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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 281 毫秒
1.
本文应用可修系统可靠性分析的GMRP方法,在文献[1]的基础上,进一步研究了修理时间服从一般分布的并联、表决和贮备可修冗余系统的可靠性及其排队特征,给出了各系统的稳态可用度、故障频率、首次系统平均故障时间以及修理人员平均忙期长度等的可靠性指标和排队性能指标的递归计算公式。  相似文献   

2.
本文把“修理设备可发生故障”引入到N-策略M/G/1可修排队系统中,考虑了 修理设备可更换的N-策略M/G/1可修排队系统.通过引进服务台的“广义修理时间”、顾客的“广义服务时间”和修理设备的“广义忙期”,讨论了系统的排队指标和服务台的可靠性指标.同时,使用全概率分解方法,利用拉普拉斯变换工具,重点讨论了修理设备的不可用 度和在(0,t]时间内的平均更换次数,并给出了数值计算实例.最后,本文在给定的费用结构下 讨论了最优策略N*的求解问题,并给出了数值计算例子.  相似文献   

3.
考虑具有启动失效的M AP/G/1一般重试排队系统,即系统中顾客在服务台空闲或服务结束时,以概率θ成功接受服务,而以概率=θ1-θ服务失效,并且服务台开始处于修理期。利用补充变量法和RG分解求得稳态时系统的队长分布以及系统的平均忙期等指标。  相似文献   

4.
首次考虑延迟多重休假离散时间成批到达的Geomx / G / 1可修排队系统的可靠性指标,在假定到达间隔时间和服务台的寿命服从几何分布,而服务时间、延迟休假时间、休假时间和服务台失效后的修理时间均服从一般离散分布下,使用一种新的分解方法讨论了服务台如下的可靠性问题: 1)在时刻n服务台处于"广义忙期'的概率; 2)服务台的瞬态和稳态不可用度; 3) 服务台在( 0,n]时间内的平均失效次数;4)服务台在"广义忙期'内的平均失效次数.得到了一系列重要的可靠性结果.  相似文献   

5.
首次考虑延迟多重休假离散时间成批到达的Geomx/G/1可修排队系统的可靠性指标,在假定到达间隔时间和服务台的寿命服从几何分布,而服务时间、延迟休假时间、休假时间和服务台失效后的修理时间均服从一般离散分布下,使用一种新的分解方法讨论了服务台如下的可靠性问题:1)在时刻n服务台处于"广义忙期"的概率;2)服务台的瞬态和稳态不可用度;3)服务台在(0,n]时间内的平均失效次数;4)服务台在"广义忙期"内的平均失效次数.得到了一系列重要的可靠性结果.  相似文献   

6.
在没有对排队系统中顾客到达时间和服务时间的概率分布作出假设的条件下,结合排队系统中一些易得系统运行指标,如系统容量、系统平均队长和系统空闲概率等,利用熵极大化准则,求解出了系统稳态概率,并用X2检验进行了拟合优度检验,验证了方法的可行性.  相似文献   

7.
考虑具有单重延误休假的MxG(MG)1可修排队系统,其中休假时间、服务时间、修理时间和延误休假时间都为任意分布(不一定是连续型),采用一种较简洁的方法,我们获得队长的瞬态解、平稳解和队长的随机分解表达式,同时给出了一些特殊情形下队长的随机分解结果  相似文献   

8.
考虑具有单重延误休假的$M^x$/G(M/G)/1可修排队系统,其中休假时间、服务时间、修理时间和延误休假时间都为任意分布(不一定是连续型),采用一种较简洁的方法,我们获得队长的瞬态解、平稳解和队长的随机分解表达式,同时给出了一些特殊情形下队长的随机分解结果.  相似文献   

