基于排队论的动态最优保险区块链决策研究

保险业的经营原则与区块链的共识特征存在基因相似性。本文引入“批排队”理论构建了动态最优保险区块链模型,较好地刻画了按照“先到先服务”原则将包含众多保险交易的区块追加到整个区块链的过程,该模型可以通过最大化保险区块链系统主体效用得到最优的保险交易费率。以中国车险市场2020年的实际经营数据为例进行数值模拟表明,不同参数的变化对保险交易双方效用的影响取决于交易记录延迟时间与交易费率之间的权衡,而对保单区块存储员效用的影响取决于区块存储收益与区块存储成本之间的权衡。相关数据为区块链技术在保险市场中降低经营成本、提高经营效率、释放劳动力等提供了理论支持。

边缘计算网络中基于排队论的通信和计算资源联合优化

高可靠和低延迟是目前车联网边缘计算网络中最重要的研究方向之一。为了满足车联网网络中复杂多变的任务请求,有效并且高效地分配通信资源和计算资源,提出了一种基于任务排队论模型和边缘计算模型相结合的智能通信和计算资源分配的多目标强化学习策略。该策略将通信资源和计算资源的分配相结合,以降低由延迟和可靠性组成的系统总成本。该策略可以被分解成3种算法,首先联合计算卸载与协作算法是该策略的一个通用框架,它首先使用KNN方法为生成的任务请求选择卸载层,如边缘计算层和本地计算层;然后,当选择本地计算层执行任务时,使用称为协作车辆选择的算法来查找执行协作计算的目标车辆;最后,通信和计算资源的分配被定义为两个独立的目标,称为多目标资源分配的算法在移动边缘计算层使用强化学习来实现问题的最优解。仿真结果表明,与随机计算、全部边缘计算和全部本地计算相比,所提策略有效地降低了系统的总成本。KNN方法和随机卸载方法相比,节省了系统的总成本,强化学习算法在系统总成本的控制上也优于传统的粒子群算法。

基于排队论的某食品零售店收银系统优化研究

对于某食品零售店高峰期排队结账时间较长的问题,提出两种针对性的解决方案。通过选取节假日客流高峰时间段的数据进行现场采集,基于运筹学中的排队理论对该食品零售门店高峰期两小时的实际客流进行统计,运用python建立M/G/2模型,利用真实数据进行模拟仿真,根据仿真结果提出两种可行的优化方案,并对优化方案进行仿真计算。计算结果表明,不论是收银系统的改变还是排队模式的改变,都能够更加充分地利用环境资源、硬件资源和人力资源,能帮助该类门店缓解高峰时期客流拥堵的现象,由此见得,优化后的系统相较于优化前更加高效合理。这样门店就能够将更好的服务提供给消费者,从而提高消费者的满意程度,为企业带来更大的效益,门店可以根据实际情况安排合适的优化方式。

基于排队论降低大学食堂人流密度的策略研究

基于排队论的基本理论,将就餐高峰期食堂里的整体人流分为排队人数与就餐人数两部分,分别分析其对应的流动机理,建立到达食堂的用户服从泊松分布的前提下,食堂人流密度的变化模型,并基于MATLAB仿真软件进行模拟,且与南京信息工程大学梅花餐厅二楼食堂的实际数据相对比来验证其合理性。在对现有食堂的人流密度进行建模和分析的基础上,提出了“分时错峰”和“鼓励打包”两种措施,仿真结果表明,在同时采取上述两种措施的情况下,人流峰值较之前降低19%,峰值持续时间降低44%,人流密度降低了约30%。

基于多优先级排队论的配电物联网带宽分配方法

针对数据量剧增的配电物联网中存在的带宽利用率低和业务数据服务质量(quality of service,QoS)难以满足通信需求等问题,提出一种多优先级排队论的带宽分配方法。首先,对感知终端到边缘物联网关的业务数据传输过程进行改进,改进后的传输过程可根据不同业务数据对QoS的不同要求进行数据优先级的划分,对不同优先级数据设置不同的服务机制;然后,对业务数据传输中的马尔科夫过程进行分析,基于改进后的数据传输过程建立以带宽利用率为目标,丢包率和延时时间为约束的多优先级排队论带宽分配模型;并将所提出的带宽分配方法与传统方法进行对比。结果表明:QoS指标有所改善,而且带宽利用率比传统不分优先级带宽分配方法高9.73%,比弹性系数法高31.17%。最后,探究多优先级排队论带宽分配方法的动态性能,结果表明适当地提高带宽可以改善QoS指标,但要注意带宽增大时所带来的带宽利用率减小问题。合理的带宽分配可以避免资源的浪费。

