排队等待的顾客数
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。
排队模型——精选推荐
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排队模型一 1. 一般的排队过程为: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。
排队过程的一般过程可用下图表示。
我们所说的排队系统就是指图中方框所包括的部分:在现实生活中的排队现象是多种多样的,对上面所说的“顾客”和“服务员”要作广泛的理解。
它们可以是人,也可以是某种物质或设备。
排队可以是有形的,也可以是无形的。
尽管排队系统是多种多样的,但从决定排队系统进程的因素来看,它有三个基本的组成部分,这就是输入过程、排队规则及服务机构.1)输入过程:描述顾客来源以及顾客到达排队系统的规律。
包括: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;顾客相继到达的间隔时间分布是确定型的还是随机型的,分布参数是什么,是否独立,是否平稳。
2)排队规则:描述顾客排队等待的队列和接受服务的次序。
包括:即时制还是等待制;等待制下队列的情况(是单列还是多列,顾客能不能中途退出,多列时各列间的顾客能不能相互转移);等待制下顾客接受服务的次序(先到先服务,后到先服务,随机服务,有优先权的服务)。
3)服务机构:描述服务台(员)的机构形式和工作情况。
包括:服务台(员)的数目和排列情况;服务台(员)的服务方式;服务时间是确定型的还是随机型的,分布参数是什么,是否独立,是否平稳。
2.到达和服务过程的模型2.1 到达过程的模型用表示第i 个顾客到达的时间,.i t 称为第i 个到达时间间隔.1i i T t t +=−i 我们用的特征来刻画顾客到达过程. 最常见的情况是独立同分布. 用X 表示这样的随机变量.12,,T T 12,,T T 如果X 服从参数为λ的指数分布.这时1()()i E T E X λ==即平均每隔1λ来一个顾客.换句话说,单位时间理平均有λ个顾客到来.称λ为到达速率. 用表示到时刻t 为止到达的顾客总数,则在上面的假设下()N t ()()N t P t λ∼.除了指数分布外,常用的还有爱尔朗分布,其密度函数为1()(), 0.(1)!k RxR Rx e f x x k −−=≥− 这时2(), ()i i k k E T D T R R==. k 叫形状参数, R 叫速率参数.当取λ使得R k λ=, 则爱尔朗分布可以看成是k 个独立的服从参数为λ的指数分布随机变量的和的分布.2.2服务过程的模型一般总是认为不同顾客接受服务占用的时间长短是相互独立的. 用Y表示一个客户接受服务的时间长短, 它是一个随机变量.若Y的分布是参数为μ的指数分布, 意味着一个顾客的服务时间平均为1μ. 单位时间里可以完成的平均顾客数为μ.若Y服从形状参数为k, 速率参数为R kμ=的爱尔朗分布, 则平均服务时间为1μ, 根据爱尔朗分布的性质, 可以将Y看作是k个相继子服务的总时间, 每个子服务都服从参数为1kμ的指数分布且相互独立.在排队论中,我们常用如下字母表示特定的到达时间间隔或服务时间分布:M: i.i.d. 指数分布D: i.i.d. 的确定分布E k: i.i.d. 的形参为k的爱尔朗分布GI: 到达时间间隔是i.i.d. 的某种一般分布G: 服务时间是i.i.d. 的某种一般分布在处理实际排队系统时,需要把有关的原始资料进行统计,确定顾客到达间隔和服务时间的经验分布,然后按照统计学的方法确定符合哪种理论分布。
mm1n排队论模型参数
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mm1n排队论模型参数
M/M/1 排队论模型是一种简单的排队系统模型,用于分析单一服务台、顾客到达服从泊松分布、服务时间服从指数分布的系统。
在M/M/1 模型中,有三个主要参数:
1. 到达率(λ):表示单位时间内到达系统的顾客数的期望值,服从参数为λ的泊松分布。
