优先权排队论模型
排队论模型
排队论模型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,又称排队论。
排队现象是一种经常遇见的非常熟悉的现象,例如:顾客到自选商场购物、乘客乘电梯上班、汽车通过收费站等。
随机服务系统模型已广泛应用于各种管理系统,如生产管理、库存管理、商业服务、交通运输、银行业务、医疗服务、计算机设计与性能估价,等等。
随机服务系统模拟,如存储系统模拟类似,就是利用计算机对一个客观复杂的随机服务系统的结构和行为进行动态模拟,以获得系统或过程的反映其本质特征的数量指标结果,进而预测、分析或估价该系统的行为效果,为决策者提供决策依据。
排队论模型及其在医院管理中的作用每当某项服务的现有需求超过提供该项服务的现有能力时,排队就会发生。
排队论就是对排队进行数学研究的理论。
在医院系统内,“三长一短”的现象是司空见惯的。
由于病人到达时间的随机性或诊治病人所需时间的随机性,排队几乎是不可避免的。
但如何合理安排医护人员及医疗设备,使病人排队等待的时间尽可能减少,是本文所要介绍的。
一、医院系统的排队过程模型医院是一个复杂的系统,病人在医院中的排队过程也是很复杂的。
如图1中每一个箭头所指的方框都是一个服务机构,都可构成一个排队系统,可见图2。
图1 医院系统的多级排队过程模型二、排队系统的组成和特征一般的排队系统都有三个基本组成部分:1. 输入过程其特征有:顾客源(病人源)的组成是有限的或无限的;顾客单个到来或成批到来;到达的间隔时间是确定的或随机的;顾客的到来是相互独立或有关联的;顾客相继到达的间隔时间分布和所含参数(如期望值、方差等)都与时间无关或有关。
2. 排队规则其特征是对排队等候顾客进行服务的次序有下列规则:先到先服务,后到先服务,有优先权的服务(如医院对于病情严重的患者给予优先治疗,在此不做一般性的讨论),随机服务等;还有具体排队(如在候诊室)和抽象排队(如预约排队)。
排队的列数还分单列和多列。
3. 服务机构其特征有:一个或多个服务员;服务时间也分确定的和随机的;服务时间的分布与时间有关或无关。
排队论
11.排队论11.1基本概念排队现象是指到达服务机构的顾客数量超过服务机构提供服务的容量,也就是说顾客不能够立即得到服务而产生的等待现象。
顾客可以是人,也可以是物,比如说,在银行营业部办理存取款的储户,在汽车修理厂等待修理的车辆,在流水线上等待下一到工序加工的半成品,机场厂上空等待降落的飞机,以及等待服务器处理的网页等,都被认为是顾客。
服务机构可以是个人,像理发员和美容师,也可以是若干人,像医院的手术小组。
服务机构也还可以是包装糖果的机器,机场的跑道,十字路口的红绿灯,以及提供网页查询的服务器等等。
11因为顾客到达,服务时间具有不确定性,排队系统又称随机服务系统,它的基本结构如图1.所示:商业服务理发店,银行柜台,机场办理登机手续的柜台,快餐店的点餐柜台运输行业城市道路的红绿灯,等待降落或起飞的飞机,出租车制造业待修理的机器,待加工的材料,生产流水线社会服务法庭,医疗机构为了描述一个排队系统,我们需要说明输入(到达)和输出(服务)过程,及其他基本特征。
表2.11列举了一些排队系统的到达和服务过程。
表11.2: 排队系统举例)1(到达过程通常,我们假设顾客的相继到达间隔时间是相互独立并且都具有相同概率分布。
在许多实际(Poisson流,或指数分布。
顾客源可能是有限的,也可情况中,顾客的相继到达间隔是服从泊松)能是无限的。
顾客到来方式可能是一个接一个的,也可能是批量的。
比如,到达机场海关的旅行团就是成批顾客。
一般来说,我们假设到达过程不受排队系统中顾客数量的影响。
以银行为例,无论银行内有3位顾客还是300位顾客,顾客来到银行的到达过程是不会受到影响的。
但是在两种情况下到达过程与排队系统中的顾客数量相关。
第一种情况发生在顾客源是有限的系统,比如某工厂共有五台机床,若在维修部中已有两台机床,接下来到达维修部的最大量是三台。
另一种情况是当顾客到达排队系统时,如果服务机构的设施都被占用,顾客可能耐心等待,也可能选择离开。
数学建模方法及其应用医院排队论模型
排队系统模拟
所谓排队系统模拟,就是利用计算机对一个客 观复杂的排队系统的结构和行为进行动态模拟,以 获得反映其系统本质特征的数量指标结果,进而预 测、分析或评价该系统的行为效果,为决策者提供 决策依据.
