当前位置：文档之家 › 排队论模型

排队论模型

  • 格式：ppt
  • 大小：1.32 MB
  • 文档页数：73

下载文档原格式

  / 73

合集下载

订单处理中的排队论模型研究

订单处理中的排队论模型研究

订单处理中的排队论模型研究在现代商业环境中，订单处理是任何企业或组织不可或缺的一部分。

如何高效地管理订单处理流程成为了检验企业运营能力的重要指标之一。

排队论模型是一种研究订单处理中服务设施效率的数学工具，其可以帮助企业找到优化订单处理流程的方法。

本文将介绍排队论模型在订单处理中的研究应用，并探讨其对提升服务质量和效率的意义。

一、排队论模型概述排队论模型是对排队系统进行建模和分析的数学工具。

它可以用来研究各种排队现象，例如：顾客到达时间、服务时间、顾客等待时间、服务人员数量等。

排队论模型中的关键参数包括到达率、服务率和服务设施数量，通过调整这些参数可以控制和优化排队系统。

在订单处理中，排队论模型可以衡量订单等待时间、服务水平，为企业提供决策依据。

二、排队论模型在订单处理中的应用1. 订单接受率优化通过排队论模型，企业可以根据订单的到达率和服务设施数量，优化订单接受率。

在接受新订单时，企业可以根据当前服务设施的负载情况来决定是否接受，并设置适当的等待阈值。

通过合理地控制订单接受率，企业可以避免资源浪费和订单滞后。

2. 服务设施数量优化排队论模型可以帮助企业确定合适的服务设施数量，以达到最佳的订单处理效率和服务质量。

在订单处理过程中，流程瓶颈往往出现在服务设施数量不足的环节。

通过分析排队论模型，企业可以评估当前服务设施的数量是否满足需求，避免因过多或过少的服务人员而导致效率低下或服务质量下降。

3. 顾客等待时间分析订单处理中的顾客等待时间是影响客户满意度和忠诚度的关键因素之一。

排队论模型可以用来分析顾客等待时间的概率分布，并提供相应的服务水平指标，如平均等待时间、最长等待时间等。

企业可以根据这些指标来设定合理的服务水平目标，以最大程度地满足客户需求。

三、排队论模型在订单处理中的意义排队论模型在订单处理中的应用，能够帮助企业合理分析和设计订单处理流程，提高服务质量和效率。

通过对排队论模型的研究，企业可以优化资源配置，减少服务瓶颈，提前预测和解决潜在问题，从而实现更高效的订单处理。

排队论模型

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。

带优先权排队论模型简介应用案例

带优先权排队论模型简介应用案例

0.325 hour
0.033 hour
0.889 hour
0.048 hour
文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
案例求解 3
即
W1
=W
= Wq
+
1 m
=
Lq l
+
1 m
=
P0(l m)s r s!(1- r)2 l
+
1 m
其中
r= l sm
åé s-1 (l / m)n (l / m)s 1 ù
➢ 非强占性优先权(Nonpreemptive Priorities)——虽然一种高优先级
旳顾客到达，也不能强制让一种正在接受服务旳低优先级顾客返回排队。
➢ 强占性优先权(Preemptive Priorities)——若有高优先级旳顾客到达，
服务员即中断对低优先级顾客旳服务，并立即开始为高优先级顾客服务。
N
l = å li
i=1
r= l m
k
å 【注:】这里假设了 li < sm，
i=1
从而使其能到达稳定状态。
文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
计算公式 2
抢占性优先权(基于M/M/1)
1/ m
Wk = Bk-1Bk
for k=0,1,2,…,N
文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
案例求解 3
文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
案ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ求解 3
W1-1/μ W2-1/μ W3-1/μ
Preemptive Priorities
s=1
s=2
0.024 hour
0.154 hour

