生产系统建模与仿真课程设计说明书(共13页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上目录22 3 9 11 邮政银行窗口服务系统建模与仿真设计说明书1 系统描述中北大学邮政银行系统为全校师生提供存取款、转账等各种银行服务,此服务系统由取款者、人工服务窗口、银行构成。邮政银行共有3个服务窗口,但由于端午假期,学校人员较少,需要办理业务的人也不多,故仅开通一个窗口。在日常的取款过程中经常出现排队等待现象。在高峰期(注:高峰期往往是中午、下午和节假日前),同学到达率服从一定概率分布,服务速率依赖于同学办理业务的类型以及服务人员的工作效率。此次建模的目的是在假定同学到达时间间隔和办理业务花费的时间服从一定的概率分布时,考察服务窗口的忙闲情况。图1:排队模型顾
2、客随机到达顾客离去 顾客排队 窗口服务(服 务时间随机)2 系统分析(1)实体:临时实体:顾客永久实体:服务窗口特殊实体:排队队列(2) 状态:服务窗口:忙、闲顾客:排队、接受服务排队队列:队列长度(3) 活动:排队(顾客),服务(服务窗口) a、顾客到达时,若服务窗口处于空闲状态,则顾客进入“等待服务”的阶段;否则,进入“接受服务”阶段。b、服务窗口完成对某一顾客的服务之后,如果队列处于“非零”状态,则立即开始对下一个顾客的服务;否则进入“闲”的状态。 (4)时间:顾客到达、顾客结束排队(条件事件)、顾客服务完毕离去。 (5)排队规则:先到先服务(6) 系统的流程图描述YesNo顾客到达服务
3、窗口闲 置服务窗口忙 顾客接受服务顾客接受完服务离开 置服务窗口闲 排队 图1 邮政银行服务系统实体流程图3 系统仿真输入数据分析 (1)数据的收集表1顾客到达时间 /min(标明具体时间)与前一位顾客的间隔时间/min开始接受服务时间/min接受服务时间/min离开时间/min纯排队等待时间/min工作人员休息时间/min10022949022222408312101231500414215318105151184223061722252750719227532808212328401109232401411701025241344160112614424618012271463491901
4、331449554180143215425622015331562582301639658260190174126036319018509633661301951166167150205216737015021597706761102260176480160236118048419024643842862002580168638960268228939270278539239570288619551009029959100310350309941033106403110121064110503210321101111703310411115116703410621165121100351071
5、1211122140361191212211233237125612541290238131613121330039133213341370040137413731400(2)直方图a、分布的辨识到达时间间隔/min频数概率密度累积概率1120.3070.3072130.3330.64320.0510.691430.0770.768630.0770.845710.0260.871920.0510.9221010.0260.9481210.0260.9741610.0261服务时间/min频数概率密度累积概率150.1250.125280.20.3253130.3250.65460.150.85
6、60.150.95610.0250.975810.0251 b、分布的假设 根据顾客到达时间间隔频率分布直方图以及服务时间频率分布直方图与已知的统计分布的比较可以假设顾客到达时间间隔分布符合负指数分布,服务时间符合泊松分布。(3) 参数估计 a、样本均值和样本方差顾客到达时间间隔样本均值:顾客到达时间间隔样本方差:服务时间样本均值:服务时间样本方差: b、估计量的选取对于顾客到达时间间隔服从负指数分布,其估计量选为,服务时间服从泊松分布,故其估计量选为。(4)拟合度的检验a、顾客到达时间间隔拟合度检验:区间11210240.42-41820-240.25-745-110.2854110.25计
7、算得:查表得:,由于,故可以认为顾客到达时间间隔服从负指数分布。 b、服务时间时间拟合度检验:区间1-213130003-41920-110.055-675240.87-812-110.5计算得: 查表得:,由于,故可以认为服务时间服从泊松分布。 (5)相关性的分析 由图可以看出服务时间与顾客到达的时间间隔无明显的相关性。4 WINTESS建模与仿真由前面收集到的数据分析可以得到:顾客平均到达率:服务窗口服务率为:结合输入数据分析可以认为顾客达到的时间服从参数为3.5的负指数分布,工作人员服务时间服从参数为3.2的泊松分布。1)系统的WITNESS 模型界面 2)建模元素说明 Guke:表示顾
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