超市收款服务系统的仿真与优化

对超市收款服务排队系统的运行，使用C语言编写的仿真程序进行了模拟，得到与系统性能相关的参数，对排队的系统进行了优化分析，实验表明改变系统的排队规则和合理配置服务员，可以明显的提高系统的服务效率，增加客流量，提高商场的效益。     

基于CPN仿真的排队系统建模及性能分析

排队网络模型是一种经典的性能分析模型,提出按照队列的输入过程、排队规则和服务机构三要素,将排队系统转换为层次颜色Petri网模型的建模规则,利用CPN Tools 工具在模型中加入monitor监视器监视模型运行情况,使用Data Collector采集相关数据,进行队列模型的相关指标的性能分析和评价工作,最后给出基于仿真的建模与分析方法的一般操作步骤.这种建模和分析方法不需要对系统作任何的假设和限定,可以对模型的任何方面进行性能分析,扩展了传统排队系统的研究范围,具有很强的灵活性;一些扩展排队网络的建模和分析,如考虑服务台损坏和维修时间的扩展模型,只需对基础的排队网络稍加修改即可完成建模和性能分析,提高了模型的复用性;层次化的建模方法克服了基本Petri网组合状态爆炸的缺点,可以用于大规模的复杂排队系统.     

医院门诊排队的模拟和优化建议

使用ＳＩＭＡＮ仿真语言和ＦＯＲＴＲＡＮ语言混编的仿真程序,模拟医院门诊排队现象,探索门诊排队系统的优化结构。试验结果表明,优化排队结构和排队规则,可以在不增加人员和设备的条件下,显著改善医院门诊的服务效率和服务质量     

M/G/1排队系统的性能灵敏度估计与仿真

对具有一般分布的排队系统-M／G／l排队系统给出了一种通过其嵌入Markov链来计算系统势能及性能导数的仿真算法。由于该算法基于分析系统的一条单一样本轨道，故可直接用于系统的控制与优化。最后提供一个数值例子来表明该算法的应用。     

结合Benders分解和列生成的发热门诊排班数学建模和优化算法

发热门诊是抗击疫情最前线，发热门诊中的医生排班对于系统运行效率和医疗服务质量都非常重要，需要科学的排班优化算法。针对发热门诊医生排班调度问题，首先采用逐点稳态流近似方法对系统建模，定量评估系统中等待服务的患者数目，基于此建立了考虑患者排队队长限制的医生排班数学优化模型。进一步，为求解该模型设计了结合Benders分解与列生成的高效算法，对此复杂优化问题加以高效求解。最后，利用上海大型医院发热门诊的实际数据加以数值实验分析，验证了所提出算法的排班结果，显示了其在控制患者队长和医生总工作时间上具有优势。数值结果进一步验证所提出方法能适应疫情严重情况下的医生排班优化要求。研究得到的模型和算法对完善疫情中发热门诊的运作管理具有实际意义。     

G/M/1排队系统的性能灵敏度分析与仿真

对G／M／1排队系统，通过研究其嵌入Markov链，讨论了系统的稳态性能灵敏度分析问题，导出了系统的稳态分布与其嵌入Markov链的稳态分布之间的关系式，给出了用嵌入Markov链的势能表示的稳态性能灵敏度公式。并提出了通过嵌入Markov链来计算系统性能灵敏度的仿真算法，由于该算法基于系统的一条单一样本轨道，故可直接应用于系统的控制与优化。最后提供了两种具体的G／M／1排队系统的例子来说明该算法的应用。     

集装箱港口作业资源配置的分布式仿真优化方法

以集装箱港口作业资源配置优化问题为对象,为提高仿真优化过程的运行效率,提出了分布式优化与并行仿真相结合的分布式仿真优化方法.建立了问题的仿真优化模型,并将其重构为分布式仿真优化数学模型;构建了基于高层体系结构HLA的分布式仿真优化系统架构,并分析了分布式仿真优化过程中的时间构成及节点分配问题;最后,运用实例验证了本方法的有效性.结果表明:该方法即可实现与集中式仿真优化方法相同的优化结果,又可明显提高仿真优化过程的整体运行效率.该方法为解决复杂物流系统仿真优化中的时间效率瓶颈问题提供了新途径.     

