排队论方法——韩中庚
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排队问题知识点总结排队论起源于20世纪初学者与工程师们在电报、电话交换、交通运输等实际工作中遇到的问题。
20世纪20年代,这些问题引起了数学家的注意。
1925年丹麦学者A.K.厄劳札( Agner Krarup Erlang )首先提出要建立一个数学模型对通信系统中的电报在传递和处理中的排队问题进行研究。
他用数学上的标准方法解决了问题,从此排队论这一学科便有了起步发展的积淀。
今天,排队论已在交通运输、电信通讯、工程及服务管理、医学卫生、经济学、统计学、计算机科学等系统分析领域中得以广泛应用。
排队问题所涉及的知识点包括排队论基本概念、排队模型、排队系统性能评价、排队过程中的成本分析、排队优化模型等。
下面就对排队问题的相关知识点进行总结阐述。
排队论基本概念排队论是研究由于服务台能力有限以及到达率和要求的总体量之差异所引起的待服务队列问题。
在排队论中,通常会涉及到以下几个基本概念:- 顾客到达模型:描述顾客到达的规律,常用的到达模型包括泊松过程、指数分布、正态分布等。
- 服务台模型:描述服务台的服务能力,包括单一服务台、多重服务台、无限服务台等。
- 排队规则:描述顾客在队列中等待和被服务的规则,包括先来先服务(FIFO)、最短排队等待(SJF)、最高优先权优先服务(HPF)等。
- 排队系统性质:包括平均队长、平均等待时间、系统繁忙度等系统性能指标。
排队模型排队模型是对排队系统进行描述和分析的数学模型。
在排队模型中,通常会考虑到以下几种基本排队模型:- M/M/1模型:描述单一服务台、顾客到达符合泊松过程、服务时间符合指数分布的排队系统。
- M/M/c模型:描述多重服务台、顾客到达符合泊松过程、服务时间符合指数分布的排队系统。
- M/G/1模型:描述单一服务台、顾客到达符合泊松过程、服务时间符合一般分布的排队系统。
- M/D/1模型:描述单一服务台、顾客到达符合泊松过程、服务时间是固定的排队系统。
排队系统性能评价排队系统性能评价是对排队系统性能进行量化与分析的过程,主要包括以下几个方面:- 平均队长:描述系统队列中平均存在的顾客数量。
体菜品布置方式见图1。
图1窗口菜品布置图1.3食堂效率现状在不干扰食堂工作人员正常工作的前提下,通过对窗口的打饭和打菜流程进行视频拍摄,流程分析[7-8],得出各流程所需的时间,平均完成一次打饭动作需要6秒,即打饭窗口的平均工作效率约为10人/分钟;平均完成一次打菜动作需要19秒,即打饭窗口的平均工作效率约为4人分钟,可见,打菜效率远远低于打饭效率,两者存在不平衡模型中其他参数为:窗口服务强度,窗口平均服务强度(1整个食堂窗口空闲的概率学生平均排队长学生平均等待时间2.3模型求解基于以上统计数据,选取一次排队入口总人数为但是食堂一共有衡问题。
图2食堂布局改善方案图3.2B食堂菜品窗口布局改善通过对食堂排队现状的观察,食堂菜品的价格是一定的,学生选择不同种类或不同价格的菜品需到不同窗口。
同时,学生们在打完一个窗口的菜品后,继续选择其他打菜窗口的随机性较大,从窗口1到窗口8,再返回至窗口1的情况也时常发生。
为了缩短学生在打菜通道的逗留时间,提出将窗口菜品进行套餐化。
进一步,通过对200位学生进行问卷调查,调查内容主要包括学生日常打菜的数量、打菜的总价以及对窗口菜品套餐化的支持程度,可以得出以下结论:①约有61%的学生每次打菜数目是3个及以上,越有37%的学生每次打菜数目是2个。
②打菜总价在7至8元之间的同学约占48%,总价是9个及以上约占22%。
③对于窗口菜品套餐化这一方案,学生的支持程度超学生利用排队打饭的等待时间来了解各窗口的菜品信息。
图3菜品窗口改善方案设置图4基于flexsim的改善效果分析基于以上改善方案,因为学生到达时间间隔和员工的. All Rights Reserved.服务时间并无变化,因此参数设置无需修改,但由于采用了回字型结构的打菜排队通道,故重新设置仿真布局图,见图4。
