基于马尔可夫网络排队论的电梯交通建模及应用

为优化电梯配置，分析了电梯交通流．利用马尔可夫网络排队论对电梯交通流建模，并求解该模型，然后将求解结果应用到电梯配置中，通过实例与传统的电梯配置作比较．根据两种配置结果，分别求得并分析了相应的性能指标．结果表明，基于新模型的电梯配置可有效降低乘客平均候梯时间和电梯平均载荷，从而证明了利用马尔可夫网络排队论建立电梯交通模型的可行性和优越性．     

马尔可夫链在网络积分中的应用

网络中有许多地方要用到网络积分.例如腾讯公司的QQ游戏中、其他网络游戏中都要用到积分.还有论坛比如小木虫论坛等也会用到积分.主要利用马尔可夫链对网络中的一些积分进行分析和预测.基本方法就是利用状态之间的转移概率矩阵预测事件的积分状态及其发展变化趋势.     

电梯服务系统的排队模型

运用排队论理论建立了电梯服务系统的最少服务一个顾客最多服务γ个顾客的成批服务M/M/1排队模型,并给出了γ为随机变量时电梯服务系统的一些参数指标.     

马尔可夫预测模型及其在市场预测中的应用

Markov预测技术的特殊性在不需要连续不断的历史和数据，而只需要最近和当前动态资料，本文尝试在市场预测中建立马尔可夫预测模型并对产品市场占有率进行预测。     

制造系统负荷配置的非线性优化

基于排队理论,建立制造系统负荷分配的非线性优化模型.该模型以服务负荷为目标函数,包括关于在制品状态的3个不等式约束.设计一种优化变量转换方法,并经适当的约束条件合并,将该非线性模型转换为凸优化模型.推导给出该凸优化模型对应的拉格朗日函数及KKT条件,并引入凸优化内点法作为负荷分配的有效计算工具.实例计算结果表明,模型的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.实际应用中,可以将非线性的复杂的优化问题凸性化,从而得到其最优解.     

多类服务器计算机网络系统优化配置研究

采用马尔可夫排队网络,建立了具有多类服务器并考虑网络影响的基于Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ平台的计算机网络系统的数学模型,给出了有限源开环马尔可夫排队网络的稳态分布概率的一般解。在此基础上,推出系统负载指标的解析结果,分析、论证系统服务器负载均衡的条件,提出归一化的性能指标向量,建立系统优化目标函数,研究不同情形下的配置优化求解方法。     

M/M/C排队模型在理发服务行业中的应用

将随机服务系统中M/M/C排队模型应用到理发服务行业.笔者对重庆南岸区某理发店进行了现场调查,以10 min为一个调查单位调查顾客到达数,统计了72个调查单位的数据,又随机调查了为113名顾客服务的时间,得到了单位时间内到达的顾客数n和为每位顾客服务的时间t,然后利用χ2拟合检验,得到单位时间的顾客到达数服从Possion分布,服务时间服从负指数分布,从而建立起M/M/C等待制FCFS排队模型,通过计算和分析M/M/C排队模型的主要指标,得到该理发店宜聘用的最佳理发师数.本文对随机服务系统中的M/M/C排队模型在各行业中的应用具有示范意义.     

排队模型在评价图书管理问题的应用

本文试图运用运筹学的重要分支——“排队论”分析研究图书馆流通系统的排队现象，以提高管理水平，为读者提供优质服务。主要就我校榆中第二书库的流通管理进行探讨，根据调查的数据，求出排队系统的性能指标。这些指标反映了排队系统的服务质量；最后讨论了排队模型在评价图书管理问题的应用。     

基于数值仿真的复杂建筑环境下的电梯交通配置新方法

针对现代高层建筑的复杂建筑环境,提出一种基于数值仿真的电梯交通配置方法。该方法考虑乘客到达的随机性和不确定性,应用数值技术,模拟在电梯到达时间间隔内乘客到达的O-D分布,对难以用解析方法表达的复杂建筑环境下的交通流随机性特征进行了描述,结合电梯运行机理,构建了电梯交通配置的核心参数-电梯运行周期的随机模型。所提出的方法克服了传统电梯交通配置解析方法的局限性,改进了同类方法的不足,更接近电梯交通运行的实际状况。该方法与类似的方法以及传统的解析方法进行了比较,结果表明该方法有效。     

