面向对象建模与遗传算法优化的排队系统研究

"本文主要探讨了基于计算机仿真的排队系统优化问题，利用UML语言建立模型，并通过模拟退火算法、禁忌搜索算法和遗传算法等启发式算法进行优化。" 在计算机科学领域，排队系统优化是至关重要的研究课题，尤其在服务行业如零售、交通、医疗等场景中。排队论是研究这种现象的数学理论，它涉及到排队系统的基本概念、组成、研究内容以及性能指标。这些指标通常包括平均等待时间、服务率、系统容量等。通过对这些参数的分析，可以评估并改进系统的效率。 本文首先介绍了排队论的基础知识，包括各种经典的排队系统模型，如M/M/1、M/D/1和M/M/k等。这些模型分别代表了不同的服务速率和服务时间分布情况，帮助我们理解不同条件下的排队行为。 接下来，作者提到了离散事件系统仿真的应用，这是一种通过模拟系统中发生的独立事件来研究系统行为的方法。文中特别提到了数据流图（DFD）、IDEF0图和Petri网，这些都是常见的建模工具，用于描述系统的动态行为。而UML（统一建模语言）作为一种面向对象的建模语言，能够更直观地表达复杂的系统结构和交互。 启发式算法，如模拟退火算法、禁忌搜索算法和遗传算法，被用来寻找优化策略。这些算法能以迭代的方式探索解决方案空间，无需对整个空间进行全面搜索，从而提高优化速度。在本文中，遗传算法被应用于确定最佳的服务台开启数，以减少顾客的等待时间和排队长度。 通过C++编程实现的仿真程序，结合上述理论和算法，作者设计了一种通用的排队系统仿真模型。这个模型允许对实际系统进行动态模拟，获取关键性能参数，然后通过遗传算法进行优化。实验结果显示，这种方法相比传统方法，能更快地找到最优解，同时保持了良好的稳定性。 具体到一个大型超市的收款服务系统，本文的仿真模型和优化策略成功地确定了最适宜的收银台数量，显著提高了服务效率，减少了顾客的不满和等待时间。这表明，将计算机仿真与优化算法相结合，对于解决现实世界中的排队系统优化问题是一种有效且实用的方法。 关键词: 排队系统、计算机仿真、优化、遗传算法、UML。