mm1n排队论模型参数

mm1n排队论模型参数

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。

排队论模型专业知识课件

排队论模型专业知识课件
排队等待旳顾客数，其期望记为
(队长)=等待服务旳顾客数+正被服务旳顾客数，所以
越大，
；排队长度则仅指在队列中
. 系统中旳顾客数
阐明服务效率越低。
(2)等待时间:是指从顾客到达时间算起到他开始接受
顾客到达时刻算起到他接受服务完毕为止所需要旳时间，
逗留时间=等待时间+服务时间 (3)忙期:是指服务台连续繁忙旳时间，即顾客从到达空闲服务台算起到服务台再次变为空闲时止旳这段时间。这是服务台最关心数量指标，它直接关系到服务员工作强度，与忙期相相应旳是闲期，这是指服务台连续保持空闲旳时间长度；显然，在排队系统中忙期与闲期，是交替出现旳。
从而在生灭过程中取
(9.5)
记 ，称为服务强度 当 时，模型不稳( 时达不到统计) 当 ＜1时，模型稳定，有稳定解 (3)X(t)旳分布律 由(9.12)，(1.15)式得此模型旳微分差分方程组 (9.6) 当 时，稳态解满足
1.生灭过程旳定义 设有一种系统，具有有限个状态，其状态集s={0，1，2…k}或有可数个状态，状态集s={0，1，2…}，令X(t)为系统在时刻t所处旳状态，若在某一时刻t系统旳状态数为n，假如对△t>0有。 (1)到达(生):在(t，t+△t)内系统出现一种新旳到达旳概率为
服务时止旳这段时间，其期望值记
；逗留时间则指从
即是顾客在系统中所花费旳总时间，其期望值记
。
排队系统除了上述三个主要数量指标外，另外服务台旳利用率(即服务员忙碌旳时间在总时间中所占百分比)在排队论旳研究中也是很主要旳指标。
（二）排队模型旳符号表达与几种主要排队模型 1.排队模型旳符号一般表达法 一般表达法 A/B/C/D/E/F A:顾客来到时间间隔旳分布类型 B:服务时间旳分布类型 C:服务员个数 D:系统容量 E:顾客源个数 F:服务规则 先来先服务旳等待排队模型主要由三参数法即A/B/C例“M/M/1/k/

排队论课件MM排队模型

排队论课件MM排队模型
t 0

j是正在忙的服务窗个数
j=i,im 系统顾客数少于等于服务窗数时，所有顾客都在 接受服务 j=m,i>m 系统顾客数大于 服务窗个数时，所有服务窗都在 服务，正在接受服务的顾客数＝服务窗个数
04:37:02
9
第三章 单服务窗排队模型
第一节 损失制M/M/1/1 第二节 等待制M/M/1 第三节 混合制M/M/1/m 第四节 可变服务率的M/M/1 第五节 可变输入率的M/M/1 第六节 具有不耐烦顾客的M/M/1 第七节 单服务窗闭合式M/M/1/m/m 第八节 有差错服务的M/M/1
04:37:02
8
增长率和消亡率的分析
由此，M/M/…型排队模型，在状态时的增长率和消亡率为：
i lim pi ,i 1 (t ) t pi ,i 1 (t ) t lim
t 0(t )
t 0
i lim
t 0
t j t 0(t ) lim j t 0 t
04:37:02
10
第一节 单服务窗损失制排队模型 M/M/1/1
04:37:02
11Байду номын сангаас
排队模型分析
M/M/1/1 t 顾客到达间隔时间为负指数分布，参数为， a(t ) e t 服务窗服务时间为负指数分布，参数为， b(t ) e
损失的顾客
0 1



系统最大顾客数1决定了系统状态为{0,1}
队列长度有限
D= 等待制
队列最大长度
04:37:02
3
M/M/…的排队模型
考虑整个排队系统中顾客数的变化
有顾客到达，系统中顾客数加1 有顾客服务完毕，系统中顾客数减1 总之，顾客的到达和离开致使系统顾客数有变化

