排队论的简单应用

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排队论

排队论

排队长度:等待服务的顾 客数量
平均等待时间:顾客在系统 中等待服务的平均时间
平均排队长度:系统中平均 排队的顾客数量
服务台数量:系统中的服 务台数量
利用率:服务台被利用的 程度
排队系统的稳定性:系统是 否处于稳定状态,即平均等 待时间和平均排队长度是否
收敛
排队系统的分析方法
01
排队论的基本概 念:顾客到达、 服务时间、等待
服务台:提供服务的地方
队列:等待服务的顾客队列
顾客到达时间:顾客到达服 务台的时间 服务台容量:服务台可以同 时服务的顾客数量 排队系统状态:当前系统中 顾客和服务员的状态
排队系统的参数
顾客到达率:单位时间内到 达系统的顾客数量
服务速率:单位时间内服务 台能够服务的顾客数量
排队规则:先进先出(FIFO) 或后进先出(LIFO)
谢谢
排队论
演讲人
排队论的基本概念 排队论的基本原理Biblioteka 目录CONTENTS
排队论的应用实例
排队论的基本概念
排队系统的定义
1
排队系统:由顾 客和服务台组成 的系统,顾客需 要等待服务台的
服务。
2
服务台:提供某 种服务的设施, 如收银台、售票
窗口等。
3
顾客:需要接受 服务台的服务的 人,如顾客、乘
客等。
4
时间均服从指数分布
M/G/1模型:单服务台、单 队列、顾客到达服从泊松分 布、服务时间服从指数分布
M/G/c模型:单服务台、多 队列、顾客到达服从泊松分 布、服务时间服从指数分布
M/G/∞模型:单服务台、 无限队列、顾客到达服从泊 松分布、服务时间服从指数
分布
G/M/1模型:多服务台、单 队列、顾客到达服从泊松分 布、服务时间服从指数分布

排队论在交通拥堵控制中的应用

排队论在交通拥堵控制中的应用

排队论在交通拥堵控制中的应用随着城市化进程的加速和人口的不断增长,交通拥堵问题日益严重,给人们的出行带来了极大的不便。

如何有效地控制交通拥堵,提高道路运输效率,一直是交通管理部门和学者们关注和探索的重要课题。

在这个问题上,排队论作为一种重要的数学工具和管理方法,被广泛应用于交通拥堵控制中,并取得了显著成效。

首先,我们来了解一下排队论。

排队论是研究顾客到达系统并等待服务过程中各种问题的数学方法。

在交通领域中,道路上车辆等待服务过程可以看作是一个排队系统。

通过对车辆到达率、服务速率、队列长度等参数进行建模和分析,可以得出一些关键指标,并提出相应的控制策略。

在实际应用中,我们可以将排队论运用于信号灯优化调度。

信号灯是城市道路上最常见、最直接影响道路运输效率和交通流畅度的设施之一。

通过对信号灯进行优化调度,并根据实际情况调整绿灯时间和红灯时间,可以有效地控制交通拥堵。

排队论可以帮助我们分析车辆到达率和服务速率,进而确定最佳的信号灯调度策略。

例如,在高峰期,车辆到达率较高,我们可以适当延长红灯时间,减少车辆排队等待时间,提高道路通行能力。

此外,在交通拥堵控制中,排队论还可以应用于路口交通信号配时优化。

通过对路口的车流量和服务能力进行建模和分析,我们可以确定最佳的信号配时方案。

例如,在某个路口的早晚高峰期间,通过调整不同方向道路的绿灯时间和红灯时间,并合理设置左转弯、直行、右转弯等不同行驶方向的优先权,在保证道路安全的前提下最大限度地提高交通流畅度。