基于排队论的核磁共振设备使用优化与患者排队方式探讨

目的应用排队模型计算在核磁检查中的不同排队方式与核磁数量变化对患者的影响。方法采用M/M/C与M/M/1模型分别计算排队模型相关参数并进行比较。利用M/M/C模型计算根据患者检查部位的不同选择指定机器进行检查的排队方式的相关参数以及根据不同工作时长与配置核磁数量对相关参数的影响变化。结果M/M/C模型的排队方式优于M/M/1模型。根据检查部位不同让患者到指定核磁检查的排队方式会增加患者等待时间与逗留时间以及设备整体的空闲率。若增加核磁数量至12台,且医务人员工作时长至11小时,则患者的等待时长与逗留时长较目前状态有所下降。结论应用排队模型计算不同排队方式与核磁数量变化对患者的影响,可为医院合理配置核磁数量以及选择正确排队方式提供数据支撑,为决策者提供参考依据。

基于排队论的道路交通警力资源配置研究

为缓解有限的交通警力资源与道路交通事故处理不及时之间的矛盾,提出道路网格化管理模式下基于排队论模型的交通警力优化配置方法。首先,利用城市路网卡口系统获取的车牌识别数据,提取车辆的历史出行轨迹,建立路段之间的相似度模型;其次,采用谱聚类算法对路段进行聚类划分,形成路段之间关联度最高的集合,作为城市道路网格划分的结果;然后,针对网格范围内实时发生的交通事故,进一步提出利用排队论模型来计算每个网格所需的最少警员数量,以及相应的警力资源配置优化方案;最后,以宁波市鄞州区为例验证所提方法。结果表明:与传统的“事故即发生即派发警员”的方法相比,提出的警力资源配置优化方法能够减少18.18%的警员配置数量和10.87%的出警巡航路程,使事故处置的响应速度提高10.68%,表现出良好的优化性能。

基于排队论的一种高吞吐量信道分配协议设计

针对复杂多变的认知无线电系统中难以为次用户高效分配信道的问题,提出了一种高吞吐量信道分配协议——TKMA协议。该协议根据主用户(PU)活动、次用户(SU)实时业务需求、信道条件等信息构建用户信道的效用矩阵,在保障PU通信质量的前提下以SU系统总效用值最大化为目标进行信道分配,并利用改进Kuhn-Munkras算法结合轮询调度进行求解。为了评估该协议性能,建立了通用的多用户多信道认知无线电系统模型,利用排队理论描述数据包传输过程,并通过马尔可夫稳态求解推导出SU的性能指标。实验结果表明,与以往提出的化简方法和传统的公平随机分配协议相比,使用TKMA协议在SU系统总的吞吐量、平均时延、平均队长、拒绝率等指标上都取得了更优的结果,证明了所提协议和系统模型的有效性。

基于排队论的电火一体多层防空拦截能力研究

针对电子与火力一体化防空拦截能力评估问题,将地对空雷达干扰系统、中程防空导弹、近程防空导弹、高炮武器看作四层防线构成的电子与火力一体化防空体系,基于有限等待时间的随机服务系统和拒绝制随机服务系统,建立电子与火力一体化多层多通道防空拦截能力评估模型。实例分析表明,该方法可以为科学评估电子与火力一体化防空拦截能力、优选防空兵部署方案提供参考依据。

基于排队论的跨摄像头乘客轨迹识别方法

目前摄像头监控视频群组中采用遍历查找搜索全部摄像头视频,或者拓扑网查找重复搜索,导致人员追踪查找效率低、准确性差,为解决这一问题,提出了一种基于排队论和顶点加权有向图的高效选择监控摄像机视频的方法。该方法借鉴排队论理论的原理,将摄像头视为顶点,并构建了一个加权有向图。通过计算权值,能够确定最优的监控路径,同时考虑了摄像头之间的连接和权值。这一方法的关键优势在于高效地选择监控摄像机视频。此外,将城市轨道交通节点目标乘客的最优运动路径与人员追踪相结合,采用了顶点加权有向图的思想,提高了识别的准确性和效率。研究结果表明,通过将排队论和顶点加权有向图理论应用于人员追踪领域,为解决实际问题和提升系统性能提供了一种创新的方法。这一方法对于提升监控系统性能和人员追踪能力具有重要意义。

基于排队论的校园菜鸟驿站优化研究——以安徽科技学院为例

对菜鸟驿站存在的拥堵严重、排队混乱以及取件效率低等问题进行分析与优化,以安徽科技学院菜鸟驿站为例,在原有取件服务的基础上,采用排队论的方法优化校园菜鸟驿站的取件服务系统。优化后前往菜鸟驿站取件的大学生数量比优化前增加了将近2倍,菜鸟驿站的服务水平也得到了提升。大学生进入菜鸟驿站取件所需要花费的时间缩短了1倍,取件效率也提高了1倍,顾客排队拥挤的情况得到明显改善,提升了顾客满意度。同时增加快递员数量也可以为快递员分担一定的工作量,极大地降低了快递员的服务强度和压力,提高了他们的服务效率和服务质量。