如果医院增添服务人员和设备,就要增加投资或发生空闲浪费; 如果减少服务设备,排队等待时间太长,对患者和社会都会带来不良 影响.
的; ③ 普通性:在同时间点上就诊或手术最多到达1个患者, 不
存在同时到达2个以上患者的情况; ④ 有限性:在有限的时间区间内只能到达有限个患者, 不可
能有无限个患者到达.
患者的总体可以是无限的也可以是有限的; 患者到来方式可以是单个的,也可以是成批的;
相继到达的间隔时间可以是确定的,也可是随机 的; 患者的到达可以是相互独立的,也可以是关联; 到来的过程可以是平稳的,也可是非平稳的;
医院排队系统的组成
排队系统的基本结构由四个部分构成:来到过 程(输入)、服务时间、服务窗口和排队规则. 1、来到过程(输入)是指不同类型的患者按照各 种 规律来到医院. 2、服务时间是指患者接收服务的时间规律. 3、服务窗口则表明可开放多少服务窗口来接纳患 者. 4、排队规则确定到达的患者按照某种一定的次序 接 受服务.
设在任意时刻t系统中有n个患者的概率Pn(t). 当系统达到稳 定状态后,Pn(t)趋于平衡Pn且与t无关. 此时,称系统处于统计平衡 状态,并称Pn为统计平衡状态下的稳态概率.
Pn=(1- ) n, n = 0, 1, 2, … . 其中 =/ 表示有效的平均到达率与平均服务率 之比(0< <
1).
医院排队论模型
医院就医排队是一种经常遇见的非常熟悉的现象.它每天以这 样或那样的形式出现在我们面前. 例如,患者到医院就医,患者到药 房配药、患者到输液室输液等,往往需要排队等待接受某种服务.
排队论方法讲解
排
队 论 方 法
1. 基本概念
1.排队过程的一般模型 顾客服务过程分为四个步骤:
进入排队系统(输入) 等候服务 接受服务 离开系统(输出)
顾客接受服务后立即离开系统,因此输出 过程可以不用考虑,则
讲
解
输入过程 排队系统排队规则 服务机构
排
队 论
①输入过程: I.顾客总体 (顾客源)
排
队 论
1.5.2 指数分布
当顾客流为泊松流时,用T表示两顾客相 继到达的时间间隔,则T是一个随机变量, 其分布函数为
FT (t ) P{T t} 1 P(T t ) 1 P0 (t )
t t 又P ( t ) e , 则 F ( t ) 1 e , 0 T
k 0 n
讲
解
(全概公式、独立性 ) Pn k (t ) Pk (t , t t )
k 0 n
Pn (t )(1 t ) Pn 1 (t )t o(t )
排 队 论
Pn (t , t t ) Pn (t ) o(t ) Pn (t ) Pn 1 (t ) t t
讲
解
排
队 论
(1) 无后效性:在不相交的时间区 间内,顾客到达数相互独立,即在 [t,t+△t]时段内到达的顾客数,与 时刻t之前到达的顾客数无关; (2)平稳性:对于充分小的△t,在 [t,t+△t]内有1个顾客到达的概率, 只与△t有关,而与t无关,且 P1 (t , t t ) t o(t ),
t
实际中,多数问题都属于稳态情 况,且通常在经过某一时段后即可 到达稳态,而不需要t→∞
排
队 论
排队论
(t )n et P( X (t ) n) n!
