排队论及其应用
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。
排队论模型及其应用
排队论模型及其应用摘要：排队论是研究系统随机服务系统和随机聚散现象匸作过程中的的数学理论和方法，乂叫随机服务的系统理论，而且为运筹学的一个分支。
乂主要称为服务系统，是排队系统模型的基本组成部分。
而且在日常生活中，排队论主要解决存在大量无形和有形的排队或是一些的拥挤现象。
比如：学校超市的排队现象或岀行车辆等现象，。
排队论的这个基本的思想是在1910年丹麦电话工程师埃尔朗在解决自动电话设计问题时开始逐渐形成的。
后来，他在热力学统计的平衡理论的启发下，成功地建立了电话的统讣平衡模型，并山此得到了一组呈现递推状态方程，从而也导出著名的埃尔朗电话损失率公式。
关键词：出行车辆；停放；排队论；随机运筹学引言：排队论既被广泛的应用于服务排队中，乂被广泛的应用于交通物流领域。
在服务的排队中到达的时间和服务的时间都存在模糊性，例如青岛农业大学歌斐木的人平均付款的每小时100人，收款员一小时服务30人，因此，对于模糊排队论的研究更具有一些现实的意义。
然而有基于扩展原理乂对模糊排队进行了一定的分析。
然而在交通领域，可以非常好的模拟一些交通、货运、物流等现象。
对于一个货运站建立排队模型，要想研究货物的一个到达形成的是一个复合泊松过程，每辆货车的数量为陷而且不允许货物的超载，也不允许不满载就发车，必须刚刚好，这个还是一个具有一般分布装车时间的一个基本的物流模型。
一.排队模型排队论是运筹学的一个分支，乂称随机服务系统理论或等待线理论，是研究要求获得某种服务的对象所产生的随机性聚散现象的理论。
它起源于A.K.Er-lang的著名论文《概率与电话通话理论》。
一般排队系统有三个基本部分组成⑴:（1）输入过程：输入过程是对顾客到达系统的一种描述。
顾客是有限的还是无限的、顾客相继到达的间隔时间是确定型的也可能是随机型的、顾客到达是相互独立的还是有关联的、输入过程可能是平稳的还是不平稳的。
（2）排队规则：排队规则是服务窗对顾客允许排队及对排队测序和方式的一种约定。
第六章 排队论及其应用
顾客聚 顾客到达
服务机构
顾客散 顾客离去
n ，
n ，
一、生灭过程的定义 生灭过程的定义
若排队系统具有下列性质: (1) ( ) 顾客到达为泊松流，时间间隔服从参 数为n的负指数分布; (2) 顾客服务时间服从参数为 n的负指 数分布; 则排队系统的随机过程{N(t),t>=0} {N(t) t>=0}具有马 尔可夫性质, 为一个生灭过程.
