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1.
针对拥堵客流的传播阻断问题,研究了一种城轨站点分类方法.首先,通过分析影响站点拥堵传播阻断能力的相关因素,选取了站点客流量、站点运输能力和拓扑位置指标构建指标体系;其次,采用SOM神经网络和模糊分类算法对多指标数据进行分类,获取了不同时段下具有不同拥堵阻断能力的站点类别,实现面向拥堵传播阻断的站点分类;最后,采用北京市轨道交通实际运营数据对模型进行验证.研究结果表明:该方法能够在城轨系统不同时段下,随着客流量和运输能力的变化,准确识别不同类型的站点,并为后续研究城轨网络的大客流拥堵传播模型提供站点参数分析依据. 相似文献
2.
在现实情况下,网约车市场具有随机性,平台静态定价策略无法对系统中司机供给和乘客需求的瞬时不平衡做出反应。从政府和网约车平台双重角度出发,针对平台、司机和乘客三方面,研究了基于社会福利最大化及利润最大化的平台动态定价策略。利用排队论及生灭过程理论描述了司机在网约车平台中的流动过程,并引入乘客和司机心理预期价格曲线,构建了动态定价策略下的社会福利最大化和平台利润最大化模型;应用布劳威尔不动点定理考察模型解的存在性;基于序列二次规划法设计算法求解模型,得出实现网约车系统社会福利最大化和利润最大化的平台定价及司机分成,并进行对比。研究表明,所建立的模型不仅能计算平台的最优定价策略,还能分析基本参数(平均乘坐时间、乘客/司机心理预期价格分布等)的变化对平台定价策略的影响。 相似文献
3.
以聊天工具为基础的在线客服大量取代了电话形式的传统客服。与电话客服不同,一个在线客服人员能同时为多个顾客提供交互式的服务,而传统的排队公式都是以一对一服务为基础推导的,无法直接用来计算在线客服的排队指标。分析了一对多交互模式下的排队特点,提出了该模式下的服务水平指标,构建了包含顾客层和消息层的双层排队模型,推导了系统平均客户数量、平均服务时间、平均等待回复时间等指标公式,最后进行了公式解析值的仿真验证。仿真结果表明,顾客平均服务时间和消息平均等待时间等指标能有效描述服务系统的排队状况,而本文提出的双层排队模型能准确计算一对多服务模式下的排队指标。 相似文献
4.
5.
在具有频谱认知功能的异构无线网络中,针对传统频谱切换算法未考虑次用户业务的多样性,且空闲信道不足造成次用户服务时延大的问题,提出基于次用户分级的频谱切换策略。与以往单一的认知无线电网络不同,该策略融合利用免授权频谱的开放式无线网络和机会式利用授权频谱的认知无线电网络,提出了认知异构无线网络场景。根据次用户的业务类型对其进行优先级划分,并在此基础上设计数据分割因子优化策略。进一步采用混合式抢占优先权(preemptive resume priority /non-preemptive resume priority,PRP/NPRP) M/G/1排队模型,分别对主用户网络和开放式无线网络中的频谱切换过程进行建模,提出一个最小化时延的动态自适应频谱切换策略。实验仿真了不同参数对次用户时延的影响,结果表明,该策略较传统的频谱切换策略明显提升了次用户的时延性能。 相似文献
6.
可修部件的失效率和修复率在服役周期内呈现不确定性,基于确定型失效率和修复率建模的生灭过程在解决可修部件备件预测问题时存在一定局限.传统可修备件需求预测模型忽视了排队维修情况下的讨论,这与工程实际不符.以服从一般分布的区间灰数表征可修部件的失效率与修复率,构建了灰色状态转移矩阵,建立了一类排队维修系统的可修部件备件灰色生灭预测模型,研究了该过程的无记忆性和稳态解的存在条件,讨论了失效修复比、修理能力、备件数量与保障率的性质.一定程度上揭示了修理能力受限、失效修复比不确定背景下的可修系统备件需求规律.实际案例验证了模型的有效性和实用性. 相似文献
7.
文章研究GI/G/1→/G/1串联排队系统,该系统由两个单一服务器串联而成,系统的到达过程是更新过程,两个站的服务时间服从一般分布。由于系统的到达时间间隔和服务时间服从一般分布,导致很难用解析的方法进行分析。根据系统的到达时间间隔和服务时间的三阶矩,文章分别将两个站的到达过程近似为MAP,服务时间近似为PH分布,从而将GI/G/1→/G/1排队系统近似为MAP/PH/1→/PH/1排队系统,构建相应的马尔可夫过程,采用矩阵几何解的方法求解系统的平均排队时间等数量指标。通过数值实验,验证了文章提出的近似方法的有效性。 相似文献
8.
蔡南莲 《厦门大学学报(自然科学版)》2015,(2):238-241
研究了成批到达排队系统G(X)/G/1的基本变量具有相依关系时,等待时间的随机比较性质.证明了当到达批量与到达间隔的相依关系越强时,相应的等待时间越短;当服务时间和到达间隔的相依关系越强时,相应的等待时间越短.同时探讨了基本变量相依时成批到达排队系统的等待时间的界. 相似文献
9.
10.
刘丽 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2015,(2):65-70,74
对分布式环境中的多用户云端会话的任务调度而言,任务的到达过程、处理单元的状态以及网络传输等都具有不确定性,而传统的调度算法很少考虑这些不确定性。针对这一问题,研究了动态调度问题,并提出了一种概率调度算法,该算法可以提高调度速度和降低状态估计的不准确性。首先建立了排队模型,将所有到达过程组成一个多列,并且假设每个处理单元都有用于任务执行的本地队列,然后使用排队理论计算队列参数,最后基于这些参数,将该调度问题定义为一个非线性规划问题。仿真结果表明相对传统算法,文中所提算法的鲁棒性更高,且具有更快的响应时间。 相似文献