系统建模与仿真排队论
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M/G/1型排队系统分析与仿真一、排队系统排队论(queuing theory), 或称随机服务系统理论, 是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。
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3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。
一般的排队过程为:顾客由顾客源出发,到达服务机构(服务台、服务员)前,按排队规则排队等待接受服务,服务机构按服务规则给顾客服务,顾客接受完服务后就离开。
排队过程的一般过程可用下图表示。
我们所说的排队系统就是指图中虚线所包括的部分。
排队系统又称服务系统。
服务系统由服务机构和服务对象(顾客)构成。
服务对象到来的时刻和对他服务的时间(即占用服务系统的时间)都是随机的。
描述一个排队系统一般需要分析其三个组成部分:输入过程、排队规则和服务机构。
输入过程输入过程考察的是顾客到达服务系统的规律。
它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。
例如,在生产线上加工的零件按规定的间隔时间依次到达加工地点,定期运行的班车、班机等都属于确定型输入。
随机型的输入是指在时间t内顾客到达数n(t)服从一定的随机分布。
如服从泊松分布,则在时间t内到达n个顾客的概率为或相继到达的顾客的间隔时间T 服从负指数分布,即式中λ为单位时间顾客期望到达数,称为平均到达率;1/λ为平均间隔时间。
在排队论中,讨论的输入过程主要是随机型的。
排队规则排队规则分为等待制、损失制和混合制三种。
排队论及其运用于服务系统建模引言:在现代社会中,服务系统扮演着越来越重要的角色。
从餐厅点餐到银行处理业务,服务系统的设计和运作对于提高效率和顾客满意度至关重要。
而排队论作为研究服务系统的一门数学理论,可以帮助我们理解和优化服务系统的运行。
本文将深入探讨排队论的概念和其在服务系统建模中的应用。
第一部分:排队论概述排队论是一门专注于研究顾客到达、排队和离开系统的数学理论。
它以概率论和统计学为基础,通过建立数学模型来描述和分析排队过程。
排队论的核心是研究以下几个重要指标:到达率、服务率、排队长度、平均等待时间以及系统利用率。
第二部分:排队模型为了对服务系统进行建模,排队论提供了几种常用的排队模型。
其中最常见的是M/M/1模型,指的是顾客到达过程和服务过程均服从指数分布,并且只有一个服务员的情况。
M/M/1模型可以通过排队模型的参数(到达率λ和服务率μ)来计算出系统稳态下的指标,如平均等待时间、顾客在系统中的平均逗留时间等。
除了M/M/1模型,还有其他排队模型,如M/M/c模型(指定有c个服务员)、M/M/∞模型(无限个服务员)等。
每个排队模型都可以根据实际情况进行调整和适用。
第三部分:优化服务系统排队论不仅仅是对服务系统进行建模,还可以为我们提供优化服务系统的方法和策略。
通过对排队模型的分析,我们可以确定合适的服务员数量、调整服务速度或者重新分配资源来提高服务系统的效率。
一种常用的优化方法是引入优先级调度。
通过设定不同类型顾客的优先级,可以确保特定顾客获得更快的服务,提高服务的公平性和满意度。
此外,排队论可以帮助我们评估和优化服务系统的容量。
通过模拟排队模型,可以预测系统的瓶颈和峰值时段,从而优化资源分配和服务安排。
第四部分:实际案例为了更好地理解排队论的应用,我们可以通过一个实际案例来说明。
假设一家特定规模的餐厅,我们需要优化其服务系统以提高顾客满意度和经营效益。
首先,通过调查和数据收集,我们可以确定顾客的平均到达率和服务的平均速度。
(强烈推荐)单服务台排队系统建模与仿真研究报告(此⽂档为word格式,下载后您可任意编辑修改!)物流系统建模与仿真单服务台排队系统仿真研究报告——选重庆⼤学A区门⼝中国银⾏分⾏某⼀服务窗⼝为单服务台排队系统研究对象⼀、系统基本背景社会的进步越来越快,⼈们的⽣活节奏也随之越来越快。
在科技的发展,新技术的普及下, 我国的银⾏业以计算机和信息技术、互联⽹技术为前提, 通过⼤量资⾦和科技的投⼊, 不断地开发出新产品和新业务。
另外有⽹上银⾏、⽀付宝等新业务的出现, ⼤⼤提⾼了⼯作效率。
然⽽现代的⾦融服务并不是都可以靠刷卡来解决, 许多技术还不完善, 这些新技术也并不适合所有顾客群,去银⾏办理业务的顾客仍然经常性地出现排队现象。