此外,在公共交通系统中也可以应用排队论进行拥堵控制。

公共交通是城市出行中重要的组成部分,也是解决城市交通拥堵问题的重要手段之一。

通过对公共汽车站点进行建模和分析,并根据旅客到达率、服务速率等参数确定最佳调度策略,可以有效地提高公共交通系统的运行效率。

例如,在高峰期增加公交车班次,缩短乘客的等待时间,提高公交车运行的频率,减少乘客的拥堵感受。

除了以上几个方面,排队论在交通拥堵控制中还有很多其他应用。

排队论及其应用

排队论及其应用

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。

排队论的应用

排队论的应用

排队论的应用排队是人们日常生活中常见的一种现象,它可以在各个领域中被发现。

排队有时看似简单,但实际上是一个涉及着许多细节和规则的复杂问题。

排队论是研究这种现象的一种数学方法,它可以帮助我们更好地理解和优化排队系统。

排队论的应用广泛而深入,涉及各个方面。

首先,排队论在运输领域得到了广泛应用。

例如,在公共交通系统中,排队论可以帮助优化乘客上下车的流程,减少等待和拥堵时间。

同时,在物流领域,排队论可以协助规划货物的运输路线和时程,提高运输效率。

其次,排队论在服务行业中也有重要的应用。

例如,在银行、医院和餐厅等场所,排队论可以帮助优化客户的等待时间,提高客户满意度。

通过合理安排服务窗口、分配服务资源以及优化服务流程,排队论可以帮助提供更高质量的服务体验。

此外,排队论还在制造业中发挥重要作用。

在生产线上,排队论可以帮助优化机器和工人的调度,提高生产效率。

通过合理调整工作流程、减少等待时间,排队论可以帮助企业提高生产线的整体效益。

不仅如此,排队论还在通信网络中得到了广泛应用。

在互联网时代,人们对于网络服务的需求越来越高,因此如何更好地管理网络流量成为了一个重要的问题。

通过排队论,可以帮助网络运营商合理分配带宽和资源,提高网络的可用性和稳定性。

另外,排队论还在金融行业中发挥着重要作用。

在股票交易所中,随着投资者数量的增加,交易系统的负荷也在不断增加。

排队论可以帮助交易所合理规划交易系统的容量和速度,提高交易效率和可靠性。

总体而言,排队论的应用范围非常广泛,几乎涉及到人们生活的方方面面。

通过排队论,我们可以更好地理解和优化排队系统,提高效率、降低成本。

然而,要注意的是,排队论只是一种方法论,具体的应用需要根据实际情况和需求来进行适当的调整和优化。

希望随着科技的发展和人们对服务质量的要求越来越高,排队论能够在更多领域中得到应用并取得更大的成就。

排队论在餐厅排队管理中的应用

排队论在餐厅排队管理中的应用

排队论在餐厅排队管理中的应用餐厅作为人们日常生活中非常重要的一部分,其经营管理的效率和质量直接关系到顾客的用餐体验和餐厅的经济效益。

然而,由于顾客数量众多和服务过程中存在一定的不确定性,餐厅排队管理一直是一个具有挑战性的问题。

为了提高顾客满意度和经营效益,越来越多的餐厅开始应用排队论来优化其排队管理。

本文将探讨排队论在餐厅排队管理中的应用,并分析其对提高服务质量和经营效益所起到的作用。

首先,我们来了解一下什么是排队论。

排队论是运筹学中研究顾客到达过程、服务过程以及系统性能指标等问题所使用的数学工具。

它通过对系统各个要素进行建模,并运用概率统计方法进行分析,从而得出关于系统性能指标(如平均等待时间、平均逗留时间等)以及资源利用率、吞吐量等方面有关问题答案。

在餐厅中,顾客到达过程是指顾客从进入餐厅到排队的过程。

排队过程是指顾客在餐厅内等待的过程。

服务过程是指顾客点餐、制作、上菜等环节。

在这个过程中,排队论可以帮助餐厅管理者更好地理解和优化顾客到达和服务的规律,从而提高整个排队系统的效率。

首先,排队论可以帮助餐厅管理者预测和优化顾客到达过程。

通过对历史数据的分析和概率统计方法的运用,可以建立到达模型,预测不同时间段内顾客到达的数量和间隔时间。

这对于餐厅来说非常重要,因为它可以帮助餐厅管理者合理安排人员和资源,并提前做好准备工作,以应对高峰期的突发情况。

其次,排队论可以帮助餐厅管理者优化服务过程。

通过对服务环节进行建模,并运用概率统计方法进行分析,可以得出不同服务环节所需时间以及不同菜品制作所需时间等数据。

这些数据对于合理安排人员、提高工作效率非常重要。

例如,在高峰期增加点单窗口或者增加制作人员数量等措施都是根据排队论的分析结果进行的决策。

最后,排队论可以帮助餐厅管理者优化排队策略。

通过对排队模型进行建模,并运用概率统计方法进行分析,可以得出最优的排队策略。

例如,可以根据顾客到达的规律和服务环节所需时间等因素,确定最佳的服务窗口数量和顾客受理规则等。

排队论在服务系统中的应用

排队论在服务系统中的应用

排队论在服务系统中的应用随着现代社会服务行业的不断发展,长时间的排队等待已经成为了服务系统中的一大难题。

而解决这个难题的重要方法之一就是排队论。

所谓排队论,是指对服务系统进行定量的分析和设计,通过数学模型来预测系统的性能,以优化服务体验。

本文将介绍排队论在服务系统中的应用,以及如何通过排队论来提升服务效率和用户满意度。

一、排队论的基本概念排队论的核心理论是排队模型,由五个元素构成:顾客到达(Arrivals)、服务设施(Service)、队列(Queue)、系统容量(Capacity)和服务策略(Discipline)。

其中,顾客到达是指有多少顾客到达系统,服务设施是指系统中有多少服务台,队列是指排队等待的顾客数目,系统容量是指服务台的总容纳量,服务策略则是指服务员如何安排服务顺序。

排队论的主要目的是优化顾客的等待时间和服务设施的利用率,从而提升顾客满意度。

通过排队模型,可以对服务系统进行分析和设计,找出并解决痛点,提升服务效率和质量。

二、排队论在服务系统中的应用排队论在服务系统中的应用非常广泛,几乎涉及到我们生活中的各个领域。

比如餐饮服务、医疗服务、公共交通等等,都可以使用排队论来优化服务流程。

(一)餐饮服务在餐厅中,大多数顾客都是在饭点时同时到达,如果服务不及时,则顾客就会出现长时间的等待排队。

为了减少等待时间,餐厅可以通过排队论来进行预测和控制,如何增加就餐的流水线,启用预定等服务。

(二)医疗服务医院就诊的排队也是服务行业中比较重要的一个环节。

通过排队论,医院可以对病人就诊流程进行合理规划设计,如通过加速检查和缩短检查时间来减少等待时间,或者设置呼叫系统来提高就医效率。

对于需要等待手术,就诊时间较长的病人,更可以加入就医者评价、服务员质量管理等个性服务的安排,优化就医体验。

(三)公共交通在公共交通领域中,排队论的应用也很广泛。

如公交车站、地铁站等等。

这些服务系统中许多时候会存在因等待时间过长而带来的等待焦虑、排队安全问题等相关问题。

排队论(Lingo方法)

排队论(Lingo方法)

