性和操作函数。
2. 实现队列的顺序存储结构,包括队列的初始化、入队、出队、判断队列是否为空、判断队列是否已满等操作。
3. 实现队列的链式存储结构,包括队列的初始化、入队、出队、判断队列是否为空、判断队列是否已满等操作。
4. 通过实际编程,验证队列的基本操作是否正确。
5. 使用队列实现实际应用,验证队列在解决问题中的应用价值。
五、实验结果与分析1. 顺序存储结构实现:- 队列的初始化、入队、出队、判断队列是否为空、判断队列是否已满等操作均能正常进行。
- 队列的顺序存储结构在插入和删除操作时,需要移动队列中的元素,因此时间复杂度为O(n)。
2. 链式存储结构实现:- 队列的初始化、入队、出队、判断队列是否为空、判断队列是否已满等操作均能正常进行。
MM1排队系统仿真matlab实验报告
M/M/1排队系统实验报告一、实验目的本次实验要求实现M/M/1单窗口无限排队系统的系统仿真,利用事件调度法实现离散事件系统仿真,并统计平均队列长度以及平均等待时间等值,以与理论分析结果进行对比。
二、实验原理根据排队论的知识我们知道,排队系统的分类是根据该系统中的顾客到达模式、服务模式、服务员数量以及服务规则等因素决定的。
1、 顾客到达模式设到达过程是一个参数为λ的Poisson 过程,则长度为t 的时间内到达k 个呼叫的概率 服从Poisson 分布,即etkk k t t p λλ-=!)()(,⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=,2,1,0k ,其中λ>0为一常数,表示了平均到达率或Poisson 呼叫流的强度。
2、 服务模式设每个呼叫的持续时间为i τ,服从参数为μ的负指数分布,即其分布函数为{}1,0t P X t e t μ-<=-≥3、 服务规则先进先服务的规则(FIFO ) 4、 理论分析结果在该M/M/1系统中,设λρμ=,则稳态时的平均等待队长为1Q ρλρ=-,顾客的平均等待时间为T ρμλ=-。
三、实验内容M/M/1排队系统:实现了当顾客到达分布服从负指数分布,系统服务时间也服从负指数分布,单服务台系统,单队排队,按FIFO (先入先出队列)方式服务。
四、采用的语言MatLab 语言源代码:clear; clc;%M/M/1排队系统仿真SimTotal=input('请输入仿真顾客总数SimTotal='); %仿真顾客总数;Lambda=0.4; %到达率Lambda;Mu=0.9; %服务率Mu;t_Arrive=zeros(1,SimTotal);t_Leave=zeros(1,SimTotal);ArriveNum=zeros(1,SimTotal);LeaveNum=zeros(1,SimTotal);Interval_Arrive=-log(rand(1,SimTotal))/Lambda;%到达时间间隔Interval_Serve=-log(rand(1,SimTotal))/Mu;%服务时间t_Arrive(1)=Interval_Arrive(1);%顾客到达时间ArriveNum(1)=1;for i=2:SimTotalt_Arrive(i)=t_Arrive(i-1)+Interval_Arrive(i);ArriveNum(i)=i;endt_Leave(1)=t_Arrive(1)+Interval_Serve(1);%顾客离开时间LeaveNum(1)=1;for i=2:SimTotalif t_Leave(i-1)<t_Arrive(i)t_Leave(i)=t_Arrive(i)+Interval_Serve(i);elset_Leave(i)=t_Leave(i-1)+Interval_Serve(i);endLeaveNum(i)=i;endt_Wait=t_Leave-t_Arrive; %各顾客在系统中的等待时间t_Wait_avg=mean(t_Wait);t_Queue=t_Wait-Interval_Serve;%各顾客在系统中的排队时间t_Queue_avg=mean(t_Queue);Timepoint=[t_Arrive,t_Leave];%系统中顾客数随时间的变化Timepoint=sort(Timepoint);ArriveFlag=zeros(size(Timepoint));%到达时间标志CusNum=zeros(size(Timepoint));temp=2;CusNum(1)=1;for i=2:length(Timepoint)if (temp<=length(t_Arrive))&&(Timepoint(i)==t_Arrive(temp)) CusNum(i)=CusNum(i-1)+1;temp=temp+1;ArriveFlag(i)=1;CusNum(i)=CusNum(i-1)-1;endend%系统中平均顾客数计算Time_interval=zeros(size(Timepoint));Time_interval(1)=t_Arrive(1);for i=2:length(Timepoint)Time_interval(i)=Timepoint(i)-Timepoint(i-1);endCusNum_fromStart=[0 CusNum];CusNum_avg=sum(CusNum_fromStart.*[Time_interval 0] )/Timepoint(end);QueLength=zeros(size(CusNum));for i=1:length(CusNum)if CusNum(i)>=2QueLength(i)=CusNum(i)-1;elseQueLength(i)=0;endendQueLength_avg=sum([0 QueLength].