再次运用flexsim进行仿真,得表2,仿真结果为:一个150人的打菜排队系统从开始至结束一次运行的时间为976s,约为16分钟,对比改善前的28分钟,效果明显。
第八章 排队论排队是日常生活和经济管理经常遇到的问题,如医院等待看病的病人、加油站等待加油的汽车、工厂等待维修的机器、港口等待停泊的船只等。
在排队论中把服务系统中这些服务的客体称为顾客。
由于系统中顾客的到来以及顾客在系统中接受服务的时间等均是随机的,因此排队现象是不可避免的。
对于随机服务系统,若扩大系统设备,会提高服务质量,但会增加系统费用。
若减少系统设备,能节约系统费用,但可能使顾客在系统中等待的时间加长,从而降低了服务质量,甚至会失去顾客而增加机会成本。
因此,对于管理人员来说,解决排队系统中的问题是:在服务质量的提高和成本的降低之间取得平衡,找到最适当的解。
排队论是优化理论的重要分支。
排队论是1909年由丹麦工程师爱尔郎(A.K.Erlang )在研究电话系统时首先提出,之后被广泛应用于各种随机服务系统。
第一节 排队论的基本概念及所研究的问题一、基本概念(一)排队系统的组成一般的排队系统有三个基本组成部分:顾客的到达(输入过程)、排队规则和服务机构,如图8—1所示。
1.输入过程输入过程指顾客按什么样的规律到达。
包括如下三个方面的内容:(1)顾客总体(顾客源) 指可能到达服务机构的顾客总数。
顾客总体数可能是有限的,也可能是无限。
如工厂内出现故障而等待修理的机器数是有限的,而到达某储蓄所的顾客源相当多,可近似看成是无限的。
(2)顾客到达的类型 指顾客的到达是单个的还是成批的;(3)顾客相继到达的时间间隔分布 即该时间间隔分布是确定的(定期运行的班车、航班等)还是随机的,若是随机的,顾客相继到达的时间间隔服从什么分布(一般为负指数分布);2.排队规则排队规则指顾客接受服务的规则(先后次序),有以下几种情况。
(1)即时制(损失制) 当顾客来到时,服务台全被占用,顾客随即离去,不排队等候。
这种排队规则会损失许多顾客,因此又称为损失制。
(2)等待制 当顾客来到时,若服务台全被占用,则顾客排队等候服务。
在等待制中,又可按顾客顾客达到排队系统 图8—1服务的先后次序的规则分为:先到先服务(FCFS,如自由卖票窗口等待卖票的顾客)、先到后服务(FCLS,如仓库存放物品)、随机服务(SIRO,电话交换台服务对话务的接通处理)和优先权服务(PR,如加急信件的处理)。
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。
运筹学中的排队论分析方法运筹学是应用数学的一个分支,被广泛应用于优化、决策、规划等实践问题中。
排队论是运筹学的一个重要分支,它研究客户与服务设施之间的运作规律,以及对这些规律进行优化。
排队论可以应用于许多领域,例如生产线、银行、医院、交通、电信等。
排队模型从大量的数据中挑选出有用的信息,解释客户等待时间、服务设施利用率、系统吞吐量等指标。
运营商们也通过排队论找到了减少服务时间,减少成本和增加收益的方法。
排队论模型通常包括五个元素:客户、服务设施、等待行列、受服务的规则,以及长度测量方法。
客户需求量呈随机分布,服务设施数量有限且运营时间有限,等待时间呈指数分布。
排队论可以预测某个服务系统的运作状态以及在不同服务政策下的结果变化。
排队论中最著名的模型是M/M/1模型,其中M表示到达时间和服务时间都是随机的指数分布,1表示只有一个服务设施的存在。
此模型的解答涉及到稳态等长队和队列中的平均客户数和等待时间,以及服务器的平均利用率等基本指标。
除此之外,排队论中还有其他经典模型,例如M/M/c模型,其中c表示有多个服务器可供选择。
排队论也适用于某些特殊情况的研究。
例如,当服务时间为几何分布时,M/G/1模型就成为了一种理想的情况。