9.
考虑单重休假M/M/1排队, 在部分可视的前提下, 研究顾客的均衡门限策略, 首次将单重休假机制引入到连续时间排队经济学模型中. 系统的决策主体是顾客, 突破了以往只注重服务机构单方面行为的局限. 基于“收入-支出”结构, 利用马尔可夫过程理论, 通过求解差分方程, 分析了系统的稳态行为, 得到了顾客的平均逗留时间; 进而构造适当的函数, 给出了寻找 均衡纯门限策略, 均衡混合门限策略的具体方法并证明之; 而后在不同的策略下, 得出了系统的稳态分布和均衡社会收益; 最后, 通过数值实验分析了均衡行为的各指标对系统参数的敏感性. 研究结果为顾客决策提供了优化建议, 同时为管理者研究系统中的定价问题提供了理论参考.  相似文献   

10.
排队规则是排队系统的重要组成部分, 直接关系到排队系统的运行效率. 本文以具有复杂结构的排队系统为研究对象, 构建了排队系统仿真模型; 进一步地, 考虑排队规则的多样性特征, 提出了基于排队系统仿真建模的排队规则遗传优化算法, 并进行了算法的优化设计. 基于眼科医院实际数据的分析结果表明, 与先来先服务(FCFS)排队规则相比, 本文提出的方法所得到的排队规则可以将平均住院等待人数减少1/2以上, 并可实现系统的长期稳定性. 论文工作实现了系统仿真与遗传优化算法的有效结合, 对优化复杂系统的排队规则、提高排队系统的运行效率具有积极意义.  相似文献   

11.
排队论在油泵修理中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献   

12.
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。  相似文献   

13.
收费广场内车辆排队系统的仿真研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
张佃中  谭小红 《系统仿真学报》2006,18(4):1065-1066,1069
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。  相似文献   

14.
带休假的返回n-ARQ系统时延性能研究   总被引:4,自引:2,他引:2  
在对返回 n 步自动重传请求协议(返回 n-ARQ)的系统传输过程进行分析的基础上,利用等效服务时延的思想简洁有效地建立了返回 n-ARQ 系统的休假排队模型,求得了该系统的主要性能指标分组平均等待时延、平均服务时延以及归一化最大吞吐量等的表达式,给出确定最佳滑动窗口长度以及最佳分组长度的理论模型;最后通过数值模拟分析了分组传输正确率、滑动窗口长度以及分组长度对系统时延的影响,并分析论证了最佳滑动窗口长度以及最佳分组长度的存在性和可确定性及其变动规律.  相似文献   

15.
郭笛  谢旦岚  纪媛 《系统仿真学报》2020,32(10):2066-2072
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。  相似文献   

16.
最后一公里配送服务系统中存在不完备信息,顾客互相竞争,彼此造成拥堵,表现出有限理性行为。从顾客期望效用角度,考虑顾客取货距离和运费等因素,运用排队模型描述了顾客自提和送货上门两种配送服务。基于随机最优反应均衡,刻画了顾客无法准确计算他们的期待损失或者等待效用的有限理性,证明了最后一公里配送服务系统存在Logit均衡且均衡唯一,并分析了顾客理性程度、取货距离和运费对均衡的影响。从企业的视角,构建了顾客有限理性条件下企业利润最大化模型。仿真实验揭示了忽视顾客有限理性将对企业造成重大的利润损失。  相似文献   

17.
基于预留机制的服务器动态开启/关闭(dynamic powering on/off servers,DPS)策略采用静态设置的任务请求数阈值,可能造成服务器状态频繁切换从而导致性能下降、能耗上升。对此,提出一种基于动态阈值的服务器唤醒策略。首先,用具有不耐烦任务的排队模型对云计算系统的任务调度进行建模,分析系统中的平均任务背叛数和能耗成本,提出任务请求数阈值动态调整策略;然后,根据服务器所在冷点区域和当前关闭时长选择服务器进行唤醒。仿真结果表明,与基于静态阈值的服务器唤醒策略相比,本文策略能够保证任务的平均响应时间,并有效降低云计算系统的能耗开销。  相似文献   

18.
城市紧急服务系统优化选址模型   总被引:7,自引:0,他引:7  
在假设城市各小区紧急事件的发生为随机的,系统中只有一个服务设施,并且系统容量为有限的条件下,给出了服务设施地址的优化选择模型.  相似文献   

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