到达率决定了系统中的顾客数量变化速率。
2. 服务率(μ):表示单位时间内一个顾客被服务完成的期望值,服从参数为μ的指数分布。
服务率决定了系统中顾客等待服务的速度。
3. 顾客到达和服务时间是独立的:这个条件表明顾客的到达和服务的完成之间没有影响,使得模型更具有现实意义。
通过平衡方程法,可以对M/M/1 模型进行稳态分析,计算出以下几个重要性质:
1. 队长(Ls):表示系统中的顾客数(n)的期望值。
2. 排队长(Lq):表示系统中排队等待服务的顾客数(n)的期望值。
3. 逗留时间(Ws):指一个顾客在系统中的全部停留时间,为期望值。
4. 等待时间(Wq):指顾客在系统中等待服务的時間,为期望值。
了解这些参数后,可以对M/M/1 模型进行评估和优化,以提高系统的效率和服务质量。
M/M/1 模型虽然简单,但在实际应用中具有广泛的价值,如电话交换系统、计算机网络、银行窗口等。
掌握M/M/1 模型的基本原理和分析方法对于学习排队论和实际应用具有重要意义。
排队论方法讲解
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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
交通流理论—排队论
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组成
排队系统的组成 (1) 输入过程:就是指各种类型的"顾客(车辆或行人)"按怎样的规律到 达。有各式各样的输入过程,例如: D—定长输入:顾客等时距到达。 M—泊松输入:顾客到达时距符合负指数分布。 Ek—爱尔朗输入:顾客到达时距符合爱尔朗分布。
组成
排队系统的组成
(2)排队规则:指到达的顾客按怎样的次序接受服务。 例如: • 损失制:顾客到达时,若所有服务台均被占,该顾客就自动消失,永不再来。 • 等待制:顾客到达时,若所有服务台均被占,他们就排成队伍,等待服务,
离去 1
到达
离去 2
到达 1
离去
2
...
n
单通道多服务台系统
到达
离去
1
到达
离去
(组1)成单通道服务系统
到达
离去
服务台的排列方式1
服务台
单通道单服务台系统
(2)多通道服务系统
(2) 多通道服务系统
离去
1
到达
离去 2
3
离去
可通的多通道系统
到达 1
离去
2
...
n
单通道多服务台系统
到达
离去
1
到达
离去
2
到达
M/M/1系统及其应用
其他参数
平均非零排队长度:
qw
1
1
(qw q ) (辆)
即排队不计算没有顾客的时间,仅计算有顾客时的平均排队长度, 即非零排队。如果把有顾客时计算在内,就是前述的平均排队长度。
M/M/1系统及其应用
其他参数
系统中顾客数超过k的概率:
P(n k) 1 P(n k)
k
1- Pi 1 (1 (1 ) ... k (1 )) i 0
排队论及其应用
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排队系统的符号表述描述符号:①/②/③/④/⑤/⑥各符号的意义:①——表示顾客相继到达间隔时间分布,常用以下符号:M——表示到达的过程为泊松过程或负指数分布;D——表示定长输入;EK——表示K阶爱尔朗分布;G——表示一般相互独立的随机分布。
②——表示效劳时间分布,所用符号与表示顾客到达间隔时间分布一样。
③——表示效劳台(员)个数:“1〞表示单个效劳台,“s〞(s>1)表示多个效劳台。
④——表示系统中顾客容量限额,或称等待空间容量。
如系统有K个等待位子,那么,0<K<∞,当K=0时,说明系统不允许等待,即为损失制。
K=∞时为等待制系统,此时一般∞省略不写。
K为有限整数时,表示为混合制系统。
⑤——表示顾客源限额,分有限与无限两种,∞表示顾客源无限,一般∞也可省略不写。
⑥——表示效劳规那么,常用以下符号FCFS:表示先到先效劳的排队规那么;LCFS:表示后到先效劳的排队规那么;PR:表示优先权效劳的排队规那么。
