matlab仿真设计多服务台排队系统建模与动画仿真.docx

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matlab仿真设计多服务台排队系统建模与动画仿真

matlab仿真设计-多服务台排队系统建模与动画仿真

《系统仿真与matlab》综合试题

题目：

M/M/N排队系统（多服务员排队系统）的仿真

编号：

17

难度系数：

*****

姓名***

班级自动化****

学号******

联系方式*******

成绩

摘要

排队是在日常生活中经常遇到的现象，如顾客到商店购买物品，病人到医院看病常常要排队。

由于服务机构容量的限制，到达的顾客往往不能立即得到服务，而出现了排队现象。

排队论（又称随机服务系统理论）就是通过对排队系统进行研究从而建立数学模型的一种理论。

本系统主要基于排队论中多服务系统模型，利用matlab7.0实现模型的建立于仿真，并且通过动画的形式使使用者对整个仿真模型拥有一个直观的认识。

关键词：

多服务员排队系统排队论MATLAB仿真GUI

1.要求分析

仿真系统以运筹学中排队论为数学基础，根据其中的多服务台负指数分布排队系统建立仿真模型。

对于排队服务系统，顾客往往注重排队顾客是否太多、等待时间是否太长，而服务员则关心她的空闲时间。

因此队长、等待时间以及服务利用率等指标可以衡量系统性能。

多服务排队系统（M/M/N模型）中，按照顾客到达的时间概率分布为泊松分布，顾客服务时间的长短服从负指数分布的情况，对排队系统进行仿真。

其过程如下图：

2.问题分析

根据系统要求，设计过程中主要需要解决一下问题

1．利用MATLAB所提供的GUI工具，设计系统界面。

2．根据输入参数，建立服务模型，使顾客到达率符合泊松分布，顾客服务时间符合负指数分布，并由数学关系得到平均等待时间、平均队长、服务利用率。

3．通过输入参数，利用MATLAB图形功能实现系统动画仿真。

4．对整体系统进行调整，检验系统稳定性与正确性，完善系统功能。

5．对整个设计过程进行评估。

3.模型假设

根据系统设计要求与实际情况，服务系统基于以下假设：

1．顾客源是无穷的；

2．排队长度没有限制；

3．到达系统的顾客按先到先服务原则依次进入服务；

4．服务员在仿真过程中没有休假；

5．顾客到达时排成一队，当有服务台空闲时进入服务状态；

6．单位时间内到达的顾客数量服从泊松分布；

7．顾客所需的服务时间服从负指数分布；

8．各服务台服务无相互影响且平均服务时间相同。

4.模型分析

4.1排队系统构成

系统设计过程中，将排队过程分为到达过程，排队过程，服务过程三部分。

4.1.1到达过程

到达过程主要针对顾客到达情况，对于不同的模型背景，顾客到达情况有不同的限制，此次系统设计过程中顾客到达基于以下假设：

1.顾客源是无限的。

2.顾客单个到来，且相互独立。

3.顾客到达的时间服从泊松分布，且到达过程是平稳的。

4.1.2排队过程

排队过程规定顾客在排队过程中的排队规则，即规定顾客在排队系统中按怎样的规则、次序接收服务的，本次系统设计采用以下排队规则：

1.顾客到达时若所有服务台均被占用，则顾客均选择排队等候。

2.顾客的服务次序采取先到先服务。

3.队列数目为单列，顾客不会在排队过程中中途退出。

4.1.3服务过程

服务过程规定顾客在接收服务过程中的服务规则，本次系统设计采用一下服务规则：

1.服务机构为多服务台并联型（包括单服务台的特殊情况），各服务台独立为不同顾客提供服务。

2.服务采用先到先服务的原则，未设置服务优先级。

4.1.4系统性能

根据设计要求，系统性能参数主要包括以下部分

1.平均队长：

服务过程中顾客数的数学期望。

2.服务利用率：

服务台使用频率的数学期望。

3.平均等待时间：

指一个顾客在排队系统中排队等待时间的数学期望。

4.2参数分布与建模依据

系统中参数分布主要利用泊松分布和非负指数分布，其涉及的主要变量符号如下表所示：

符号

说明

单位

顾客到达时间参数

人数/分

顾客服务时间参数

人数/分

出现某种状态的概率

\

服务利用率

\

平均排队长

人

平均队长

人

平均逗留时间

分钟

平均等待时间

分钟

4.2.1非负指数分布

指数分布是单参数

的非对称分布，记作

，概率密度函数为：

它的数学期望为

，方差为

。

指数分布是唯一具有无记忆性的连续型随机变量，即有

，在排队论、可靠性分析中有广泛应用。

本文将用负指数分布来产生顾客的服务时间。

4.2.2泊松分布

泊松分布与指数分布有密切的关系。

当顾客平均到达率为常数

的到达间隔服从指数分布时，单位时间内到达的顾客数K服从泊松分布，即单位时间内到达k位顾客的概率为

记作Poisson（λ）。

泊松分布在排队服务、产品检验、生物与医学统计、天文、物理等领域都有广泛应用。

本文将用泊松分布来产生单位时间内到达的顾客数目。

5.M/M/N多服务台模型

5.1多服务台模型

根据模型分析中对系统的假设，系统具有N个独立服务台，且服务时间均服从参数为

的负指数分布。

顾客到达时间服从参数为

的负指数分布并且到达过程是平稳的。

记

为系统达到平稳状态后的队长N的概率分布，根据排队论有关方法可以得到：

和

记服务强度

，

，则当

时，可以得到

故

其中

为系统空闲的概率。

5.2服务利用率

由公式（8），可以得到服务利用率：

