运筹学讲义 §11排队论 本章来介绍排队论( queuing theory). 1909年,丹麦哥本哈根电话公司的A.K. Erlang对电话拥挤现象进行了研究,并发表了《概率 与电话通话理论》( Probability and Theory of Telephone),开创了排队论的研究 排队论,亦称随机服务系统理论或等待线理论,是研究因随机因素的影响而产生的排队现象,以 便对随机服务系统进行最优设计和控制的理论 关于排队,队列可能是有形的,如在火车站售票处买票,也可能是无形的,如电话订票;顾客可 能是人,如在银行等待取款的顾客,也可能是物,如等待进港的船只:服务台可能是人,如售票员 也可能是物,如机场跑道:顾客数可能有限,如等待买票的人,也可能无限,如泄洪问题中的上游来 随机服务系统又称为排队系统. 排队系统的描述:顾客到达服务台是随机的顾客到达服务台时,若服务台空闲,则立刻接受服 务:否则,顾客应等待至服务台空闲时,再接受服务.顾客接受服务后即离开服务台. 排队系统的三要素: (1)输入过程:指顾客到达的规律,如顾客数(有限或无限),顾客到达的方式(批量或单个), 相继到达的顾客之间的时间间隔的分布 (2)排队规则:包括服务台是否允许排队,顾客的排队意愿,服务顺序(先到先服务,后到先 服务,随机服务,优先权服务)等 (3)服务机制:服务台的数目,多服务台服务时的连结方式(串连或并连),服务时间的分布 平稳状态:正常的,稳定的运行状态.如当储蓄所早上开门时,顾客很少,是为过渡期:此后, 业务活动渐渐进入平稳状态 显然,当排队系统处于平稳状态时,任意时刻时的顾客的数目的变化率(导数)等于0 排队论的研究对象是平稳状态时的排队系统 1953年,D.G. Kendall引入了排队系统的符号模型: 顾客到达的时间间隔的分布/服务时间的分布/服务台的数目/排队系统允许的最大顾客容量 如排队模型M/M/1/∞,其中M表示顾客到达的时间间隔相互独立,且都服从指数分布,M 表示服务台对顾客的服务时间相互独立,且都服从指数分布,1为服务台的数目,∞表示排队系统允 许的最大顾客数无限制 排队系统的主要数量指标 (1)平均排队队长:排队等待的平均顾客数Lq (2)平均队长:平均顾客数L 显然,L=Lq+正在接受服务的顾客数如对排队模型M/M/1/∞,有L=Lq+1 (3)平均排队时间:顾客排队等待接受服务的平均时间W
运 筹 学 讲 义 1 §11 排队论 本章来介绍排队论(queuing theory). 1909 年,丹麦哥本哈根电话公司的 A. K. Erlang 对电话拥挤现象进行了研究,并发表了《概率 与电话通话理论》(Probability and Theory of Telephone),开创了排队论的研究. 排队论,亦称随机服务系统理论或等待线理论,是研究因随机因素的影响而产生的排队现象,以 便对随机服务系统进行最优设计和控制的理论. 关于排队,队列可能是有形的,如在火车站售票处买票,也可能是无形的,如电话订票;顾客可 能是人,如在银行等待取款的顾客,也可能是物,如等待进港的船只;服务台可能是人,如售票员, 也可能是物,如机场跑道;顾客数可能有限,如等待买票的人,也可能无限,如泄洪问题中的上游来 水. 随机服务系统又称为排队系统. 排队系统的描述:顾客到达服务台是随机的.顾客到达服务台时,若服务台空闲,则立刻接受服 务;否则,顾客应等待至服务台空闲时,再接受服务.顾客接受服务后即离开服务台. 排队系统的三要素: (1)输入过程:指顾客到达的规律,如顾客数(有限或无限),顾客到达的方式(批量或单个), 相继到达的顾客之间的时间间隔的分布. (2)排队规则:包括服务台是否允许排队,顾客的排队意愿,服务顺序(先到先服务,后到先 服务,随机服务,优先权服务)等. (3)服务机制:服务台的数目,多服务台服务时的连结方式(串连或并连),服务时间的分布. 平稳状态:正常的,稳定的运行状态.如当储蓄所早上开门时,顾客很少,是为过渡期;此后, 业务活动渐渐进入平稳状态. 显然,当排队系统处于平稳状态时,任意时刻时的顾客的数目的变化率(导数)等于 0. 排队论的研究对象是平稳状态时的排队系统. 