單服務臺排隊系統(tǒng)建模與仿真研究報告(已修改)
2025-05-07 13:37 本頁面
【正文】 物流系統(tǒng)建模與仿真單服務臺排隊系統(tǒng)仿真研究報告——選重慶大學A區(qū)門口中國銀行分行某一服務窗口為單服務臺排隊系統(tǒng)研究對象一、系統(tǒng)基本背景 社會的進步越來越快，人們的生活節(jié)奏也隨之越來越快。在科技的發(fā)展，新技術的普及下, 我國的銀行業(yè)以計算機和信息技術、互聯(lián)網(wǎng)技術為前提, 通過大量資金和科技的投入, 不斷地開發(fā)出新產品和新業(yè)務。另外有網(wǎng)上銀行、支付寶等新業(yè)務的出現(xiàn), 大大提高了工作效率。然而現(xiàn)代的金融服務并不是都可以靠刷卡來解決, 許多技術還不完善, 這些新技術也并不適合所有顧客群,去銀行辦理業(yè)務的顧客仍然經常性地出現(xiàn)排隊現(xiàn)象。顧客等待時間過長, 造成顧客滿意度下降, 矛盾較為突出, 因此本報告試利用單服務臺排隊論的方法, 定性定量地對具有排隊等候現(xiàn)象的銀行服務系統(tǒng)進行統(tǒng)計調查與分析研究,希望能幫助改進銀行工作效率, 優(yōu)化系統(tǒng)的運營。 本報告研究對象為中國銀行重慶大學處分行某一服務窗口，數(shù)據(jù)取自銀行內唯一非現(xiàn)金業(yè)務柜臺。研究對象的選取雖然不是最典型的，但是綜合考慮了研究地域范圍和小組成員作業(yè)時間有限，另有其他方案由于各種原因無法進行，故選擇離學校較近的有代表性的中國銀行中的服務窗口作為最終方案。 中國銀行簡介：中國銀行是中國歷史最為悠久的銀行之一，在大家對銀行的概念中有著一定地位。中國銀行主營傳統(tǒng)商業(yè)銀行業(yè)務，包括公司金融業(yè)務、個人金融業(yè)務和金融市場業(yè)務。公司業(yè)務以信貸產品為基礎，致力于為客戶提供個性化、創(chuàng)新的金融服務和融資、財務解決方案。個人金融業(yè)務主要針對個人客戶的金融需求，提供包括儲蓄存款、消費信貸和銀行卡在內的服務。作為中國金融行業(yè)的百年品牌，中國銀行在穩(wěn)健經營的同時，積極進取，不斷創(chuàng)新，創(chuàng)造了國內銀行業(yè)的許多第一，在國際結算、外匯資金和貿易融資等領域得到業(yè)界和客戶的廣泛認可和贊譽。二、系統(tǒng)描述 該銀行工作時間為上午8：30至下午16：30（周一至周日），另周末不辦理對公業(yè)務，屬于每天8小時工作制。系統(tǒng)調查對象為銀行內唯一非現(xiàn)金業(yè)務柜臺，可知到達的顧客中，需要辦理非現(xiàn)金業(yè)務的顧客在正常現(xiàn)金業(yè)務柜臺忙碌的情況下可以選擇該服務臺。在隊列中，等待服務的顧客和服務臺構成了一個排隊系統(tǒng)。由于銀行前臺出納員逐個接待顧客，當顧客較多的時候就會出現(xiàn)排隊等待的現(xiàn)象。其中，顧客的到達是隨機的，每兩個先后到達的顧客的到達間隔時間是不確定的。 本排隊系統(tǒng)用顧客的數(shù)目、到達模式、服務模式、系統(tǒng)容量和排隊規(guī)則來描述。為探求此排隊系統(tǒng)的規(guī)律, 首先需確定顧客流在一定時間內到達的概率分布函數(shù)。抵達本銀行服務窗口的顧客流量大體上服從Poisson 分布, 顧客流抵達銀行便按先后順序排隊, 進入單服務窗口，即排隊論中的M/M/1系統(tǒng)。所謂M/M/1排隊系統(tǒng)是指這樣的一種排隊模型: 顧客的到達為Poisson 流, 銀行對每位顧客的服務時間獨立同負指數(shù)分布,顧客按先到先服務( FCFS) 規(guī)則排隊, 當顧客到達時, 若服務臺正在忙碌, 則顧客排成一個隊列等待服務。在實際工作中，客戶存取款、轉賬匯款、繳費、理財、開銷戶等業(yè)務是隨機發(fā)生的，客戶辦理業(yè)務的種類不同，服務時間必然有所差別。 本組構思的概念模型如下：顧客到達非現(xiàn)金業(yè)務服務臺服務業(yè)務接收三、問題分析（顧客到達內容調查表） 共九個表，下面只列出表一舉例，所有的表見附表一。表1顧客到達時間 /min（標明具體時間）與前一位顧客的間隔時間/min接受服務時間/min純排隊等待時間/min10302226036442411571519731622321728620836810945940104949011567221260450130222114064401509272161132617153351819434192232420286502136810224156023454522448344255023626566232760451四、 調查表格及其概率計算共九個表，下面只列出表一舉例，所有的表見附表二。表1顧客到達間隔時間的概率分布到達間隔時間/min概率密度累積概率24573689474242334368543264每個顧客被服務時間的概率分布服務時間/min概率密度累積概率36472195五、建模及其分析根據(jù)上面的表格中的數(shù)據(jù)計算，取其平均值并化整以方便仿真數(shù)據(jù)，這里舉表1的例子稍加討論：1）顧客到達間隔時間的平均值：，即262s； 2）根據(jù)顧客到達間隔時間的平均值算得其方差和標準差：，； 3）接受服務時間的平均值：，即222s； 4）根據(jù)接受服務時間的平均值算得其方差和標準差：,?？芍?，服務時間比顧客到達時間略小，故能夠形成排隊。通過統(tǒng)計檢驗的方法,檢驗顧客到達規(guī)律服從Poisson分布, 服務時間服從指數(shù)分布, 從而確定為M/M/ 1 模型。，其中發(fā)生器代表顧客到達率的一個表示，傳送帶代表顧客排隊的情況（傳送帶上有貨物停滯代表服務過程有排隊的現(xiàn)象），處理器代表銀行服務柜臺，吸收器代表顧客業(yè)務的接收。模型3D圖見下圖所示：六、 結果分析以及與教材P19~23系統(tǒng)參數(shù)進行比較分析下面的表格為仿真30次、每次2小時仿真長度的仿真結果：服務窗口隊列情況運行次數(shù)總流量平均隊長最大隊長仿真結束時的隊長運行次數(shù)總流量平均隊長最大隊長仿真結束時的隊長
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