二、生灭过程状态转移图
顾客到达率
λ0 μ1 λ1 S1 μ2 S2 λ2 μ3 λi-2 Si-1 μi-1 μi λi-1 Si λi μi+1 λi+1 μi+2 λk-2 μk-1 λk-1 μk
S0
…
Si+1
…
Sk-1
Sk
状态
系统服务率
t→∞时，P 时 ( )趋向于常数 系统达到稳定 i(t)趋向于常数：系统达到稳定
λi μi+1
Si+1
λi+1 μi+2
…
λk-2 μk-1
Sk-1
λk-1 μk
Sk
P0
P1
P2
Pi
有 ( i i ) Pi i 1Pi 1 i 1Pi 1
对于 0 对于S 对于 k 对于S
1 P1 0 P0
转入
S0 λ0 μ1 λ1 S1 μ2 S2 λ2 μ3
2、排队服务规律
先到先服务、先到后服务、优先服务、随机服务
3、服务机构
单通道 多通道
1 1 2 … c 1 2 … c 1 2 … c
三 排队模型 三、排队模型
(一)排队模型表示方法 排 模型表 法
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。
排队论及其应用
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。
16
1.1.1 基本概念 • 服务方式及排队方式
服务方式 是指在某一时刻系统内接受相同服务的顾客数，即是单个 顾客接受服务（串列服务方式）还是成批顾客同时接受服 务（并列服务方式）。 串列服务方式：即m个窗口的串列排队系统。此时，m个 窗口服务的内容互不相同，某一时刻只能有一个顾客接受 其中一个窗口的单项服务，每个顾客要依次经过这m个窗 口接受全部的服务。 并列服务方式：即m个窗口的并列排队系统。此时，m个 窗口服务的内容相同，系统一次可以同时服务m个顾客。
排队论的起源： 排队论起源于20世纪初。当时，美国贝尔（Bell）电话公 司发明了自动电话以后，如何合理配臵电话线路的数量， 以尽可能地减少用户重复呼叫次数问题出现了。 1909年，丹麦工程师爱尔兰（A.K.Erlang）发表了具有重 要历史地位的论文“概率论和电话交换”，从而求解了上 述问题。 1917年，A.K.Erlang又提出了有关通信业务的拥塞理论， 用统计平衡概念分析了通信业务量问题，形成了概率论的 一个新分支。 后经C.Palm等人的发展，由近代概率论观点出发进行研 究，奠定了话务量理论的数学基础。
e ( N Ls )0
k状态（系统中有k个顾客时）的系统到达率为
（1.2）
k ( N k )0
（1.3）
23
1.1.1 基本概念
参数
排队论在交通流量研究中的应用与模拟
排队论在交通流量研究中的应用与模拟排队论是运筹学中的一个重要分支，它在交通流量研究中具有广泛的应用和重要意义。
交通流量研究旨在解决交通网络中的拥堵问题，而排队论的应用和模拟可以帮助我们更好地理解交通流量的特性和规律，进而提出有效的交通管理策略。
首先，排队论能够帮助我们分析交通流量的排队长度和排队时间。
排队是交通流量中常见的现象，当车辆数量超过道路的承载能力时，就会形成排队等候的局面。
排队论的模型可以通过考虑交通信号灯的时长、车辆通过路口的速度等因素，计算出车辆在特定时间段内的平均排队长度和排队时间。
这些数据对于交通管理部门来说非常重要，在设计和优化交通信号灯的设置、道路改建和交通流调控时起到了指导作用。
其次，排队论还能够帮助我们评估交通流量的服务水平。
在交通流量研究中，服务水平是指交通系统为用户提供的行驶便利程度和效率水平。
排队论的模型可以通过考虑车辆的平均等待时间、平均通过时长、交通信号灯的协调性等指标来评估交通流量的服务水平。
这些评估结果可以帮助交通管理部门了解现有交通系统的强弱项，并为改善交通服务水平提供参考依据。
此外，排队论在交通流量研究中还可以用来预测未来交通流量的情况。
交通流量的预测对于交通规划和决策非常重要。
排队论的模拟可以结合历史数据、交通规划和城市发展趋势等因素，来预测未来交通流量的变化趋势和拥堵状况。
这些预测结果可以帮助交通管理部门制定合理的交通规划方案，优化道路网络和公共交通布局，以应对未来交通流量的挑战。
除了应用于交通流量研究，排队论在其他领域的应用也越来越广泛。
