高速公路匝道收费站全域动态网络负载排队模型

高速公路匝道收费站全域交织比例和换道次数较高,通常会产生小区域内的排队现象,给收费站带来拥堵压力.为实时量化匝道收费站全域的排队状况,提出1种匝道口-站前广场的车辆排队计算方法 .首先,分析匝道收费站不同区域内产生排队的影响因素,选择车辆在收费站的平均行驶时间、电子不停车收费系统(Electronic Toll Collection,ETC)服务时间和人工半自动收费车道(Manual Toll Collection,MTC)服务时间作为收费站非拥堵自由流时间.其次,结合匝道的驶入率和收费站的驶出率,构建包括匝道出口、单类型收费车道和站前广场3个排队子系统的匝道收费站全域动态网络负载排队模型.然后,确定匝道收费站的排队阈值计算方法,并依据该阈值将收费站划分为非拥堵和拥堵两个状态,为收费站管理者提供预警信息.最后,通过实地交通调查数据以及仿真模拟数据对模型的有效性进行验证.研究结果表明:全域排队模型对于匝道口排队处于5辆车以内、站前广场的排队车辆在17辆车以内时的计算精度较高.当排队阈值大于0.85时收费站处于拥堵状态.

基于M/M/1/N/∞排队模型的低功耗输电铁塔组立监测系统

传统输电铁塔组立监测系统存在无效能耗的数据传输空闲状态,致使其续航时间难以满足实际工程需求。为此,本文基于将空闲时间段的传感器转为低功耗休眠状态的思想,提出了一种适用于输电铁塔组立监测系统数据传输的M/M/1/N/∞排队模型,推导了监测系统中数据传输的分布方程,通过求解监测数据等待队长与有效输入率的比值和确定对应的数据传输轮换次数,确定了各传感器的数据传输空闲时间,实现了将处于空闲时间段的传感器转为休眠状态的低功耗工作模式。据此方法,研制的输电铁塔组立监测系统在周宁~宁德500 kV线路工程6天的实际监测过程中共耗电24%,续航时间与传统方法相比提升了1.9倍,满足监测系统续航时间大于单基铁塔组立施工周期的工程需求。

M/G/k排队模型在电动出租汽车充电站排队系统中的应用

针对电动出租汽车充电站排队系统,通过对电动出租汽车到站时间和充电服务时间实际调查数据的统计分析,得出了车辆到站时间间隔服从负指数分布和充电服务时间服从正态分布的结论,给出了电动出租汽车充电站排队系统类属M/G/k排队模型的数学依据,并对M/G/k排队模型和M/M/k排队模型进行了对比分析。在相同的输入条件下,M/M/k排队模型和M/G/k排队模型中系统运行指标的明显差异表明二者在电动出租汽车充电站排队系统中不能通用。针对电动出租汽车充电站M/G/k排队系统,分析了电动出租汽车到站SOC数学特征对排队系统的影响,并提出了改善系统运行指标、提高系统服务能力的相应措施。

基于排队模型的重症医疗系统的最优设计与控制

针对重症病人在就诊时处于等待状态和治疗状态需要昂贵的医疗资源这一现状,本文实现了针对不同的病人到达速率的重症医疗系统的最优设计与控制。首先,利用具有随机性的排队模型对主要进行两阶段治疗的重症医疗系统进行建模和刻画;其次,使用离散时间马尔可夫链的平衡方程来分析该二阶段随机系统的稳态分布的形式,利用具有乘积解的扰动随机游动和基于马尔可夫报酬过程的逼近策略来对每个治疗阶段平均等待的病人数进行逼近,并确定该重症医疗系统的最优病床数;然后,在医疗资源确定的情形下,利用排队博弈理论,确定该重症医疗系统最优的病人到达率来控制该随机系统的繁忙程度;最后通过数值实验分析,验证了基于排队模型的重症医疗系统的最优设计与控制的有效性,研究结果可为二阶段且等待花费很高的随机服务系统提供系统设计与控制的理论与技术支持。

建筑工程项目中基于排队模型的BIM人员配置浅析

BIM(建筑信息模型)工作人员可以为项目参与方提供数字模型所需要的信息。基于此,本文提出了一种量化BIM人员配置的模型。笔者首先引入排队模型,提出评估BIM人员配置合理性的方法;其次利用三份项目数据对该方法进行验证;最后,笔者利用时间和成本指标定量分析了BIM人员配置对项目参与者等待时间的影响。结果表明,考虑项目参与方的等待成本,建筑工程项目可以实现BIM人员的最优配置。

多服务台混合制排队模型M/G/s/K的仿真研究

为更快、更方便地得到一般服务时间的多服务台混合制中M/G/s/K排队系统在达到稳定之后的系统状态,通过离散化处理仿真时间方法,并借鉴时间步长法的思想,给出一种基于Matlab编程的仿真算法。通过实验说明了该方法的有效性。对于处理此类排队问题提供了一个新的方法。