基于排队论的湛江港湾内锚地总体布局分析

针对湛江港湾内船舶密度大、种类多、大小各异以及锚位供不应求的情况,为科学规划锚地,通过实地调研湛江港锚泊需求和锚地运行状况,在锚位等级划分的基础上,利用排队论方法建立湛江港湾内最佳锚位数的计算模型,并基于测算出的锚位需求提出近期和远期锚地规划方案。相比于不做锚位等级划分而单一计算锚位数的做法,得出的湛江港湾内锚泊需求更符合实际,锚地位置布局更合理、功能划分更完善、锚泊安全更有保障,可以减少锚地过度建设造成的资金浪费,具有显著的社会经济效益。

排队论计算港口锚地泊位的图表法及其应用

现有M/M/S排队论模型在用于计算港口锚位数量时采用的公式较为复杂。本文对基于排队论的港口锚位数量计算方法进行了探讨,给出了快速确定锚位数量的图表方法。

AdaBoost自适应增益与排队论在铁-钢界面中的研究与应用

文章针对铁–钢界面中铁水运输过程中出现的问题与挑战,提出了一种结合AdaBoost自适应增益与排队论的优化方法。通过分析铁水运输领域的研究现状,介绍了AdaBoost算法的发展与应用,以及排队论在铁钢界面中的应用。结果表明,该方法可有效提高铁水运输的效率,降低铁水温降,优化铁包周转过程。文章的研究对于提高我国铁–钢界面运输效率,减少资源浪费,具有重要的理论意义和实际价值。

基于排队论的地铁自动检票机数量优化研究

选取徐州地铁2号线百果园站为实际案例,采用视频采集和人工观测的方法收集乘客检票进站相关数据,运用交通工程学中的χ^(2)检验方法理论上判定乘客到站规律符合泊松分布,建立M/M/S排队模型和费用模型,求解最优服务台数,使地铁运营和乘客时间价值所产生的综合费用最少,为百果园站进站闸机数量配置提出优化建议。旨在提高运营效率,降低城市轨道交通前期建设投资费用和运行维护成本,保证城市轨道交通地铁站进站自动检票机配置的有效性和合理性。

基于排队论的网络流量建模与性能分析

通过对基于排队论的网络流量建模与性能分析,探讨了排队论在网络性能评估中的应用。通过公式推导、实验分析揭示了网络流量的到达过程、服务过程与网络性能指标之间的紧密关系。结果表明,排队论可以有效地描述网络中的排队现象,准确预测网络的延迟、吞吐量和丢包率等性能指标。在实际网络规划和优化中,可以根据排队论的分析结果,合理配置网络资源,以提高网络性能。

基于排队论的受限航道通过能力计算

航道通过能力关系到整个港口运行组织和发展规划,科学合理确定航道通过能力具有非常重要的理论与现实意义。在研究过程中将排队论理论引入对航道通过能力的决策,利用排队论的动态计算特点实现对受限航道饱和度的动态计算。进而将提出的方法应用到天津港主航道规划设计和扩建工程中,应用结果表明该方法能客观地评价航道当前的运行状态,证明了港口的受限航道通过能力计算模型及预测仿真方法的可用性和可靠性。

基于排队论的CAN总线消息响应时间建模与分析

CAN总线消息响应时间是评价CAN总线系统实时性高低的重要性能指标之一,与最糟糕响应时间分析关注极端条件下响应时间计算不同,研究了均值意义下的响应时间建模与分析.在分析CAN总线CSMA/CD协议的基础上,建立了消息响应时间的非强占优先级的M/G/1排队模型.针对CAN总线独有的位填充机制,给出了相应的填充位概率分布函数,计算了均值意义下的消息响应时间.将其用于电动汽车的CAN总线消息响应时间均值计算,印证了响应时间的均值远小于最糟糕响应时间.上述结果从排队论角度对CAN总线系统进行了建模,所提供的模型和方法不仅可用于响应时间的计算和分析,也为CAN总线通信系统的设计与优化提供了理论指导.

基于排队论的导弹防御系统的效能分析

为了分析导弹防御系统的防御效能,基于爱尔兰排队系统相关理论构建了多级防御和协同防御模式下的效能模型,两种模型均考虑了防御的实时性要求和预警发现概率对防御性能的影响。结合实例分析了这两种模型的防御效能与预警系统发现概率、导弹毁伤概率、服务通道等之间的关系,比较了两种模型的优缺点,并探讨了各自的应用时机。实例表明通过合理地配置导弹防御系统,综合考虑导弹的命中概率和预警系统的发现概率来确定联合防御的模式,能够有效地提高导弹防御系统的防御效能。