比如在生产调度中，排队论可以帮助优化生产线的排队顺序，提高生产效率；在客户服务中，排队论可以帮助确定服务台的数量和服务人员的安排，提升客户满意度；在供应链管理中，排队论可以帮助优化物流运输的调度和仓储管理，提高物流效率。
可以说，排队论的应用已经深入到各个领域，对于提升效率和优化资源分配有着重要作用。
总结起来，排队论在交通流量研究中的应用和模拟具有重要的意义。
排队论及应用举例PPT精选文档
0.78
2.0
0.14
0.86
5
5. 第二种情况:泊松分布。主要针 对某一时段T内有n人到达的概 率，到达过程是随机的，则服 从泊宋分布。如图5-5所示。计 算公式为：
时间T内
有n人到
.224
达的概率
.20 .149
期望值 3
.224
方差
.168
平滑曲线
PT(n)(T)nn!eT
（6-2）
.10
.102
2. 无限总体。对于服务系统来说顾客数量足够大，由于人数增减而引起的总体规模的变化不会对 系统的概率分布产生显著的影响。
3. 顾客到达的分布。这是一个到达率或单位时间到达数的问题。固定到达的分布呈周期性的，即 相继到达的两个顾客之间的时间间隔几乎相同。在生产系统中，通常运用一些技术控制顾客在固 定的时间间隔内到达。多数情况下，顾客的到达呈随机分布。
1
一、排队问题的经济含义
在日常经济生活中，经常遇到排队现象，如：在超市等待结帐、工厂中等待加工 的工件或待修理的机器、开车上班等，排队论是运作管理中重要的方法，它是计 划、工作设计、存货控制以及其他问题的基础。
每一个排队事例的核心问题就是对不同因素作权衡决策，管理者必须衡量为提供 更快捷服务而增加的成本和等待费用之间的关系。
表的第二栏是下一个到达的顾客时间间隔超
过 t分钟的概率；第三栏为下一个顾客到
达时间小于 t 分钟的概率。
（1）
t分钟
0 0.5 1.0
（2）
（3）
下一个顾客将在 大于t分钟内 到达的概率
下一个顾客将在小于t 分钟内到达的概率 (3)=(1)-(2)
1.00
0
0.61
0.39
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。
排队论在通信网络中的应用研究
排队论在通信网络中的应用研究当前，通信网络已经成为了人们生活中不可或缺的组成部分，而在这个网络中，排队论已经被广泛应用。
那么，什么是排队论，它在通信网络中的应用有哪些呢？本文将就这个话题展开讨论。
一、什么是排队论？排队论是一种研究随机事件与排队系统性能关系的数学工具。
它的研究对象是由顾客到达某个服务设施，等待服务，接受服务和离开服务设施的整个过程，这个过程可以理解为顾客的排队过程。
排队问题产生的原因是两个方面的矛盾。
一方面，服务设施不能过高地空闲，要充分利用其资源，使利润最大化，最大限度地满足顾客需求;另一方面，客户的等待时间不能太长，以便指定服务设施满足他们的需求。
排队论就是解决这个矛盾的一种工具，它可以帮助我们设计一个高效的排队系统。
二、排队论在通信网络中的应用通信网络中的流量是一个经典的排队问题。
在网络中，数据包通常需要等待路由器处理并进入下一个节点，这时候就会产生排队过程。
另外，网络中的吞吐量和延迟也需要通过排队论来进行分析。
下面将分别介绍一下这几个方面。
1. 网络的流量控制网络的流量控制是一种管理网络流量的技术，它能够协调网络访问请求和网络资源，使网络资源充分利用，保证网络质量和服务质量。
流量控制可以通过阻止一些请求或增加一些请求的延迟来控制。
在这个过程中，排队论就可以起到重要的作用。
我们可以通过研究网络拥塞和排队的关系来制定适当的策略，从而控制网络的流量。
2. 延迟度量和吞吐量计算延迟是指数据包从发送到接收所需的时间，包括排队延迟、传输延迟和处理延迟等。
对于不同的应用，都有相应的延迟要求。
除了延迟之外，吞吐量也是网络性能的重要指标之一，它可以表示网络中单位时间内所能通过的数据总量。
排队论可以帮助我们对上述两个指标进行计算和分析，这有助于我们优化网络的性能。
3. 路由器排队模型除此之外，排队论还可以用来建立路由器带宽分配和服务的队列模型。
在一个路由器中，多个数据包争夺带宽，排队论可以帮助我们计算不同服务质量需求下的带宽分配策略，以便满足流量的各种需求。
学术研究中的排队论应用
学术研究中的排队论应用摘要：排队论是一种研究随机服务系统的工作理论，广泛应用于各种领域。
