动态输入率和服务率设定下的M/M/c模型扩展及其应用

为了解决M/M/c模型中恒定输入率和服务率假设与现实现象不符的问题,本文提出了随系统状态变化的输入概率和服务度,并通过新输入概率与平均输入率以及新服务度与平均服务率的结合分别构造了动态输入率和服务率。基于上述动态输入率和动态服务率,建立了依赖系统当前状态的状态转移过程,从状态转换强度方面优化了排队理论及其度量模型,同时,设计了结合系统实际的后确定法求解动态输入率与服务率的相关参数,从而构建了扩展M/M/c模型。由于输入率和服务率的动态性,扩展M/M/c模型具有比原排队论模型更广的适用范围和精度更高的模拟结果。最后,通过一个生活实例对新模型的有效性和实用性进行验证。

递进式输入率和服务率设定下的M/M/c模型优化及应用

为了解决M/M/c模型在实际运用中模拟精度不高及使用范围有限的问题,本文立足系统状态变化与输入率和服务率的关系,通过引入输入概率和服务度,构建依赖系统状态的递进式输入率和服务率。递进式输入率和服务率通过研究系统实际运行状况设定临界值,其中输入率分为两阶段,服务率分为三阶段。此外,结合递进式输入率和服务率及排队论状态转移过程构建了递进式M/M/c模型,并采用后确定法确定模型参数。递进式M/M/c模型是M/M/c模型的扩展形式,提高了M/M/c模型的模拟精度,在一定程度上拓展了模型的应用范围。最后,通过一个生活实例验证了递进式M/M/c模型的优化性和实用性。