排队论第三部分-第四章 排队模型,第五章 MG1, 第六章 G1 M 1

第四章 排队模型两类排队模型：1. Markov 排队模型2. 非Markov 排队模型Markov 排队模型：4-0 Little 定理1961 年 J.D.Little 证明 1974 年 S.Slidhan 一般性证明定理 : 在极限平稳状态下,排队系统内顾客平均数L 系 和 顾客在系统内平均逗留时间W 系 之间的关系,不管到达流的分布如何,也不管服务规则如何,均有以下关系:为到达流的强度系系λλ14.-=L W证明:设 X(t) ---- t 时刻前到达的瞬时顾客数, Y(t)--- t 时刻前离开的瞬时顾客数.Y(t)在稳定后,流入与流出的顾客数应相等, 则在t 时刻留在系统内的顾客数为:Z(t)=X(t)-Y(t)在足够长的时间T 来考虑有:队队系系系系同理可以证明所以有逗留时间系统内每个顾客的平均时间的总和所有顾客在系统内逗留时间个顾客在系统内的逗留第其中的小面积的总和高度为长度为阴影部分的面积W L W L W Tt t i t t Tt T t T T dtt Z T L iiii i iiii i T.:.:...,:.11]1*[1][1)(10λλλλλ==--=--=⨯====∑∑∑∑⎰4-1 M/M/1/0 (单通道损失制)服务员数：n=1 队长：m=0M -- 到达流为Poisson,流强λM -- 服务时间服从指数分布：)0()(>=⋅-t e t f t μμ 状态为系统内顾客数，I={0,1}"0"表示服务员闲，其概率为：P 0(t)；"1"表示服务员忙，其概率为：P 1(t)； 状态转换图：Fokker-Plank k 方程：可得:)0(1)0(:341)()(24)()()(14)()()(1010011100==-=+-+-=-+-=∙∙P P t P t P t P t P t P t P t P t P 初始条件λμμλ联立求解4-1与4-3得：λμλλμλμμλλμλλλμλλμμμμλμλμλμλ+=∞+=∞∞→==+-+=-=+++=-++-=-+-=+----+-∙∙)(,)()0(,1)0(0)(1)()(44)()()()(1[)()(1010)(01)(000000P P t P P t e t P t P e t P t P t P t P t P t P tt定义：系统负载能力：μλρ=指标：(1) ρμλμ+=+===110P Q 请求服务的顾客数被服务顾客数 (2) 绝对通过能力：ρλμλλμλ+=+===1Q A 数单位时间被服务的顾客(3) 损失概率(即顾客来时，系统服务员忙，顾客离去)ρρμλλμλμ+=+=+-=-==1111Q P P 损例一：一条电话线，呼叫率为：0.8次/分(λ=0.8)，每次平均通话时间为：τ=1.5分。

交通流理论排队论模型跟弛模型与交通波模型


2.说明：排队等待的车辆从一开始起动,就产生了起 动波,该波以接近 的v f 速度向后传播。
交通运输与物流学院
29
交通流中观测的加速度
把速度简单地看成密度的函数v(k)，使得求解连续方程变得简单。 现实中交通流的平均速度v不可能瞬时地随密度发生变化，驾驶
员总是根据前方密度来调整车速
dv
k
dv
2
17
跟驰模型稳定性
多数个车辆在做跟驰运动时，一辆车状态的改变会导致其后续车 辆运行状态接二连三的改变，称为运行状态的传播
局部稳定 关注跟驰车对引导车运行波动的反应。如车头间距摆 动大则不稳定，摆动愈小则愈稳定
引导车向后面各车传播速度变化，如果速度振幅扩大，就是不稳 定，如果振幅衰减，就是渐近稳定
C T
Reuschel, Pipes
跟驰车辆的加速度与 两车速度差成比例
Chandler, Herman, Kometani and Sasaki
Gazis, Herman （跟驰模型一般形式）
m, l 的不同取值对应着不同的密度－速度关系模型
m=0, l=2, Greenshield; m=0, l=1, Grenberg 交通运输与物流学院
交通运输与物流学院
32
密度波模型
在交通流中存在密度不连续 的地方，密度在该处的移动
速度是C。单位时间内通过
断面A、B车辆数的差等于 断面内滞留的车辆数。
波阵面
(q q) q C(k k k)
C q k
C dq dk
交通运输与物流学院
33
密度波传播分析1
密度波描述了两种交通状态的转化过程，C代表转化的方向与进程
解这是一个M/M/1排队系统