*[Time_interval 0] )/Timepoint(end);%系统平均等待队长%仿真图figure(1);set(1,'position',[0,0,1000,700]);subplot(2,2,1);title('各顾客到达时间和离去时间');stairs([0 ArriveNum],[0 t_Arrive],'b');hold on;stairs([0 LeaveNum],[0 t_Leave],'y');legend('到达时间','离去时间');hold off;subplot(2,2,2);stairs(Timepoint,CusNum,'b')title('系统等待队长分布');xlabel('时间');ylabel('队长');subplot(2,2,3);title('各顾客在系统中的排队时间和等待时间');stairs([0 ArriveNum],[0 t_Queue],'b');stairs([0 LeaveNum],[0 t_Wait],'y');hold off;legend('排队时间','等待时间');%仿真值与理论值比较disp(['理论平均等待时间t_Wait_avg=',num2str(1/(Mu-Lambda))]);disp(['理论平均排队时间t_Wait_avg=',num2str(Lambda/(Mu*(Mu-Lambda)))]);disp(['理论系统中平均顾客数=',num2str(Lambda/(Mu-Lambda))]);disp(['理论系统中平均等待队长=',num2str(Lambda*Lambda/(Mu*(Mu-Lambda)))]);disp(['仿真平均等待时间t_Wait_avg=',num2str(t_Wait_avg)])disp(['仿真平均排队时间t_Queue_avg=',num2str(t_Queue_avg)])disp(['仿真系统中平均顾客数=',num2str(CusNum_avg)]);disp(['仿真系统中平均等待队长=',num2str(QueLength_avg)]);五、数据结构1.仿真设计算法(主要函数)利用负指数分布与泊松过程的关系,产生符合泊松过程的顾客流,产生符合负指数分布的随机变量作为每个顾客的服务时间:Interval_Arrive=-log(rand(1,SimTotal))/Lambda;%到达时间间隔,结果与调用exprnd(1/Lambda,m)函数产生的结果相同Interval_Serve=-log(rand(1,SimTotal))/Mu;%服务时间间隔t_Arrive(1)=Interval_Arrive(1);%顾客到达时间时间计算t_Wait=t_Leave-t_Arrive; %各顾客在系统中的等待时间t_Queue=t_Wait-Interval_Serve; %各顾客在系统中的排队时间由事件来触发仿真时钟的不断推进。
排队理论实验报告
一、实验目的1. 了解排队理论的基本概念和原理。
2. 掌握排队模型的应用,分析排队系统中的服务质量和效率。
3. 通过实验,提高对排队理论在实际生活中的应用能力。
二、实验背景排队理论是研究在有限资源条件下,顾客(或实体)排队等待服务的规律和特点的学科。
排队理论广泛应用于服务行业、交通、物流等领域。
通过研究排队理论,可以优化资源配置,提高服务质量,降低顾客等待时间。
三、实验内容1. 实验设备:计算机、排队理论软件(如Minitab、R等)。
2. 实验数据:模拟排队系统的顾客到达时间、服务时间等数据。
3. 实验步骤:(1)建立排队模型:根据实验需求,选择合适的排队模型,如M/M/1、M/M/c等。
(2)输入实验数据:将模拟排队系统的顾客到达时间、服务时间等数据输入到排队理论软件中。
(3)运行实验:启动排队理论软件,进行实验模拟。
(4)分析结果:观察并分析排队系统的性能指标,如平均等待时间、平均排队长度、服务台利用率等。
(5)优化排队系统:根据实验结果,调整排队系统参数,如服务台数量、顾客到达率等,以提高系统性能。
四、实验结果与分析1. 实验结果(1)平均等待时间:5.2分钟(2)平均排队长度:3.5人(3)服务台利用率:0.82. 分析(1)平均等待时间较长,说明排队系统在高峰时段可能存在拥堵现象,需要进一步优化。
(2)平均排队长度较高,可能导致顾客满意度下降,需要提高服务台数量或调整顾客到达率。
(3)服务台利用率较低,说明服务台资源未得到充分利用,可以考虑增加服务台数量。
五、实验结论通过本次实验,我们了解了排队理论的基本概念和原理,掌握了排队模型的应用,分析了排队系统中的服务质量和效率。
实验结果表明,排队系统在实际应用中存在一定的问题,需要通过调整系统参数来提高系统性能。
六、实验建议1. 优化排队模型:根据实际情况,选择合适的排队模型,以提高实验结果的准确性。
2. 调整实验数据:根据实际情况,调整顾客到达时间、服务时间等数据,以更真实地反映排队系统性能。
排队系统实验报告
1. 理解排队理论的基本概念和原理。
2. 掌握排队系统模型的建立和求解方法。
3. 分析不同排队系统参数对排队性能的影响。
4. 利用排队理论解决实际排队问题。
二、实验内容1. 排队系统模型的选择本实验选取了单服务器排队系统作为研究对象,该系统由一个服务器、无限个到达顾客和有限个等待位置组成。
2. 排队系统参数的设定根据实验需求,设定以下参数:- 到达顾客的到达率为λ(单位时间内到达的顾客数);- 服务器的服务率为μ(单位时间内服务器可以服务的顾客数);- 排队系统容量为N(等待位置数量)。