线性规划
01
Lingo方法是线性规划的一种求解算法,可以用于求解排队论中
的优化问题。
迭代法
02
对于一些复杂的问题,可以使用迭代法结合Lingo方法进行求解,
以逐步逼近最优解。
启发式算法
03
对于一些大规模问题,可以使用启发式算法结合Lingo方法进行
求解,以提高求解效率。
04
Lingo方法在排队论中的 案例分析
Lingo方法在排队论中的优化问题
最小化等待时间
通过Lingo方法,可以优化等待时间,以最小化顾 客或任务的等待时间。
最小化队列长度
通过Lingo方法,可以优化队列长度,以最小化等 待空间的使用。
最大化服务台效率
通过Lingo方法,可以优化服务台效率,以提高服 务台的工作效率。
Lingo方法在排队论中的求解算法
等问题。
计算机科学
排队论用于研究计算机 网络的性能分析、负载 均衡和分布式系统等问
题。
排队论的发展历程
1903年,费尔南多·柯尔莫哥洛夫提出概率论的公理化 体系,为排队论奠定了理论基础。
1950年代,肯德尔提出了肯德尔模型,为多服务台排 队模型奠定了基础。
1930年代,厄兰格和朱伯夫提出了厄兰格模型,为单 服务台排队模型奠定了基础。
Lingo方法的适用范围
Lingo方法适用于各种线性规划问题,包括生产计划、资源分 配、运输问题等。
尤其适用于具有大量约束条件和决策变量的复杂问题,能够 有效地解决这些问题的最优解。
Lingo方法的优势和局限性
Lingo方法的优势在于它能够处理大规模的线性规划问题,并且具有较高的计算效率和精度。此外,Lingo方法还具有灵活性 和通用性,可以应用于各种不同的领域和问题。

排队论在供应链管理中的应用探究

排队论在供应链管理中的应用探究

排队论在供应链管理中的应用探究供应链管理是一个复杂的领域,它涉及到从原材料采购到产品销售的整个流程,需要考虑生产计划、库存管理、物流配送等多个方面的问题。

在这个过程中,排队论是一种非常有用的工具,它可以帮助企业优化生产流程,提高效率,减少浪费。

排队论是一种数学方法,它通过模拟排队现象的变化来预测排队等待时间、系统容量、利用率等指标。

在供应链管理中,排队论可以用来优化生产线的布局、产品的库存管理、订单的处理等方面。

下面就从这几个方面来探究排队论在供应链管理中的应用。

1、生产线布局的优化在生产流程中,如果每个工作站的加工时间不同,那么就会出现排队等待的情况。

如果每个工作站的产能都相等,那么就会出现浪费和瓶颈。

排队论可以帮助企业合理安排生产线的布局,减少排队等待的时间,提高生产效率。

排队论的核心是看待整个生产线为一个排队系统,包括到达队列、服务台和离开队列等多个部分。

通过模拟不同的生产线布局,可以计算出每个工作站的最优加工时间和订单的最大处理能力。

从而优化生产线的布局,提高生产效率。

2、库存管理的优化在供应链管理中,库存管理是非常重要的一环。

如果企业的库存过多,就会造成浪费和资金占用,如果库存过少,就容易出现缺货和延迟交货的情况。

排队论可以帮助企业优化库存管理,实现精准的库存控制。

首先,要理解库存的本质。

库存是为了满足未来的需求而提前储备的物料或者货品。

在排队论中,库存被认为是等待加工的空间,它会占用服务台的容量。

通过模拟不同的库存管理策略,可以计算出最优的库存水平和订单处理能力,从而实现库存控制和订单的优化。

3、订单的处理在供应链管理中,订单处理是一个非常重要的环节。

如果订单处理能力不足,就会出现延迟交货、顾客投诉等问题。

排队论可以帮助企业优化订单处理流程,实现高效的订单处理和交货。

对于订单处理,排队论的核心是分析订单到达的频率和订单的处理时间。

通过模拟不同的订单处理策略,可以计算出最优的处理能力和订单的最大处理量。

运筹学中的排队论分析与应用

运筹学中的排队论分析与应用

运筹学中的排队论分析与应用运筹学是一门研究如何最优化决策的学科。

在现代社会中,许多场景下都存在排队现象,例如银行、超市、机场等场所。

排队论作为运筹学的一个重要分支,专门研究如何通过合理的排队策略来优化服务效率与用户体验。

本文将介绍排队论的基本原理、应用场景以及如何利用排队论进行实际问题的分析与解决。

一、排队论的基本原理排队论是研究排队系统的理论与方法,其基本原理包括排队模型、排队规则以及排队指标。

1. 排队模型排队模型是对排队系统进行抽象和建模的过程,常用的排队模型有M/M/1、M/M/c、M/G/1等。

其中,M表示顾客到达过程符合泊松分布,而服务过程符合指数分布;1表示一个服务台,c表示多个服务台;G表示总体服从一般分布。

2. 排队规则排队规则是指在排队系统中,顾客到达和离开的规则。

常用的排队规则有先到先服务(First-Come-First-Serve,简称FCFS)、最短作业优先(Shortest Job First,简称SJF)、优先级法则等。