在这个模型中,客户需求量和服务时间具有不同的分布。
G表示这些服务时间的分布可以是任意的。
另外,排队论也可以应用于网络中的传输分配模型,以确定网络在任何负载下的可靠性和运作状态。
排队论模型可以被用于分析较小的网络,或者对于哪些带有网络化延迟的系统。
在实际应用中,排队论分析可以帮助我们寻找优化服务设备的方法。
通过排队论可以确定提高服务速度、增加系统容量或提高等待质量等措施,以提高客户的体验和收益。
在医院中,排队论可以帮助诊所和医院合理分配资源、优化服务流程,减少等待时间、减少节约成本、节约时间等指标。
总之,排队论是运筹学的重要分支,解决了客户与服务设施之间的运作规律和优化。
它在很多领域的帮助下,解决了大量的实践问题。
排队论方法讲解
排队论是一种运用概率统计方法来分析和解决队列问题的学科。
队列问题是指在等待某个服务或进入某个系统时,人们形成的一种有序排列状态。
排队论主要关注等待时间、排队长度、服务效率等问题。
以下是排队论的一些常见方法:
1. 假设法:假设不同的排队系统具有不同的概率分布,分析不同系统中的各种运行参数,如平均等待时间、服务时间等。
2. 累积等待时间法:计算各客户平均等待时间的总和,再除以系统中客户的总数,用以评价该排队系统是否合理。
3. 平衡方程法:通过统计每个元素在系统中的进入量、离开量、排队量等,建立系统的平衡方程式来求解系统的各项参数。
4. 级数求和法:将排队论中的一些重要参数(如平均等待时间、利用率等)表示成一个级数之和的形式,从而求出这些参数的近似值。
5. Monte Carlo模拟方法:采用随机数模拟的方法,模拟排队系统的服务过程,从而得出系统的性能指标。
以上是排队论的一些常见方法,具体应用时需要考虑具体情况和问题,选择合适的方法进行分析。
数学建模赛前学习内容1建模基础知识、常用工具软件的使用一、掌握建模必备的数学基础知识(如初等数学、高等数学等),数学建模中常用的但尚未学过的方法,如图论方法、优化中若干方法、概率统计以及运筹学等方法。
二、,针对建模特点,结合典型的建模题型,重点学习一些实用数学软件(如Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo、SPSS)的使用及一般性开发,尤其注意同一数学模型可以用多个软件求解的问题。
例如, 贷款买房问题: 某人贷款8 万元买房,每月还贷款880.87 元,月利率1%。
(1)已经还贷整6 年。
还贷6 年后,某人想知道自己还欠银行多少钱,请你告诉他。
(2)此人忘记这笔贷款期限是多少年,请你告诉他。
这问题我们可以用Mathematica 、Matlab、Lindo 、Lingo 等多个不同软件包编程求解2 建模的过程、方法数学建模是一项非常具有创造性和挑战性的活动,不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立。
但一般来说,建模主要涉及两个方面:第一,将实际问题转化为理论模型;第二,对理论模型进行计算和分析。
简而言之,就是建立数学模型来解决各种实际问题的过程。
这个过程可以用如下图1来表示。
3常用算法的设计建模与计算是数学模型的两大核心,当模型建立后,计算就成为解决问题的关键要素了,而算法好坏将直接影响运算速度的快慢答案的优劣。
根据竞赛题型特点及前参赛获奖选手的心得体会,建议大家多用数学软件(Mathematica,Matlab,Maple,Lindo,Lingo,SPSS 等)设计算法,这里列举常用的几种数学建模算法.(1)蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法,通常使用Mathematica、Matlab 软件实现)。
(2)数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab 作为工具)。