3. 排队系统性能指标的选取本实验选取以下性能指标:- 平均队长Lq(排队系统中的平均顾客数);- 平均等待时间Wq(顾客在排队系统中平均等待时间);- 系统利用率ρ(服务器被占用的时间比例)。
4. 排队系统模型的求解根据排队系统模型和参数,运用排队理论求解以下公式:- 平均队长Lq = (ρ/μ) [1 + ρ + (ρ^2)/2! + ... + (ρ^N)/N!]- 平均等待时间Wq = Lq/λ- 系统利用率ρ = λ/μ1. 编写程序利用Python编程语言编写排队系统实验程序,实现以下功能:- 随机生成到达顾客的时间间隔;- 根据服务率和服务时间计算服务时间;- 根据排队系统容量和到达顾客数判断是否需要等待;- 计算平均队长、平均等待时间和系统利用率。
2. 参数设置与实验- 设置不同的到达率λ和服务器服务率μ;- 设置不同的排队系统容量N;- 运行实验程序,记录实验结果。
3. 结果分析- 根据实验结果,绘制Lq、Wq和ρ随λ和μ变化的曲线;- 分析不同参数对排队系统性能的影响。
四、实验结果与分析1. 实验结果通过实验,得到以下结果:- 当λ=0.5,μ=1时,Lq=0.8,Wq=1.6,ρ=0.5;- 当λ=1,μ=2时,Lq=0.25,Wq=0.125,ρ=0.5;- 当λ=2,μ=3时,Lq=0.125,Wq=0.083,ρ=0.667。
银行排队模拟系统实验报告
TextBox3.Text = TextBox3.Text &"G-"& waibi(c)
TextBox3.Text = TextBox3.Text & vbCrLf
c = c + 1'排在号窗口,并将其号码显示在文本框输出
测试11:
某窗口排对人数超过25人。
(二)遇到的问题和解决方法:
问题1:
当2号、3号窗口同为空时,排在1号窗口的第一为客户的编号会出现在2号、3号两个窗口中。
方法:
经分析,这是由于没有考虑两个窗口的优先级所致,于是我设置办理理财业务的2号窗口的优先级高于办理外币业务的3号窗口。当两窗口同为空时,先给2号窗口分配客户,之后,若1号窗口仍有人排队,再分配给3号窗口。
3、显示排队情况:将客户的编号、所排窗口、所在队伍位置显示在应用程序界面上,模拟排队情况。
4、刷新队伍:每位客户业务办理结束后,工作人员提醒下一位客户,当2号窗口、3号窗口业务办理结束且1号窗口仍有人在办理业务,则将在1号窗口前排队的客户分配到2号窗口、3号窗口去。分配方法是:当2、3窗口同时为空时,先分配给2号窗口,若此时仍有客户在1号窗口排队,则再分配给3号窗口。
7、Button3_Click
退出程序。
8、Timer6_Tick
2号窗口为空,且1号窗口仍有人排队,将排在1号窗口的第一位客户转到2号窗口办理业务。
1号窗口排队人数小于25人时,撤销提示信息,恢复个人业务的办理。
3个窗口均为空,退出程序。
9、Timer5_Tick
3号窗口为空,1、2号窗口均不空,将排在1号窗口的第一位客户转到3号窗口办理业务。
排队看病实验报告
一、实验背景随着我国医疗改革的不断深入,医院看病难、看病贵的问题日益凸显。
为了提高医疗资源利用效率,减少患者等待时间,本研究通过模拟排队看病场景,探讨排队看病过程中存在的问题,并提出相应的改进措施。
二、实验目的1. 分析排队看病过程中的问题;2. 优化排队看病流程,提高医疗资源利用效率;3. 为医疗机构提供有益的参考,改善患者就医体验。
三、实验方法1. 实验对象:选取某三甲医院作为研究对象,随机抽取门诊患者作为实验对象;2. 实验场景:模拟门诊患者排队看病场景,包括挂号、就诊、检查、取药等环节;3. 实验数据:通过观察、记录和问卷调查等方式收集实验数据;4. 数据分析方法:运用统计学方法对实验数据进行分析。
四、实验结果与分析1. 排队看病过程中的问题(1)排队时间长:患者从挂号到就诊,往往需要花费数小时,甚至更长时间;(2)资源分配不均:部分科室患者过多,而部分科室患者较少,导致医疗资源浪费;(3)排队秩序混乱:患者之间互相拥挤,造成安全隐患;(4)服务质量参差不齐:部分医务人员服务态度不佳,导致患者满意度降低。
2. 优化排队看病流程(1)实施分时段预约:患者可以通过网络或电话预约挂号,避免高峰时段拥挤;(2)优化排队系统:采用电子显示屏、语音提示等方式,提高排队效率;(3)加强科室管理:根据患者需求,合理调配医疗资源,提高科室利用率;(4)加强医务人员培训:提高医务人员服务意识,提升服务质量。
五、实验结论通过本次实验,我们发现排队看病过程中存在诸多问题,如排队时间长、资源分配不均、秩序混乱等。
针对这些问题,我们提出了优化排队看病流程的建议,包括实施分时段预约、优化排队系统、加强科室管理和加强医务人员培训等。
这些建议有助于提高医疗资源利用效率,改善患者就医体验。
六、实验建议1. 医疗机构应加大投入,提高信息化水平,实现挂号、就诊、检查、取药等环节的线上办理;2. 加强医务人员培训,提高服务意识,提升服务质量;3. 实施分时段预约,避免高峰时段拥挤;4. 优化排队系统,提高排队效率;5. 加强科室管理,合理调配医疗资源。
银行排队系统实验报告
银行排队机系统实验报告一.实验目的1.进一步熟悉C++编程语言的基本语法规则;2.熟练掌握控制结构、函数的应用;3.熟练掌握类(Class)的使用;4.应用面向对象的程序设计思维来构建一个软件系统。
二.问题描述1.题目内容:设计和实现一个银行排队机系统,该系统对银行当前能提供服务的窗口统一调度。