E ( X (t )) t
e t f T (t ) 0 1 E (T )
for t 0 for t 0
服务时间的概率 = t 1/ : 平均服务时间
在t时间内已经服务n个顾客 的概率 平均服务率=
队列
队列容量
有限/无限 先来先服务(FCFS);后来先服务; 随机服务; 有优先权的服务;
排队规则
3.服务机构
服务机构
服务设施, 服务渠道与服务台 服务台数量:1台和多台 服务时间分布:
指数, 常数,
排队模型分类-Kendall记号
Kendall 记号: X/Y/Z/ A/B/C 顾客到达时间间隔分布/服务时间分布/服务台数 目/排队系统允许的最大顾客容量/顾客总体数量/ 排队规则 M/M/1///FCFS M/M/1 / M: 指数分布 (Markovian) D: 定长分布 (常数时间) Ek: k级Erlang 分布 GI:一般相互独立的时间间隔分布 G: 普通的概率分布 (任意概率分布)
0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 NUMBER IN SYSTEM 26 28 30 32 34 36 38 40
Probability
74.94% 0.2506 1.2294 1.9788 0.2734 0.4401 0.7494 0.1007
排队模型的记号
系统状态 = 排队系统顾客的数量。 N(t) = 在时间 t 排队系统中顾客的数量。 队列长度 = 等待服务的顾客的数量。 Pn(t) = 在时间t,排队系统中恰好有n个顾客的概率。 s = 服务台的数目。
非强占有限优先权M-G-1排队系统
非强占有限优先权M/G/1排队系统>针对部分数据帧有完全优先权发送的计算机网络数据服务系统存在的网络拥塞风险问题,提出了一种非强占有限优先权M/G/1排队系统模型的方法。
该系统模型引入控制完全优先权的参数n,使得数据帧的完全优先权变成有限优先权,考虑了不同优先级队伍之间的公平性,降低了计算机网络数据服务系统拥塞的风险,使得网络系统在有限优先权下有较好的稳定性。
在模型研究中,运用全概率拆解方法获得各级队伍平均等待时间、平均逗留时间和平均队长的理论结果。
对模型采用Matlab 2010a软件实验仿真,实验得到的各级队伍平均等待时间和理论平均等待时间的平均绝对误差为0.951%。
实验中,有限优先权条件下各级顾客的平均等待时间比值显著小于完全优先权条件下各级顾客的平均等待时间比值。
实验结果表明对非强占有限优先权M/G/1排队系统模型研究的理论结果是正确的,该模型具有更稳定的系统特性。
0引言排队论是运筹学的分支,其理论得广泛应用于计算机网络数据发送服务[1]、通信系统[2]、道路交通[3]、银行[4]、地铁[5]、医院[6]等一些服务领域。
对不同领域的服务系统需要建立与之对应的排队系统模型进行研究。
当前已有很多文献对排队系统进行过深入研究。
文献[7]对强占及非强占优先权排队系统作了基础研究;文献[8]研究了非强占优先权的多服务器排队系统,将非强占优先权排队系统服务器扩充到多台经行研究;文献[9]引入绩效评价将排队系统应用在银行自动取款机(Automatic Teller Machine, ATM)系统,展示排队论在其他领域中有效的应用,此后排队论更是广泛应用于各种服务领域之中。
之后研究人员纷纷研究了多级适应性M/G/1可修排队系统[10]、M/G/1休假排队系统[11]、基于多重休假的min(N,V)策略M/G/1排队系统[12]等。
现在文献对休假排队系统和可修排队系统研究颇多,其排队系统在计算机网络[13]和通信领域[14]也有较好的应用,但对于计算机网络应用中待解决的优先权拥堵问题相关文献比较少[15]。
优先权排队论模型
优先权排队论模型带优先权的排队论模型在优先权排队模型中,队中的成员被服务的顺序基于他们被赋予的优先级。
相比一般的排队模型,很多真实存在的排队系统实际上更符合带优先权的排队论模型,比如紧急工作的招聘优先于其他一般的工作;VIP客户较其他一般客户,在服务上享有优先权等等。
