基于排队论的医院收费窗口优化设置

为解决患者缴费排队时间过长引发患者不满甚至离开缴费排队系统的问题,根据对医院收费过程中随机动态特征的研究,采用排队论的方法对医院窗口优化设置进行研究.通过引入M/M/c/∞/∞/FCFS排队模型,构建基于排队论的医院收费窗口设置优化模型,以患者的等待成本和医院自身的经营成本之和最小为目标进行收费窗口的设置,并在最优模型基础上进行概率分析,最后以天津西青医院为例进行实例分析.结果表明医院收费窗口优化设置不仅提高患者就诊满意程度,而且能够提高收费人员工作效率.     

排队方式在优化排队系统中的应用

排队是人们日常生活中经常会接触到的普遍现象,怎样从排队现象的背后挖掘出一般的普遍规律性来规范排队行为从而提高服务效率一直是人们关心的问题。本文将从排队论模型的阐述出发讨论排队问题的特征参量,进而通过实例的分析来比较两种不同的排队方式的效率。从而指导人们选择好的排队方式优化排队系统。     

云计算环境下基于排队论的数字图书馆性能优化

云计算技术的成功发展及其应用,为用户方便地访问基于该技术的数字图书馆提供了技术保障.但由于该类数字图书馆具有海量资源且用户访问数量庞大、需求复杂,保障其用户服务质量是极具挑战性的问题.为了优化数字图书馆的用户服务性能,通过对服务性能参数的分析,提出了基于排队论的综合性能优化模型和优化方法.仿真结果表明,相对于经典的最小服务优先排队论模型和先到先服务模型,该模型和方法能有效提高服务用户数量,减少等待时间和队列长度.     

基于排队论的网络通信系统的建模与分析

首先对M／M／1模型进行了较深入的介绍，并以此为基础，对网络通信处理过程进行了建模分析，得出了服务时间，发送速率，接收缓冲区的大小之间的数学关系。在系统软件仍至工程设计中，可据此结论进行测试和分析。     

基于排队论的最优存贮模型研究

将排队论方法用于存贮问题中,建立了需求的到达与产品的生产均服从Poisson过程的生产系统的最优存贮模型,求得了最优库存容量。     

基于排队论时间预测的网格工作流调度算法

针对时间限制严格的DAG（有向无环图）类型网格工作流提出了一种新的基于排队论时间预测模型的网格工作流调度算法。按照用户提交的工作流执行时间的要求,利用Little公式计算任务在各候选资源上执行时间超过规定时间概率的大小,然后选择最佳的候选资源执行工作流任务。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于多通道排队论的公交站台停车位优化研究

公交车是城市公共交通系统中的重要组成部分,而公交停靠站则是公交运行的枢纽．本文分析了当前公交停靠站在规划设计中的问题,提出运用排队论对公交停靠站的停车位进行优化设计．运用公交停靠站的车辆到达率和服务率计算出初始设计停车位,通过连续试算满足一定约束条件的停车位即为合理的设计停车位数,并运用实例分析来验证模型的合理性．     

基于排队论的信息存储配置分析

为了探讨网络存储的配置问题,首先对几种主要的网络存储构架进行比较,利用排队理论对SAN存储中的排队过程进行分析和数学建模,用队列转换方法求解优化配置,由此推导出存储级中每一存储阵列个数的最佳数量范围,据此可以组成优化配置.     

一种基于排队论的主动队列拥塞控制算法

主动队列（AQM）算法存在诸多的不足,如排队延时大、时延抖动性强、数据进队与出队速率不匹配等,从而导致数据的滞留、丢失和振荡．基于此,在BLUE算法的基础上,引入M/M/m (n)排队系统的思想,提出一种新的算法---PBLUE．该算法根据稳定状态下的平衡方程来保证队列长度的稳定性,增加扩充因子调节路由器的缓存来快速恢复丢失的数据．通过仿真实验,改进的算法降低了丢包率,提高了带宽利用率,并稳定了队列长度．     

基于排队论的帆船多参数实时监测系统设计

设计并实现了一种采用无线传感器网络和3G移动通信技术的帆船多参数实时监测系统,可同时对多条帆船的多项技术参数进行同步监测.采用ZigBee协议组建船上无线传感器网络,实现数据采集和融合;通过3G移动通信网络建立手持终端与船上网关的远程连接,实现数据的实时传输.根据传感器数据采集、汇聚、融合、远程传输和在手持终端显示的处理流程,建立系统的排队模型,运用排队理论研究系统的性能和探索系统的设计方法.通过软件仿真和对实际应用系统进行测试,验证了该设计方法的可行性、可靠性和实用性.     

基于排队论的港口运输装卸服务系统优化方法研究

直接用汽车将集装箱运往港口堆场是集装箱货物运输的一种重要方式.在货物由内陆地区货运站到港口码头堆场的运输工作中,运输车辆与装卸机械是构成港口运输装卸服务系统最基本的生产要素.为减少运输车辆和装卸机械在运输生产过程中由于等待而产生的非生产停歇时间,控制车辆的等待费用和机械的装卸费用,获得最好的系统效率和生产效益,必须合理组织装卸机械和运输车辆的协调配合工作.在集装箱运输组织和管理中,运输车辆与装卸机械协调配合下装卸机械数量的确定,通常采用在一个连续和足够大的时问内以运输车辆和装卸机械两方面工作节奏相一致为条件进行建模的方法求解.这种方法存在的问题是车辆的周转时间和装卸停歇时间均采用平均值来计算,没有充分考虑车辆到达和装卸时间随机性的影响.本文运用排队论的理论方法,在建立港口运输装卸服务排队系统基础上,根据装卸机械数与等待费用和服务费用的变动关系,以系统在单位时间内承担的总费用最小作为决策目标来确定装卸机械的数量.以此实现运输车辆与装卸机械的协调配合,最终达到提高生产效率和效益、增强港口竞争力的目的.由于充分考虑了运输车辆运行时间和装卸机械装卸时间的随机性,因此该决策更具有科学性和合理性.     