二、排队系统的主要数量指标描述一个排队系统运行状况的主要数量指标有:1.队长和排队长(队列长)队长是指系统中的顾客数(排队等待的顾客数与正在承受效劳的顾客数之和);排队长是指系统中正在排队等待效劳的顾客数。
队长和排队长一般都是随机变量。
2.等待时间和逗留时间从顾客到达时刻起到他开场承受效劳止这段时间称为等待时间。
等待时间是个随机变量。
从顾客到达时刻起到他承受效劳完成止这段时间称为逗留时间,也是随机变量。
3. 忙期和闲期忙期是指从顾客到达空闲着的效劳机构起,到效劳机构再次成为空闲止的这段时间,即效劳机构连续忙的时间。
这是个随机变量,是效劳员最为关心的指标,因为它关系到效劳员的效劳强度。
与忙期相对的是闲期,即效劳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.数量指标的常用记号(1)主要数量指标L——平均队长,即稳态系统任一时刻的所有顾客数的期望值;L q——平均等待队长,即稳态系统任一时刻等待效劳的顾客数的期望值;W——平均逗留时间,即(在任意时刻)进入稳态系统的顾客逗留时间的期望值;W q——平均等待时间,即(在任意时刻)进入稳态系统的顾客等待时间的期望值。
(完整word版)《运筹学》_第六章排队论习题及_答案
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《运筹学》第六章排队论习题转载请注明1. 思考题(1)排队论主要研究的问题是什么;(2)试述排队模型的种类及各部分的特征;(3)Kendall 符号C B A Z Y X /////中各字母的分别代表什么意义;(4)理解平均到达率、平均服务率、平均服务时间和顾客到达间隔时间等概念; (5)分别写出普阿松分布、负指数分布、爱尔朗分布的密度函数,说明这些分布的主要性质;(6)试述队长和排队长;等待时间和逗留时间;忙期和闲期等概念及他们之间的联系与区别。
2.判断下列说法是否正确(1)若到达排队系统的顾客为普阿松流,则依次到达的两名顾客之间的间隔时间服从负指数分布;(2)假如到达排队系统的顾客来自两个方面,分别服从普阿松分布,则这两部分顾客合起来的顾客流仍为普阿松分布;(3)若两两顾客依次到达的间隔时间服从负指数分布,又将顾客按到达先后排序,则第1、3、5、7,┉名顾客到达的间隔时间也服从负指数分布; (4)对1//M M 或C M M //的排队系统,服务完毕离开系统的顾客流也为普阿松流; (5)在排队系统中,一般假定对顾客服务时间的分布为负指数分布,这是因为通过对大量实际系统的统计研究,这样的假定比较合理;(6)一个排队系统中,不管顾客到达和服务时间的情况如何,只要运行足够长的时间后,系统将进入稳定状态;(7)排队系统中,顾客等待时间的分布不受排队服务规则的影响;(8)在顾客到达及机构服务时间的分布相同的情况下,对容量有限的排队系统,顾客的平均等待时间少于允许队长无限的系统;(9)在顾客到达分布相同的情况下,顾客的平均等待时间同服务时间分布的方差大小有关,当服务时间分布的方差越大时,顾客的平均等待时间就越长; (10)在机器发生故障的概率及工人修复一台机器的时间分布不变的条件下,由1名工人看管5台机器,或由3名工人联合看管15台机器时,机器因故障等待工人维修的平均时间不变。
3.某店有一个修理工人,顾客到达过程为Poisson 流,平均每小时3人,修理时间服从负指数分布,平均需19分钟,求: (1)店内空闲的时间; (2)有4个顾客的概率; (3)至少有一个顾客的概率; (4)店内顾客的平均数; (5)等待服务的顾客数; (6)平均等待修理的时间;(7)一个顾客在店内逗留时间超过15分钟的概率。
排队论公式推导过程

排队论公式推导过程排队论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。
在咱们生活中,排队的现象随处可见,比如在超市结账、银行办业务、餐厅等座位等等。
咱们先来说说排队论中的一些基本概念。
想象一下,你去一家热门的奶茶店买奶茶,顾客就是“输入”,奶茶店的服务员就是“服务台”,制作奶茶的过程就是“服务时间”,而排队等待的队伍就是“队列”。