本文主要探讨排队论在学术研究中的应用，包括其在论文发表、科研项目管理、实验排队等方面的应用。
通过分析排队论的基本原理和方法，以及其在学术研究中的应用案例，本文旨在提高学术研究的效率和精度，为研究者提供有价值的参考和借鉴。
一、引言排队论是一种研究随机服务系统中服务时间和队列现象的数学理论。
其基本原理和方法广泛应用于交通、通信、金融、医疗等领域。
在学术研究中，排队论同样具有重要的应用价值。
通过对排队论的学习和应用，我们可以更好地理解科研项目的进展情况和论文发表的规律，进而提高研究的效率和精度。
二、排队论的基本原理和方法排队论的基本原理主要包括泊松过程、马尔可夫链、服务时间分布和等待时间理论等。
通过这些原理和方法，我们可以对学术研究的各个环节进行建模和分析，从而优化科研流程和提高研究质量。
三、排队论在学术研究中的应用1.论文发表排队论可以用于分析论文发表的排队系统。
在学术期刊的发表过程中，论文的审稿和评审时间具有随机性。
通过对这些时间进行建模和分析，我们可以了解期刊的发表规律，优化论文发表流程。
例如，我们可以利用等待时间理论来评估审稿和评审过程的效率，进而提出改进措施，提高期刊的发表质量和效率。
2.科研项目管理排队论可以用于优化科研项目的管理流程。
在科研项目管理中，研究者需要按照一定的程序和时间节点完成各个阶段的工作。
通过对科研项目管理的各个环节进行建模和分析，我们可以了解各个阶段的等待时间和资源利用情况，进而优化科研项目管理的流程，提高管理效率和精度。
3.实验排队排队论还可以用于分析实验排队现象。
在科学研究中，实验数据的获取和分析具有很大的不确定性。
通过对实验排队现象进行建模和分析，我们可以了解实验数据的获取过程和规律，进而优化实验设计和数据分析方法，提高实验精度和可信度。
四、应用案例分析1.论文发表案例：某大学SCI期刊发表优化项目某大学为了提高SCI期刊的发表质量和效率，引入排队论对论文发表过程进行建模和分析。
排队论及其在通信领域中的应用
排队论及其在通信领域中的应用信息与通信工程学院2010211112班姓名：李红豆学号：10210367班内序号：26指导老师：史悦一、摘要排队论是为了系统的性态、系统的优化和统计推断，根据资料的合理建立模型，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。
排队是一种司空见惯的现象，因此排队论可以用来解决许多现实问题。
利用排队论的知识可以来解决通信服务中的排队论问题。
应用排队论一方面可以有效地解决通信服务系统中信道资源的分配问题；另一方面通过系统优化，找出用户和服务系统两者之间的平衡点，既减少排队等待时间，又不浪费信号资源，从而达到最优设计的完成。
二、关键字排队论、最简单流、排队系统、通信三、引言排队论又称随机服务系统,主要解决与随机到来、排队服务现象有关的应用问题。
是研究系统由于随机因素的干扰而出现排队(或拥塞)现象的规律的一门学科,排队论的创始人Erlang是为了解决电话交换机容量的设计问题而提出排队论。
它适用于一切服务系统,包括通信系统、计算机系统等。
可以说,凡是出现拥塞现象的系统,都属于随机服务系统。
随着电子计算机的不断发展和更新,通信网的建立和完善,信息科学及控制理论的蓬勃发展均涉及到最优设计与最佳服务问题,从而使排队论理论与应用得到发展。
四、正文1、排队论概述：1.1基本概念及有关概率模型简述：1.1.1排队论基本概念及起源：排队论是一个独立的数学分支有时也把它归到运筹学中。
排队论是专门研究由于随机因素的影响而产生的拥挤现象(排队、等待)的科学也称为随机服务系统理论或拥塞理论。
它专于研究各种排队系统概率规律性的基础上解决有关排队系统的最优设计和最优控制问题。
排队论起源于20世纪初。
当时美国贝尔Bell电话公司发明了自动电话以后如何合理配臵电话线路的数量以尽可能地减少用户重复呼叫次数问题出现了。
1909年丹麦工程师爱尔兰A.K.Erlang发表了具有重要历史地位的论文“概率论和电话交换”从而求解了上述问题。
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章节一：引言交通拥堵是现代城市面临的重要问题之一，造成了巨大的经济损失和社会不便。
面对交通拥堵的挑战，一种被广泛应用的方法是排队论。
