word版可編輯-matlab仿真設(shè)計(jì)多服務(wù)臺(tái)排隊(duì)系統(tǒng)建模與動(dòng)畫(huà)仿真精心整理doc-在線瀏覽
2024-08-25 11:41本頁(yè)面
【正文】 使顧客到達(dá)率符合泊松分布，顧客服務(wù)時(shí)間符合負(fù)指數(shù)分布，并由數(shù)學(xué)關(guān)系得到平均等待時(shí)間、平均隊(duì)長(zhǎng)、服務(wù)利用率。4． 對(duì)整體系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整，檢驗(yàn)系統(tǒng)穩(wěn)定性與正確性，完善系統(tǒng)功能。3. 模型假設(shè)根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求與實(shí)際情況，服務(wù)系統(tǒng)基于以下假設(shè)：1． 顧客源是無(wú)窮的；2． 排隊(duì)長(zhǎng)度沒(méi)有限制；3． 到達(dá)系統(tǒng)的顧客按先到先服務(wù)原則依次進(jìn)入服務(wù)；4． 服務(wù)員在仿真過(guò)程中沒(méi)有休假；5． 顧客到達(dá)時(shí)排成一隊(duì)，當(dāng)有服務(wù)臺(tái)空閑時(shí)進(jìn)入服務(wù)狀態(tài)；6． 單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)的顧客數(shù)量服從泊松分布；7． 顧客所需的服務(wù)時(shí)間服從負(fù)指數(shù)分布；8． 各服務(wù)臺(tái)服務(wù)無(wú)相互影響且平均服務(wù)時(shí)間相同。 到達(dá)過(guò)程主要針對(duì)顧客到達(dá)情況，對(duì)于不同的模型背景，顧客到達(dá)情況有不同的限制，此次系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中顧客到達(dá)基于以下假設(shè)： 1. 顧客源是無(wú)限的。3. 顧客到達(dá)的時(shí)間服從泊松分布，且到達(dá)過(guò)程是平穩(wěn)的。2. 顧客的服務(wù)次序采取先到先服務(wù)。 服務(wù)過(guò)程規(guī)定顧客在接收服務(wù)過(guò)程中的服務(wù)規(guī)則，本次系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用一下服務(wù)規(guī)則：1. 服務(wù)機(jī)構(gòu)為多服務(wù)臺(tái)并聯(lián)型（包括單服務(wù)臺(tái)的特殊情況），各服務(wù)臺(tái)獨(dú)立為不同顧客提供服務(wù)。 根據(jù)設(shè)計(jì)要求，系統(tǒng)性能參數(shù)主要包括以下部分1. 平均隊(duì)長(zhǎng)：服務(wù)過(guò)程中顧客數(shù)的數(shù)學(xué)期望。3. 平均等待時(shí)間：指一個(gè)顧客在排隊(duì)系統(tǒng)中排隊(duì)等待時(shí)間的數(shù)學(xué)期望。指數(shù)分布是唯一具有無(wú)記憶性的連續(xù)型隨機(jī)變量，即有，在排隊(duì)論、可靠性分析中有廣泛應(yīng)用。泊松分布與指數(shù)分布有密切的關(guān)系。泊松分布在排隊(duì)服務(wù)、產(chǎn)品檢驗(yàn)、生物與醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)、天文、物理等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。 5. M/M/N多服務(wù)臺(tái)模型根據(jù)模型分析中對(duì)系統(tǒng)的假設(shè)，系統(tǒng)具有N個(gè)獨(dú)立服務(wù)臺(tái)，且服務(wù)時(shí)間均服從參數(shù)為的負(fù)指數(shù)分布。記為系統(tǒng)達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)后的隊(duì)長(zhǎng)N的概率分布，根據(jù)排隊(duì)論有關(guān)方法可以得到： 和記服務(wù)強(qiáng)度，則當(dāng)時(shí)，可以得到故其中為系統(tǒng)空閑的概率。