1953 年,D. G. Kendall 引入了排队系统的符号模型: 顾客到达的时间间隔的分布/服务时间的分布/服务台的数目/排队系统允许的最大顾客容量 如排队模型 M / M /1/ ,其中 M 表示顾客到达的时间间隔相互独立,且都服从指数分布, M 表示服务台对顾客的服务时间相互独立,且都服从指数分布,1 为服务台的数目, 表示排队系统允 许的最大顾客数无限制. 排队系统的主要数量指标: (1)平均排队队长:排队等待的平均顾客数 Lq ; (2)平均队长:平均顾客数 L ; 显然, L = Lq + 正在接受服务的顾客数.如对排队模型 M / M /1/ ,有 L = Lq +1. (3)平均排队时间:顾客排队等待接受服务的平均时间 Wq ;
运筹学讲义 (4)平均停留时间:顾客在排队系统内的平均时间 显然,平均停留时间=W+顾客接受服务的时间 (5)平均停留时间:不同顾客的停留时间的平均值W 几个符号 平均到达率λ:单位时间内到达的顾客数 平均服务率:单位时间内接受服务的顾客数 服务强度ρ=一:平均到达率与平均服务率之比 本章主要来研究排队模型M/M/1/∞,其中M表示顾客到达的时间间隔相互独立,且都服从 指数分布,M表示服务台对顾客的服务时间相互独立,且都服从指数分布,1为服务台的数目,∞表 示排队系统允许的最大顾客数无限制 设顾客到达的时间间隔X相互独立,且都服从参数为λ的指数分布,即 1-e",t>0 p(X<1) 则由概率论的知识不难证明,在时间[tt+△]内到达的顾客数Y服从 t<0 参数为A△M的普哇松分布,即p(Y=k)=(2△Nny-y,k=0.2, k 由EX=→ 1,EF=A4→EY 知,美位时肉到达的平均顾数 顾客到达的平均时间间隔 设服务台对顾客的服务时间Z服从参数为4的指数分布,即p(Z<D t≤0 Ez=→pB…单位时间内接受服务的平均顾客数二平均服务时何 令pn(1)=p{在时刻t时,排队系统内有n个顾客},n=0,2…, 则P2(+△)=P(在时刻t+M时,排队系统内有n个顾客},∑p()=1 令A={在时刻t+M时,排队系统内有n个顾客}
运 筹 学 讲 义 2 (4)平均停留时间:顾客在排队系统内的平均时间. 显然,平均停留时间 =Wq + 顾客接受服务的时间. (5)平均停留时间:不同顾客的停留时间的平均值 W . 几个符号: 平均到达率 :单位时间内到达的顾客数; 平均服务率 :单位时间内接受服务的顾客数; 服务强度 = :平均到达率与平均服务率之比. 本章主要来研究排队模型 M / M /1/ ,其中 M 表示顾客到达的时间间隔相互独立,且都服从 指数分布, M 表示服务台对顾客的服务时间相互独立,且都服从指数分布,1 为服务台的数目, 表 示排队系统允许的最大顾客数无限制. 设顾客到达的时间间隔 X 相互独立,且都服从参数为 的 指 数 分 布 , 即 − = − 0, 0 1 , 0 ( ) t e t p X t t ,则由概率论的知识不难证明,在时间 [t,t + t] 内到达的顾客数 Y 服从 参数为 t 的普哇松分布,即 , 0,1,2, ! ( ) ( ) = = = − e k k t p Y k t k . 由 = = = = t EY EY t EX EX , 1 1 知 , 单位时间内到达的平均顾客数 = = 顾客到达的平均时间间隔 1 . 设服务台对顾客的服务时间 Z 服从参数为 的指数分布,即 − = − 0, 0 1 , 0 ( ) t e t p Z t t ,则 EZ EZ 1 1 = = . 单位时间内接受服务的平均顾客数 = = 平均服务时间 1 . 令 pn (t) = p{ 在时刻 t 时,排队系统内有 n 个顾客 } ,n = 0,1,2, , 则 pn (t + t) = p{ 在时刻 t + t 时,排队系统内有 n 个顾客 } , ( ) 1 0 = n= n p t . 令 A = { 在时刻 t + t 时,排队系统内有 n 个顾客 }
