使用ANSYS Workbench进行损失制排队模型计算

"损失制排队模型计算实例-ansysworkbench 工程实例详解" 本文主要探讨的是损失制排队模型在实际工程中的应用，特别是在电话通信系统中的计算实例。损失制排队模型是一种模拟系统中由于资源限制而无法服务所有到达的客户的情况，即部分客户会因为无法找到空闲资源而被“损失”或拒绝服务。 5.2.1 部分详细说明了当服务台数量S等于1（1/1// MM模型）时的情况。例如，一条电话线每分钟平均有0.6次呼唤，每次通话平均时间为1.25分钟。通过LINGO程序进行建模，可以计算出系统的参数，如顾客到达率λ、服务率μ、系统利用率ρ、顾客损失率Plost、等待队列中的平均顾客数Q、平均服务次数lamda_e、平均等待时间L_s以及系统效率η。在这个例子中，求解结果显示顾客损失率为43%，意味着43%的电话未被接通，而57%的电话得到了服务。通话率平均为每分钟0.195次，系统效率与顾客损失率相同，都是43%。 5.2.2 对于服务台数量S大于1（ssMM ///模型）的情况，例如一个200门内线的总机，有两类服务需求：内线打外线和外线打入内线。第一类内线打外线的强度由20%的分机平均每40分钟一次和80%的分机平均每120分钟一次的外线电话需求组成。第二类是外线打入内线，平均每分钟一次。假设通话时间服从负指数分布，平均3分钟。如果要求电话通话率达到95%，问题在于确定应设置多少条外线。在这种情况下，需要运用更复杂的排队模型来计算合适的外线数量，以满足服务效率要求。 这些实例展示了如何使用数学建模，特别是排队论，来解决实际工程问题。排队论是运筹学的一个分支，它研究随机到达和服务过程的系统，通常涉及计算等待时间、服务时间、系统利用率等关键性能指标。在本案例中，LINGO作为优化工具被用来求解模型，找出最佳解决方案。 此外，提供的资源标签"数学建模"暗示了这个话题的广泛性，它不仅限于排队模型，还可能包括线性规划、整数规划、非线性规划等多种优化算法。提供的算法大全涵盖了从基础的线性规划到高级的模糊数学模型和现代优化算法，这些都是解决各种实际问题的数学工具。MATLAB作为一种强大的计算软件，被广泛用于实现这些算法，提供了对数学模型的直观理解和高效求解。 无论是电话通信系统中的损失制排队模型，还是更广泛的数学建模算法，它们都是为了通过数学手段解决实际问题，提高系统的效率和性能。这些模型和算法在工程、经济、金融等领域都有广泛应用，通过精确的计算和分析，能够帮助决策者做出最优决策。