因此,带优先权的排队论模型有其实际意义。
这里介绍两种最基本的优先权排队模型——非强占性优先权模型和强占性优先权模型。
两个模型除优先权行使方式之外,其他假设均一致。
我们首先描述这两个模型,之后分别给出其结论,最后通过一个案例来阐述其在实际中的应用。
1. 模型公共假设:(1)两个模型都存在N个优先级(1级代表最高)(2)服务顺序首先基于优先级,同一优先级内,依据“先到先服务”1(3)对任意优先级,顾客到达服从Poisson分布,服务时间服从负指数分布(4)对任意优先级顾客的服务时间相同(5)不同优先级顾客的平均到达率可以不同非强占性优先权(Nonpreemptive Priorities)是指,即使一个高优先级的顾客到达,也不能强制让一个正在接受服务的低优先级顾客返回排队。
也就是说,一旦服务员开始对一个顾客服务,这项服务就不能被打断直至服务结束。
强占性优先权(Preemptive Priorities)是指,一旦有高优先级的顾客到达,服务员即中断对低优先级顾客的服务(这名顾客重新回到排队中),并马上开始为高优先级顾客服务。
结束这项服务后,再按照公共假设中的原则选取下一个被服务的顾客。
(这里由于负指数分布的无记忆性,我们不必关注被中断顾客的服务进度,因为剩余服务时间的分布与从起点开始的服务时间的分布总是相同的。
) 对这两个模型来说,如果忽略顾客的优先级,它们是完全等同于一般的M/M/s 排队模型的。
因此,当计算整个队列中顾客的总人数(L,2。
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)
排队论模型
精选可编辑ppt
13
当 n0 时
p k ( t t ) p k ( t ) 1 ( k t ) p k 1 ( t ) k 1 t O ( t )
类似地,当S为有限集时,对 nk 有
p 0 ( t t ) p 0 ( t ) 1 ( 0 t ) p 1 ( t ) 1 t O ( t )
令△t→0得
当系统状态S为有限集时,生灭过程的微分差分方
程组为
p pn 0 ''((tt))
p n1 n1(t) ( n 0p0(t) p 1 1(t)
n)pn(t)
p n1 n1(t)
pk'(t) p k1 k1(t) p k k(t)
精选可编辑ppt
|nk
14
当系统状态S为可数集时,生灭过程微分差分方程 组为
p n '(t)n 1p n 1 (t) (nn)p n (t)n 1p n 1 (t) p 0 '(t)0p 0 (t)1p 1(t)
n 1 (9.2)
若能求解这组方程,则可得到在时刻t系统状态概
率分布 {pn(t),ns} 称为生灭过程的瞬时解,一 般这种瞬时解是难以求得的
2
2 排队系统的特征 为了描述一个给定的排队系统,必须规定系统的下列组成 (1)输入过程 顾客陆续来到的过程,设N(t):(0,t)时间内来到的顾客数(非负
整而数{T i值} 随){N 机(t变)t,量0序}是列随,机i 过Ti程T,i1又时设间间T i 第距i(个隔顾) N 客(t到)达m的a时xj,{ 间j ,i 从t} 一般假设顾客来到时间间隔 i 相互独立与随机变量 有相i1同的;
逗留时间=等待时间+服务时间 (3)忙期:是指服务台连续繁忙的时间,即顾客从到达 空闲服务台算起到服务台再次变为空闲时止的这段时间 。这是服务台最关心数量指标,它直接关系到服务员工 作强度,与忙期相对应的是闲期,这是指服务台连续保 持空闲的时间长度;显然,在排队系统中忙期与闲期, 是交替出现的。
第六章 排队论模型
上述事例中的各种问题虽互不相同,但却都 有要求得到某种服务的人或物和提供服务的人或 机构。排队论里把要求服务的对象统称为“顾 客”,而把提供服务的人或机构称为“服务台”或 “服务员”。不同的顾客与服务组成了各式各样 的服务系统。顾客为了得到某种服务而到达系统、 若不能立即获得服务而又允许排队等待,则加入 等待队伍,待获得服务后离开系统。
12