3. 排队指标排队指标是对排队系统性能的度量,常用的排队指标包括平均等待时间、平均逗留时间、系统繁忙度等。

这些指标可以帮助我们评估排队系统的效率,并进行比较和优化。

二、排队论的应用场景排队论的应用场景非常广泛,几乎可以涵盖各个行业。

下面以几个典型的应用场景为例,介绍排队论在其中的分析与应用。

1. 银行排队银行是排队论的典型应用场景之一。

通过排队论的分析,银行可以确定合理的柜台数量和工作人员配置,以减少客户的等待时间和提高服务效率。

此外,银行还可以考虑引入预约系统、自助服务等方式,进一步优化排队系统。

2. 售票窗口排队售票窗口也是一个常见的排队场景,如电影院、火车站等。

利用排队论,可以根据顾客到达的速率和服务时间的分布,预测等待时间,并提前安排足够的窗口进行服务,以提高售票效率和用户体验。

3. 交通信号灯优化交通信号灯的优化也可以借助排队论的方法。

通过对道路上车辆到达和通过的流量进行统计和分析,可以调整信号灯的信号周期和配时方案,以减少交通拥堵和减少等待时间。

排队论在实际当中的应用_毕业设计

排队论在实际当中的应用_毕业设计

第一章排队论问题的基本理论知识排队是日常生活中经常遇到的现象,本章将介绍排队论的一些基本知识和常见的排队论的模型,使我们对排队论有一个基本的认识。

1.1 预备知识下图是排队过程的一般模型:各个顾客由顾客源(总体)出发,到达服务机构(服务台、服务员)前排队等候接受服务,服务完成后离开。

我们说的排队系统就是图中虚线所包括的部分。

一般的排队系统都有三个基本组成部分:输入过程;排队规则;服务机构。

1.输入过程输入过程考察的是顾客到达服务系统的规律。

可以用一定时间内顾客到达数或前后两个顾客相继到达的间隔时间来描述,一般分为确定型和随机型两种。

对于随机型的情形,要知道单位时间内的顾客到达数或到达的间隔时间的概率分布。

2.排队规则排队规则分为等待制、损失制和混合制三种。

当顾客到达时,所有服务机构都被占用,则顾客排队等候,即为等待制。

在等待制中,为顾客进行服务的次序可以是先到先服务,或后到先服务,或是随机服务和有优先权服务。

如果顾客来到后看到服务机构没有空闲立即离去,则为损失制。

有些系统因留给顾客排队等待的空间有限,因此超过所能容纳人数的顾客必须离开系统,这种排队规则就是混合制。

3.服务机构可以是一个或多个服务台。

服务时间一般也分成确定型和随机型两种。

但大多数情形服务时间是随机型的。

对于随机型的服务时间,需要知道它的概率分布。

1.2 模型理论分析1.2.1 模型分类排队模型的表示:X/Y/Z/A/B/CX—顾客相继到达的间隔时间的分布;Y—服务时间的分布;M—负指数分布、D—确定型、Ek —k阶爱尔朗分布。

