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M/M/1 排队论模型

时间:2022-05-12 10:00:18

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M/M/1 排队论模型

M/M/1 排队论模型

1.M/M/1 模型简单介绍

到达时间是泊松过程(Poisson process);服务时间是指数分布(exponentially distributed);只有一部服务器(server)队列长度无限制可加入队列的人数为无限

这种模型是一种出生-死亡过程,此随机过程中的每一个状态代表模型中人数的数目。因为模型的队列长度无限且参与人数亦无限,故此状态数目亦为无限。例如状态0表示模型闲置、状态1表示模型有一人在接受服务、状态2表示模型有二人(一人正接受服务、一人在等候),如此类推。 此模型中,出生率(即加入队列的速率)λ在各状态中均相同,死亡率(即完成服务离开队列的速率)μ亦在各状态中相同(除了状态0,因其不可能有人离开队列)。故此,在任何状态下,只有两种事情可能发生:

有人加入队列。如果模型在状态k,它会以速率λ进入状态k + 1

有人离开队列。如果模型在状态k(k不等于0),它会以速率μ进入状态k − 1

由此可见,模型的隐定条件为λ < μ。如果死亡率小于出生率,则队列中的平均人数为无限大,故此这种系统没有平衡点。

2.排队模型示例

对于M /M /1 模型有如下公式

µ: 单位时间服务的顾客数,平均( 期望) 服务率;

λ: 单位时间前来的顾客数。

Ls :队长 ,系统中的顾客数(n)期望值

Lq:排队长 ,系统中排队等待服务的顾客数; 期望值记为Lq

Ws:逗留时间:—— 指一个顾客在系统中的全部停留时间 为 期望值,记为 Ws

Wq: 等待时间: —— 指一个顾客在系统中的排队等待时间为 期望值,记为 Wq

Ws=Wq + E[ 服务时间]

s : 服务台数目

服务强度:ρ = λ/sµ

3.M/M/1 模型例子

某医院急诊室同时只能诊治一个病人,诊治时间服从指数分布,每个病人平均需要 15 分钟。病人按泊松分布到达,平均每小时到达3 3 人。试对此排队队系统进行分析。

解: 对此排队队系统分析如下:

代码:

% =================================================================需要改的地方s=1; %服务台个数mu=4; %单个服务台单个时间内能服务的个数lambda=3; %单位时间到达的顾客数% =================================================================需要改的地方ro=lambda/mu;ros=ro/s;sum1=0;for i=0:(s-1)sum1=sum1+ro.^i/factorial(i);endsum2=ro.^s/factorial(s)/(1-ros);p0=1/(sum1+sum2);p=ro.^s.*p0/factorial(s)/(1-ros);Lq=p.*ros/(1-ros);L=Lq+ro;W=L/lambda;Wq=Lq/lambda;fprintf('排队等待的平均人数为%5.2f人\n',Lq)fprintf('系统内的平均人数为%5.2f人\n',L)fprintf('平均逗留时间为%5.2f分钟\n',W*60)fprintf('平均等待时间为%5.2f分种\n',Wq*60)

结果:

排队等待的平均人数为 2.25人系统内的平均人数为 3.00人平均逗留时间为60.00分钟平均等待时间为45.00分种

以上内容参考:/qq_39481214/article/details/82185050

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