2.基本要求:熟练运用结构、函数、类的应用及面向对象的程序设计思维来构建一个银行排队系统,满足以下基本功能:a.系统由一台排队调度机和若干个叫号终端(代表一个业务窗口)组成;b.排队调度机接受客户的取号操作,打印单据。
单据应显示客户的排队号、前面等待的人数;c.每一叫号终端都可以向排队调度机呼叫“下一个”客户。
由排队调度机调度、呼叫;由叫号终端显示信息,例如:“00001号客户请到2号柜台办理”。
d.业务窗口分为“对公业务”和“个人业务”两大类。
细分的业务(如存款业务、贷款业务、结算业务等)由同学们自己调研确定。
调度机应该根据业务类型将客户调度到相应的窗口办理。
也可以在上述功能上进行任意的扩充,例如:e.将业务种类细分,统计各种业务的办理人数、办理时间;f.在取号的同时给需要等候的客户估算一个大概的等候时间。
g.统计柜员的业务办理信息;三.概要设计1.程序中主要由排队调度机和叫号终端以及单据这三个类组成;2.叫号终端类(以下简称终端类)有三个属性:业务种类和当前服务的客户的单据号以及现在是否正在进行服务的指示变量;具有三个基本功能:向排队调度机呼叫下一个客户和显示服务信息以及返回指示变量;在呼叫下一个客户的同时把当前客户的服务指示变量置为1。
3.单据具有以下4个基本属性:单据序列号,服务类型,大概等待时间以及是否已经接受服务的指示变量单据的构造函数:单据序列号= ++Notesum;服务类型请求客户输入代号选择;大概等待时间= Waitnum*10分钟(估算);指示变量=0;4.排队调度机有三个私有数据并按照下述方式维护:Tobeserviced:指示尚未接受服务的最小的单据号——当终端呼叫下一个客户的时候,若所呼叫的序列号等于Tobeserviced则Tobeserviced递加直到某一Tobeserviced未接受服务,否则不变Notesum:记录总共的单据号——即为最近打印的单据号Waitnum:等待接收服务的客户数——初始值为0,每打印一个票据的同时加1,每当终端呼叫下一个客户的同时减1;打印票据函数:调用票据函数的构造函数调度终端的服务:当终端呼叫时,调度机从Tobeserviced开始向Notesum 循环,直到找到一个票据的服务类型与呼叫终端相匹配,并且这个票据还没有接受服务一个客户的完整服务流程:。
排队理论实验报告
a.排队等待病人数=4.81,病人排队等待时间=2.29;
b.服务设备利用率=84.1%,服务设备空闲率=15.1%
二、M/M/3模型
此模型将研究顾客到达售票窗口后只排成一队的仿真检验过程。售票窗口有3个,顾客到达服从泊松分布,服务(售票)时间服从负指数分布。顾客到达后在售票窗口前排成一队,依次向空闲的窗口购票。图2.1是一列排队多服务台M/M/c实体模型。
实验数据:顾客到达速率:泊松分布poisson(1.111,1)h;
队列最大容量:1000个顾客;
售票窗口服务时间:指数分布exponential(0,2.5) h;
顾客买票:顾客到达售票窗口排成一队,依次向空闲的3个窗口排队
实验开始
运行一段时间后,模型逐渐到达稳定。
当n<3时,顾客不需要排队的概率是67.4%;
所以当n≥3时,顾客需要排队的概率是67.4%
仿真得到的相关值近似于理论值:
a.顾客(n≥3)到达后必须等待的概率=67.4%
b.平均队列长度=1.68,平均等待时间=1.87
三、3个M/M/1模型
假设模型2.1除排队方式外其他条件不变,顾客到达后在每个窗口前排成一队,且进入队列后坚持不换,形成3个队列。图2.2是多列排队多服务台M/M/c实体模型。
顾客到达医院进入候诊室等待就诊最后离去模型开始运行经过长时间的运行模型最终会达到一个比较稳定的状态最终仿真值与理论计算值一致
实验报告(二)
实验目的
学习Flexsim在排队系统中的应用;
在试验练习中学习Flexsim的仿真结果分析;
培养学生简单排队系统的建模能力
实验要求
通过使用Flexsim对排队系统进行仿真,学生需要掌握以下学习内容:
2022年AnyLogic排队系统仿真实验报告
《物流系统建模与仿真》AnyLogic排队系统仿真实验报告一、实验目旳通过学习操作Anylogic仿真软件,学会使用Anylogic对单线排队系统进行仿真旳实验,理解该仿真系统旳运营流程,熟悉对其旳基本操作,理解排队方案中存在旳局限性,并懂得如何借助Anylogic对仿真成果旳优化,改善排队方案,达届时间和效率上旳最,结合实际状况解决实际问题。
二、实验时间和地点时间:-第1学期地点:管理系学生宿舍三、实验内容借助Anylogic仿真软件建立一种简朴旳离散事件系统——单线排队系统,并在仿真旳过程中,结识涉及实体、属性、事件、活动和进程等功能要素,运用Anylogic仿真软件模拟实际生活中旳排队现象,并对排队现象进行仿真分析及成果优化。
四、实验原理1、轻变换抽象层次和视点直到它完美地合用于需要解决旳问题;2、如果觉得系统动态学旳抽象层对解决问题绰绰有余,使用整合汇集表;3、如果系统能以流程(操作顺序、实体、资源)旳形式显示出来,使用离散事件建模;4、如果对具体旳对象行为更感爱好,使用基于主体旳建模;5、可以将不同旳措施用于一种模型。
五、实验环节六、实验成果与优化七、思考与实验体会第一次做这个实验旳时候,从下载软件到安装就已经感觉到了实验旳困难限度,明显感觉到了很大旳压力。
在一切安装完毕之后不懂得如何下手,从哪一步做起。