运筹学讲义 B1={在时刻t时,排队系统内有n-1个顾客}, B2={在时刻t时,排队系统内有n个顾客} B3={在时刻t时,排队系统内有n+1个顾客}, 则由Pn(1)的定义知,P(B1)=Pn=1(1),p(B2)=Pn(D),P(B3)=Pn+1(t) 由模型假设知,顾客到达的时间间隔服从参数为A的指数分布,服务时间服从参数为的指数分 布,于是 p(A|B1)=p{在时刻t+M时,排队系统内有n个顾客|在时刻t时,排队系统内有n-1个顾客} =p{在时间[t,t+△]内,有1个顾客到达,无顾客接受完服务后离开} p(Y=1=(A△M)=Me=2△1-△+o-2△ =M-A2(△r)2+AAt·o(-△r)=A△t+o(△r),M→0 川:低阶无穷小量lmO(△D)=0) (-x) p(A|B3)=p{在时刻t+△时,排队系统内有n个顾客|在时刻t时,排队系统内有n+1个顾客} p{在时间[t,t+M门]内,无顾客到达,有1个顾客接受完服务后离开} =p(Z0. 注意,此处B1,B2,B3虽不构成完备事件组,但不难证明,p(A|Bk)(k≥2)都是M的无穷小量
运 筹 学 讲 义 3 B1 = { 在时刻 t 时,排队系统内有 n −1 个顾客 } , B2 = { 在时刻 t 时,排队系统内有 n 个顾客 } , B3 = { 在时刻 t 时,排队系统内有 n +1 个顾客 } , 则由 p (t) n 的定义知, ( ) ( ) 1 1 p B p t = n− , ( ) ( ) 2 p B p t = n , ( ) ( ) 3 1 p B p t = n+ . 由模型假设知,顾客到达的时间间隔服从参数为 的指数分布,服务时间服从参数为 的指数分 布,于是 ( | ) { p A B1 = p 在时刻 t + t 时,排队系统内有 n 个顾客|在时刻 t 时,排队系统内有 n −1 个顾客 } = p{ 在时间 [t,t + t] 内,有 1 个顾客到达,无顾客接受完服务后离开 } ( ) ( ) ( ), 0; [1 ( )] 1! ( ) ( 1) 2 2 1 = − + − = + → = = − + − = = = − − t t t o t t o t t e t e t t o t t p Y t t (注: = − = − = = 0 0 ! ( ) , ! n n x n n x n x e n x e ;低阶无穷小量 0 ( ) lim 0 = → t o t t ) ( | ) { p A B3 = p 在时刻 t + t 时,排队系统内有 n 个顾客|在时刻 t 时,排队系统内有 n +1 个顾客 } = p{ 在时间 [t,t + t] 内,无顾客到达,有 1 个顾客接受完服务后离开 } = ( ) =1− =1−[1− + (− )] = − (− ) = + ( ), → 0; − p Z t e t o t t o t t o t t t ( | ) { p A B2 = p 在时刻 t + t 时,排队系统内有 n 个顾客|在时刻 t 时,排队系统内有 n 个顾客 } = p{ 在时间 [t,t + t] 内,既无顾客到达,也无顾客接受完服务后离开 } 1 ( ) ( ), 0. 1 [ ( )] [ ( )] 1 ( ) 2 ( ) (( | ) ( | )) 1 (( | ) ( | )) 1 ( | ) ( | ) 1 3 1 3 1 3 = − + + → = − + − + = − + − = = − = − − t o t t t o t t o t t o t p A B A B p A B A B p A B p A B 互斥 注意,此处 1 2 3 B ,B ,B 虽不构成完备事件组,但不难证明, p(A| B )(k 2) k 都是 t 的无穷小量
