建模算法mdash  mdash 排队论模型

一、概述

排队论是研究那些服务系统(Service System)中的客户如何构成队列等待服务、如何影响系统性能及如何设计服务系统的一门应用概率模型理论。排队论模型是一种用数学方法描绘客户到来规律、服务时间分布、服务设备数量、排队规则等因素交互作用的经济数学模型;它是解决生产管理中测量、分析和规划产品或服务生产流程的一种工具。排队论应用于医院、银行、交通等领域。

二、基本结构

排队系统通常具有三个主要部分:客户到达系统的输入端、等待服务的排队区和提供服务的输出端。排队系统的基本结构如下图所示:

![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/23492913/1623214830241-188b1e6c-14f5-48c7-b008-1d677d467f98.png)

三、基本参数

排队论系统基本参数包括:**客户到达规律、服务时间分布、服务设备数量、服务通道等待空间、排队规则等**。这些指标不同的组合形成了不同的排队论模型。接下来进行详细介绍。

1.客户到达规律

客户到达规律是指客户到达的时间间隔或数量的分布概率。客户到达规律可以是确定性和随机的。在排队论中,常用的客户到达规律包括泊松分布(Poisson Distribution)、负二项式分布(Negative Binomial Distribution)和指数分布等。

泊松分布是常用的离散概率分布,它常常用于描述一定时间内随机事件发生的次数,比如单位时间内到达客户的数量。符合泊松分布的客户到达规律通常使用单位时间内平均到达客户数 **lambda** 作为客户到达的强度指标。泊松分布的公式如下:

![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/23492913/1623215017276-ecae07e8-8c57-4afb-ba96-9f3063b3698a.png)

其中,k 表示单位时间内到达客户数的数量,lambda 表示单位时间内平均到达客户的数量。

2.服务时间分布

服务时间分布是指自客户服务开始到完成所需时间的概率分布。在排队论中,有三种基本服务时间分布:指数分布、常数服务时间与固定服务时间分布。常用的服务时间分布有指数分布(exponential distribution)、负指数分布(negative exponential distribution)和均匀分布等。

指数分布是描述事件之间时间间隔的概率分布,具有单峰、单调递减的特征,被广泛应用在排队论、可靠性理论和风险评估中。符合指数分布的服务时间分布通常使用单位时间内处理的平均客户数 **mu** 来表示。指数分布的公式如下:

![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/23492913/1623215313728-f9c31d44-d938-4e3f-b3fe-55f236c23d07.png)

其中,t 表示服务时间,mu 表示单位时间内平均服务客户数或者服务的速度。

3.服务设备数量

服务设备数量是指同时可以为客户提供服务的设备数,一般包括服务设备的机器数量、人员数量等。

4.服务通道等待空间

服务通道等待空间是指客户等待服务的空间,一般是指排队区域以及已经进入服务通道但未被服务的客户数。

5.排队规则

排队规则是指排队系统客户服务的顺序。排队规则可以是先来先服务(First-Come, First-Served,FCFS)、后来先服务(Last-Come, First-Served,LCFS)和按优先权依次服务等。

四、排队模型类型

在实际应用中,排队论可以根据各种情况和不同的参数构建不同类型的模型。常见的排队论模型包括:

1.MM1模型

MM1模型是指系统中只有一个服务设备和无限排队空间,且客户到达符合泊松分布、服务时间符合指数分布的排队论模型。这个模型通常描述的是客户到达频率和服务完成速度的折中。

2.MMs模型

MMs模型是指系统中有多个服务设备和无限排队空间,客户到达符合泊松分布,服务时间符合指数分布的排队论模型,通常描述的是客户数量多、且服务需要时间较长的排队问题。

3.MG1模型

MG1模型是指系统中只有一个服务设备和无限排队空间,客户到达符合泊松分布,服务时间符合一般(general)的概率分布的排队论模型。

4.MMsK模型

MMsK模型是指系统中有多个服务设备和有限的排队空间,客户到达符合泊松分布,服务时间符合指数分布的排队论模型。这个模型通常描述的是高峰期或者订单量较大时的排队问题。

五、模型应用案例

1. 银行排队模型应用

排队论可用于研究银行服务系统中的客户数量及服务设备数量之间的关系,需要考虑到不同银行部门的负载均衡潜在问题。例如,如果银行开具支票数量不足,客户可能会转向其他提供支票服务的银行,从而导致“客户外流率”增加。

2. 网络流量管理模型

排队论可用于对网络流量情况进行建模和分析。例如,在理解路由器的排队策略和网络带宽时,可以应用排队论来计算特定的网络中的网络吞吐量、传输时延和数据包丢失率。

3. 制造系统调度模型

排队论可用于研究制造系统的生产流程,如制造线路中的设备数量、工人数量、设备的等待时间和生产吞吐量等。此外,排队论也可用于探索数字化制造环境中的生产调度问题,以确保高效、系统化的生产流程。

四、结论

排队论是一种重要的经济数学模型,可用于不同领域中的客户服务问题。它通过不同的模型确立了不同服务设备数量或客户到达的规律与实际服务过程之间的关系。排队论模型的应用有很大潜力,它可以研究出对于不同客户服务系统最优的组合形式,而实际进行排队系统优化,需要结合实际的数据和情况深入研究和探索。

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