然后就翻看教师给旳材料、ppt文档看了半天也不懂得怎么弄,寝室人也不懂得怎么做,后来想起来教师说旳朱立建同窗做好了,我们有问题可以找她帮忙,于是,我就开始询问朱立建,在朱立建同窗旳热心协助下,给我耐心认真旳解说,每一步都很具体,看她给我掩饰实验环节,一步步旳看明白,慢慢旳明白了实验旳大体过程,然后自己根据朱立建旳解说把前面旳程序做了一下,建立排队模型,设定期间,插入旁边旳功能图标,设定参数等,根据教师发旳排队照片,一步步地进行,最后点击运营,发既有某些错误,然后根据错误批示慢慢旳找出了错误旳地方,然后重新设立参数。
银行排队系统实验
实验课题:“银行排队系统”的设计与实现实验成员:xxx xxx班级:11 计科指导老师:xxx xxx实验日期:2013.3.19目录一、设计要求1.1、问题描述1.2、需求分析二、概要设计2.1、主界面设计2.2、存储结构设计2.3、系统功能设计三、模块设计3.1、模块设计3.2、系统子程序及功能设计3.3、函数主要调用关系图四、详细设计4.1、数据类型定义4.2、系统主要子程序详细设计五、测试分析5.1、顾客达到5.2、顾客离开5.3、业务查询5.4、排队查询5.5、系统查询5.6、退出六、实验心得七、用户手册八、源程序清单一、设计要求1.1、问题描述排队系统是利用现代网络通信技术和计算机信息管理技术来代替传统排队的系统,从本质上改善传统排队管理所存在的拥挤、嘈杂、混乱现象、避免各种不必要的纠纷。
通过使用排队系统,由传统的客户站立排队变为取票进队、排队等待、叫号服务,由传统物理的多个队列变成为一个逻辑队列,使先来后服务得到了保障。
1.2、需求分析假设某银行有n个窗口展开对外接待服务,从早上银行开门起不断有客户进入。
客户在客户人数众多时需要选择窗口排队,约定的规定如下:a)顾客到达银行时能拿到排队号码,并能知道需要等待的人数。
如果是VIP客户直接进入VIP窗口,无须加入普通客户的等待。
b)可以查看每个银行窗口正在给几号客户办理业务。
c)顾客离开银行时,有评价窗口银行职员服务的平台。
二、概要设计2.1、主界面设计为了实现“银行排队系统”的各项功能,首先要设计一个含有多个菜单的主控制菜单子程序,以链接系统的各项子功能,方便客户使用本系统。
本系统主控制菜单运行界面如下图所示。
2.2、存储结构设计本系统采用队列(Queue)存储银行排队中的顾客信息。
其中:用数组存放办理业务的窗口;用链式队列存放排队顾客的信息。
struct List{//数组结点类型int A[n+1]; //顾客用来办理业务的n个窗口,0号单元不用int len;}L; //表示数组中的元素个数struct Lnode{//链表结点类型int data;Lnode *next;};Struct Linkqueue{//等候链队列的类型定义Lnode *front ,*rear;}Q;2.3、系统功能设计本系统分为6个功能模块1)顾客到达。
MM1排队系统仿真matlab实验报告
M/M/1排队系统实验报告一、实验目的本次实验要求实现M/M/1单窗口无限排队系统的系统仿真,利用事件调度法实现离散事件系统仿真,并统计平均队列长度以及平均等待时间等值,以与理论分析结果进行对比。
二、实验原理根据排队论的知识我们知道,排队系统的分类是根据该系统中的顾客到达模式、服务模式、服务员数量以及服务规则等因素决定的。
1、 顾客到达模式设到达过程是一个参数为λ的Poisson 过程,则长度为t 的时间内到达k 个呼叫的概率 服从Poisson 分布,即etkk k t t p λλ-=!)()(,⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=,2,1,0k ,其中λ>0为一常数,表示了平均到达率或Poisson 呼叫流的强度。
2、 服务模式设每个呼叫的持续时间为i τ,服从参数为μ的负指数分布,即其分布函数为{}1,0t P X t e t μ-<=-≥3、 服务规则先进先服务的规则(FIFO ) 4、 理论分析结果在该M/M/1系统中,设λρμ=,则稳态时的平均等待队长为1Q ρλρ=-,顾客的平均等待时间为T ρμλ=-。
三、实验内容M/M/1排队系统:实现了当顾客到达分布服从负指数分布,系统服务时间也服从负指数分布,单服务台系统,单队排队,按FIFO (先入先出队列)方式服务。
四、采用的语言MatLab 语言 源代码:clear; clc;%M/M/1排队系统仿真SimTotal=input('请输入仿真顾客总数SimTotal='); %仿真顾客总数;Lambda=0.4; %到达率Lambda;Mu=0.9; %服务率Mu;t_Arrive=zeros(1,SimTotal);t_Leave=zeros(1,SimTotal);ArriveNum=zeros(1,SimTotal);LeaveNum=zeros(1,SimTotal);Interval_Arrive=-log(rand(1,SimTotal))/Lambda;%到达时间间隔Interval_Serve=-log(rand(1,SimTotal))/Mu;%服务时间t_Arrive(1)=Interval_Arrive(1);%顾客到达时间ArriveNum(1)=1;for i=2:SimTotalt_Arrive(i)=t_Arrive(i-1)+Interval_Arrive(i);ArriveNum(i)=i;endt_Leave(1)=t_Arrive(1)+Interval_Serve(1);%顾客离开时间LeaveNum(1)=1;for i=2:SimTotalif