运筹学讲义 (M→0),故仍采用p(A|B2)=1-p(4B1)-p(A|B3)来求解p(A|B2)! 由全概率公式有 Pn (t+Ar)=P(A)=P(B,P(AI B,)+P(B,(A1 B2)+P(BP(AlB,) Pn=1(D)[△t+o(△t)+pn()[1-(+p)△t+0(△n)+Pn+1(1)[4△t+o(△) Mt·Pn1()+[1-(4+)△小Pn(1)+HMt·Pn1()+Pn1(D)+Pn(t)+Pn+1()]o(△) =2Mt·Pn1(D+-(+)△小]Pn(D)+M.Pn+1(1)+o(△)(1) 于是, Pn(t+△)-pn()Mtpn-1(D)+[1-(+p)A]Pn(1)+H△t·Pn1(t)+0(△)-Pn() Mr·Pn1()-(+山)M·Pn()+M·Pa+1()+o(Ar) =Apn()-(2+)Pn()+uPn()+4 dp,(t t+△)-Pn(1) lim[apn-(0)-(1+p,(0)+upn+(0)+ O(Ar) =lmPn1(1)-(2+p)P()+Hp1()+mO(△n) M→0 =Apn1(1)-(4+4)pn()+HPn+1(t)+0 =Apn1(1)-(2+)pn()+Pn+1(1),n≥1(2) 当n=0时,A={在时刻t+M时,排队系统内有0个顾客} B1={在时刻t时,排队系统内有-1个顾客}=d B2={在时刻t时,排队系统内有0个顾客}, B3={在时刻t时,排队系统内有1个顾客}, 则p(B1)=p(①)=0,P(B2)=P0(1),P(B3)=P1():p(AB1)=p()=0 p(A|B3)=p{在时刻t+M时,排队系统内有0个顾客|在时刻t时,排队系统内有1个顾客} =p{在时间[t,t+△]内,无顾客到达,有1个顾客接受完服务后离开}
运 筹 学 讲 义 4 ( t →0 ),故仍采用 ( | ) 1 ( | ) ( | ) p A B2 = − p A B1 − p A B3 来求解 ( | ) p A B2 ! 由全概率公式有 ( ) [1 ( ) ] ( ) ( ) ( ) (1) ( ) [1 ( ) ] ( ) ( ) [ ( ) ( ) ( )] ( ) ( ) [ ( )] ( ) [1 ( ) ( )] ( ) [ ( )] ( ) ( ) ( ) ( | ) ( ) ( | ) ( ) ( | ) 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 3 3 t p t t p t t p t o t t p t t p t t p t p t p t p t o t p t t o t p t t o t p t t o t p t t p A p B p A B p B p A B p B p A B n n n n n n n n n n n n n = + − + + + = + − + + + + + = + + − + + + + + = = + + − + − + − + − + 于是, t o t p t p t p t t t p t t p t t p t o t t t p t t p t t p t o t p t t p t t p t n n n n n n n n n n n n = − + + + − + + + = + − + + + − = + − − + − + − + ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) [1 ( ) ] ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 1 1 1 1 ( ) ( ) ( ) ( ), 1 (2) ( ) ( ) ( ) ( ) 0 ( ) lim [ ( ) ( ) ( ) ( )] lim ] ( ) lim [ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) lim ( ) 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 = − + + = − + + + = − + + + = − + + + + − = − + − + → − + → − + → → p t p t p t n p t p t p t t o t p t p t p t t o t p t p t p t t p t t p t dt dp t n n n n n n t n n n t n n n t n n t n 当 n = 0 时, A = { 在时刻 t + t 