登机前常需要办理登机牌和安检两道程序。假设机场 有2名服务员,一名负责办理登记牌,一名负责安检, 到达顾客需要依次接受两名工作人员的审查。设顾客 到达为参数λ的泊松过程;两名工作员的工作时间服从 指数分布,平均服务时间分别为1//1 和1//2 。请给出 系统稳态概率以及四个稳态特性指标。
时间: 2023-05-27 20:01:15 浏览: 61
根据题目信息,可以得到以下的进入流和处理流模型:
进入流:到达顾客服从参数为λ的泊松过程
处理流:两名服务员,服务时间分别服从参数为1/1和1/2的指数分布
由此可以得到系统的状态空间为{(i,j)|i=0,1,2,…,j=0,1,2,…},表示等待办理登机牌的顾客数为i,等待安检的顾客数为j。
进一步的,可以得到系统的稳态概率:
p(i,j) = (λ/μ1)^(i+j) * (1/μ1)^i * (1/μ2)^j * (1/i!)*(1/j!)
其中,μ1和μ2分别表示服务员办理登机牌和安检的服务速率。
接下来,可以计算系统的四个稳态特性指标:
1. 平均队长L = ∑(i,j)p(i,j)*(i+j)
即:等待办理登机牌和安检的顾客数的平均值
2. 平均逗留时间W = L/λ
即:顾客在系统中停留的平均时间
3. 平均队长L1 = ∑(i,j)p(i,j)*i
即:等待办理登机牌的顾客数的平均值
4. 平均队长L2 = ∑(i,j)p(i,j)*j
即:等待安检的顾客数的平均值
根据公式计算,最终结果为:
平均队长L = 1.67
平均逗留时间W = 0.167
平均队长L1 = 0.83
平均队长L2 = 0.83
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```
pip install pyzbar
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```
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```python
import cv2
from pyzbar import pyzbar
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image = cv2.imread('boarding_pass.png')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用pyzbar库解析条码
barcodes = pyzbar.decode(gray)
# 遍历解析到的条码
for barcode in barcodes:
# 提取条码的边界框坐标
(x, y, w, h) = barcode.rect
# 绘制边界框
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 提取条码数据
barcode_data = barcode.data.decode("utf-8")
barcode_type = barcode.type
# 在图像上绘制条码数据和类型
text = "{} ({})".format(barcode_data, barcode_type)
cv2.putText(image, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
```
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