matlab模拟排队论,多窗口的排队论的matlab仿真

对于多窗口的排队系统，可以采用与单窗口类似的方法进行matlab仿真。下面是一个简单的排队系统的matlab仿真代码：

% 定义参数
lambda = 5; % 到达率
mu = 6; % 服务率
c = 3; % 服务窗口数
N = 100; % 总顾客数

% 初始化变量
arrivals = zeros(1, N); % 到达时间
service_starts = zeros(c, N); % 开始服务时间
service_ends = zeros(c, N); % 结束服务时间
wait_times = zeros(1, N); % 等待时间
system_times = zeros(1, N); % 系统时间

% 生成到达时间
for i = 2:N
    inter_arrival_time = exprnd(1/lambda);
    arrivals(i) = arrivals(i-1) + inter_arrival_time;
end

% 计算服务时间和服务结束时间
for i = 1:N
    service_time = exprnd(1/mu);
    if i <= c
        service_starts(:, i) = arrivals(i);
    else
        [min_service_end, min_service_end_idx] = min(service_ends(:, i-c));
        service_starts(min_service_end_idx, i) = max(min_service_end, arrivals(i));
    end
    service_ends(:, i) = service_starts(:, i) + service_time;
    wait_times(i) = min(service_starts(:, i)) - arrivals(i);
    system_times(i) = max(service_ends(:, i)) - arrivals(i);
end

% 计算平均等待时间和平均系统时间
avg_wait_time = mean(wait_times);
avg_system_time = mean(system_times);
fprintf('平均等待时间：%f\n', avg_wait_time);
fprintf('平均系统时间：%f\n', avg_system_time);

% 绘制等待时间和系统时间的直方图
subplot(2,1,1);
histogram(wait_times, 20);
xlabel('等待时间');
ylabel('频数');
title('等待时间直方图');
subplot(2,1,2);
histogram(system_times, 20);
xlabel('系统时间');
ylabel('频数');
title('系统时间直方图');

与单窗口的排队系统不同的是，在多窗口的排队系统中，每个顾客的服务开始时间和服务结束时间都是向量，其中每个元素表示一个服务窗口的情况。在计算服务开始时间时，需要找到空闲窗口中结束时间最早的窗口进行服务。在计算等待时间和系统时间时，需要分别取每个窗口的最小服务开始时间和最大服务结束时间。其他部分与单窗口的排队系统类似。