( 数学建模)排队论模型


导出 pn (t ) 满足的微分方程组
p0 (t t ) p0 (t )(1 t ) p1 (t ) t (1 t ) o(t ) p0 (t t ) p0 (t ) p0 (t ) t p1 (t ) t o( t )
(1)流具有平衡性 对任何 a 0和 0 t1 t2 tn , x(a ti ) x(a ) (1 i n) 的分布只取决于 t1 , t2 , , tn 而与 a 无关。 (2)流具有无后效性 对互不交接的时间区间序列 ai , bi (1 i n) ， x (bi ) x ( ai ) 是一组相互独立的随机变量。 (3)流具有普通性 Prx(a t ) x(a) 1
Prx(t ) k
E x (t ) t
k!
e
(k 0,1,2,)
故参数λ表示单位时间内事件发生次数的平均数。
2.Poisson流的发生时间间隔分布
当流(过程) x(t ) : t 0 构成Poisson过程时，就称 为Poisson流。设流发生的时刻依次为 t1 , t2 , , tn ,…， 发生的时间间隔记为 n tn tn1 (n 1,2,) ，其中t0 0 。
1.最简单流与Poisson过程
记随机过程｛x（t）：t≥0｝为时间［0，t］内 流(事件)发生的次数，例如对于随机到来某电话交换 台的呼叫，以x（t）表示该交换台在［0，t］这段时 间内收到呼叫的次数；若是服务机构，可以用x（t） 表示该机构在［0，t］时间内来到的顾客数。
最简单流应 x(t ) : t 0 具有以下特征称 5 3二、单通道等待制排队问题
（M／M／1排队系统）
对于单通道等待制排队问题主要讨论输入过 程为Poisson流，服务时间服从负指数分布，单服 务台的情形，即M／M／1排队系统。

计算机网络的排队论模型

计算机网络的排队论模型计算机网络的排队论模型是一种理论模型，用于研究计算机网络中传输数据时产生的排队现象和性能表现。

排队论模型可以帮助我们理解计算机网络中的数据传输过程，优化网络性能，提高网络的吞吐量和响应速度。

在本文中，我们将介绍计算机网络排队论模型的基本概念、分类和应用。

一、排队论模型的基本概念1.1 排队系统排队系统是指在一个服务设施之前等待服务的顾客队列。

在计算机网络中，排队系统可以看作是数据包在网络节点之间传输时产生的排队现象。

排队系统包括输入过程、服务机构和排队规则。

1.2 排队论模型排队论模型是对排队系统进行数学建模和分析的方法。

排队论模型通常包括顾客到达过程、服务时间分布、队列容量和服务规则等因素。

排队论模型可以帮助我们预测排队系统的性能表现，如平均等待时间、系统繁忙度和响应时间等指标。

二、排队论模型的分类2.1 M/M/1排队模型M/M/1排队模型是最简单的排队论模型之一，其中"M"代表顾客到达过程和服务时间满足指数分布，"1"代表只有一个服务设施。

M/M/1排队模型可以用来分析单一服务节点的性能表现，如平均等待时间和系统繁忙度等指标。

2.2 M/M/C排队模型M/M/C排队模型是相对复杂一些的排队论模型，其中"C"代表有C个服务设施。

M/M/C排队模型可以用来分析多个服务节点的性能表现，如系统的吞吐量和响应时间等指标。

2.3 其他排队模型除了M/M/1和M/M/C排队模型，还有很多其他类型的排队论模型，如M/M/∞排队模型、M/G/1排队模型和多类别排队模型等。

每种排队模型都有其独特的特点和适用范围，可以根据实际情况选择合适的模型进行性能分析。

三、计算机网络排队论模型的应用3.1 网络流量建模计算机网络排队论模型可以用来建模网络中的数据传输过程，分析网络节点的繁忙度和数据包的平均等待时间。

通过对网络流量进行建模，可以优化网络拓扑结构、改进路由算法和提高网络性能。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

8
排队问题求解(主要指性态问题)
求解一般排队系统问题的目的主要是通过研究 排队系统运行的效率指标，估计服务质量，确定系 统的合理结构和系统参数的合理值，以便实现对现 有系统合理改进和对新建系统的最优设计等。 排队问题的一般步骤： 1. 确定或拟合排队系统顾客到达的时间间隔分 布和服务时间分布(可实测)。 2. 研究分析排队系统理论分布的概率特征。 3. 研究系统状态的概率。系统状态是指系统中 顾客数。状态概率用Pn(t)表示,即在t时刻系统中有 n个顾客的概率，也称瞬态概率。
排队论模型的符号表示
通常由3-5个英文字母组成， 其形式为 A/B/C/n， 其中 A表示输入过程， B表示服务时间， C表示服务台数目， n表示系统空间数
排队模型的表示： X/Y/Z/A/B/C X—顾客相继到达的间隔时 间的分布； Y—服务时间的分布； 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)。 M—负指数分布、D—确定 型、Ek —k阶爱尔朗分布。
13