③随机服务 (RAND) 。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 (PR)。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。
13
(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:
16
3、服务台
服务台可以从以下3方面来描述: (1) 服务台数量及构成形式。从数量上说,服务台有 单服务台和多服务台之分。从构成形式上看,服务台 有: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,以及多队列多 服务台并串联混合式等等。 如之前的分类模型图所示。
2
排队论历史:
起源于1909年在丹麦哥本哈根电子公司工作的电话工程 师A. K. Erlang(A.K.爱尔朗)对电话通话拥挤问题的研究工作, 其开创性论文---概率论和电话通讯理论则标志此理论的诞生。 表明了排队论的发展最早是与电话,通信中的问题相联系的, 并到现在也还是排队论的传统的应用领域。近年来在计算机通 讯网络系统、交通运输、医疗卫生系统、各类生产服务、库存 管理等等各领域中均得到广泛的应用。 排队论具体事例:
第六章 排队论模型
4
排队模型及类型
根据顾客到达和服务台数,排队过程可用下列模型表示:
模型1 单服务台排队模型
模型2
单队列多服务台并联的排队模型
5
模型3
多队列多服务台的并联排队模型
模型4
单队多个服务台的串联排队模型
6
模型5
多队列多服务台混联网络模型
纵观上述排队模型,实际上都可由下面模型加以统一描述:
称该统一模型为随机聚散服务系统。由于顾客到来的时刻和服务台提 供服务的时间长短都是随机的,因此任一排队系统都是一个随机聚散 7 服务系统。 “聚”表示顾客的到达,“散”表示顾客的离去。
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8顾客在店内等待时间超过10min的概率581001594在店内的平均顾客数5每位顾客在店内的平均逗留时间067607每位顾客平均等待服务的时间02678顾客在店内逗留时间超过10min的概率由于逗留时间服从参数的负指数分布即分布函数为1003679注
20
例如:某排队问题为M/M/S/∞/∞/FCFS, 则表示顾客到达间隔时间为负指数分布(泊松流); 服务时间为负指数分布;有s(s>1)个服务台;系统 等待空间容量无限(等待制);顾客源无限,采用先 到先服务规则。 某些情况下,排队问题仅用上述表达形式中的 前3个、4个、5个符号。如不特别说明则均理解为系 统等待空间容量无限;顾客源无限,先到先服务, 单个服务的等待制系统。
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(2) 等待制。指当顾客来到系统时,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:
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。
带优先权的排队论模型
带优先权的排队论模型在优先权排队模型中,队中的成员被服务的顺序基于他们被赋予的优先级。
相比一般的排队模型,很多真实存在的排队系统实际上更符合带优先权的排队论模型,比如紧急工作的招聘优先于其他一般的工作;VIP客户较其他一般客户,在服务上享有优先权等等。
因此,带优先权的排队论模型有其实际意义。
这里介绍两种最基本的优先权排队模型——非强占性优先权模型和强占性优先权模型。
两个模型除优先权行使方式之外,其他假设均一致。
我们首先描述这两个模型,之后分别给出其结论,最后通过一个案例来阐述其在实际中的应用。