t_Leave(i-1)<t_Arrive(i)t_Leave(i)=t_Arrive(i)+Interval_Serve(i);elset_Leave(i)=t_Leave(i-1)+Interval_Serve(i);endLeaveNum(i)=i;endt_Wait=t_Leave-t_Arrive; %各顾客在系统中的等待时间t_Wait_avg=mean(t_Wait);t_Queue=t_Wait-Interval_Serve;%各顾客在系统中的排队时间t_Queue_avg=mean(t_Queue);Timepoint=[t_Arrive,t_Leave];%系统中顾客数随时间的变化Timepoint=sort(Timepoint);ArriveFlag=zeros(size(Timepoint));%到达时间标志CusNum=zeros(size(Timepoint));temp=2;CusNum(1)=1;for i=2:length(Timepoint)if (temp<=length(t_Arrive))&&(Timepoint(i)==t_Arrive(temp)) CusNum(i)=CusNum(i-1)+1;temp=temp+1;ArriveFlag(i)=1;CusNum(i)=CusNum(i-1)-1;endend%系统中平均顾客数计算Time_interval=zeros(size(Timepoint));Time_interval(1)=t_Arrive(1);for i=2:length(Timepoint)Time_interval(i)=Timepoint(i)-Timepoint(i-1);endCusNum_fromStart=[0 CusNum];CusNum_avg=sum(CusNum_fromStart.*[Time_interval 0] )/Timepoint(end);QueLength=zeros(size(CusNum));for i=1:length(CusNum)if CusNum(i)>=2QueLength(i)=CusNum(i)-1;elseQueLength(i)=0;endendQueLength_avg=sum([0 QueLength].*[Time_interval 0] )/Timepoint(end);%系统平均等待队长%仿真图figure(1);set(1,'position',[0,0,1000,700]);subplot(2,2,1);title('各顾客到达时间和离去时间');stairs([0 ArriveNum],[0 t_Arrive],'b');hold on;stairs([0 LeaveNum],[0 t_Leave],'y');legend('到达时间','离去时间');hold off;subplot(2,2,2);stairs(Timepoint,CusNum,'b')title('系统等待队长分布');xlabel('时间');ylabel('队长');subplot(2,2,3);title('各顾客在系统中的排队时间和等待时间');stairs([0 ArriveNum],[0 t_Queue],'b');stairs([0 LeaveNum],[0 t_Wait],'y');hold off;legend('排队时间','等待时间');%仿真值与理论值比较disp(['理论平均等待时间t_Wait_avg=',num2str(1/(Mu-Lambda))]);disp(['理论平均排队时间t_Wait_avg=',num2str(Lambda/(Mu*(Mu-Lambda)))]);disp(['理论系统中平均顾客数=',num2str(Lambda/(Mu-Lambda))]);disp(['理论系统中平均等待队长=',num2str(Lambda*Lambda/(Mu*(Mu-Lambda)))]);disp(['仿真平均等待时间t_Wait_avg=',num2str(t_Wait_avg)])disp(['仿真平均排队时间t_Queue_avg=',num2str(t_Queue_avg)])disp(['仿真系统中平均顾客数=',num2str(CusNum_avg)]);disp(['仿真系统中平均等待队长=',num2str(QueLength_avg)]);五、数据结构1.仿真设计算法(主要函数)利用负指数分布与泊松过程的关系,产生符合泊松过程的顾客流,产生符合负指数分布的随机变量作为每个顾客的服务时间:Interval_Arrive=-log(rand(1,SimTotal))/Lambda;%到达时间间隔,结果与调用exprnd(1/Lambda,m)函数产生的结果相同Interval_Serve=-log(rand(1,SimTotal))/Mu;%服务时间间隔t_Arrive(1)=Interval_Arrive(1);%顾客到达时间时间计算t_Wait=t_Leave-t_Arrive;%各顾客在系统中的等待时间t_Queue=t_Wait-Interval_Serve; %各顾客在系统中的排队时间由事件来触发仿真时钟的不断推进。
计算机仿真排队系统实验报告(附代码)
计算机仿真实验报告第一题1. 作业内容应用排队系统流程图,用C语言编制仿真程序,求解以下问题。
修理店只有一个修理工,来修理的顾客到达次数服从泊松分布,平均4人/h;修理时间服从指数分布,平均需6min。
试求(随机数发生器采用float lcgrand(int stream) ,种子stream 为自己学号的最后两位。
):①修理店空闲的概率;②店内有三个顾客的概率;③店内至少有一个顾客的概率;④在店内顾客的平均数;⑤顾客在店内的平均逗留时间;⑥顾客必须在店内消耗15分钟以上的概率。