排队论中的一个重要公式就是 M/M/1 排队模型的平均排队长度公式。
咱们来一步步推导一下。
假设平均到达率为λ,平均服务率为μ。
如果λ < μ,系统是稳定的,也就是队伍不会无限长下去。
首先,咱们来求一下系统中的空闲概率P₀。
因为没有顾客的概率,就等于服务台空闲的概率。
P₀ = 1 - λ/μ接下来,咱们算一下系统中的平均顾客数 L。
L = λ/(μ - λ)那平均排队长度 Lq 怎么算呢?这就要稍微动点脑筋啦。
Lq = λ²/(μ(μ - λ))推导过程是这样的:咱们先考虑一个时间段 t 内新到达的顾客数 N(t),它服从参数为λt的泊松分布。
在这个时间段内完成服务离开的顾客数 M(t) 服从参数为μt 的泊松分布。
假设在时刻 0 系统为空,经过时间 t 后系统中的顾客数为 n 的概率Pn(t) 满足一个微分方程。
对这个微分方程求解,就能得到上面的那些公式啦。
我记得有一次,我去一家新开的面包店,人特别多,大家都在排队。
我站在那里,心里就琢磨着这排队的情况,不就和咱们学的排队论很像嘛。
我看着前面的人,计算着大概的到达率,再瞅瞅店员的动作,估计着服务率。
那时候我就在想,要是店家能根据这些数据合理安排人手,大家等待的时间就能大大缩短啦。
总之,排队论的公式推导虽然有点复杂,但只要咱们耐心琢磨,就能搞明白其中的道理。
而且这些公式在实际生活中的应用可广泛啦,能帮助我们优化各种服务系统,让大家的生活更加便捷高效!。
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
排队论公式

M/M/1/ g /m顾客源有限模型m=^统只有m+1种状态M/M/C/ g /m多服务台模型 单队,并列C 个服务台入:每小时到达店内人数卩:每小时可以服务的人数,1/每名客户 服务时间的分钟数排队论公式一系统空闲的概率 po = 1系统有n 个顾客的概率 (顾客损失率) P 11== (i- P )P系统至少有i 个顾客的 概率 1-()顾客的有效到达率 系统(每小时)顾客平 均数 (每小时)等待服务的 平均顾客数 (每位)顾客在店内的 平均逗留时间 (每位)顾客平均修理 时间 1 - P 1 - Pe =上L 卩押〉P NPpJ(N +3 — 731 - P 1 - PL W= —p ()=1mV m!iZ J (E - i)! 口 1 = 0% =Z 1 X k 11—徨C! 1 - p[]]!P” (m n)! 口 P(c P )C PXkp =p =--------U|p:系统忙着的概率,C Pp:系统忙着的概率,M/M/1// g标准模型M/M/1/N/ g系统容量有限模型”=队伍容量+1入:每小时到达店内人数卩:每小时可以服务的人数,1/每名客户服务时间的分钟数M/G/1/ /系统(每小时)顾客平均数p + k D(v) 耳=P* 2〔1 - P )排队论公式二M/D/1/N/ a M/ /1/ a /m(每小时)等待服务的平均顾客数(每位)顾客在店内的平均逗留时间(k+ 1)P2y p +ik(i^7)f, (k+l)p2q £2k(i - P)(每位)顾客平均修理时间入:每小时到达店内人数卩:每小时可以服务的人数,1/每名客户服务时间的分钟数E(v):服务时间v的期望D(v):方差P:系统忙着的概率, 八迸门瑁讪q qq 丄q n入:每小时到达店内人数卩:每小时可以服务的人数,1/每名客户服务时间的分钟数1J1.(V)-—'U:服务时间V的期望1D(v) 方差P:系统忙着的概率,。
应用M/M/C排队论模型优化地铁车站大客流组织

应用M/M/C排队论模型优化地铁车站大客流组织摘要:随着国内各大城市轨道交通行业的快速发展,地铁运量大、速度快、安全、准点、舒适等优点已经受到广大市民的认可,越来越多的人开始选择地铁作为首要出行工具。
每逢工作日早晚高峰、节假日或大型活动举办日,地铁车站的客流量都会大幅攀升,很多车站都会出现大量乘客排队购票的情况。
在组织大客流时,车站一般会采用开放人工售票窗口的方式加快疏散速度,提高服务率。
乘客总是希望能开放的窗口数量越多越好,车站在客流组织过程中虽然也想更好的为乘客服务,但为了提高运输组织工作效率,人工售票窗口不可能无限制的开放。