1.模型公共假设:(1)两个模型都存在N个优先级(1级代表最高)(2)服务顺序首先基于优先级,同一优先级内,依据“先到先服务”(3)对任意优先级,顾客到达服从Poisson分布,服务时间服从负指数分布(4)对任意优先级顾客的服务时间相同(5)不同优先级顾客的平均到达率可以不同非强占性优先权(Nonpreemptive Priorities)是指,即使一个高优先级的顾客到达,也不能强制让一个正在接受服务的低优先级顾客返回排队。
也就是说,一旦服务员开始对一个顾客服务,这项服务就不能被打断直至服务结束。
强占性优先权(Preemptive Priorities)是指,一旦有高优先级的顾客到达,服务员即中断对低优先级顾客的服务(这名顾客重新回到排队中),并马上开始为高优先级顾客服务。
结束这项服务后,再按照公共假设中的原则选取下一个被服务的顾客。
(这里由于负指数分布的无记忆性,我们不必关注被中断顾客的服务进度,因为剩余服务时间的分布与从起点开始的服务时间的分布总是相同的。
)对这两个模型来说,如果忽略顾客的优先级,它们是完全等同于一般的M/M/s排队模型的。
因此,当计算整个队列中顾客的总人数(L,L q)时,M/M/s模型的结论是适用的;实际上,若随机选择一个顾客,其等待时间(W,W q)也可以通过Little公式计算得出。
《2024年带(N,n)抢占优先权的排队系统研究》范文
《带(N,n)抢占优先权的排队系统研究》篇一一、引言在现实生活中,许多服务系统如银行、医院、交通系统等都需要处理大量的服务请求。
为了确保高效和公平的服务分配,这些系统通常采用排队理论来分析和优化其性能。
其中,带(N,n)抢占优先权的排队系统是一种常见的服务系统模型,它允许服务请求在队列中具有不同的优先级。
本文旨在研究这种排队系统的特性和性能,为相关系统的设计和优化提供理论依据。
二、带(N,n)抢占优先权的排队系统概述带(N,n)抢占优先权的排队系统是一种特殊的排队模型,其中N表示队列中可容纳的顾客数量,n表示具有高优先级的顾客数量。
当系统中有n个高优先级顾客等待时,低优先级顾客将无法获得服务,直到高优先级顾客被服务完或者离开系统。
这种模型能够很好地模拟现实生活中不同紧急程度的服务需求。
三、系统特性分析1. 顾客到达与离开:系统的顾客到达遵循一定的概率分布,如泊松分布或指数分布。
当顾客到达时,他们将根据自身的优先级进入相应的队列等待服务。
2. 服务过程:服务过程包括服务时间和抢占过程。
高优先级顾客将优先获得服务,而低优先级顾客则需等待高优先级顾客离开或服务完才能获得服务。
3. 性能指标:衡量排队系统性能的指标包括队列长度、等待时间、逗留时间等。
这些指标将直接影响顾客的满意度和系统的效率。
四、模型建立与求解为了研究带(N,n)抢占优先权的排队系统的性能,我们需要建立相应的数学模型。
通常,我们采用概率论和随机过程理论来描述顾客的到达、服务和离开过程。
然后,通过求解模型的平衡方程或利用计算机仿真等方法来分析系统的性能。
在求解过程中,我们需要考虑不同参数对系统性能的影响,如顾客到达率、服务率、队列容量等。
通过调整这些参数,我们可以得到不同条件下的系统性能指标,从而为系统的设计和优化提供依据。
五、结果与讨论通过对带(N,n)抢占优先权的排队系统的研究,我们可以得到以下结论:1. 高优先级顾客的存在将影响低优先级顾客的等待时间和逗留时间。
排队论讲解
排队论是一种研究排队系统的数学理论,它主要用于研究系统在不同的服务策略下的性能指标,如平均等待时间、平均服务时间、系统吞吐量等。
排队系统是指由顾客和服务台组成的系统,顾客按照先来先服务的原则依次到达服务台,并在服务台得到服务。
排队论的基本模型包括M/M/s、M/M/c、M/G/s、M/G/c等模型,其中M表示顾客到达的随机变量是泊松分布,G表示服务时间的随机变量是几何分布,c表示服务台的容量限制,s表示系统的服务速度。
M/M/s模型是指服务台的服务速度s是固定的,即服务台的服务速度不受顾客到达的影响,这种模型主要用于研究系统的平均等待时间和平均服务时间。
M/M/c模型是指服务台的容量限制c是固定的,即服务台的服务速度受到顾客到达的影响,这种模型主要用于研究系统的排队长度和服务率。