基于队列的银行排队业务模拟系统的分析与设计

应用离散事件系统仿真的基本理论和方法,借助循环队列数据类型,采用Visual Basic语言对银行业务中的排队问题进行了模拟设计.利用框图建立了该排队问题的数学模型,采用了事件调度法仿真策略.由于离散系统本身固有的随机性,每一次仿真的运行都是一次采样过程,加之随机变量是使用伪随机数产生的,自相关性较强,因此,还对仿真结果进行了统计分析.     

基于近似贝叶斯计算方法的排队模型参数估计

基于贝叶斯推断对单服务台的马尔科夫与非马尔科夫系统下的4个排队模型做参数估计与效果评价,并对银行排队叫号换汇数据做实证研究。采用近似贝叶斯计算的方法有效解决复杂排队模型似然函数难解析表达的问题。利用R中queue computer包给出M/M/1,M/G/1,G/M/1,GI/GI/1这4个排队模型的到达时间与服务时间的参数估计及后验分布图。其中M/M/1:估计值(真实值)分别约为1.02(1)、 1.12(1/0.9),都与真实值接近;M/G/1:1.17(1)、1.21(1.2),对服务时间的估计效果优于到达时间;G/M/1:0.49(0.5)、0.96(1),从后验分布进一步得到对服务时间的估计更准确;GI/GI/1:1.16(1.1)、1.07(1)、0.23(0.251)、0.22(0.25),各分量的估计值与真实值相对接近。对于实际银行数据,估计得的参数所拟合的数据与Ausin的拟合数据分布接近。研究表明,近似贝叶斯的方法在排队模型的参数估计上有较大优势,在实际数据中取得了较好应用。     

一类串联排队移动通信系统参数优化设置研究

在一类移动通信系统中，信息传输过程中经过GSN和PCU两个节点，由于无线链路的不稳定，产生了延时和断健．文中根据传输协议和流控判决，建立了随机环境下的随机服务系统模型，对于减少延时和断健，提高控制效率建立了优化设置，对网络阻塞控制机制进行了初步讨论．     

基于实时以太网的风机远程控制

针对工业现场常见的远程控制系统实时性差的问题,采用实时以太网技术和虚拟仪器相结合的方法,并结合光纤传输技术,给出了一种基于实时以太网的远程控制系统实现方法.实验结果表明,与目前常用的PLC（可编程逻辑控制器）远程控制系统相比,基于实时以太网的远程控制系统可靠性高、实时性好、抗干扰能力强,在大型工业现场的远程控制中具有较大的应用价值.     

基于排队理论的自适应负载均衡算法研究

负载均衡集群技术中的负载均衡算法是整个互联网络应用研究中一个重要问题。本文针对“需求快速变化”这一企业级管理软件开发中呈现的特点，以及各应用软件之间的互操作性差、应用集成水平较低，无法实现信息的共享与交流这一问题，提出一种基于排队理论的负载均衡调度算法。该算法根据当前的负载情况和服务器的剩余处理能力，计算出服务器在随后的固定时间间隔中所需要的平均到达率，进而得到任务分配策略，从而得到较为优秀的负载均衡效果。最后通过仿真实验和对比分析，证明了该算法具有较好性能。     

基于BIM实时施工模型的4D模拟

4D技术的发展和应用给建设项目带来了巨大的效益,但目前用于4D模拟的3D模型一般在施工前创建,4D模拟的应用局限于施工前的计划阶段。为将4D模拟的应用扩展至项目施工阶段,对4D模拟的3D模型进行研究,着重对比分析施工模型和实时施工模型,研究BIM(Building Information Modeling,建筑信息模型)模型的自动创建技术。研究发现,自动化创建的BIM实时施工模型可以动态的跟踪项目进展情况,能提高模型的准确性和减少建模工作量。提出基于BIM实时施工模型的4D模拟,是一个动态的4D模拟过程,可作为项目施工全过程的动态控制的有效工具,能进一步提高建设项目的效率和效益。     

An Efficient Real-Time Fault-Tolerant Scheduling Algorithm Based on Multiprocessor Systems

In the context of real-time fault-tolerant scheduling in multiprocessor systems, Primary-backup scheme plays an important role. A backup copy is always preferred to be executed as passive backup copy whenever possible because it can take the advantages of backup copy de-allocation technique and overloading technique to improve schedulability. In this paper, we propose a novel efficient fault-tolerant ratemonotonic best-fit algorithm efficient fault-tolerant rate-monotonic best-fit （ERMBF） based on multiprocessors systems to enhance the schedulability. Unlike existing scheduling algorithms that start scheduling tasks with only one processor. ERMBF pre-allocates a certain amount of processors before starting scheduling tasks, which enlarge the searching spaces for tasks. Besides, when a new processor is allocated, we reassign the task copies that have already been assigned to the existing processors in order to find a superior tasks assignment configuration. These two strategies are all aiming at making as many backup copies as possible to be executed as passive status. As a result, ERMBF can use fewer processors to schedule a set of tasks without losing real-time and fault-tolerant capabilities of the system. Simulation results reveal that ERMBF significantly improves the schedulability over existing, comparable algorithms in literature.