多服务器排队系统的平均排队时间的近似分析
发布时间:2021-11-22 23:07
串联排队系统是排队网络的一种基本结构,各个服务站之间是相互关联的,除了满足马尔可夫性或服务时间为常数的串联排队系统之外,准确计算排队系统的平均排队时间是比较困难的,目前关于该系统的研究仅局限于近似分析.虽然多位学者提出各种顾客平均排队时间的估计方法,但是缺乏对M/G/m排队系统各种平均排队时间估计方法的比较,并且一般的多服务器串联排队系统的平均排队时间没有明确的解析表达式.本文通过建立多服务器的串联排队系统,根据模拟数据,挖掘平均排队时间的规律.首先,对M/G/m排队系统平均排队时间估计方法进行数值比较;然后,提出多个服务器的串联排队系统的平均排队时间的近似表达式.本文主要工作如下:一、利用M/G/m排队系统平均排队时间的四种常用的估计方法,得到各种参数下顾客平均排队时间的估计值,通过对顾客平均排队时间的估计值与模拟值进行比较,分析了各种方法的准确性及优劣.二、运用内在比和贡献因子的性质,给出了估计生产系统的两个工作站的平均排队时间的近似公式,并提出了一种多服务器的串联排队系统的平均排队时间的计算方法.从而在实际生产系统中,可以利用内在比的近似线性的性质得到比较准确的平均排队时间的估计...
【文章来源】:昆明理工大学云南省
【文章页数】:60 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图3.1?M/G/w排队系统模型图??
当p较大(p->l)时,方法一的误差较小,虽然随着/W和增大,方法一的误但是相对其他三种方法,误差增幅不大,相对比较稳定.??方法二与方法一的误差变化趋势大致相同,当P较大时,方法二的估方法二随着m和?<?增大,误差增大,相对其他三种方法,误差增幅不大,相当m?=10,?4=10,方法二在各个服务强度P下,误差均最小.??表3.1中,方法三的误差在-3.11%?4.65%之间,估计效果比较好,但在表33中,由于m和c丨增大,方法三的误差相对偏大,且误差增幅比较大.相对其当p?时,方法三的误差比较大.??方法四在p取值小(p^O)时,误差比较大,当p逐渐增大,误差逐渐减小,渐变好.相对其他三种方法,随着阳和<增大,方法四的误差增幅较大.??參????14〇.〇〇%
图3.3两种方法的估计误差比较(m?=?2,4=2)??
本文编号:3512621
【文章来源】:昆明理工大学云南省
【文章页数】:60 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图3.1?M/G/w排队系统模型图??
当p较大(p->l)时,方法一的误差较小,虽然随着/W和增大,方法一的误但是相对其他三种方法,误差增幅不大,相对比较稳定.??方法二与方法一的误差变化趋势大致相同,当P较大时,方法二的估方法二随着m和?<?增大,误差增大,相对其他三种方法,误差增幅不大,相当m?=10,?4=10,方法二在各个服务强度P下,误差均最小.??表3.1中,方法三的误差在-3.11%?4.65%之间,估计效果比较好,但在表33中,由于m和c丨增大,方法三的误差相对偏大,且误差增幅比较大.相对其当p?时,方法三的误差比较大.??方法四在p取值小(p^O)时,误差比较大,当p逐渐增大,误差逐渐减小,渐变好.相对其他三种方法,随着阳和<增大,方法四的误差增幅较大.??參????14〇.〇〇%
图3.3两种方法的估计误差比较(m?=?2,4=2)??
本文编号:3512621
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