Z—服务台个数;A—系统容量限制(默认为∞);B—顾客源数目(默认为∞);C—服务规则(默认为先到先服务FCFS)。

1.2.2 模型求解一个实际问题作为排队问题求解时,只有顾客到达的间隔时间分布和服务时间的分布须要实测的数据来确定,其他的因素都是在问题提出时给定的。

并且必须确定用以判断系统运行优劣的基本数量指标,解排队问题就是首先求出这些数量指标的概率分布或特征值。

运筹学 排队论

运筹学 排队论

运筹学排队论引言排队论是运筹学中的一个重要分支,它研究的是如何优化排队系统的设计和管理。

排队论广泛应用于各个领域,如交通流量控制、银行业务流程优化、生产线调度等,对于提高效率和降低成本具有重要意义。

本文将介绍排队论的基本概念、排队模型以及应用案例,帮助读者了解运筹学中排队论的基本原理和应用方法。

什么是排队论排队论是一门研究排队现象的数学理论,它通过定义排队系统的各个要素,如顾客到达率、服务率、队列容量等,建立数学模型分析和优化排队系统的性能指标。

排队论主要研究以下几个方面:•排队系统的模型:包括单服务器排队系统、多服务器排队系统、顾客数量有限的排队系统等。

•排队系统的性能指标:包括平均等待时间、系统繁忙率、系统容量利用率等。

•排队系统的优化方法:包括服务策略优化、系统容量规划等。

排队论的基本概念到达过程排队论中的到达过程是指顾客到达排队系统的时间间隔的随机过程。

常用的到达过程有泊松过程、指数分布等。

到达过程的特征决定了顾客到达的规律。

服务过程排队论中的服务过程是指服务器对顾客进行服务的时间间隔的随机过程。

常用的服务过程有指数分布、正态分布等。

服务过程的特征决定了服务的速度和效率。

排队模型排队模型是排队论中的数学模型,用于描述排队系统的性能和行为。

常用的排队模型有M/M/1模型、M/M/s模型等。

这些模型分别表示单服务器排队系统和多服务器排队系统。

性能指标排队系统的性能指标用于评估系统的性能,常见的性能指标有平均等待时间、系统繁忙率、系统容量利用率等。

这些指标可以帮助决策者优化排队系统的设计和管理。

排队模型与分析M/M/1模型M/M/1模型是排队理论中最简单的排队系统模型,它是一个单服务器、顾客到达过程和服务过程均为指数分布的排队系统。

M/M/1模型的性能指标可以通过排队论的公式计算得出。

M/M/s模型M/M/s模型是排队理论中的多服务器排队模型,它是一个多个服务器、顾客到达过程和服务过程均为指数分布的排队系统。

排队论的应用

排队论的应用

排队论的应用引言排队论是一种用于研究排队系统行为的数学模型和方法。

排队论广泛应用于交通系统、生产线、客户服务等领域,以帮助分析和优化系统的性能。

本文将介绍排队论的基本概念和原理,并探讨其在实际应用中的重要性和效果。

排队论的基本概念排队论是以排队系统为研究对象的数学理论。

排队系统由顾客、服务设备和队列组成。

顾客以一个特定的速率到达系统并等待服务。

服务设备以一定的速率为顾客提供服务。

排队论研究如何通过合理地分配服务设备和管理队列来达到最佳的系统效果。

排队论的基本概念包括:1.到达过程:描述顾客到达系统的规律,通常使用到达率来描述。

到达过程可以是常数过程、泊松过程或其他形式。

2.服务时间分布:描述服务设备为顾客提供服务所需要的时间,通常使用服务时间的均值和方差来描述。

服务时间可以是固定的、随机的或符合特定概率分布的。

3.服务台数:指的是系统中可同时提供服务的服务设备数量。

服务台数的多少直接影响到系统的性能。

排队论的原理排队论的基本原理是根据排队系统的参数,使用数学模型和方法来分析和优化系统的性能指标。

常见的性能指标包括顾客的平均等待时间、平均逗留时间和系统的利用率。

排队论的常用模型包括:1.M/M/1模型:该模型是最简单和最常用的排队论模型。

M/M/1模型假设到达过程和服务时间分布均符合指数分布,服务台数为1。

根据该模型,可以计算出系统的平均等待时间和平均逗留时间。

2.M/M/c模型:该模型是在M/M/1模型的基础上引入了多个服务台,用于分析多个服务设备对系统性能的影响。

通过该模型,可以评估并优化系统的利用率和服务设备的数量。

3.M/G/1模型:该模型适用于到达过程符合泊松分布、服务时间分布为一般概率分布的情况。

M/G/1模型的分析方法相对复杂,通常使用数值计算或仿真方法来求解。

排队论的应用领域排队论广泛应用于各个领域,包括但不限于以下几个方面:1.交通系统:排队论可用于分析城市交通系统中的拥堵问题。

排队论及其应用

排队论及其应用
排队论及其应用排队论及其应用排队论是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

的倒数称为平均到达时间间隔 T ,即
T 1/
21
1.1.1 基本概念
系统的有效到达率e : 实际能够进入系统并接受服务的到达率,即单位时间内进 入系统的平均顾客数,有
e (1 Pn )
Pn
(1.1)
为阻塞概率(或拒绝概率)。对于非拒绝系统, Pn 0 则
e
1
学习要求
• 重点掌握和理解排队论的基本概念、M/M/m(n)排 队系统的模型分析方法,了解它们在网络中的实际 应用; • 掌握通信网业务量的基本概念,理解、掌握和运用 Erlang B公式和C公式;能够运用这些知识分析和 计算实际网络的性能指标; • 掌握随机接入系统的工作原理及其业务分析方法。
17
1.1.1 基本概念 排队方式:包括混合排队和分别排队两种方式。 混合排队方式:顾客排成一个队列,接受任意一 个空闲窗口的服务。 分别排队方式:顾客排成m个队列,同时分别接 受m个窗口的相同服务。 当m = 1时,在该系统中,如果允许排队,顾客则 只能排成一列队列接受服务。 当m 1时,在该系统中,如果允许排队,则有混 合排队和分别排队两种排队方式。排队方式的选 择取决于两种服务方式。
20
1.1.1 基本概念
m 参数 称为窗口数或服务员数目,表征系统的资源量。它表示系 统中有多少服务设施可同时向顾客提供服务。 参数 顾客到达率或系统到达率,即单位时间内到达系统的平均 顾客数。其单位为个/时间或份/时间。 反映了顾客到达系统的快慢程度,也反映了需要服务的 一方对提供服务的一方的要求。 越大,说明系统的负载越重。

排队论在公共服务领域中的应用研究

排队论在公共服务领域中的应用研究

排队论在公共服务领域中的应用研究1. 引言公共服务是现代社会不可或缺的一项基本功能。

但是,由于资源有限和需求多样化的原因,公共服务的提供往往面临一定的挑战。

为了提高效率和满足公众需求,排队论的应用在公共服务领域日益受到重视。

本文将探讨排队论在公共服务中的应用,旨在提供理论支持和实践指导。

2. 排队论概述排队论是一门研究队列理论和应用的学科。

它主要研究排队系统中顾客到达、服务和离开的随机过程。

排队论通过建模和分析,可以帮助我们了解和优化排队系统的各个方面,如等待时间、服务能力和资源利用率等。

在公共服务领域,排队论被广泛应用于交通管理、医疗服务、公共事务办理等方面。

3. 排队论在交通管理中的应用交通拥堵是城市面临的一大难题。

排队论可以用于交通流量的预测和路口的信号控制。

通过对车辆到达和通过路口的随机过程建模,可以优化信号灯的配时方案,减少交通拥堵,提高路口的通行能力。

4. 排队论在医疗服务中的应用医疗资源有限,患者需求多样化。

排队论可以帮助医院管理者合理分配医疗资源,提高服务效率。

通过建立患者到达和就诊的随机过程模型,可以预测等待时间和医疗资源的利用率,并进行资源调配。

此外,排队论还可以优化手术室的调度和急诊科的资源配置,提高抢救成功率和患者满意度。

5. 排队论在公共事务办理中的应用公共事务办理是公民权益保障的重要方面。

排队论可以用于优化窗口的开设和人员的调配,提高公共事务的办理效率。

通过建立办事人员和办事人到达和处理的随机过程模型,可以评估等待时间和窗口利用率,并优化窗口的布置和人员的分配。

6. 排队论在其他公共服务领域的应用排队论还可以在其他公共服务领域发挥作用,如银行业、餐饮服务、电力供应等。

通过建模和分析排队系统,可以优化服务流程和资源利用,提高用户体验和服务效率。

7. 挑战与展望尽管排队论在公共服务领域的应用取得了一些成就,但仍然面临一些挑战。

首先,排队论的建模和分析需要大量的数据支撑,而公共服务领域的数据往往难以获取。

排队论及其应用

排队论及其应用

排队论及其应用
排队论(Queuing Theory)也被称为随机服务系统理论,是一种通过对服
务对象到来及服务时间的统计研究,得出这些数量指标(等待时间、排队长度、忙期长短等)的统计规律,然后根据这些规律来改进服务系统的结构或重新组织被服务对象,使得服务系统既能满足服务对象的需要,又能使机构的费用最经济或某些指标最优。