顾客等待时间过长, 造成顾客满意度下降, ⽭盾较为突出, 因此本报告试利⽤单服务台排队论的⽅法, 定性定量地对具有排队等候现象的银⾏服务系统进⾏统计调查与分析研究,希望能帮助改进银⾏⼯作效率, 优化系统的运营。
本报告研究对象为中国银⾏重庆⼤学处分⾏某⼀服务窗⼝,数据取⾃银⾏内唯⼀⾮现⾦业务柜台。
研究对象的选取虽然不是最典型的,但是综合考虑了研究地域范围和⼩组成员作业时间有限,另有其他⽅案由于各种原因⽆法进⾏,故选择离学校较近的有代表性的中国银⾏中的服务窗⼝作为最终⽅案。
中国银⾏简介:中国银⾏是中国历史最为悠久的银⾏之⼀,在⼤家对银⾏的概念中有着⼀定地位。
中国银⾏主营传统商业银⾏业务,包括公司⾦融业务、个⼈⾦融业务和⾦融市场业务。
公司业务以信贷产品为基础,致⼒于为客户提供个性化、创新的⾦融服务和融资、财务解决⽅案。
个⼈⾦融业务主要针对个⼈客户的⾦融需求,提供包括储蓄存款、消费信贷和银⾏卡在内的服务。
作为中国⾦融⾏业的百年品牌,中国银⾏在稳健经营的同时,积极进取,不断创新,创造了国内银⾏业的许多第⼀,在国际结算、外汇资⾦和贸易融资等领域得到业界和客户的⼴泛认可和赞誉。
⼆、系统描述该银⾏⼯作时间为上午8:30⾄下午16:30(周⼀⾄周⽇),另周末不办理对公业务,属于每天8⼩时⼯作制。
基于关键链的病人排队信息系统开发建模与仿真专业姓名学校起止日期报告提交日期摘要当今社会医疗服务中的排队等待问题是不可避免的,也已经成为影响医院服务水平和服务质量的一大问题,如何采用新的思路和方法来缩短排队时间,提高医院服务效率,是大家关注的一个普遍问题。
本课题针对病人在医院就诊过程中,在挂号、检测、检验、诊断过程中的多次排队等待的问题,将基于Flexsim Healthcare医疗专用仿真软件,把病人在医院中的就诊流程模型还原,进而建立病人排队优化调度模型,以此开发医院病人排队调度管理信息系统,从而优化病人排队结构,节省病人排队等待时间,显著改善医院的服务效率和服务质量。
关键词:医院;病人排队;Flexsim Healthcare;仿真模型;优化Patient Queuing Information System Development Basedon Critical ChainAbstractIn today's society, waiting during the medical service processing is inevitable, and has also become a big problem which affects service level and the service quality in hospital. How to adopt new ideas and ways to shorten queuing time, and how to improve the efficiency of hospital services, has caused a common attention. This topic aimed at patients waiting for many times in the process of registered, detection, inspection, and the diagnosis in hospital, will be based on the Flexsim Healthcare which is special simulation software for medical treatment, to restore the model of the process of patient doctoring in the hospital, and to set up the patient queuing optimization scheduling model, then to develop patient queuing management information system for hospital, so as to optimize the patient lining up structure, save patients waiting for time, and improve the service efficiency and hospital service quality.Key Words:hospital; patient queuing; Flexsim Healthcare; optimization目录摘要1.绪言 (5)2.