本文以运筹学中的排队论原理为基础,首先以地铁车站售票工作为研究对象,建立了地铁站购票多窗口等待制排队模型,其次依据此模型计算出了开放人工售票窗口数量的最优解,最后对计算结果进行了研究和分析,为车站大客流运输组织方案的优化提供了有力的数据论证。
关键词:客流组织;排队论模型;M/M/C模型;客流组织优化引言随着城市的快速发展,地铁作为一种特殊的交通运输方式,以其运量大、速度快、能耗低、安全、准点、环境舒适等优势,成为很多市民首选的出行工具。
地铁承载着城市交通运输中的重要任务,在一些大型商业圈、火车站、长途汽车站、大型体育场馆、展览馆附近的地铁站,经常会出现短时间瞬间大客流和持续大客流。
乘客在购票的过程中的等待时间则会因乘客的增多而变长,大量乘客长时间排队不但影响乘客的出行质量,而且会导致站厅人员聚集、拥挤,进而发生通道被排队人流及伴行等候人员堵塞,人员流动速度明显下降,甚至阻滞不前,极易引发事故。
因此尽快疏导购票客流往往成为大客流组织工作的重中之重。
在运能满足条件的前提下,通常大客流组织的过程中,车站为了加快客流的疏散速度,节省乘客购票的排队时间,通常会开放人工售票窗口方便乘客购票。
由于受到人员、设备、场地的限制,人工售票窗口不可能无限制的开放。
如何合理的确定开放人工售票窗口的数量,从而达到既能保证客流顺利疏导,又能最大程度节省人力的效果,成为大客流组织工作优化的重点问题。
实时排队情况汇报模板

实时排队情况汇报模板
尊敬的领导:
根据最新数据统计,我公司实时排队情况如下:
1. 排队地点,公司大厅。
2. 排队人数,目前大厅内排队人数约为50人,其中有30人是办理业务的顾客,20人是等待咨询的顾客。
3. 办理业务的顾客情况,目前正在办理业务的顾客有10人,他们的平均等待
时间为15分钟。
还有20人在排队等待办理业务。
4. 等待咨询的顾客情况,目前有5名咨询顾客在等待,他们的平均等待时间为10分钟。
还有15人在排队等待咨询。
5. 排队情况分析,根据排队情况统计,目前排队人数较多,尤其是办理业务的
顾客较多,需要加强人员调配,提高办理效率。
同时,也需要加强咨询服务,减少等待时间,提升顾客满意度。
6. 解决方案,为了改善排队情况,我们计划增加2名工作人员来加快办理业务
的速度,并增加1名咨询人员来提高咨询服务效率。
此外,我们还将利用排队管理系统来优化排队流程,减少等待时间,提升服务质量。
7. 下一步工作,我们将立即采取行动,加强人员调配,优化服务流程,力求在
最短时间内改善排队情况,提升顾客满意度。
以上是我公司实时排队情况的汇报,希望领导能够关注并支持我们的工作,共
同努力改善服务质量,提升公司形象。
谢谢!
此致。
敬礼。
排队论模型
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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。
排队论公式
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1/ 每名客户
λ
ρ:系统忙着的概率,ρ =
cμ
系统(每小时)顾客平均数
(每小时)等待服务的平均 顾客数 (每位)顾客在店内的平均 逗留时间 (每位)顾客平均修理时间
2
2
ρ + λ D(v)
????= ρ +
2(1 - ρ )
?q? = λ ??q = ????- ρ ????
???? ??s =
λ
e
Lq Wq =
λ
e
μ:每小时可以服务的人数, 1/ 每名客户服务时间的分钟数
λ
e
=
λ( m -
LS)
μ ????= m - (1 - P0 )
λ
??q = ????- (1 - ??0 )
???? ??s =
λ
e
Lq Wq =
λ
e
λ
ρ:系统忙着的概率, ρ = μ
排队论公式二
M/M/C/ ∞ /m 多服务台模型 单队,并列 C个服务台
P0 = ∑
1
C-1
k=0
1 k!
( λ )k μ
+
1 C!
?
1
1 -
ρ
?