有限次休假的M/G/1排队模型研究

研究了有限次休假的M／G／1排队模型中系统的稳态平衡条件，系统的队长，顾客的延误时间等排队指标。

积分半群与几个排队模型的适定性

应用积分半群理论证明 M/Gk,B/1排队模型的时间依赖解的存在惟一性 .由此推出 M/GB/1和

负顾客的M/G/1排队模型

人们已对M/G/1排队模型作了大量的研究工作 ,而且在理论和应用方面都得到了许多满意的结果 笔者研究一类负顾客的M/G/1排队模型 ,从而得到这一模型各种排队指标 服务规则是后到先服务 (LCFS) ,负顾客抵消排队系统中的第一个顾客 (RCH)和强占重复再抽样(PRR) 特别地指出负顾客可以接受服务 ,正顾客也可以抵消负顾客 ,即正负顾客处在对等的位置上

基于M/M/n/n+r排队模型的云计算中心服务性能分析

针对需要精确地评估分析云数据中心服务性能以保证服务质量(QoS)和避免违反服务水平协议(SLA)的问题,提出了一个基于M/M/n/n+r排队系统云计算中心近似分析模型。通过求解该模型获得用户请求响应时间的分布函数以及其他重要的QoS性能指标,同时通过仿真实验验证和获得服务器数量、队列缓冲区大小与响应时间、请求阻塞概率以及请求立即服务概率之间的关系。实验结果表明,提高服务器服务速率比增加服务器数量更利于提高服务性能。

航班延误关键影响因素及影响程度识别——基于动态排队模型的分析

通过对航班运行流程闭环不同阶段的分解分析,识别出航班延误的关键原因包括流量控制、军事活动、天气等不可控因素和安检、旅客、机械故障、机场、公共安全等可控因素。运用数理推导和实证分析,验证了飞机起飞到达服从泊松分布,航班延误符合指数分布。通过构建航班延误总动态排队模型,并基于典型机场数据的模拟仿真分析,证明各因素引发的航班延误频率高低及其影响程度并非完全一一对应。航空公司因素发生频率最高、影响最大;流量控制发生频率较高、影响大;天气因素发生频率较高、影响较大;军事活动发生频率一般,但影响大;机械故障频率较低、影响较大;机场因素频率较低、影响较小。

查询式完全服务排队模型分析

本文对查询式完全服务排队系统，采用嵌入马尔可夫链理论和概率母函数的分析方法进行了研究，给出了报文的平均延迟计算公式和有关的参数值。最后，通过计算机模拟实验，给出了查询式完全服务排队系统的模拟数值结果。理论计算与模拟结果相一致。

基于干扰排队模型的LNG船舶进出港效率分析

为提高液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)船舶进出港效率,考虑影响进出港效率的多种外界干扰因素,将干扰排队模型运用到进出港交通组织方案的仿真分析中.通过仿真分析结合实例对该模型进行检验.结果表明,该模型能较好地模拟航道船舶的通过状况.该方法可为LNG船舶进出港效率评价提供重要的技术手段.

虚拟顾客服务系统排队模型

通过对虚拟企业售后服务部门的顾客排队网络的分析 ,确定了一种顾客具有优先权的多级顾客服务排队模型 .以顾客满意度为条件计算出了稳定平衡状态下排队系统的主要指标 ,并从收益、成本和效率等方面建立了排队系统的优化问题 ,从而可得到服务部门最优基准服务能力 .基准服务能力的确定 。

单服务员排队模型及其蒙特卡洛模拟

单服务员的排队模型(M/M/1模型)是排队论中重要的排队系统。介绍排队论的基本概念,讨论和研究单服务员排队模型的过程和基本原理,通过数学计算得出单服务员排队模型中重要的运行指标。针对典型实例,借助于计算机软件包Matlab 6.5进行了蒙特卡洛模拟。

基于排队模型的无线传感器网性能研究

由于具有广阔的应用前景,近年来无线传感器网得到了广泛的关注。其中,能量效率及数据延时是无线传感器网设计需要考虑的两个重要性能指标。文中,基于排队模型,采用功率模式管理,对节点平均功耗及数据延时等无线传感器网的性能做了研究,并得到了与调制星座体积之间的关系。

运用WITNESS的医院排队模型仿真

根据排队论经验设定医院排队模型分布类型,运用2检验对设定分布类型进行检验,确定医院排队模型最终分布类型,构建完整的统计检验过程,同时运用运筹学排队论相关理论,计算出医院排队模型队长、等待时间等因素,对仿真模型进行验证,最终通过Witness仿真软件对医院排队及服务模型进行仿真分析,得出各岗位工作状况,为医院决策提供依据。

一类休假排队模型及其在红绿灯问题中的应用

利用一类休假排队模型研究了一个十字路口的红绿灯问题 .在达到十字路口的车辆服从泊松分布及没有交通阻塞的前提下 ,建立了一个关于一个十字路口红绿灯问题的M D 1模型 。

多种呼叫批到达多窗口排队模型

本文建立一种接近于宽带综合业务数字网(BISDN)实际情况的排队模型M_1^(x1…)Ms^xs/G/n(NP),并根据扩散近似法进行了数学解析。

基于SPN有限等待差错服务的火力单元排队模型

给出了一般排队模型的SPN描述,分析了防空火力单元的实际作战过程,在已有的火力单元的模型基础上,提出了有限等待差错服务的排队模型,详细分析了排队模型的运行机制,包括顾客有限等待、优先级的排队等,最后运用SPN理论对应的联系谓词公式和随机开关对模型进行了强有力的描述。是构建防空战役层面大型排队网络模型的基础。