它是数学运筹学的分支学科,也是研究服务系统中排队现象随机规律的学科。

排队论起源于20世纪初的电话通话。

自那时以来,电话系统的设计一直在
应用这个公式。

排队论广泛应用于计算机网络、生产、运输、库存等各项资源共享的随机服务系统。

排队论研究的内容有三个方面:统计推断,根据资料建立模型;系统的性态,即和排队有关的数量指标的概率规律性;系统的优化问题。

其目的是正确设计和有效运行各个服务系统,使之发挥最佳效益。

以上内容仅供参考,如需更多信息,建议查阅数学运筹学相关书籍或论文。

排队论在学校食堂窗口服务中的应用

排队论在学校食堂窗口服务中的应用

排队论在学校食堂窗口服务中的应用当我们谈论排队论时,我们通常是在讨论一种数学理论和方法,用于研究等待队伍的形成和流动。

这种理论在许多领域都有广泛的应用,包括通信网络、生产过程和交通管理等。

最近,排队论也开始在学校食堂窗口服务中发挥重要作用。

学校食堂是学生们每天用餐的地方,窗口服务的质量直接影响到学生的饮食体验和生活质量。

在传统的学校食堂窗口服务中,学生们经常需要排队等待取餐,而窗口工作人员也需要花费大量的时间来处理点餐和配餐。

这种模式存在一些问题,例如排队等待时间过长、服务效率低下等。

排队论的应用可以帮助学校食堂窗口服务解决这些问题。

排队论可以通过预测队伍长度和等待时间之间的关系,帮助学生和窗口工作人员更好地规划和管理排队等待问题。

通过设置合理的队列通道和制定有效的服务流程,可以减少学生的等待时间和窗口工作人员的工作压力。

排队论还可以应用于餐具摆放和饮料供应等环节。

例如,通过分析餐具摆放的位置和顺序,以及制定合理的饮料供应计划,可以大大提高窗口服务的效率和质量。

同时,排队论还可以为学校食堂提供有关用餐高峰期的预测,帮助学校更好地规划和管理食堂的运营。

某高校食堂就曾经采用排队论对窗口服务进行优化。

他们首先对食堂的窗口布局进行了调整,设置了合理的队列通道,并引入了先进的点餐系统,使学生可以更快地点餐。

他们还优化了餐具摆放的位置和顺序,以及饮料供应的计划,使窗口工作人员可以更高效地提供服务。

经过这些改进后,学生们的等待时间明显减少,窗口工作人员的工作效率也得到了显著提高。

排队论在学校食堂窗口服务中具有广泛的应用前景和意义。

通过应用排队论,学校食堂可以优化窗口服务,提高服务效率和质量,从而为学生提供更好的饮食体验和生活质量。

排队论还可以帮助学校更好地规划和管理食堂的运营,提高整体运营效率。

随着科技的不断发展,未来排队论可能会在学校食堂窗口服务中发挥更大的作用,例如通过和大数据等技术的应用,实现更加智能化的服务管理。

排队论的应用

排队论的应用

排队论的应用——食堂排队问题刘文骁摘要本文通过运筹学中排队论的方法,为食堂排队问题建立模型,研究学生排队就餐时间节约的影响因素,通过简单计算,得出影响最大因素。

排队论是通过研究各种服务系统的排队现象,解决服务系统最优设计和最优化控制的一门科学。

本文将根据食堂排队状况建立数学模型,运用排队论的观点进行分析,找出可以减少排队时间的最大影响因素。

关键词排队论;M/M/s模型;食堂排队引言在学校里,常常可以看到这样的情况:下课后,许多同学正想跑到食堂买饭,小小的买饭窗口前没过几分钟便排成了长长的队伍,本来空荡荡的食堂立即变得拥挤不堪。

饥肠辘辘的学生门见到这种长蛇阵,怎能不怨声载道。

减少排队等待时间,是学生们十分关心的问题。

1.多服务台排队系统的数学模型1.1排队论及M/M/s模型排队论是研究排队系统(又称为随即服务系统)的数学理论和方法,是运筹学的一个重要分支。

在日常生活中,人们会遇到各种各样的排队问题。

排队问题的表现形式往往是拥挤现象。

排队系统的一般形式符号为:X/Y/Z/A/B/C。

其中:X表示顾客相继到达时间间隔的分布;Y表示服务时间的分布;Z表示服务台的个数;A 表示系统的容量,即可容纳的最多顾客数;B 表示顾客源的数目;C 表示服务规则。

排队论的基本问题是研究一些数量指标在瞬时或平稳状态下的概率分布及其数字特征,了解系统运行的基本特征;系统数量指标的统计推断和系统的优化问题等。

当系统运行一定时间达到平稳后,对任一状态n 来说,单位时间内进入该状态的平均次数和单位时间内离开该状态的平均次数应相等,即系统在统计平衡下“流入=流出”。

据此,可得任一状态下的平衡方程如下:由上述平衡方程,可求的:平衡状态的分布为:)1(,2,1,0 ==n p C p n n 其中:)2(,2,1,11021 ==---n C n n n n n μμμλλλ有概率分布的要求:10=∑∞=n n p ,有:1100=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+∑∞=p C n n ,则有:)3(1100 ∑∞=+=n nC p注意:(3)式只有当级数∑∞=on n C 收敛时才有意义,即当∑∞=〈∞on n C 时才能由上述公式得到平稳状态的概率分布。