5.3平均队长

由公式（7）（8），可以得到平均队长：

其中

为平均等待人数且：

5.4平均等待时间

系统的平均等待时间可以有Little公式求得：

6.程序设计

6.1运算流程图

Y

6.2动画流程图

7.系统仿真结果

7.1程序界面介绍

程序运行时界面如下：

通过选择仿真类型可以在单服务台系统和多服务台系统之间切换，在输入框中输入有关参数，并按下“计算”按键，系统将计算有关参数，并显示出来。

下面以平均到达率0.9，平均服务率0.4，服务台数3为例，仿真结果如下：

计算结束后，单击“动画”按钮，可以观看仿真动画：

从动画界面可以看到，实时服务台数，空闲服务台数，实时队列长度，顾客总数统计均可通过右侧显示框实时显示，服务动画通过圆点显示顾客运动状态。

在动画状态下，可以通过按下“STOP”停止动画显示。

若输入参数不符合系统运行条件，按下“计算”后系统将会显示“错误警告”，如图所示：

8.系统评估与难点分析

8.1系统评估

1.经实际运行测试，系统可以准确实现对多服务台问题（包括单服务台问题）的分析处理，参数计算均符合理论结果。

2.系统仿真动画可以定性的对多服务问题进行动画模拟，为使用者提供直观印象。

3.系统仿真动画侧重于考虑对模型性能的反映，在界面上为进行进一步处理，美观程度略显不足。

4.整个系统基于理想化的M/M/N模型，与实际情况存在一定的差异，仿真结果无法很好的满足实际需求。

8.2难点评估

系统设计过程中难点主要在于两方面：

一是对于问题的建模与数学计算，由于MATLAB提供了丰富的数学函数，在很大程度上简化了建模的难度。

二是动画的实现，其主要难度在于动画的运行需基于一个特定的时间轴，满足一个指定的时间分布。

为了解决排队队列和服务台队列中时间点的更新，在设计中才用了了数据结构队列的思想，使动画能够按照要求进行。

9.参考文献

[1]王小平齐欢.系统建模与仿真.清华大学出版社[M],2004.7

[2]运筹学教材编写组.运筹学（第三版）.清华大学出版社[M],2005.6

[3]陈垚光.精通MATLABGUI设计.电子工业出版社[M].2011

[4]罗华飞.MATLABGUI设计学习笔记.北京航空航天大学出版社[M].2011

10.附录

10.1模型数据计算程序

%-------------------------------------------------------------------------

%参数计算函数

%-------------------------------------------------------------------------

%---Executesonbuttonpressinjs.

functionjs_Callback（hObject,eventdata,handles）

%hObjecthandletojs（seeGCBO）

%eventdatareserved-tobedefinedinafutureversionofMATLAB

%handlesstructurewithhandlesanduserdata（seeGUIDATA）

globalmode%仿真类型选择

globaldaoda1%顾客到达率

globalfuwu1%单个服务台服务率

globaltai1%服务台数

%axes（handles.myaxes）;

%读取到达率，转换为数字

daoda=str2num（get（handles.ddl,'string'））;

%读取服务率，转换为数字

fuwu=str2num（get（handles.fwl,'string'））;

%tai=str2num（get（handles.fwts,'string'））;

%switchmode

%case'd'

%tai=1;

%case's'

%tai=str2num（get（handles.fwts,'string'））;

%end

%判断仿真类型

switchmode

case'd'%单服务台模式

liyong=daoda/fuwu;%获得服务强度

%----以下为仿真模型参数计算

if（liyong>0）&&（liyong<1）&&（daoda>0）&&（fuwu>0）

AP=zhuangtai（fuwu,daoda,1,liyong）;

Lq=（liyong）*liyong*AP/（（1-liyong）^2）;

Ls=Lq+daoda/fuwu;

Wq=Lq/daoda;

Ps=1-AP;

daoda1=daoda;

fuwu1=fuwu;

tai1=1;

else

errordlg（'输入错误，请重新输入','错误'）;

end

case's'%多服务模式

tai=str2num（get（handles.fwts,'string'））;

liyong=daoda/（fuwu*tai）

if（liyong>0）&&（liyong<1）&&（daoda>0）&&（fuwu>0）&&（tai>0）

AP=zhuangtai（fuwu,daoda,tai,liyong）;

Lq=（（tai*liyong）^tai）*liyong*AP/（factorial（tai）*（1-liyong）^2）;

Ls=Lq+daoda/fuwu;

Wq=Lq/daoda;

Ps=1-AP;

daoda1=daoda;

fuwu1=fuwu;

tai1=tai;

else

er