排队论是一种用于研究队列系统的数学理论，可以应用于交通控制中，以帮助优化交通流的管理和调度。
本文将探讨排队论在交通拥堵控制中的应用，并分析其对交通流效率的影响。
章节二：排队论基础排队论有着严密的数学基础，是一种研究队列系统中等待时间、服务时间和到达率等相关性质的理论。
在交通领域中，我们可以将车辆看作顺序进入的待服务顾客，道路上的车辆排队则成为我们研究的对象。
通过排队论的分析，可以推导出一些关键指标，如平均等待时间、平均服务时间和系统繁忙程度等，从而帮助我们理解和管理交通系统。
章节三：交通瓶颈及排队论应用交通瓶颈是造成交通拥堵的主要原因之一。
通过排队论的应用，我们可以对交通瓶颈进行建模和分析，以找到解决交通拥堵问题的办法。
例如，在一个人流量较大的区域，如地铁站或公交车站，乘客的到达率可能大于服务速度。
通过排队论的分析，可以找到最优的服务速度，以避免排队过长和拥堵的产生。
相似地，在道路上的交通瓶颈处，如交叉口或高速公路出入口，我们可以应用排队论来调整信号灯的时长以最大化道路的通过能力。
章节四：排队论与智能交通系统的结合智能交通系统是一种将现代信息技术与交通管理相结合的新型交通管理系统。
通过将排队论与智能交通系统相结合，可以实现对交通流的动态优化和调度。
例如，通过实时监测交通流量和车辆位置，智能交通系统可以根据排队论的原理，优化交通信号灯的时序，以最大化道路通过能力和减少交通拥堵。
此外，智能交通系统还可以通过调整车辆的路径规划，避免瓶颈区域的拥堵，提高整体交通效率。
章节五：排队论在交通拥堵控制中的挑战和解决方案尽管排队论在交通拥堵控制中有着广泛的应用前景，但也存在一些挑战需要解决。
首先，交通系统是一个复杂的系统，受到多种因素的影响，如天气条件、交通事故、施工等。
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1.1.1 基本概念
产生排队的原因： • 顾客需求的随机性和服务设施的有限性。 应用的理论： • 概率论和随机过程理论 研究目的： • 研究排队系统内服务机构与顾客需求之间的关系， 以便合理地设计和控制排队系统，使之既能满足 一定的服务质量要求又能节省服务机构的费用。
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1.1.1 基本概念 2．排队系统的组成 一个排队系统由三个基本部分组成： • 输入过程 • 排队规则 • 服务机构
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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。
排队论的起源： 排队论起源于20世纪初。当时，美国贝尔（Bell）电话公 司发明了自动电话以后，如何合理配臵电话线路的数量， 以尽可能地减少用户重复呼叫次数问题出现了。 1909年，丹麦工程师爱尔兰（A.K.Erlang）发表了具有重 要历史地位的论文“概率论和电话交换”，从而求解了上 述问题。 1917年，A.K.Erlang又提出了有关通信业务的拥塞理论， 用统计平衡概念分析了通信业务量问题，形成了概率论的 一个新分支。 后经C.Palm等人的发展，由近代概率论观点出发进行研 究，奠定了话务量理论的数学基础。
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1.1.1 基本概念
4. 排队系统分类的表示方法 目前较为广泛采用的分类表示方法是D.G.Kendall 提出的分类方法。 X / Y / m（n，N ) X ：顾客到达时间间隔分布 Y ：服务时间分布 m ：窗口或服务员数目（此处特指并列排队系统） n ：截止队长，省略这一项表示 n ，即为非 拒绝系统 N ：表示潜在的顾客总数，对于潜在的无限顾客 源，即N 时，可省去这一项
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1.1.1 基本概念
经过通信、计算机和应用数学三个领域的研究学者的努力， 排队论得到了迅速的发展和应用。