理论分析 (5)2.1数据采集方法: (5)2.2数据样本分析: (5)2.3数据分析方法: (5)2.4建模方法 (6)3.实验研究 (6)3.1研究地点 (6)3.2研究时间 (6)3.3研究目的 (6)3.4研究方法 (6)4.数据分析 (6)4.1昆华医院科室调度分析调度分析 (6)4.1.1 昆华医院内科调度分析 (6)4.1.2 昆华医院胃镜科调度分析 (4)5.建模与仿真 (7)5.1昆华医院布局图 (7)5.2医院流程 (8)25.3医院各科室的F LEXSIM实体映射对照 (8)6.结果分析与结论 (10)7.感想 (11)参考文献 (12)1.绪言医院是一个复杂的系统,由于病人到达时间和患病类型的随机性,排队现象时有发生,影响了病人的满意度和医院的服务安排。
基于排队论的港口泊位系统的建模与仿真研究摘要:本文总结了排队论和仿真技术的发展以及应用情况,在前人的研究基础之上分析了系统仿真技术在港口泊位系统中的应用。
分析了研究港口系统服务的特征,建立了港口运营生产的计算机仿真系统,系统充分考虑了港口生产的随机特性及其影响因素,能够比较客观地反映港口的实际运行状况,获得可靠的港口数值特征值,为综合性港口的优化设计提供了参考数据。
本文还结合实例分析,研究探讨了港口泊位利用率和锚地保证率,借助计算机仿真技术、排队论方法构造泊位服务系统模拟模型和分析泊位服务水平,具有一定的实际指导意义。
前言加入WTO以后,我国对外贸易事业得到迅猛发展,港口业也进入了快速增长时期,港口吞吐量逐年上升。
日益增长的吞吐量需求给我国能力不足的港口业既带来了发展机遇,也带来了巨大的挑战。
如何满足巨大的船舶吞吐量需求,提高码头作业效率,降低运作成本,成为了港口业亟待解决的重要课题。
排队论发展及其应用排队论是在概率论和数理统计基础上发展起来的运筹学分支,它是解决排队问题的有效手段。
排队系统的数学研究开始于1909~1920年之间,丹麦工程师爱尔朗(AzKzErlang)在电话交换机的设计上为解决等线和通道问题首先提出了最初的排队论方法,1928年福瑞(Fry)在这个领域做出了较大贡献,促进了排队论的早期研究工作。
50年代初肯德尔(DZGZKendall)对排队论的研究代表了当时该领域的研究水平,他提出的肯德尔符号一直沿用到今天,并依此对排队模型进行分类。
在日常生活及工程中,排队现象无处不在、无时不有。
例如,顾客去商店购买商品、顾客去服务场所接受某种服务(理发、就餐等)、机械零件在车间中加工、运输车辆由装载机装料、船舶进港靠泊码头等,当不能立即得到服务时就需要等待服务(若允许排队等待),因而就发生了排队现象。
排队现象的产生主要是由于要求服务者的到达是随机的,服务机构的服务时间也是随机的,在某时刻要求服务者的数量超过了服务机构的容量,服务者就需要排队等待。
《系统仿真与matlab》综合试题....................... 错误!未定义书签。
M/M/N 排队系统的模拟仿真 (1)摘要 (1)1. 问题分析 (2)2. 模型假设 (2)3. 符号说明 (3)4. 模型准备 (3)4.1 排队系统的组成和特征 (3)4.1.1输入过程 (4)4.1.2排队规则 (4)4.1.3服务过程 (4)4.1.4排队系统的主要指标 (5)4.2输入过程与服务时间的分布 (5)4.2.1负指数分布 (5)4.2.2泊松分布 (5)4.3生灭过程 (6)5. 标准M/M/N模型 (8)5.1多服务台模型准备 (8)5.2多服务台模型建立 (9)5.2.1服务利用率 (9)5.2.2平均排队长 (9)5.2.3平均队长 (10)5.2.4平均等待时间 (10)6. 程序设计 (11)6.1动画流程图 (11)6.2 M/M/N流程图 (12)7. 程序运行实例介绍 (13)7.1动画实例讲解 (13)7.2M/M/N排队系统实例讲解 (14)8. 程序实现难点和模型评价 (17)8.1程序实现难点 (17)8.2模型评价 (17)9. 参考文献 (17)10. 附录 (17)10.1动画实现的核心程序 (17)10.2 M/M/N模型计算主要程序 (22)M/M/N 排队系统的模拟仿真摘要排队是在日常生活中经常遇到的事,由于顾客到达和服务时间的随机性,使得排队不可避免。
因此,本文建立标准的M/M/N模型,并运用Matlab软件,对M/M/N排队系统就行了仿真,从而更好地深入研究排队问题。
问题一,基于顾客到达时间服从泊松分布和服务时间服从负指数分布,建立了标准的M/M/N模型。
运用Matlab软件编程,通过输入服务台数量、泊松分布参数以及负指数分布参数,求解出平均队长、服务利用率、平均等待时间以及平均排队长等重要指标。
然后,分析了输入参数与输出结果之间的关系。