数学建模排队论

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。

排列组合问题与排队论的应用

排列组合问题与排队论的应用

排列组合问题与排队论的应用排列组合问题和排队论是数学中两个重要的概念和方法,它们在实际生活中有着广泛的应用。

本文将从数学的角度探讨排列组合问题和排队论的应用,并介绍一些实际案例。

一、排列组合问题的应用排列组合是数学中关于对象排列、选择和组合的问题。

它们在实际中的应用涉及到很多方面,如组合数学、概率论、计算机科学等。

下面将介绍几个常见的排列组合问题的应用。

1. 组合问题的应用:组合问题是指从给定的元素集合中选出若干元素的方法数。

在实际中,组合问题的应用非常广泛,比如在购买彩票时选择号码、选举投票中的候选人组合、团队选择成员等。

2. 排列问题的应用:排列问题是指从给定的元素集合中按一定规则选择若干元素并按照一定的顺序进行排列的方法数。

在实际中,排列问题的应用也很常见,如密码锁的密码排列、字母和数字的排列组合、赛车比赛中的名次排列等。

3. 物品分配问题:物品分配问题是指将一组物品分配给若干个人或者单位的问题。

在实际中,物品分配问题的应用非常广泛,比如资源分配、任务分配、座位分配等。

排列组合方法可以帮助我们快速地解决这类问题。

二、排队论的应用排队论是研究等待时间和服务能力之间关系的数学分支。

它在实际中的应用非常广泛,可以用来解决排队、调度和流程优化等问题。

下面将介绍几个常见的排队论的应用。

1. 餐厅排队问题:在繁忙的餐厅,经常需要排队等待就餐。

排队论可以帮助我们确定最佳的服务窗口数量和服务员数量,以减少顾客的等待时间和提高服务效率。

2. 车站乘车问题:在拥挤的公交车站或者火车站,乘客需要排队等候乘车。

通过排队论的分析,我们可以确定最佳的候车区域规划、乘车时间间隔以及车辆的容量等,以提高乘客的体验和减少等待时间。

3. 生产流水线问题:在生产流水线上,产品需要经过多个工序的加工和装配。

通过排队论的方法,可以确定最佳的工序安排、工人数量和生产速度,以提高生产效率和减少生产周期。

总结:排列组合问题和排队论是数学中重要的概念和方法,在实际生活中有着广泛的应用。

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基于排队论的简单实际应用摘要: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。

本文根据排队论进行了一个简单的实际应用讨论。

根据该办公室的电话系统状况得知其服从排队论模型规律,用)(t Pn 表示在时刻t ,服务系统的状态为n (系统中顾客数为n )的概率。

通过输入过程,排队规则,和服务机构的具体情况建立关于)(t Pn 的微分差分方程求解。

令0)('=t P n 把微分方程变成差分方程,而不再含微分了,因此这样意味着把)(t Pn 当作与t 无关的稳态解。

关于标准的M/M/s 模型各种特征的规定于标准的M/M/1模型的规定相同。

另外规定各服务器工作是相互独立(不搞协作)且平均服务率相同.==...==s 21μμμμ于是整个服务机构的平均服务率为μs ;令,s =μλρ只有当1<s μλ时才不会排成无限的队列,成这个系统为服务强度,各顾客服务时间服从相同的负指数分布.关键词:泊松分布,指数分布,概率,期望,Little 公式一、基于排队论的简单介绍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。

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)。

二、排队论在实际问题中的应用问题的陈述:办公室有三条电话线可以打进,也就是说在任意时刻最多能打进接待三通话者来访,打进的电话是随机的,其时间服从上午九点至下午五点的均匀分布,每次电话的持续时间是均值为6分钟的随机变量,经理关心由于占线而可能打不进来的人数。

他们当中有人稍后可能重拨电话,而其他人则可能放弃通话,一天中接通的电话平均数是70。

1、问题的提出:请仿真这个办公室的电话系统并给出如下估计:(1)无电话占线,有一条、两条占线和三条占线的时间百分比;(2)没有打进电话的人所占的百分比。

(3)若办公室再新装一部电话,你怎样修改模型?改进这一模型还需要其他什么信息?2、问题的分析:这是一个多服务台混合制模型M/M/s/K,顾客的相继到达时间服从参数为λ的负指数分布(即顾客的到达过程为Poisson流),服务台的个数为s,每个服务台的服务时间相互独立,且服从参数为μ的负指数分布,系统的空间为K 。

3、背景的分析:在办公室三部电话系统的前提下,研究其工作情况,无电话占线、有一个、有两个、三个都占线所占的时间百分比,为保证顾客源不致过多的流失,能够接通更多的电话,比较研究是否应该新增加一台电话。

4、建立的模型:①假设:顾客的相继到达时间服从参数为λ的负指数分布,服务时间服从参数μ的负指数分布,)(t Pn 表示在时刻t ,服务系统的状态为n (系统中顾客数为n )的概率,平稳状态队长N 即系统中的顾客数其期望值S L ,平稳状态排队长P N ,指系统中排队等待服务的顾客数其期望值为q L ,逗留时间T 指平稳状态顾客在系统中的停留时间,记它的期望值为S W ,等待时间p T 指平稳状态顾客在系统中排队等待的时间,期望值记作q W ,n λ表示当系统处于n 时新来顾客的平均到达率,n μ表示当系统处于n 时,整个系统的平均服务率,s 是系统中并行服务的台数,μλρ/=s 为系统的服务强度。

Little 公式为:,λLW =μλ1-==W L W qq ,顾客拨打这三部电话是等可能性的。

②模型形式:为求平稳分布,考虑系统处的任一状态n 。

假设记录了一段时间内系统进入状态n 和离开状态n 的次数,则因为“进入”和“离开”是交替发生的,所以这两个数要么相等要么相差1。

但就这两件事件平均发生率来说,可以认为是相等的。

即当系统运行相当时间而达到平衡状态后,对任一状态n 来说,单位时间内进入该状态的平均次数和单位时间内离开该状态的平均次数应该相等,这就是系统在统计平衡下的“流入=流出”原理。