当 下接受假设H0
2
( f i npi ) 2 npi i 1
k
2 2 (k r 1)
时，在显著水平α
式中：fi——实际频数 ni——理论频数 上面方法的应用必须注意n要足够大，npi不能 太小。一般地n要大于50，而分组的npi应不小于5。 例题：某公共汽车站，统计来站的乘客流，规定 每隔 1 分钟统计一次乘客到达情况，共统计 100 次， 其结果如表所示，问顾客是否服从普阿松流。
i!
( fi npi ) npi
2
见下页表所示
查表知:
(k r 1) 0.05 (6) 12.592 6.2815
故可接受泊松分布假设。
15
fi 1 5 16 17 26 11 9 9 2 1 2 1 0
pi 0.015 0.063 0.132 0.185 0.194 0.163 0.114 0.069 0.036 0.017 0.007 0.003 0.002
n=0,1,2,…
（ 1）
n!
式中λ为常数(λ>0)，称X服从参数为λ的泊松分布，若在上式中引入时间参数t，即 令λt代替λ，则有：
( t ) n t Pn{t } e n!
与时间有关的随机变量的概率，是一个随机过程，即
t>0，n=0,1,2,… （2）
泊松过程。
19
在一定的假设条件下
23
在[0，t+Δt]内到达n个顾客应是上面三种互不相容的情况之一，所以有：
Pn (t t ) Pn (t )(1 t ) Pn1 (t )t O(t )
Pn (t t ) Pn (t ) O(t ) Pn (t ) Pn 1 (t ) t t
dP0 (t ) P0 (t ) dt
(0,t)有n-1,n-2个顾客到达 ………(4)
24
P0 (0) 1
dP0 ( t ) dt P0 ( 0 )
两边积分得：
dP0 (t ) P0 (t ) dt
n P0 ( t ) t C
P0(0)=1
代入初始条件(t=0)有：
9
求解状态概率Pn(t)方法是建立含Pn(t)的微分差分方程， 通过求解微分差分方程得到系统瞬态解，由于瞬态解一般求出 确定值比较困难，即便求得一般也很难使用。因此常常使用它 的极限(如果存在的话)： lim p n (t ) p n
t
称为稳态(steady state)解，或称统计平衡状态 (Statistical Equilibrium State) 的解。 pn 稳态的物理意义图，系统的稳态一般很 快都能达到，但实际中达不到稳态 的现象也存在。要注意的是求稳态 概率Pn并不一定求t→∞的极限,只需 求Pn’(t)=0 。
顾客的到达过程就是一个泊松过程。
若设 N(t) 表示在时间区间 [0,t) 内到达的顾客数 (t>0),Pn(t1,t2) 表示在时间区间 [t1,t2)(t2>t1)内有n(≥0)个顾客到达的概率。即：
Pn{t1, t 2} P{N (t 2) N (t1) n}
（t2>t1，n≥0） 当Pn(t1,t2)符合下述三个条件时，顾客到达过程就是泊松过程(顾客到达 形成普阿松流)。
过渡状态
稳定状态
t
10
图3 排队系统状态变化示意图
8-3 到达间隔时间分布和服务时间 的分布
一个排队系统的最主要特征参数是顾客 的到达间隔时间分布与服务时间分布。 要研究到达间隔时间分布与服务时间分 布需要首先根据现存系统原始资料统计 出它们的经验分布，然后与理论分布拟 合，若能照应，我们就可以得出上述的 分布情况。
泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在 一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人 数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。
排队服务系统的基本概念
排队规则：指服务系统是否允许排队，顾客是否愿意排队
1.损失制排队系统：顾客到达若所有服务台被占，服务 机构又不允许顾客等待，此时该顾客就自动离去。
K-r-1= 8-1-1
-0.5
0.0385
∑=6.2815
16
概率论知识复习
随机变量 数 随着实验的结果的不同而变化 至多可列个 连续型：（）取值于某个区间（a，b） 离散型：的所有可能只有限或
分布函数(连续):
F x p x
pa b F b F a
的概率分布(离散):
p xi pxi
i=1,2,3……
p x 1
i 1 i
17

