排队问题(中科大).ppt

1、QuickPass系统队列问题，Sheyao 03/03/2004电子与信息科学系PB00006，排队总是很烦人。特别是在我们这样的人口大国，电话亭1978年在北京15%的电话1小时后才接通。电报大厦打电话的人要带午饭去银行窗口、ATM医院、理发、火车售票游乐场游乐设施吗？在游乐园经常排队是DisneyLand的FastPass(快速通道)系统试图解决这个问题吗，What is QuickPass？工作原理：到达的客户可以将自己的票证插入到fast pass的插槽中的fast pass中，以计算建议客户返回的时间间隔或时间点或时间窗口客户在指定时间返回时没有排队的情况下可以带票进入，以及如何缩

2、短等待时间，银行排队编号只是有序地组织了客户，没有减少等待时间。如果能知道自己要等多久，选择合适的时间不是很好吗？FastPass问题：预测返回间隔错误时间返回，但建议返回间隔太长。如果你4小时后回来，告诉我？客户可能无法在预定时间准确返回。如果新来的客户不想使用FastPass系统？现有的Fast Pass真的很容易使用吗？我们的目的是为fast Pass系统构建合理的离散统计模型，以获得最佳客户返回时间。建模的一般阶段及：*模型改善*需要开发和解决的问题，1模型的家庭，游乐园开放时间为8336000-18:00，客户流量因一天中的时间而异。例如，上午10336000和下午：00的客户流量最

3、大。客户的到达时间与郑智薰时间均匀泊松流程一致，到达速度是否可以获得Poisson Process，Poisson Process，analysis 1:正确的返回时间？2在开始建模之前，需要问几个问题。分析2:使用fast pass后排队是不可避免的吗？FastPass提供的返回时间只是估计，并不是假定所有客户都使用FastPass。但是，某些客户可能不符合FastPass提供的返回时间。2在开始手动建模之前，需要问几个问题。分析3:优化目标函数(或cost function)的等待时间吗？2在开始手动建模之前，需要问几个问题。优化问题的目标函数是：3模型的设置(1)目标函数，3模型的设置(

4、1)目标函数，其中X:客户流匹配的分布Y:客户流接受服务的时间服从的分布a Z:服务台数A:服务台一次可以服务的客户数(系统容量)客户的到达包括Poisson流、服务时间遵从性金志洙分布、仅一个队列、模型构建(3)电话亭模型、加入QuickPass系统后的Poisson队列模型、模型构建(3)电话亭模型、这些系统的成本函数表达式、模型构建(3)模型求解(4)；这种方法太麻烦了，恐怕不好用，能有近似的算法吗？与以前型号的不同之处在于系统容量为C1，服务时间固定，客户的到达仍然是Poisson流。服务系统的数量有1，模型构建(5)过山车模型，实际的FastPass系统有2个队列。FastPass和

5、Standby队列不考虑standby队列，而是通过Greedy algorithm模型考虑standby队列。最简单的情况：只有一个队列。也就是说，为了确保所有人都使用FastPass系统，不要让前面的人等得太久，过山车装满一定数量的人后开车。假定为80c。(David aser，Northern Exposure，Northern Exposure)使用贪心算法，使每位顾客尽可能地接近顾客到达时间，还没有安排万人的班车。被分配的客户根据beta分布在分配的时间内建立模型(5)过山车模型，贪心算法，模型建立(5)过山车模型，全局优化目标变量1。开车时间不固定的话，Beta%有多好？你是说客人

6、满了就开车吗？2.开车间隔固定的话，多长时间开车最好？测量标准：目标函数，模型构建(5)过山车模型，一段内客户返回图：目标函数：模型构建(5)过山车模型，模型构建(5)过山车模型，最佳a%c和最佳解释方法对于这些复杂问题，离散模拟是最好的方法模拟：计算机生成符合某种分布的随机数据点，模拟离散时间的发生。此处的模拟以MatLab6.5完成。步骤：1。建立Poisson客户流程(模拟抵达时间)2。绘制其他a%c成本函数性能曲线3。固定驾驶时间，徐璐提供不同的驾驶时间间隔，成本函数性能曲线计算4。得到了最佳结论，模型模拟(5)过山车模型，过山车模型模拟(5.1)，在第J天一定时间I采集样本。I=如何使用列向量的平均