凸优化方法及其在排队系统中的应用研究

理论上可以证明严格凸优化问题有惟一的全局最优解；应用中有快速的多项式时间算法求解这一全局最优解。因此对难于解决的排队系统性能指标优化问题，如负荷配置问题．可以利用排队系统的凸性应用凸优化方法求解。本文基于排队理论建立排队系统负荷配置的非线性优化模型，设计一种优化变量转换方法并经适当的约束务件合并将该模型转换为凸优化模型．并引入凸优化内点法作为负荷配置的有效计算工具。实例计算结果表明．基于排队理论的非线性凸优化模型．其优化结果能保证充分利用设备的生产能力及最低的在制品库存；同时凸优化内点算法具有迭代次数少、收敛速度快的优点；涉及排队系统中其他性能指标的优化问题，也可以采用类似的方法求其最优解。     

多重约束下智慧仓储机器人配置仿真优化研究

针对智慧仓库的仓储机器人配置问题,构建了基于排队论的离散事件仿真模型,在保证系统可靠性和服务强度的前提下,考虑到故障对系统的影响,以距离成本、时间成本、空闲成本和购置成本所构成的总成本最小化为目标,提出了一种基于FlexSim平台的离散事件仿真优化方法。通过分析系统平均队长、订单平均逗留时间等指标,将直观化的系统瓶颈与运行实际数据相结合,求得系统成本最小的配置策略。结合实例,对算例中的智慧仓库机器人配置方案进行求解。结果表明,基于FlexSim平台的离散事件仿真寻优方法,能够求解仓储机器人配置的优化方案,并能保证模型方法的计算效率。     

基于ExSpect的排队系统建模与仿真

随着petri网理论与应用研究的不断发展,petri网已经成为排队系统建模和仿真的有力工具。介绍了基于petri网的可执行的规格说明语言Exspect及其软件,提出了基于Exspect的排队系统建模的方法,并进行了实例研究。     

基于社会力模型的机场旅客排队模型

航站楼旅客出港排队服务流程研究,对航站楼根据实际运行情况配置资源、提高旅客满意度至关重要。对此,提出一种对旅客出港排队流程分析仿真的新方法。首先,通过优化社会力模型构建航站楼排队仿真模型。然后,运用Anylogic软件对南京禄口国际机场T2航站楼出发大厅旅客安检排队服务流程进行仿真。最后,通过仿真数据分析了优化模型和传统模型的运行结果差异,表明两种模型安检通道利用率和实际运行情况无明显差异,均高于96%;但优化模型队列平均长度明显小于传统模型2~3人,旅客排队等待时间及在安检系统中花费总时间的均值均明显小于传统模型100 s左右,更符合安检区域高峰时段的实际运行情况。     

收费广场内车辆排队系统的仿真研究

由于车型的多样性，收费广场内车辆排队系统是多随机输入流的，且排队长度不能仅计算队列中的车辆数量，这与经其的M／M／k和M／G／k排队模型是有差异的，介绍了不同的车型采用加权因子来计算队长的模型，用MATLAB软件编程来仿真这一复杂的车辆排队系统，得出了收费亭的车辆通行能力与收费亭数量及平均队长的变化规律。实践表明仿真算法稳定有效，所得结果更加符合实际情况。我们还用M／M／k排队理论公式对仿真模型进行了检验，结果二者吻合良好。     

基于遗传算法的备件两级优化建模与仿真研究

针对装备备件保障中存在的配置不合理问题,提出了一种基于仿真和遗传算法的备件配置优化算法。该算法采用仿真方法建立装备使用可用度模型,并利用遗传算法实现备件的优化,实现了在满足备件保障费用约束的前提下,使装备使用可用度达到最大。给出了应用该方法的具体步骤,并通过举例验证了算法的有效性。     

排队论在油泵修理中的应用

用一个实例 ,详细说明了排队模型在油泵修理实践中的应用方法 :从研究系统输入过程和服务时间的分布规律着手 ,最终推断出系统所符合的排队模型 ,求解模型的运行参数 ,并对结果进行了优化分析.     

基于先验知识和神经网络的非线性建模与预测控制

神经网络模型是模拟非线性系统的有力工具，它的缺陷是难以利用已有的先验知识。利用通用学习网络的建模方法，提出了一种利用先验知识和神经网络建立非线性系统模型的方法，具有简化神经网络结构、减小计算量的优点。基于这种模型利用改进的遗传算法进行优化计算，从而实现了基于先验知识和神经网络的非线性建模和预测控制。对一个悬吊系统的仿真实验说明了该算法的有效性。     

模糊随机需求模式下的扩展报童模型与求解算法

将模糊随机需求期望值理论引入对模糊随机需求模式下单周期库存优化问题研究，建立了模糊随机收益期望值最大化的单一产品模糊随机报童模型和多产品模糊随机规划报童模型．并根据遗传算法理论和计算机模糊随机变量模拟技术设计了求解模型的智能算法。     

城市道路落客区车辆延误模型

提出一种城市道路落客区车辆延误的计算模型。分析了独立落客区和路段落客区的交通组织模式。将“排队落客”模式的落客过程分为2个阶段,结合排队论和可插车间隙理论,建立了落客车辆的延误模型,并设计了优化算法。随后以北京市安贞医院入口路段为测试对象,应用VISSIM仿真软件和实际调查的数据对模型进行验证。分析了落客率和落客区长度对落客车辆延误的影响。结果表明,模型能够精准的获取落客车辆的延误,同时可以为落客区的合理设置提供依据。