时,排队系统内有 0 个顾客 } , B1 = { 在时刻 t 时,排队系统内有 −1 个顾客 } = , B2 = { 在时刻 t 时,排队系统内有 0 个顾客 } , B3 = { 在时刻 t 时,排队系统内有 1 个顾客 } , 则 p(B1 ) = p() = 0, ( ) ( ) 2 0 p B = p t , ( ) ( ) 3 1 p B = p t ; p(A| B1 ) = p() = 0 ; ( | ) { p A B3 = p 在时刻 t + t 时,排队系统内有 0 个顾客|在时刻 t 时,排队系统内有 1 个顾客 } = p{ 在时间 [t,t + t] 内,无顾客到达,有 1 个顾客接受完服务后离开 }
运筹学讲义 =p(Z<△)=1-e=1-[1-4M+o(-△)=uM-0(-△)=△+o(△),M→0; p(A|B2)=p{在时刻t+M时,排队系统内有0个顾客|在时刻t时,排队系统内有0个顾客} =p{在时间[t,t+△门]内,无顾客到达(不可能有顾客接受完服务后离开!)} =p(Y=0) (2△n)-N 1-△t+o(-A△)=1-Mt+o(△n),△t→0 由全概率公式,有 P0(t+△)=p(A)=p(B1)p(AB1)+p(B2)P(A|B2)+p(B3)p(A|B3) =0·AM+P0(1)[1-AM+o(△)+p(1)[A△+o(△) =P0(1)(1-A△)+P1(1)M+[p0()+P1()]o(△r) =P0(D)·(1-A)+P1(1)·At+o(△) 于是 p0(t+△)-p0(1)P0(D)·(1-2△1)+Hp1()·M+o(△)-P0(t) p0()△t+HP1(D)△t+o(△) n po(+up,O O(△) dpo()= lim Po(+A)-Po(0) =lm(-p0()+P()+(4 =lm[-p0()+P1()+m4) -元P0()+4P1()+0=-P0(1)+P(D)(3) dp () 0.n≥1 在顾客流平稳状态时,有 dt p0( 即 0 dt AλPn1()-(2+p)P2()+HPn1()=0,n≥1 (4) Ap0(1)+H(1)=0 令p=二<1,代入(4),得
运 筹 学 讲 义 5 = ( ) =1− =1−[1− + (− )] = − (− ) = + ( ), → 0 − p Z t e t o t t o t t o t t t ; ( | ) { p A B2 = p 在时刻 t + t 时,排队系统内有 0 个顾客|在时刻 t 时,排队系统内有 0 个顾客 } = p{ 在时间 [t,t + t] 内,无顾客到达(不可能有顾客接受完服务后离开!) } 1 ( ) 1 ( ), 0 0! ( ) ( 0) 0 = = − + − = − + → = = = − − e e t o t t o t t t p Y t t . 由全概率公式,有 ( ) (1 ) ( ) ( ). ( ) (1 ) ( ) [ ( ) ( )] ( ) 0 ( ) [1 ( )] ( ) [ ( )] ( ) ( ) ( ) ( | ) ( ) ( | ) ( ) ( | ) 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 2 2 3 3 p t t p t t o t p t t p t t p t p t o t t p t t o t p t t o t p t t p A p B p A B p B p A B p B p A B = − + + = − + + + = + − + + + + = = + + 于是, . ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (1 ) ( ) ( ) ( ) 0 1 0 1 0 0 0 1 0 t o t p t p t t p t t p t t o t t p t t p t t o t p t t p t t p t = − + + − + + = − + + − = + − ( ) ( ) 0 ( ) ( ). (3) ( ) lim [ ( ) ( )] lim ] ( ) lim [ ( ) ( ) ( ) ( ) lim ( ) 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 p t p t p t p t t o t p t p t t o t p t p t t p t t p t dt dp t t t t t = − + + = − + = − + + = − + + + − = → → → → 在顾客流平稳状态时,有 = = 0 ( ) 0, 1 ( ) 0 dt dp t n dt dp t n ,即 (4) ( ) ( ) 0 ( ) ( ) ( ) ( ) 0, 1 0 1 1 1 − + = − − + + + = p t p t pn t pn t pn t n 令 = 1 ,代入(4),得
运筹学讲义 ∫PPn-(0)-(p+1)p,()+Pn1()=0n21(S) -pP()+P()=0(6) (6)→P1(D)=PP0(1) (5)→Ppn()-P2)=pn(0)-pn()=B1()-P2( B(=n()=O,n≥1 令an=Pn(D)-Pn=1(1),则 于是,{an}m为等比数列,且首项为a1=P1(1)-p(D)=PP0(1)-P0(1)=(p-1)P0(1),通 项为an=a1pm=(p-1)p0(1)pm,n≥1.即pn(1)-pn1(1)=(p-1)p(1)p”,n≥1 于是 pn()-pn=1(1)=(p-1)p0()p pn1(t)-pn2(t)=(p-1)p0(1)p"2, P2(D)-P1(1)=(p-1)P0(D)f P1(1)-p0(1)=(p-1)p0() 将各式两边分别加和得 p()-p0()=(p-1)p0()1+p+…+p"2+p)=(p-1)p0() NP0()(-1) Pn(D)=p"P0(,n≥1 于是,1=∑P()=∑P”P0(D)=p(0)∑p=B)、 →P0(1)=1-p pn(D)=p"(1-p),n≥1.故pn(D)=p"(1-p),n≥0 这里,Pn()为排队系统中在平稳状态时的任意时刻t时有n个人的概率,与t无关,∴在平稳状
运 筹 学 讲 义 6 − + = − − + + + = ( ) ( ) 0 (6) ( ) ( 1) ( ) ( ) 0, 1 (5) 0 1 1 1 p t p t pn t pn t pn t n (6) ( ) ( ) 1 0 p t = p t ; , 1 ( ) ( ) ( ) ( ) (5) [ ( ) ( )] ( ) ( ) 1 1 1 1 = − − − = − − + − + n p t p t p t p t p t p t p t p t n n n n n n n n . 令 ( ) ( ) 1 a p t p t n = n − n− ,则 , 1 1 = + n a a n n . 于是, =1 { } an n 为等比数列,且首项为 ( ) ( ) ( ) ( ) ( 1) ( ) 1 1 0 0 0 0 a = p t − p t = p t − p t = − p t ,通 项为 ( 1) ( ) , 1 1 0 1 = 1 = − − − a a p t n n n n .即 ( ) ( ) ( 1) ( ) , 1 1 − 1 = − 0 − p t p − t p t n n n n . 于是, 1 1 0 ( ) ( ) ( 1) ( ) − − − = − n n n p t p t p t , 2 1 2 0 ( ) ( ) ( 1) ( ) − − − − = − n n n p t p t p t , ……, p2 (t) − p1 (t) = ( −1) p0 (t) , ( ) ( ) ( 1) ( ) 1 0 0 p t − p t = − p t . 将各式两边分别加和得 ( ) ( ), 1 ( )( 1) 1 1 ( ) ( ) ( 1) ( )(1 ) ( 1) ( ) 0 0 0 2 1 0 0 = = − − − − = − + + + + = − − − p t p t n p t p t p t p t p t n n n n n n n 于是, = − − = = = = = = = ( ) 1 1 1 1 ( ) ( ) ( ) ( ) 0 0 0 0 0 0 0 p t p t p t p t p t n n n n n n . p (t) = (1− ), n 1 n n .故 p (t) = (1− ), n 0 n n . 这里, p (t) n 为排队系统中在平稳状态时的任意时刻 t 时有 n 个人的概率,与 t 无关, 在平稳状
