§2到达间隔与服务时间的分布 解决排队问题首先要判断顾客到达间隔和服务时间的分布，现 在介绍排队模型中常见的几种理论分布。 2.1普阿松流 令Pn(t,t2)表示在时间区间[t,t2)(t2>t)内有n个顾客到 达的概率，当P,(t,t2)和乎下列三个条件时，我们说顾客的到达 形成普阿松流。 (1)无后效性。在不相重叠的时间区间内顾客到达数是相互独立 的。 (2)平稳性。对充分小的△t,在时间区间[t,t+△0内有1个顾客到 达的概率与t无关，而与△t成正比，即 P,(t,t+△t)=入△t+o(△t) 其中入>0是常数，它表示单位时间有一个顾客到达的概率；⊙ (△t)是当△t0时，关于△t的高阶无穷小量。 (3)普通性。对于充分小的△t,在时间区间[t,t+△t)内有2个或 2个以上顾客到达的概率极小，即 SPn(t,+△t)=0(△t)   n=2 §2 到达间隔与服务时间的分布 ⚫ 解决排队问题首先要判断顾客到达间隔和服务时间的分布，现 在介绍排队模型中常见的几种理论分布。 ⚫ 2.1 普阿松流 令Pn（t1 ,t2）表示在时间区间[t1 ,t2）（t2＞t1）内有n 个顾客到 达的概率，当Pn（t1 ,t2）和乎下列三个条件时，我们说顾客的到达 形成普阿松流。 ⑴无后效性。在不相重叠的时间区间内顾客到达数是相互独立 的。 ⑵平稳性。对充分小的△t，在时间区间[t,t+△t)内有1个顾客到 达的概率与t无关，而与△t 成正比，即 P1（t,t+△t）=λ△t+ο（△t） 其中 λ＞0是常数，它表示单位时间有一个顾客到达的概率； ο （△t）是当△t→0时 ，关于△t的高阶无穷小量。 ⑶普通性。对于充分小的△t，在时间区间[t,t+△t）内有2个或 2个以上顾客到达的概率极小，即 Pn（t,t+△t）=ο（△t）