[基礎(chǔ)科學(xué)]終極版復(fù)稿(文件)
【正文】 1700118001190011100011 我們可以看到，服務(wù)臺越多，其方差與的值越接近。由于本人知識的欠缺，在本文的設(shè)計過程中還存在著很多考慮不周之處，理論方面做的不夠深入，希望以后能夠擴展自己的理論知識，以便可以使本文更加完善。劉老師不僅在論文的選題、研究、撰寫各階段給我悉心指導(dǎo)，而且始終以踏實嚴謹?shù)膶W(xué)術(shù)作風(fēng)和精益求精的實干精神感染著我，激勵著我，他的言傳身教我將受益終身。最后，再一次叩謝你們，祝你們在往后的日子里身體健康、工作順利！共 24 頁 第 20 頁┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊裝┊┊┊┊┊訂┊┊┊┊┊線┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙參考文獻[1] Christine Fricker1]。 %服務(wù)窗口的狀態(tài)，“0”表示閑，“1”表示忙 wq=[]。 ca=ca+1。 if car %修改模擬時間活動線 time=[time,[arr_time(ca+1)。0]]。 end end [time1,id1]=sort(time(1,:))。 else %顧客離開 num(i+1)=num(i)1。 else %有顧客排隊 ser_time(wq(1))=exprnd(1/u)。 %修改模擬時間活動線 n=1:length(wq)1。 time2=time(2,id1)。 t=time(1,i)。 end vi=1:r。 iv=find(lea_time11)。 end iv=1:length(lea_time1)。 end m=m+1。function y=jiechen(k)if k==0 | k==1 y=1。 endend共 24 頁 第 24 頁 。 while (k~=1) k=k1。求泊松到達概率值function p=poisson(r,k,t)y=jiechen(k)。 end %求平均隊長=平均輸入量平均服務(wù)量 mean_len(m)=mean_input(m)mean_output(m)。 end for iv=1:length(lea_time1)。 %求平均服務(wù)量 if lea_time(1)1 mean_output(m)=0。 %每個窗口的隊列長度 %求平均輸入量 for vi=1:r。time2]。 wq(end)=[]。 time=[time,[lea_time(wq(1))。 %窗口置閑 time=[time,[。 time=[time1。 %進行等待 if car %修改模擬時間活動線 time=[time,[arr_time(ca+1)。0]]。 %開始服務(wù) ser_time(ca)=exprnd(1/u)。 t=time(1,1)。 %隊列長度 ca=0。while m=ser_num arr_time=ceshi4(r)。衷心地感謝我的同窗好友和師兄師姐們，我能順利地完成學(xué)業(yè)與他們的鼓勵與幫助是分不開的。致謝在論文完成即將畢業(yè)之際，我謹向所有曾給予我熱忱幫助的老師們和同學(xué)們致以深深的謝意。由于該模型是理論上的無限個服務(wù)臺的系統(tǒng)，而在本文的仿真中，選取服務(wù)臺數(shù)為100及大于100進行模擬，從而使得模擬的結(jié)果與真實值有一定的差距，但是我們可以看到，隨著服務(wù)臺數(shù)的增多，差距就越來越小。生成排隊系統(tǒng)的模擬時間活動線和對應(yīng)的該活動線的點屬性線的好處是它們代表了排隊系統(tǒng)的活動過程，并可以方便地供以后生成統(tǒng)計指標時使用。如圖所示（★表示顧客到達，◎表示服務(wù)完成）：屬性線模擬線服務(wù)流顧客流1 2 3 41 2 31 2 3 4 5 6★ ★ ◎ ◎ ★ ★ ◎圖5 模擬活動線原理該屬性線就是本次模擬中的“系統(tǒng)時鐘”。其離去時間則取決于該顧客開始服務(wù)時間，而該顧客開始服務(wù)時間又與前一顧客的離開時間和其本身的到達時間有關(guān)。由于到達過程為泊松過程，而且若假定服務(wù)臺永遠未曾閑置，那么離去過程就等于一個以u為發(fā)生率的泊松過程（因為服務(wù)時間為指數(shù)隨機變數(shù)），所以，平均輸入量為，平均離去量為，（其中m為服務(wù)完離去的顧客數(shù)），而可由泊松到達的概率公式（15）可得。由于顧客到達時間的隨機性，我們?nèi)魧⒛M的1分鐘平均分成r份，那么每個顧客的到達時間所在的時間段不同，隊列長度就會不同。另外，高負荷的實現(xiàn)，是讓顧客到達率與服務(wù)率相等，即服務(wù)強度為1。（注意：與都是均勻分布于之間的隨機數(shù)）。所謂“隨機數(shù)”其實并不是毫無規(guī)則地隨機產(chǎn)生不可控制的真正的隨機數(shù)字，而是按照某種規(guī)則生成一串表面上隨
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