【正文】 j2(i)=p(i)*j1(i)。a=。 s(i)=s1(i)+s2(i)。P0和服務(wù)時(shí)間t的關(guān)系39。 s=s1+s2。x=[30 35 35 40 40 40 45 45 50 50 55 60 60 60 ... 65 65 65 65 65 65 65 65 65 70 70 70 70 ... 75 75 75 75 75 80 80 80 85 85 85 85 85 95 95 95 95 105 105 ... 125 125 155 245]。證明 因?yàn)槭荘ossion過程中第一個(gè)顧客到達(dá)的時(shí)間，所以時(shí)間等價(jià)于內(nèi)沒有顧客到達(dá)。while b(i)=480 y(i)=unifrnd(4,15)。接著，我們繼續(xù)討論服務(wù)強(qiáng)度與Lq、Po之間的關(guān)系。由實(shí)際估測， d1=, d2=20=n,因此現(xiàn)有的水房系統(tǒng)服從M/G/20的排隊(duì)模型。在船1與t=20+55=75分鐘卸貨完畢之前，船2不能開始卸貨，這意味著船2在卸貨前必須等待7550=25分鐘。mm0時(shí)，管道中的水便分給 m 個(gè)龍頭流出，從而 t(m) t0,且 t(m)是 m 的單增函數(shù)。本模型比較完美地解決了水房排隊(duì)擁擠問題，而且經(jīng)過簡單的修改，它可以用于很多類似的排隊(duì)問題。 關(guān)鍵詞：蒙特卡洛方法，排隊(duì)論，擬合優(yōu)度，泊松流，靈敏度分析。 假設(shè)Ⅳ、污垢的積累與時(shí)間成線性變化，設(shè)為f(x)=kT(k0,表示污垢積累速率；T為距上次清理污垢時(shí)間間隔。在船2開始卸貨之前，船2于t=50+15=65分鐘到達(dá)，因?yàn)榇?在t=75分鐘開始卸貨，并且卸貨需45分鐘，所以在船2與t=75+45=120分鐘卸貨完畢之前，船3不能開始卸貨。 p0=i=0n1(λt)2i!+(λt)2n!(1ρ)1。已知t=,.作出圖形變化趨勢圖2，如下：圖2 服務(wù)臺數(shù)目n對Lq、Po的影響 由上圖可知，當(dāng)服務(wù)臺很少時(shí)（nm0），將會產(chǎn)生擁擠現(xiàn)象。 e(i)=b(i)+y(i)。故，進(jìn)而可得所以是服從均值為的負(fù)指數(shù)分布。 x1=mean(x) x2=std(x)結(jié)果為 ：x1 =， x2 =3: 在管道堵塞時(shí)，服務(wù)時(shí)間的均值和樣本標(biāo)準(zhǔn)差程序：clear all。 p0=1./s 。,0)5：t1=、顧客排隊(duì)等待時(shí)間Wq和服務(wù)臺數(shù)n的關(guān)系的程序：clear all。 p0(i)=1/s(i)。 c=26:1:35s1=1。 b1=(1+b^2)/2。 n(i)=1/c1(i)/(1p(i))P0(i)=(1n(i)*x2(i)) j1(i)=1/(1p(i))。)6：t2=、顧客排隊(duì)等待時(shí)間Wq和服務(wù)臺數(shù)n的關(guān)系的程序：x=*。 s2(i)=f(i)/c1(i)/(1p(i))。,39。 s2=x.^2/c1/(1p)。 [Lambdahat,Lambdaci]=poissfit(x,)結(jié)果為 ：Lambdahat = Lambdaci =[ ，] 即：l =2: 在管道暢通時(shí)，服務(wù)時(shí)間的均值和樣本標(biāo)準(zhǔn)差程序：clear all。定理：設(shè)是具有參數(shù)的泊松過程，即是對應(yīng)的時(shí)間間隔序列，則隨機(jī)變量是獨(dú)立同分布的，且服從均值為的負(fù)指數(shù)分布，即 。b(i)=x(i)。由此可見，該水房在大部分時(shí)間不擁擠，服務(wù)臺利用率較小，與實(shí)際觀察相符合。水的流速為v,從而由m0的含義知： 1 4m0πd12v=14πd22v （12）即m0=d22d12 。船1立即開始卸貨，卸貨用時(shí)55分，其間，船2在時(shí)鐘開始計(jì)時(shí)后t=20+30=50分中到達(dá)。且存在一臨界值 當(dāng)m= m0 時(shí)，t(m)為常數(shù)t0。用靈敏度分析對結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。一、問題重述港口排隊(duì)系統(tǒng)：一個(gè)帶有船只卸貨設(shè)備的小港口，任何時(shí)間僅能為一艘船只卸貨。假設(shè)Ⅴ、單位時(shí)間為 10 秒。這樣，船3必須等待120分鐘。 （13） P0=11n!1ρ(λt)n?p0。當(dāng)服務(wù)臺個(gè)數(shù)足夠多時(shí)，增加服務(wù)臺數(shù)量，對于縮短平均等待隊(duì)長效果不明顯。 w(j)=w(j)+b(i)c(i)。利用Possion過程的獨(dú)立、平穩(wěn)增量性質(zhì)，得即，故也是服從均值為的負(fù)指數(shù)分布。x=[30 30 40 45 45 45 55 55 55 65 65 70 70 70 75 75 ... 75 75 8