排队论的应用非常广泛,包括电话系统、银行系统、航空系统、医疗系统等。
在实际应用中,排队论可以帮助企业优化服务流程,提高服务质量,减少顾客等待时间,提高顾客满意度,从而提高企业的竞争力和经济效益。
排队论的应用还在不断地拓展和深化,例如近年来出现的排队论模型包括多服务台排队模型、排队网络模型、排队论与动态优化模型等。
这些模型可以更好地模拟实际系统中的复杂排队情况,提高系统的服务质量和效率。
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1. 模型
公共假设: (1)两个模型都存在 N 个优先级(1 级代表最高) (2)服务顺序首先基于优先级,同一优先级内,依据“先到先服务” (3)对任意优先级,顾客到达服从 Poisson 分布,服务时间服从负指 数分布 (4)对任意优先级顾客的服务时间相同 (5)不同优先级顾客的平均到达率可以不同 非强占性优先权(Nonpreemptive Priorities)是指,即使一个高优先级的 顾客到达, 也不能强制让一个正在接受服务的低优先级顾客返回排队。 也就是说, 一旦服务员开始对一个顾客服务,这项服务就不能被打断直至服务结束。 强占性优先权 (Preemptive Priorities) 是指, 一旦有高优先级的顾客到达, 服务员即中断对低优先级顾客的服务(这名顾客重新回到排队中) ,并马上开始 为高优先级顾客服务。 结束这项服务后, 再按照公共假设中的原则选取下一个被 服务的顾客。 (这里由于负指数分布的无记忆性,我们不必关注被中断顾客的服 务进度, 因为剩余服务时间的 分布与从起点开始的服务时间的分布总是相同的。 ) 对这两个模型来说,如果忽略顾客的优先级,它们是完全等同于一般的 M/M/s 排队模型的。因此,当计算整个队列中顾客的总人数(L,������������ )时,M/M/s 模 型的结论是适用的;实际上,若随机选择一个顾客,其等待时间(W,������ ������ )也可以 通过 Little 公式计算得出。我们改变的只是顾客们等待时间的分布。在优先权 排队模型下,等待时间的的方差更大,高优先级的顾客缩短了等待时间,而低优 先级的顾客增长了等待时间。 为了体现优先权对排队模型的影响, 我们需要计算 每 一 个 优 先 级 上 顾 客 的 平 均 等 待 时 间 ( ������������ ,k=1,2,……N ) 和 平 均 队 长 (������������ ,k=1,2,……N) 。
λ=������1 +������2 + ������3 =2 时 W 的取值相同。 W 13 与一般 M/M/s 模型中当 s=2, μ=3, 即 从而 故
W 13 W =0.375 小时,
W3
W3
1 0.375 0.1(0.3337) 0.3(0.34126) 0.39875 小时, 0.6
强占性模型(M/M/1)
for k = 1,2,...,N
Wk
1 , Bk 1 Bk
for k = 1,2,...,N
注意到这里的结论适用于仅有一个服务台的情况,但实际上对于 s > 1 的 情况, ������������ 可以通过简单的迭代得出, 该方法在案例中会做介绍。 同样, 应用 Little 公式, 可得第 k 个优先级在稳定状态下的平均队长 (包括正在接受服务的顾客) :
取值相同。 即 从而
W 12 W =0.33937 小时,
W2
W2
4 1 0.33937 (0.3337) 0.34126 小时, 3 4
1
故
0.00793 小时。
同理,令 W 13 为随机到达的病人的平均等待时间, 有
W 13 0.1W1 0.3W2 0.6W3 ,
2. 结论
用������������ 表示稳定状态下 k 优先级的顾客平均等待时间(包括服务时间) ,则两 个模型的结论可以表示如下。
非抢占性模型(M/M/s)
Wk
1 1 , ABk Bk 1
for k = 1,2,...,N,
where
s s 1 r j A s ! s s , r j 0 j !