λ () μ
C
M/????/1/ ∞ /m
λ ????= ??q +
μ
C
(Cρ ) ρ
??q =
2 ??0
C! (1 - ρ )
LS ??s =
λ
??q ??q =
λ
n
= (1 - ρ ) ρ
1- ??0 =
ρ
排队论中的等待时间指标
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排队论中的等待时间指标
在排队论中,等待时间指标通常包括以下几个:
1.平均等待时间:指一个顾客在排队系统中排队等待时间的数学期望,记作WQ。
平均等待时间等于总等待时间除以到达的顾客数,它反映了顾客等待的平均时间长度。
2.队长与排队长:队长是指系统中的顾客数(n),期望值记为Ls;排队长是指系统中排队等待服务的顾客数,期望值记为LQ。
3.逗留时间与忙期:逗留时间指一个顾客在系统中的全部停留时间,期望值记为WS;忙期指服务机构连续繁忙时间(顾客到达空闲服务机构起到服务机构再次空闲的时间)长度的数学期望,记为Tb。
4.服务规则:服务台的数量,一个或多个。
5.数量指标:平均到达率,单位时间内到达顾客的平均数λ;平均服务率,单位时间内被服务顾客的平均数μ;服务强度,单位时间内的服务强度,ρ=λ/μ。
这些指标可以帮助企业了解和改进其服务系统,提高效率,减少等待时间,提高顾客满意度。
1。
(完整版)排队论模型
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排队论模型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,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:➢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”。
➢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。
➢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。
排队论主要是对服务系统建立数学模型,研究诸如单位时间内服务系统能够服务的顾客的平均数、顾客平均的排队时间、排队顾客的平均数等数量规律。
一、排队论的一些基本概念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:➢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。
➢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。
➢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;可以对单独顾客进行服务,也可以对成批顾客进行服务。
和输入过程一样,多数的服务时间都是随机的,且我们总是假定服务时间的分布是平稳的。
若以ξn表示服务员为第n个顾客提供服务所需的时间,则服务时间所构成的序列{ξn},n=1,2,…所服从的概率分布表达了排队系统的服务机制,一般假定,相继的服务时间ξ1,ξ2,……是独立同分布的,并且任意两个顾客到来的时间间隔序列{Tn}也是独立的。
排队论公式
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μ:每小时可以服务的人数,1/每名客户服务时间的分钟数
:服务时间v的期望
D(v) :方差
ρ:系统忙着的概率,
M/M/1/∞/∞
标准模型
M/M/1/N/∞
系统容量有限模型
N=队伍容量+1
M/M/1/∞/m
顾客源有限模型
m=系统只有m+1种状态
M/M/C/∞/m
多服务台模型
单队,并列C个服务台
系统空闲的概率
ρ
系统有n个顾客的概率(顾客损失率)
系统至少有1个顾客的概率
1-
顾客的有效到达率
系统(每小时)顾客平均数
(每小时)等待服务的平均顾客数
=
(每位)顾客在店内的平均逗留时间
(每位)顾客平均修理时间
λ:每小时到达店内人数
λ:每小时到达店内人数
μ:每小时可以服务的人数,1/每名客户服务时间的分钟数
μ:每小时可以服务的人数,1/每名客户服务时间的分
排队论公式一
排队论公式二
M/G/1/∞/∞
M/D/1/N/∞
M/ /1/∞/m
系统(每小时)顾客平均数
(每小时)等待服务的平均顾客数
(每位)顾客在店内的平均逗留时间
(每位)顾客平均修理时间
λ:每小时到达店内人数
μ:每小时可以服务的人数,1/每名客户服务时间的分钟数
E(v):服务时间v的期望
D(v):方差
ρ:系统忙着的概率,
炊烟排队情况汇报
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炊烟排队情况汇报
今日炊烟排队情况如下:
1. 早上7点至8点,炊烟排队人数较多,大约有30人左右在排队等候。
2. 8点至9点,排队人数逐渐增加,达到了峰值,约有50人左右在排队等候。
3. 9点至10点,排队人数开始逐渐减少,大约还有20人左右在排队等候。
4. 10点以后,排队人数稳定在10人左右,等候时间大约在15分钟左右。
