排隊模型(matlab代碼)(編輯修改稿)
2025-07-23 18:59 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 al(m)/factorial(m5).*(mu2/mu1)^5)。fprintf(39。修理工空閑概率:%d\n39。,p_s)%修理工空閑概率fprintf(39。到達機器數(shù):%d\n39。,a_count)%到達機器數(shù)fprintf(39。平均逗留時間:%f\n39。,sum(ec(1:length(e)))/length(e))%平均逗留時間fprintf(39。平均等待時間:%f\n39。,sum(bc(1:length(b)))/length(b))%平均等待時間fprintf(39。平均修理時間:%f\n39。,sum(eb(1:length(e)))/length(e))%平均修理時間fprintf(39。平均隊長:%f\n39。,sum(diff([tt,T]).*LL)/T)%平均隊長fprintf(39。平均等待隊長:%f\n39。,sum(diff([tt,T]).*max(LLs,0))/T)%平均等待隊長for i=0:m p(i+1)=sum((LL==i).*diff([tt,T]))/T。%隊長為i的概率 fprintf(39。隊長為%d的概率:%f\n39。,i,p(i+1))。endfprintf(39。機器不能馬上得到修理的概率:%f\n39。,1sum(p(1:s)))%機器不能馬上得到修理的概率out=[Ws,Wq,Wb,Ls,Lq,p]。function out=MMSkteam(s,k,mu1,mu2,T)%多服務(wù)臺%s——服務(wù)臺個數(shù)%k——最大顧客等待數(shù)%T——時間終止點%mu1——到達時間間隔服從指數(shù)分布%mu2——服務(wù)時間服從指數(shù)分布%事件表：% arrive_time——顧客到達事件% leave_time——顧客離開事件%mintime——事件表中的最近事件%current_time——當前時間%L——隊長%tt——時間序列%LL——隊長序列%c——顧客到達時間序列%b——服務(wù)開始時間序列%e——顧客離開時間序列%a_count——到達顧客數(shù)%b_count——服務(wù)顧客數(shù)%e_count——損失顧客數(shù)%初始化arrive_time=exprnd(mu1)。leave_time=[]。current_time=0。L=0。LL=[L]。tt=[current_time]。c=[]。b=
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