，服務(wù)臺(tái)數(shù)3為例，仿真結(jié)果如下：計(jì)算結(jié)束后，單擊“動(dòng)畫(huà)”按鈕，可以觀看仿真動(dòng)畫(huà)： 從動(dòng)畫(huà)界面可以看到，實(shí)時(shí)服務(wù)臺(tái)數(shù)，空閑服務(wù)臺(tái)數(shù)，實(shí)時(shí)隊(duì)列長(zhǎng)度，顧客總數(shù)統(tǒng)計(jì)均可通過(guò)右側(cè)顯示框?qū)崟r(shí)顯示，服務(wù)動(dòng)畫(huà)通過(guò)圓點(diǎn)顯示顧客運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。若輸入?yún)?shù)不符合系統(tǒng)運(yùn)行條件，按下“計(jì)算”后系統(tǒng)將會(huì)顯示“錯(cuò)誤警告”，如圖所示：8. 系統(tǒng)評(píng)估與難點(diǎn)分析1. 經(jīng)實(shí)際運(yùn)行測(cè)試，系統(tǒng)可以準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)對(duì)多服務(wù)臺(tái)問(wèn)題（包括單服務(wù)臺(tái)問(wèn)題）的分析處理，參數(shù)計(jì)算均符合理論結(jié)果。3. 系統(tǒng)仿真動(dòng)畫(huà)側(cè)重于考慮對(duì)模型性能的反映，在界面上為進(jìn)行進(jìn)一步處理，美觀程度略顯不足。系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中難點(diǎn)主要在于兩方面：一是對(duì)于問(wèn)題的建模與數(shù)學(xué)計(jì)算，由于MATLAB提供了豐富的數(shù)學(xué)函數(shù)，在很大程度上簡(jiǎn)化了建模的難度。為了解決排隊(duì)隊(duì)列和服務(wù)臺(tái)隊(duì)列中時(shí)間點(diǎn)的更新，在設(shè)計(jì)中才用了了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)隊(duì)列的思想，使動(dòng)畫(huà)能夠按照要求進(jìn)行。%讀取到達(dá)率，轉(zhuǎn)換為數(shù)字daoda = str2num(get(,39。))。string39。%tai = str2num(get(,39。))。d39。% case39。% tai = str2num(get(,39。))。d39。%獲得服務(wù)強(qiáng)度 %以下為仿真模型參數(shù)計(jì)算 if (liyong 0)amp。(liyong 1) amp。(daoda0) amp。 (fuwu0) AP = zhuangtai(fuwu,daoda,1,liyong)。 Ls = Lq + daoda/fuwu。 Ps = 1AP。 fuwu1 = fuwu。 else errordlg(39。,39。)。s39。string39。 liyong = daoda/(fuwu*tai) if (liyong 0)amp。(liyong 1) amp。(daoda0) amp。 (fuwu0) amp。 (tai0) AP = zhuangtai(fuwu,daoda,tai,liyong)。 Ls = Lq + daoda/fuwu。 Ps = 1AP。 fuwu1 = fuwu。 else errordlg(39。,39。)。請(qǐng)選擇仿真類型39。錯(cuò)誤39。end%顯示平均等待時(shí)間，平均隊(duì)長(zhǎng)，服務(wù)利用率set(,39。,num2str(Wq))。string39。set(,39。,num2str(Ps))。axes()。%獲得到達(dá)率與服務(wù)率、服務(wù)臺(tái)數(shù)daoda2 = 1/daoda1。tai2 = tai1。%num_wait = 0。%利用泊松分布獲得到達(dá)時(shí)間間隔與服務(wù)時(shí)間time_arrive = (ceil(poissrnd(daoda2,1,N)))。%延長(zhǎng)各時(shí)間，避免出現(xiàn)連續(xù)間隔為0導(dǎo)致結(jié)果錯(cuò)誤time_arrive = time_arrive + 。%time_arrive_sum = cumsum(t
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