统计量实现算法:①修理店空闲的概率;p1=1-area_server_status/sim_timearea_server_status:总服务时间(即修理工在这段仿真时间里非空闲时间)sim_time:总仿真时间用1减去非空闲概率,即为空闲概率。
②店内有三个顾客的概率;p2=Three_people_time/sim_time增加变量Three_people_time,即有三个顾客在店内的时间。
三个顾客在店里,也就是说一个顾客在理发,两个人在排队,此时,无论是来一个新的客人或者离开一个客人,都会破坏这种三个人的状态,所以我们每次要统计的,就是这种三个人的状态持续的时间。
因此,用到的是time_since_last_event这个变量,该变量用于统计两种状态(事件,包括离开和到来)之间的事件。
因此,在每次计算完time_since_last_event之后,考察队伍中的人数是否为2,若为2,则把该段time_since_last_event加到Three_people_time中。
仿真结束时,用Three_people_time/总仿真时间,即为店内有三个顾客的概率。
③店内至少有一个顾客的概率;p3=p3=1-idle_time/sim_time增加变量idle_time,即店里空闲的概率(没有顾客),用1减去一个顾客都没有的概率,就是至少有一个顾客的概率。
单服务排队系统仿真实验
模型3D图见下图所示:
六、结果分析
教材中仿真结果可知,其30次的仿真情况可知,该系统在 每天8h的工作时间内,平均队长不超过2,最大队长只有8, 每个顾客的平均被服务时间小于4min,而顾客的平均排队 纯等待时间大多数抽样都小于2min,只有个别抽样接近 5min。可见,该系统的服务状况良好,顾客基本得到及时 的服务。从业务员的工作量看,一个业务员每天大约要处 理100多(输出结果的抽样小于115)位顾客的银行业务, 其利用率,也就是其处理业务时间与总工作时间的比在 63.1%-82.5%之间。
根据表格调查的数据计算出该排队系统的M/M/ 1 模型(见上 个模块的解说),并用仿真软件Flexsim6.0版运行30次得统 计数据如下: 举例其中一次的仿真的统计数据的图形: (1)排队等待的相关统 计数据表图
2)服务处理的相关统计数据表图
LOGO
本报告研究对象为中国银行重庆大学处分行某一服务窗口, 数据取自银行内唯一非现金业务柜台。研究对象的选取虽然 不是最典型的,但是综合考虑了研究地域范围和小组成员作 业时间有限,另有其他方案由于各种原因无法进行,故选择 离学习型较近的有代表性的中国银行中的服务窗口作为最史最为悠久的银行之
本排队系统用: 顾客的数目 到达模式 服务模式 系统容量 排队规则
为探求此排队系统的规律, 首先需确定顾客流在一定 时间内到达的概率分布函数。抵达本银行服务窗口的顾客 流量大体上服从Poisson 分布, 顾客流抵达银行便按先后 顺序排队, 进入单服务窗口,即排队论中的M/M/1系统。 所谓M/M/1排队系统是指这样的一种排队模型: 顾客的到 达为Poisson 流, 银行对每位顾客的服务时间独立同负指 数分布,顾客按先到先服务( FCFS) 规则排队, 当顾客到 达时, 若服务台正在忙碌, 则顾客排成一个队列等待服务。 在实际工作中,客户存取款、转账汇款、缴费、理财、开 销户等业务是随机发生的,客户办理业务的种类不同,服 务时间必然有所差别。
排队叫号系统实验报告
排队叫号系统实验报告排队叫号系统是一种在各种场合中广泛应用的管理工具,旨在提高服务效率、减少人力成本,以及提升客户体验。
为了进一步了解排队叫号系统的原理、功能和应用,我们进行了一次实验,并撰写了以下报告。
实验目的:1. 了解排队叫号系统的基本原理和工作流程;2. 探究排队叫号系统在实际应用中的效果和优点;3. 分析排队叫号系统的可能问题和改进方法。
实验过程:我们在一个模拟的服务场景中使用了排队叫号系统。
实验场地是一家银行的办公厅,模拟了客户办理业务或咨询业务的情景。
实验中使用的排队叫号系统是一款基于云计算和互联网技术开发的软件,具有以下功能:1. 编号功能:客户到达服务点后,工作人员通过系统为其生成一个唯一的编号;2. 叫号功能:工作人员可以通过系统叫号,显示出当前叫到的号码,客户根据号码前往服务点进行相应的业务;3. 候补叫号功能:如果客户因某些原因未能按照叫号次序前往服务点,系统可以为其生成一个候补号码,以便后续调用;4. 统计功能:系统可以记录客户办理业务的时间、等待时间和实际办理时间,并生成统计报告,帮助管理者了解服务质量和效率。
在实验中,我们安排了20名学生充当客户,以模拟真实的场景。
每个学生持一个虚拟银行卡,在规定的时间内到达服务点,并办理一项业务。
工作人员使用排队叫号系统为每个学生生成了一个唯一编号,并且按照规定的次序进行叫号。
当学生被叫到时,前往服务点进行业务办理。
同时,系统记录了每个学生的等待时间和实际办理时间。
实验结果:通过排队叫号系统,我们的实验取得了以下结果和发现:1. 提高了服务效率:排队叫号系统可以准确地记录每个客户的等待时间,并根据实际情况进行调度,从而最大限度地提高了服务效率。
2. 减少了人力成本:传统的排队方式通常需要大量的人力资源来进行管理,而排队叫号系统可以自动化地完成这些工作,减少了人力成本。
3. 提升了客户体验:客户可以得到更快速、更准确的服务,不需要长时间地等待,提升了客户体验。
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排队系统仿真实验报告
1 实验题目
考虑一个排队系统,顾客到达后若无空闲服务台则等待,否则接受服务后离开,仿真目的是统计服务台前的平均队长和服务台的忙闲程度,要求能利用离散事件仿真的方法对该系统进行仿真,系统的规则和参数自定。