应用： • 网络的设计和优化方法； • 移动通信系统中的切换呼叫的处理方法； • 随机接入系统的流量分析方法； • ATM业务流的数学模型及其排队分析方法等。 经典排队论 • 把相继到达“顾客”的到达时间间隔和服务时间 都相互独立的排队论内容称为经典（或古典）排 队论。 • 经典排队论仍是新的排队论的基础，而且通信领 域的许多问题可以用它来解决。
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1.1 排队论基础
1.1.1 基本概念 1.1.2 有关的概率模型及最简单流 1.1.3 排队系统的主要性能指标
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1.1.2 有关的概率模型及最简单流
1.排队系统中常用的概率模型 （1）泊松分布 设随机变量X 所有可能取的值为0，1，2，…，而取各个 值的概率为
Pk P{ Χ k }
k
k!
e
k =0，1，2
…
(1.5)
其中 >0是常数，则称X 服从参数为 的泊松分布。 其均值为 方差为
E( Χ )
D( Χ )
(1.6) (1.7）
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1.1.2 有关的概率模型及最简单流
（2）指数分布 一般，若随机变量t 取具有概率密度函数为
e t f (t ) 0 t0 t0
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1.1.1 基本概念
非拒绝系统：又称非拒绝方式、非截止型系统。 系统排队队长无限制，允许顾客排队等待（一般 认为顾客数是无限的）。例如，公用电话。 要求该类系统稳定性参数 要满足 1。 即时拒绝系统：也称为立接制系统、损失制系统； 延时拒绝系统：也称为混合制系统； 延时拒绝系统和非拒绝系统：也称为等待制系统、 缓接制系统。
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1.1.1 基本概念 （2）排队规则 排队规则包括： 排队系统类型 服务规则 • 排队系统类型： 排队系统一般分为： 拒绝系统 非拒绝系统 表明服务机构是否允许顾客排队等待服务。
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1.1.1 基本概念
拒绝系统：又称拒绝方式、截止型系统。 n：系统允许排队的队长（也称截止队长）； m：窗口数。 分为两种情况： 即时拒绝系统L：n=m的系统。此时，顾客到达后 或立即被拒绝，或立即被服务，不存在排队等待 服务的情况。电话网就是即时拒绝系统。 延时拒绝系统：m < n的系统。此时容许一定数量 的顾客排队等待，当系统内顾客总数达到截止队 长时，新来的顾客就被拒绝而离去。带有缓冲存 储的数据通信、分组交换等就属于这一类。
排队系统 顾客到达
排队 规则 服务 机构
服务完毕离去
图1.1 排队系统的基本组成
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1.1.1 基本概念 （1）输入过程 描述顾客按怎样的规律到达排队系统，包括以下 三方面： • 顾客总体数：指顾客的来源（简称顾客源）数量， 顾客源数可以是无限的，也可以是有限的。 • 顾客到达方式：描述顾客是怎样到达系统的，是 成批（集体）到达（每批数量是随机的还是确定 性的）还是单个到达。 • 顾客流的概率分布（或顾客到达的时间间隔分 布）：所谓顾客流，就是顾客在随机时刻一个个 （一批批）到达排队系统的序列。
1/
：为排队强度，又称稳定性参数。
/ m
(1.4)
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1.1.1 基本概念
对系统稳定性的影响： 若 1，即 m 时，说明平均到达系统的顾
客数小于平均离开系统的顾客数。这时系统是稳 定的，可以采取非拒绝方式或拒绝方式。 若 1，即 m 时，说明平均到达系统的顾 客数多于平均离开系统的顾客数。 必须采用拒绝方式，人为地限制系统内的顾客数 量，保证系统的稳定性。
2
1.1 排队论基础 1.2 M/M/m/(n)排队系统 1.3 通信业务量分析 1.4 随机接入系统业务分析
3
1.1 排队论基础
1.1.1 基本概念 1.1.2 有关的概率模型及最简单流 1.1.3 排队系统的主要性能指标