根据这一原理,可得到任一状态下的平衡方程如下: 0 0011p p λ=μ 1 1112200p )(p p μ+λ=μ+λ 2 2223311p )(p p μ+λ=μ+λ n-1 1n 1n 1n n n 2n 2n p )(p p -----μ+λ=μ+λ n n n n 1n 1n 1n 1n p )(p p μ+λ=μ+λ++--由上述平衡方程,可求得 0: 011p p μλ=1: 01201121001121212p p )p p (1p p μμλλ=μλ=λ-μμ+μλ=2: 0123012232112232323p p )p p (1p p μμμλλλ=μλ=λ-μμ+μλ=n : 01101111111)(1p p p p p p n n n n n n n n n n n n n n n n μμμλλλμλλμμμλ +-+--+++==-+=记11021μμμλλλ ---=n n n n n C n=1,2,…则平稳状态的分布为:0p C p n n = n=1,2,…由概率分布的要求10=∑∞=n np有1101=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+∑∞=p C n n 于是∑∞=+1011n NC p上式只有当分母级数收敛时才有意义,即当〈∞∑∞=1n n C 时,才能由上述公式得到平稳状态的概率分布。

由上面推导知本电话系统模型中有:=n λ⎩⎨⎧≥-=K n K n 01,2,1 λ⎩⎨⎧≤≤μ≤≤μ=μKn s s s n 0n n于是⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤ρ<≤ρ=-Kn s p s!s s n 0p !n p 0s n 0n n其中⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=ρ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-ρ+ρ=-≠ρ⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ρ-+-ρ-ρ+ρ=-=--∑∑1)1s K (!s !n 0n 1s 1)1(!s )s 1s K 1(!n 0n 1s p s 1s n s 1s sn由平稳分布n ρ,n=0,1,2,…,K,可得平均排队长为:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=ρ+--ρ≠ρ-ρ+-ρ--+-ρ-ρ-ρρ=-=∑=1!s 2)1s K )(s K (p 1]s s K )1s K )(1(s 1s K 1[)1(!s p p )s n (L s s0s s2s ss 0n K s n q为求平均队长,由∑∑∑===-=-=Ksn nK sn n Ks n nP p s np p s n L )(⎪⎭⎫⎝⎛---=∑∑∑-=-==101001s n n s n n K n n p s np np s p )s n (L 1s 0n n ---=∑-=得到∑-=ρ-++=1s 0n n 0P !n )s n (p s L L由系统的空间的有限性,必须考虑顾客的有效到达率e λ。

对多服务台系统有e λ=)p 1(K -λ再利用Little 公式为:,LW eλ=μλ1-==W L W e q q 平均被占用的服务台数(也就是正在接受服务的顾客的平均数)为:因此,又有)p 1(L s L L K q q -ρ+=+=③模型求解:题中该办公室系统可看成M/M/3/3排队模型,其中 平均到达率:λ= ==⨯-48760)917(700.146人/分钟;平均服务率:μ=167.061=人/分钟 服务强度:=ρμλ=167.1146.1=0.982 于是可得空闲(无电话占线)的概率1320!3!21p -⎥⎦⎤⎢⎣⎡ρ+ρ+ρ+==0.381=38.1% 有一条占线的概率 01p p ρ==0.982⨯0.381=0.375=37.5%有两条占线的概率 !2)982.0(p !2p 2022=ρ=0p =0.184=18.4% )p 1(p s !s 1s !s s !s s !n p s !s s )!1n (p s !s s !n n p p s np s K 0s K K1s 0n K s n s K K s n n n 01s 1n Ks n 1s n 1n 1n 01s 0n Ks n s n n n 0Ksn n1s 0n n -ρ=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ρ-ρ=⎥⎦⎤⎢⎣⎡ρ-ρ+ρρ=⎥⎦⎤⎢⎣⎡ρ+-ρρ=⎥⎦⎤⎢⎣⎡ρ+ρ=+=--==---==-----==-=-=∑∑∑∑∑∑∑∑有三条占线率的概率 =⨯=ρ=381.0!3)982.0(p !3p 30330.158=0.06=6.0%系统的顾客损失率为3p =0.06,即有6%的呼叫不能接通,即没有打进电话的人占6%。

系统的相对通过能力Q=1-3p =0.94,即有94%的呼叫可以接通。

系统的绝对通过能力A=λQ=0.146⨯0.94=0.137,即每分钟可接通0.137次(每小时8.23次)呼叫。

被占用的中继线的平均数为:Q p s ρρ=-=)1(3=0.982×0.94=0.923(条)通道利用率:s s =η=3923.0=0.308=30.8%4、结果分析:工作时间内,接通电话的总时间(三部电话)为:6×70=420(分钟),由于三部电话相互独立,打进的电话是随机的,其时间服从上午九点至下午五点的均匀分布则知三部电话的空闲率直观上看其和为:p=)8607061(⨯⨯-×3=3/8=0.375与模拟的结果0.381相差不大。

5、讨论模型的优缺点:优点在于能巧妙的利用排队论的理论及概率学里边的函数分布规律(泊松分布、指数分布等)将一个看似离散随机的电话系统赋予数学的推导,得出一套基本可行方案,对实际问题的研究和解决提供参考依据。

缺点在于实际问题中顾客往往会选择拨打三部电话当中的第一部,当第一部占线时才会去拨第二部或第三部,这样第一部电话的忙时的概率相对另外两部来说要高很多,还有顾客打来电话很有可能在一段时间内会很多,这样的时间也许会延续很长因而模型估计的三条都占线的概率可能偏小导致与实际情况相差很大,即在忙的时间内可能还有很多的顾客打来电话。

这些电话因占线接不到而流失,模型的相对理想化忽略了这些情况。

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