运筹学讲义 态时,有pn=p"(1-p),n≥0 平稳状态时排队系统的若干数量指标: (1)至少有k个顾客的概率: Pn=∑p"(1-p)=(1-p (2)平均队长: 数学期望 L=∑叩n=∑叩n=∑m"(1-p)=(-p∑m=(1-p∑np o(-p2(")=p-pX∑)=m-p)(12ny p(1-p) 1-p-p·(-1) =p(1-p) (3)平均排队队长: np, Pn Pn-Po Po L-1+po=L-1+(1-p)=L-p= P PL P (4)平均停留时间: 由普哇松分布知,在平均停留时间W内到达的平均顾客数为λ·W.∴L=W.于是,平均停留 时间为/。L1-9=-4一= 11 (1--) (5)平均排队时间: 由普哇松分布知,在平均排队时间W内到达的平均顾客数为,Wq…Lq=Wq·于是,平均 排队时间为∥L。1-D1 L -(-) 关系:14=PL,W=pW.(服务质量完全取决于服务强度) 7
运 筹 学 讲 义 7 态时,有 p = (1− ), n 0 n n . 平稳状态时排队系统的若干数量指标: (1)至少有 k 个顾客的概率: k k n k n n k n n k pn = − = − = − = − = = = 1 (1 ) (1 ) (1 ) . (2)平均队长: . (1 ) 1 1 (1 ) (1 ) 1 ( 1) (1 ) ) 1 (1 ) ( ) (1 )( ) (1 ) ( (1 ) (1 ) (1 ) 2 2 1 1 1 1 0 1 1 1 − = − = − − − − − = − − = − = − = − = = = − = − = − = = = − = = = = n n n n n n n n n n n n n n L np np n n n 数学期望 (3)平均排队队长: . 1 1 1 1 (1 ) ( 1) ( ) (1 ) 2 0 0 0 1 1 1 0 0 L p L L L L n p np p np p p L p n n n n n n n n n q n = − − = − = − + = − + − = − = = − = − = − − = − − = = = = = 数学期望 (4)平均停留时间: 由普哇松分布知,在平均停留时间 W 内到达的平均顾客数为 W . L = W .于是,平均停留 时间为 − = − = − = = 1 (1 ) L 1 W . (5)平均排队时间: 由普哇松分布知,在平均排队时间 Wq 内到达的平均顾客数为 Wq .Lq = Wq .于是,平均 排队时间为 ( ) 1 1 1 2 − = − = = − = − = = L L W q q . 关系: Lq = L ,Wq = W .(服务质量完全取决于服务强度)
运筹学讲义 (6)服务台空闲(排队系统中在顾客到达前没有顾客:顾客到达后不需排队等待即可接受服务) 的概率:Po=1-p; 服务台繁忙(排队系统中在顾客到达前已有顾客:顾客到达后需排队等待再接受服务)的概率 ∑pn=1-po=1-(1-p)=p 例1在火车站某一售票口,顾客到达的时间间隔服从指数分布,且平均时间间隔为20分钟;售 票口对顾客的服务时间服从指数分布,且平均服务时间为15分钟.试求此排队系统在1个小时内的下 列数量指标:(1)顾客到达后,不需排队的概率;(2)顾客多于5人的概率;(3)顾客的平均人数 (4)顾客的平均排队人数:(5)顾客的平均停留时间:(6)顾客的平均排队时间. 