离散事件系统建模与仿真：排队系统与ACS712技术在管理工程中的应用

"本书主要探讨了离散事件系统的建模与仿真技术，特别是针对排队系统进行了深入解析。书中提到了两种不同的模型比较，M/M/3 和 VM/M/1，这两种模型分别描述了不同的排队机制和服务效率。M/M/3 模型中，服务台空闲的概率为0.0748，而顾客必须等待的概率为0.57，平均队列长度为1.70人，平均队长为3.95人，平均逗留时间为4.39分钟，平均等待时间为1.89分钟。相比之下，VM/M/1模型的服务台空闲概率为0.25，顾客等待概率增加到0.75，平均队列长度增至2.25人（每个窗口），平均队长升至9.00人，平均逗留时间增加到10分钟，平均等待时间则延长至7.5分钟。这些数据展示了不同模型下排队系统的效率和客户体验的差异。" 离散事件系统建模与仿真是一种用于分析和理解复杂系统行为的技术，特别是在管理工程领域中广泛应用。这种方法通过模拟系统中离散事件的发生和交互来预测系统的行为和性能。书中提及的排队系统是离散事件仿真中的一个重要应用，因为排队现象在很多现实世界的情境中普遍存在，如客户服务、生产流程、交通管理等。 排队理论的基础包括顾客总体、到达和服务特性、系统容量以及排队规则等要素。在模型中，通常假设顾客总体无限，到达和服务时间遵循一定的概率分布，系统容量无限，且服务遵循先到先得的原则。书中提到的M/M/3和VM/M/1模型，是排队理论中常见的两种模型。M/M/3模型代表有三个服务台的系统，其中每个服务台的平均服务率相等，而VM/M/1模型可能代表虚拟多服务台的情况，即一个服务台同时处理多个顾客。 离散事件系统的建模通常涉及到随机过程和概率论，如泊松过程用于描述顾客到达的随机性，指数分布常用于表示服务时间。通过这些模型，可以计算出如服务台空闲概率、顾客等待概率、平均队列长度、平均队长、平均逗留时间和平均等待时间等关键性能指标。这些指标对于评估服务质量、优化系统设计和制定运营策略至关重要。 此外，书中还提到了库存系统、加工系统和输入输出数据分析，这些都是离散事件仿真的其他重要应用领域。例如，库存系统可以模拟货物的进销存过程，分析补货策略对库存成本和客户满意度的影响；加工系统则关注生产流水线的效率和瓶颈问题；输入输出数据分析则帮助识别系统中的模式和趋势，以便进行预测和决策。 本书适合工业工程专业的研究生作为教材使用，也适合机电、控制和管理专业的高年级学生和研究生，以及专业技术人员和管理人员参考。通过丰富的例题和实际应用案例，读者可以掌握离散事件系统建模与仿真的基本技巧，并将其应用于实际问题的解决。