灰色马尔可夫预测模型在公路交通事故中的应用

将结合灰色系统理论与马尔可夫理论,对公路交通事故进行预测．利用灰色马尔可夫预测模型,可有效地处理类似交通事故等随机性、波动较大的数据。     

银行服务系统中的排队模型

运用排队论相关知识,对银行排队系统中常见的多服务员情况下的排队现象进行分析,通过理论推导、并用实际数据表明了在多服务员模式下,单一共享的排队等待队列的性能要优于多个独自的排队等待队列.因此,银行排队系统中多采用叫号系统.     

隐马尔可夫模型及其在自动词类标注中的应用

介绍了马尔可夫对《欧根·奥涅金》的数学研究,说明了语言的使用是一个随机过程,通过天气事件的实例对马尔可夫链和隐马尔可夫模型进行了数学描述,最后应用隐马尔可夫模型来解决自然语言处理中的自动词类标注问题。     

M/M/s排队模型在食堂中的应用

将随机服务系统中M/M/s排队模型应用到食堂排队及其管理中.笔者对浙江师范大学桂苑一楼食堂进行了调查,得到单位时间的学生到达数服从泊松分布,服务时间服从负指数分布,从而建立起M/M/s排队模型,通过计算和分析M/M/n排队模型的主要指标,得到桂一食堂应该启用的刷卡柜数量为7台。本文对随机服务系统中的M/M/s排队模型在各食堂中的应用有示范意义。     

灰色马尔可夫模型在城市电力消费预测中的应用

传统的灰色预测模型只能反映月用电量的总体变化趋势,不能反映月用电量随季节的波动特征.为此,基于马尔可夫理论提出了灰色马尔可夫修正预测模型,研究了同时考虑两种趋势的城市月用电需求的预测问题.算例表明,与传统的预测方法相比,灰色马尔可夫修正的预测方法较好的提高了预测精度.     

加权马尔可夫链在市场预测中的应用

本文介绍了加权马尔可夫链预测方法的基础,以金星电子公司产品销量资料为例,采用均值-标准分级法进行销量分级,把这21个月的月销量分成5个级别,运用加权马尔可夫链对该公司销量进行预测和分析,得出了符合实际的预测结果,为市场产品销量的预测分析提供了一条新的途径.     

改进灰色马尔可夫模型在湖南省粮食产量预测中的研究

通过选取湖南省2001年至2017年间的粮食产量数据,采用灰色系统理论、背景值优化、新陈代谢原理、结合马尔可夫模型建立等维新陈代谢的改进无偏灰色马尔可夫模型对湖南省粮食产量进行预测。结果显示:等维新陈代谢的改进无偏灰色马尔可夫模型的预测精度远高于传统的灰色预测模型,该模型更适合中短期粮食产量预测。     

概率母函数在排队模型中的应用

以两个排队模型为例,介绍概率母函数在排队模型中的使用方法.     

灰色马尔可夫链组合在预测股票价格上的应用

灰色模型适合对数据量少、波动不大的短期数据进行预测,而马尔可夫模型适用于预测波动较大的过程。通过结合灰色模型和马尔可夫模型的特点,本文提出了一种灰色马尔可夫链组合预测模型,对股票价格进行预测,与其他文献不同的是,本文在数据处理上进行了改进。实验结果表明,与一般灰色马尔可夫模型相比,改进后的模型预测精度得到了提高。     

马尔可夫链在预测太原市降水量中的应用

根据1978年-2007年的降水资料,应用马尔可夫链的预测模型对太原市的降水量情况进行预测和分析,并指出此模型可靠性较差.然后利用加权马尔可夫链模型进行改进,通过加权的方法反映出各年的相互依存关系,并获得了较为满意的结果.     

灰色优化理论在科技人才资源配置中的应用

通过灰色模型GM（1,1）,预测了河南省在2001年和2005年人才资源结构的数据,并由灰色线性规划规模（LPGP）求出了最优配置解,灰色优化理论得出的相应的整方案对人才资源的在未来结构的配置上具有一定的参考价值。