密度函数:(连续)
F x


x
, f t dt

, f x 0 f t dt 1


数学期望:(离散) E(ξ)=
x p
i 1 i

i
npi 1.5 6.3 13.2 18.5 19.4 16.3 11.4 6.9 3.6 1.7 0.7 0.3 0.2
fi-npi -1.8 2.8 -1.5 6.6 -5.3 -2.4 2.1
(fi-npi)2/npi 0.415 0.594 0.122 2.245 1.723 0.505 0.639
情形 [0，t) A n B n-1 n-2 n-3 C ... 0
概 率 [t，t+Δ t) 概率 [0，t+Δ t ） Pn(t) 0 1-λ Δ t + O(Δ t) Pn(t)(1-λ Δ t + O(Δ t)) Pn-1(t) 1 λ Δt Pn-1(t)·λ ·Δ t Pn-2(t) 2 Pn-3(t) 3 O(Δ t) O(Δ t) ... ... n P0(t)
也就是说过程在t+Δt所处的状态与t以前所处的状态无关。 ②平稳性：即对于足够小的Δt，有：
P1 ( t，t t ) t ( t )
在[t,t+Δt]内有一个顾客到达的概率与t无关,而与Δt成正比。
21
λ>0 是常数，它表示单位时间到达的顾客数，称为概率强度。
③ 普通性：对充分小的Δt,在时间区间（t,t+Δt）内有2个或2个以上顾客到达的 概率是一高阶无穷小.
描述排队论系统的主要数量指标
1.队长(Ls) ：指在系统中顾客的平均数
等待队长(Lq)：指系统中等待的顾客的平均数
2.顾客的平均等待时间(Wq)：指顾客进入系统的时刻起到开始接 受服务止的平均时间
与平均逗留时间(Ws)：指顾客在系统中平均等待时间与平均服务 时间之和
3.系统的忙期与闲期
服务机构工作强度=由于服务顾客的时间/服务设施总的服务时间
即
P (t , t t ) o(t )
n2 n

P0+P1+P≥2=1
由此知，在(t，t+Δt)区间内没有顾客到达的概率为：
P 0 (t , t t ) 1 t o(t )
令t1=0,t2=t,则P(t1,t2)=Pn(0,t)=Pn(t)
22
为了求Pn(t),即Pn(0,t)，需要研究它在（t，t+Δt）上的改变量,建立Pn(t)的微分方程。 对于区间[0,t+Δt)可以分成[0，t)和[t，t+Δt),其到达总数是n，不外有下列三种情况：
12
一、经验分布
经验分布是对排队系统的某些时间参数根 据经验数据进行统计分析，并依据统计分析结果 假设其统计样本的总体分布，选择合适的检验方 法进行检验，当通过检验时，我们认为时间参数 的经验数据服从该假设分布。 分布的拟合检验一般采用χ2检验。由数理统 计的知识我们知：若样本量n充分大(n≥50)，则 当假设H0为真时，统计量总是近似地服从自由度 为k-r-1的χ2分布，其中k为分组数，r为检验分布 中被估计的参数个数。
(连续) E(ξ)=
方差:
D E E


xf x dx
2 =

E
E
2
2
条件概率:
p AB pB p A B
18
理论分布
1.泊松分布
在概率论中，我们曾学过泊松分布，设随机变 量为X，则有：
P{x n}
e
n
第4讲
排队论模型
排队系统的描述
服务系统
顾客总体
输入
队伍
服务台
输出
排队服务系统的基本概念
输入过程：描述顾客来源是按怎样的规律抵达排队 系统。 1.顾客源总体:有限还是无限 2.到达类型：单个到达还是成批到达 3.相继顾客到达的时间间隔：相互独立、同分布的; 等时间间隔的;服从Poisson分布的； k阶Erlang分 布