解:显然,这是一个M/M//∞排队模型,且A6=3,∥6=4,p==0.75 (1)p{顾客到达后,不需等待}=p{排队系统内有0个顾客}=P0=1-P=1-0.75=025 (2)p{顾客多于5人}=p3=(0.75)3=02373046875: (3)顾客的平均人数L=0=3 1-p1-0.75 (4)顾客的平均等待人数Lq=PL=0.75×3=225 (5)顾客的平均停留时间W=2=3=1 (6)顾客的平均等待时间W=pW=0.75×1=0.75. 根据排队系统的这些数量指标,管理者就可采取措施改进服务,减少顾客的排队等待时间,以提 高服务质量 Ex 1.在北京大学图书馆的某一借书窗口,学生到达的时间间隔服从指数分布,且平均时间间隔为 2分钟;窗口对学生的服务时间服从指数分布,且平均服务时间为0.75分钟.试求此排队系统在1 个小时内的下列数量指标:(1)学生到达后,不需等待的概率;(2)学生的平均人数;(3)学生的平 均等待人数:(4)学生的平均停留时间:(5)学生的平均等待时间. 2.某车间只有一台打磨机,单位时间内送达打磨机的工件的个数服从普哇松分布,且每小时送达 5人:工件的打磨时间服从指数分布,且平均打磨时间为6分钟试求此排队系统在1个小时内的下 列数量指标:(1)工件送达后,需等待的概率:(2)等待打磨的工件的个数超过2个的概率:(3)等 待打磨的工件的平均个数:(4)若此打磨机损坏,需新购一打磨机.问:新购打磨机的平均打磨时间
运 筹 学 讲 义 8 (6)服务台空闲(排队系统中在顾客到达前没有顾客;顾客到达后不需排队等待即可接受服务) 的概率: p0 = 1− ; 服务台繁忙(排队系统中在顾客到达前已有顾客;顾客到达后需排队等待再接受服务)的概率: = − = − − = = 1 1 (1 ) 0 1 p p n n . 例 1 在火车站某一售票口,顾客到达的时间间隔服从指数分布,且平均时间间隔为 20 分钟;售 票口对顾客的服务时间服从指数分布,且平均服务时间为 15 分钟.试求此排队系统在 1 个小时内的下 列数量指标:(1)顾客到达后,不需排队的概率;(2)顾客多于 5 人的概率;(3)顾客的平均人数; (4)顾客的平均排队人数;(5)顾客的平均停留时间;(6)顾客的平均排队时间. 解:显然,这是一个 M / M /1/ 排队模型,且 3 20 60 = = , 4 15 60 = = , = = 0.75 . (1) p{ 顾客到达后,不需等待 } = p{ 排队系统内有 0 个顾客 } = p0 =1− =1− 0.75 = 0.25 ; (2) p{ 顾客多于 5 人 } (0.75) 0.2373046875 5 5 = = = ; (3)顾客的平均人数 3 1 0.75 0.75 1 = − = − = L ; (4)顾客的平均等待人数 Lq = L = 0.753 = 2.25 ; (5)顾客的平均停留时间 1 3 3 = = = L W ; (6)顾客的平均等待时间 Wq = W = 0.751 = 0.75 .▍ 根据排队系统的这些数量指标,管理者就可采取措施改进服务,减少顾客的排队等待时间,以提 高服务质量. Ex.: 1.在北京大学图书馆的某一借书窗口,学生到达的时间间隔服从指数分布,且平均时间间隔为 1.2 分钟;窗口对学生的服务时间服从指数分布,且平均服务时间为 0.75 分钟.试求此排队系统在 1 个小时内的下列数量指标:(1)学生到达后,不需等待的概率;(2)学生的平均人数;(3)学生的平 均等待人数;(4)学生的平均停留时间;(5)学生的平均等待时间. 2.某车间只有一台打磨机,单位时间内送达打磨机的工件的个数服从普哇松分布,且每小时送达 5 人;工件的打磨时间服从指数分布,且平均打磨时间为 6 分钟.试求此排队系统在 1 个小时内的下 列数量指标:(1)工件送达后,需等待的概率;(2)等待打磨的工件的个数超过 2 个的概率;(3)等 待打磨的工件的平均个数;(4)若此打磨机损坏,需新购一打磨机.问:新购打磨机的平均打磨时间
运筹学讲义 至多为多少,才能使工件的平均等待时间不超过4分钟?(0.5,0.125,1,3)
运 筹 学 讲 义 9 至多为多少,才能使工件的平均等待时间不超过 4 分钟?(0.5,0.125,1,3)