P 1 W1 W Wq 0 0.00037 小时, s !(1 )2 1 Lq 1
s
其中
, s
s 1 n s 1 P0 1 , n ! s ! 1 / ( s ) n 0
1
0.06542 小时。
所以,完整的数据对比表如下: Preemptive Priorities s=1 s=2 0.024 hour 0.00037 hour 0.154 hour 0.00793 hour 1.033 hour 0.06542 hour Nonpreemptive Priorities s=1 s=2 0.238 hour 0.029 hour 0.325 hour 0.033 hour 0.889 hour 0.048 hour
W1-1/μ W2-1/μ W3-1/μ
下面来计算 s=2 时,强占性模型下的每个优先级病人的平均等待时间。 由于第一优先级的病人的等待时间并不受其他优先级的影响, 所以对任意的 ������2 、������3 ,������1 取值相同,当������2 =������3 =0 时,������1 与一般 M/M/s 模型中当 s=2, μ=3,λ =������1 =0.2 时 W 的取值相同。 即
带优先权的排队论模型
在优先权排队模型中,队中的成员被服务的顺序基于他们被赋予的优先级。 相比一般的排队模型, 很多真实存在的排队系统实际上更符合带优先权的排 队论模型,比如紧急工作的招聘优先于其他一般的工作;VIP 客户较其他一般客 户,在服务上享有优先权等等。因此,带优先权的排队论模型有其实际意义。 这里介绍两种最基本的优先权排队模型 ——非强占性优先权模型和强占性 优先权模型。两个模型除优先权行使方式之外,其他假设均一致。我们首先描述 这两个模型, 之后分别给出其结论, 最后通过一个案例来阐述其在实际中的应用。
Lk kWk ,
for k = 1,2,...,N
3. 案例——市医院急诊中心的问题
管理咨询顾问注意到市医院的急诊病人并没有简单地按照达到顺序接受治 疗,实际上病人大致被分为三类: (1)病危型,病情致命,必须马上治疗; (2 ) 严重型,拖延治疗会使病情加重; (3)平稳型,治疗不及时并没有严重的后果。 病人们按照以上优先级进行排队,每个优先级内部再按照到达顺序排队。 预测显示, 大约有 10%的病危型病人, 30%的严重型病人, 60%的平稳型病人。 因为严重的疾病在紧急处理后还要进行进一步治疗, 所以花在急诊室的时间并不 是很长,进而我们可以认为三种类型的病人接受治疗的时间是相同的。 由于病危病人和严重型病人的治疗不能耽误, 所以这是一个强占性优先权排 队模型。数据显示 μ=3,λ=2,因此可求得������1 =0.2,������2 =0.6,������3 =1.2。通过对比 s=1 和 s=2 时的情况,说明是否有必要在急诊室增加一个医生。 用 Excel 计算的数据如下表所示。 (为了对比,同时给出在非抢占性模型下 的各项数据。 ) Preemptive Priorities s=1 s=2 0.024 hour 0.154 hour 1.033 hour Nonpreemptive Priorities s=1 s=2 0.238 hour 0.029 hour 0.325 hour 0.033 hour 0.889 hour 0.048 hour
i ,
i 1 N
r
,
k
(这里假设了 i s ,从而使第 k 个优先级能够达到稳定状态。 )
i 1
Little 公式对任意优先级仍然适用,所以������������ ——第 k 个优先级在稳定状态 下的平均队长(包括正在接受服务的顾客)故
W1 1
0.00037 小时。
下面考虑前两个优先级。 同理, 这两个优先级的病人也不受第三优先级的影 响。 令 W1-2 为随机到达的前两个优先级的病人的平均等待时间, 则该病人是第一 优先级的概率为 1 (1 2 ) 1/ 4 ,是第二优先级的概率为 2 (1 2 ) 3 / 4 。 1 3 W 12 W1 W2 , 故 4 4 另一方面, W 1 2 与一般 M/M/s 模型中当 s=2, μ=3,λ=������1 +������2=0.8 时 W 的
W1-1/μ W2-1/μ W3-1/μ
从中可以看出,强占性模型下,若只有一名医生,在接受治疗前,病危型病 人平均等待时间约为 1.5 分钟, 严重型病人平均等待时间大于 9 分钟, 平稳型病 人平均等待时间大于 1 小时。 在两个模型下, 多派一名医生均能大幅缩减任一优 先级病人的平均等待时间; 尤其在强占性模型中, 多派一名医生几乎消除了除平 稳型以外病人的等候治疗时间。因此,该案例下,在急诊室中多派一名医生是十 分有必要的。
B0 1 ,
Bk
1
k i 1
i
s
,
s number of servers ,
m e a n s e r v i c e r a t e p e r ,b u s y s e r v e r
m e a n a r r i v i a l r a t e f o, r p r i o r i t y i