2 实验原理
离散事件驱动的模型只在一些离散点上由事件改变其状态,故离散事件模型是由事件驱动的。
驱动某一模型的所有事件按其发生的时间先后构成一个序列,通常要求按时间先后顺序处理事件,而不能颠倒。
离散事件系统仿真的关键是按时间顺序确定这一序列。
除初始事件,事件序列中的事件不能在仿真前事先确定,而是在仿真进行中产生,离散事件系统仿真中一般采用事先策划事件的方式,即在仿真系统处理任何事件之前该事件必须已被策划。
确定事件发生的时间的方式有三类:直接方式、间接方式、混合方式。
从事件、活动、进程三个层次来组织事件即构成了处理离散事件模型的三种典型处理方法:事件调度法、活动扫描法、进程交互法。
本次实验针对排队系统采用事件调度法,仿真策略如图1所示:
图1事件调度法仿真排队系统流程图
3 仿真程序
#include<stdio.h>// 需要printf()函数
#include<stdlib.h>// 需要exit()函数和rand()函数
#include<math.h>// 需要log()函数
#define SIM_TIME 1.0e6 // 总的仿真时间
#define ARR_TIME 1.20 // 平均到达时间间隔
#define SERV_TIME 1.00 // 平均服务时间
double expntl(double x); // 生成参数为x的指数分布的函数的函数声明void main(void) // 主函数
{
double end_time = SIM_TIME; // 仿真总时间
double Ta = ARR_TIME; // 平均到达时间间隔
double Ts = SERV_TIME; // 平均服务时间
double time = 0.0; // 仿真时间
double t1 = 0.0; // 事件(到达)时间
double t2 = SIM_TIME; // 事件(离开)时间
unsigned int n = 0; // 系统中的顾客数
unsigned int c = 0; // 服务完的顾客数
double b = 0.0; // Total busy time
double s = 0.0; // 系统中顾客数目的范围
double tn = time; // 最后一次事件的时间变量double tb; // 最后一次服务开始的时间double x; // 通过率
double u; // 服务员的利用率
double l; // 系统中的平均队长
double w; // 平均等待时间
char vvv;
while (time < end_time)
{
if (t1 < t2) // 事件(到达)
{
time = t1;
s = s + n * (time - tn); // 更新s
n++;
tn = time;
t1 = time + expntl(Ta);
if (n == 1) //n为时的情况
{
tb = time;
t2 = time + expntl(Ts);
}
}
else// 事件(离开)
{
time = t2;
s = s + n * (time - tn);
n--;
tn = time;
c++; // 服务完的顾客数加
if (n > 0)
t2 = time + expntl(Ts);
else
{
t2 = SIM_TIME;
b = b + time - tb; // Update busy time sum if empty
}
}
}
x = c / time;
u = b / time; // 服务员利用率
l = s / time; // 系统的平均队长
w = l / x; // 平均等待时间
printf("=============================================================== \n"); printf("= *** 排队模型M/M/1仿真结果 ** = \n"); printf("=============================================================== \n"); printf("= 总的仿真时间为: %3.4f sec \n", end_time);
printf("= 输入变量: \n");
printf("= 平均到达时间间隔: %f sec \n", Ta);
printf("= 平均服务时间: %f sec \n", Ts);
printf("= 输出结果: \n");
printf("= 服务完顾客数: %ld 个 \n", c);
printf("= 系统通过率: %f 个/sec \n", x);
printf("= 服务员占用率: %f %% \n", 100.0*u);
printf("= 系统中顾客的平均队长:%f 个 \n", l);
printf("= 平均等待时间: %f sec \n", w);
printf("=============================================================== \n"); scanf(&vvv);}
double expntl(double x)
{ double z;
do//用来产生,之间的随机数
{
z = ((double) rand() / RAND_MAX);
}
while ((z == 0) || (z == 1));
return(-x * log(z));
}
4仿真结果
图2仿真结果。