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1.1.1 基本概念 排队论（Queuing Theory）：
(1.8)
其中 >0为常数，则称t服从参数为 的指数分布，其分布函 数F(t)为
F (t )
t
f (t ) dt
t
e t dt 1 e t
1 e t F (t ) 0
t 0 t 0
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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。
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
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1.1.1 基本概念
表示不同输入过程（顾客流）和服务时间分布的符号有： Ｍ ： 泊松（Poisson）流（或指数分布）。两者都具有马 尔可夫随机过程性质 Ｄ ：定长分布 Ek：k阶Erlang分布 ＧI：一般相互独立的随机分布 Ｇ：一般随机分布 M/M／1系统：指顾客流为泊松流、服务时间为指数分布、 单窗口排队系统。 Ｍ/Ｄ/m系统：指顾客流为泊松流、服务时间为定长分布、 有m个窗口的排队系统。 一般如没有特别说明，则认为顾客总体数是无限源、属于 非拒绝方式的排队系统。
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1.1.1 基本概念 • 服务方式及排队方式
服务方式 是指在某一时刻系统内接受相同服务的顾客数，即是单个 顾客接受服务（串列服务方式）还是成批顾客同时接受服 务（并列服务方式）。 串列服务方式：即m个窗口的串列排队系统。此时，m个 窗口服务的内容互不相同，某一时刻只能有一个顾客接受 其中一个窗口的单项服务，每个顾客要依次经过这m个窗 口接受全部的服务。 并列服务方式：即m个窗口的并列排队系统。此时，m个 窗口服务的内容相同，系统一次可以同时服务m个顾客。
e ( N Ls )0
k状态（系统中有k个顾客时）的系统到达率为
（1.2）
k ( N k )0
（1.3）
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1.1.1 基本概念
参数
是一个服务员（或窗口）的服务速率，即单位时 间内由一个服务员（或窗口）进行服务所离开系 统的平均顾客数。 ： 的倒数1/ ，是单个窗口对顾客的平均服 务时间，也是一个呼叫的平均持续时间。
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1.1.1 基本概念 • 服务规则 先到先服务(FCFS)或先入先出(FIFO) 这是常见的情况。若无其他说明时，常按这种方 式来分析。 后到先服务(LCFS) 优先制服务 在通信网中，这种情况也较为常见。 随机服务 通信网中一般是顺序服务，但有的也采用优先制 服务方式。
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1.1.1 基本概念 （3）服务机构 服务机构包括以下三方面内容。 窗口或服务员数量 当m = 1时，称为单窗口排队系统。 当m 1时，称为多窗口排队系统。 服务方式及排队方式 服务时间分布
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。
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1.1.1 基本概念
1．排队的概念 通信网中的排队现象： 无形的排队：如打电话 有形的排队：如数据分组的传送 顾客 • 把要求服务的一方统称为“顾客”，如电话用户产生的呼 叫和待传送的分组信息。 服务机构 • 把提供服务的一方统称为服务机构，如电话交换设备、信 息传输网络等。 服务窗口或服务员 • 把服务机构内的具体设施统称为“服务窗口”或“服务 员”，如中继线路、信道等。 排队系统（随机服务系统） • 由要求随机性服务的顾客和服务机构两方面构成的系统称 为随机服务系统或排队系统。