根据以上情况分析,我们发现早上7点至8点和8点至9点是炊烟排队的高峰期,建议增加厨房工作人员,以提高炊烟的制作效率,缩短顾客的等候时间。
另外,也可以考虑在高峰期推出快捷点餐服务,方便顾客快速取餐,减少等候时间。
此外,我们还需要加强对排队秩序的管理,避免因排队混乱而导致的不必要的
纠纷和投诉。
可以考虑设置排队指示牌和引导员,引导顾客有序排队,确保排队秩序井然。
总的来说,我们需要根据不同时间段的排队情况,合理调配资源,提高服务效率,为顾客营造更好的用餐体验。
希望相关部门能够重视并采取相应的措施,提升炊烟排队服务质量。
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M/M/1/k系统
平均队长分两种情况:
1 k L = n = k +1 2 n=0
k
续一
ρ =1时 ρ ≠1 时
ρ (k +1)ρk+1 L = npn = k+1 1 ρ 1 ρ n=0
k
平均等待队长
k (k -1) , ρ =1 2(k +1) Lq = L - (1 - p0 ) = k ρ ρ ( 1+ k ρ ) , ρ 1 k+1 1 - ρ 1 - ρ
M/M/1/k系统
续二
pk 是个重要的量,它称为损失概率,单位时间平均 损失顾客数为 λ
, ρ =1 k +1 λL = λpk = k λ ( 1 ρ ) ρ , ρ 1 k+1 1- ρ
单位时间内平均真正进入系统的顾客数为
kλ , ρ =1 k +1 λe = λ - λpk = k λ ( 1 ρ ) , ρ 1 k+1 1- ρ
M/M/1/k系统
续三
k +1 , ρ =1 2λ L W = = kρk+1 λe 1 , ρ 1 k μ - λ λ(1 - ρ ) k -1 , ρ =1 Lq 2λ Wq = = kρk+1 λe ρ , ρ 1 k μ - λ λ(1 - ρ )
当ρ≠0时,W=Wq+1/μ
例一 例二
M/M/c/∞系统
ρc pc 平均等待队长 Lq = 2 (1 - ρc ) λ 平均忙的服务台数 c = npn + c pn = μ n=0 n=c ρc pc 平均逗留的顾客数 L = c + Lq = ρ + 2 (1 - ρc ) Lq pc 平均等待时间 Wq = = λ cμ(1- ρc )2
M/M/1/k系统
用 N(t) 表 示 时 刻 t 系 统 中 的 顾 客 数 , 系 统 的 状 态 集 合 为 S={0,1,2,…},则{N(t);t≥0}是个有限生灭过程,有
λn = λ, n = 0,1,2,...,k -1 n =1,2,...,k μn = μ λ λ ρ = , pn = ( )n p0 , n = 0,1,2,...,k μ μ 1 , ρ =1 1 k +1 p0 = k = 1- ρ n , ρ 1 ρ k+1 n=0 1 - ρ 1 , ρ =1 k +1 pn = n 0,1,2,...,k n (1 - ρ)ρ , ρ 1 k+1 1 ρ
M/M/1/∞系统
续三
由以上公式,得到这四个指标之间的关系 Lq=L-(1-p0) λW=L,λWq=Lq 第二个公式通常称为Little公式 上面两组关系式,可以作这样直观解释:当系统内有顾客时, 平均等待队长Lq应该是平均队长L减1,当系统内没有顾客时, 平均等待队长Lq与平均队长L相等,所以 Lq=L-[(1-p0)*1+p0*0]=L-(1-p0) 单位时间内平均进入系统的顾客为λ个,每个顾客在系统内 平均逗留W单位时间。因此系统内平均有λW个顾客。同样 理由,系统内平均有λWq个顾客在等待服务 例一 例二
M/M/1/∞系统
由生灭过程求平稳解公式,得
由假设ρ=λ/μ <0,则
λ n pn = ( ) p0 = ρn p0 μ
续一
1 - ρ
从而平稳分布为pn=(1-ρ)ρn,n≥0 利用平稳分布可以求统计平衡条件下的平均队长 L 、 平均等待队长Lq、顾客的平均等待时间Wq、平均逗 留时间W等
c-1
平均逗留时间 W = L =
λ
例
pc 1 + 2 cμ(1 - ρc ) μ
排队系统费用优化决策
排队系统中涉及的有关费用往往可以分为两 类:顾客的等待损失费用以及与服务设施相 关的费用。排队系统的优化通常是为了使上 述两种费用的总和或者其中之一尽可能小。
例
M/M/1/∞系统
续二
用N表示在统计平衡下系统的顾客数,平均队长L是 N的数学期望 ρ
L = E (N ) = 1- ρ
用 Nq表示在统计平衡时,排队等待的顾客数,它的 数学期望Lq=E(Nq)就是在等待服务的平均顾客人数
ρ2 Lq = E(Nq ) = 1- ρ λ Wq = μ( μ - λ ) 1 1 W = Wq + = μ μ- λ
第二节 无限源的排队系统
M/M/1/∞系统
M/M/1/k系统
M/M/c/∞系统
排队系统费用优化决策
M/M/1/∞系统
设顾客流是参数为λ的最简单流,λ是单位时间内平 均到达的顾客人数,即顾客到达的时间间隔相互独 立并且服从期望为1/λ的负指数分布。
只有一个服务台,服务一个顾客的服务时间v服从参 数为μ的负指数分布。平均服务时间为E(v)=1/μ,在 服务台忙时,单位时间平均服务完的顾客数为 μ 。 称ρ=λ/μ为服务强度。 用 N(t) 表示在时刻 t 顾客在系统中的数量,则系统 {N(t);t≥0}组成生灭过程