基于RFID的数字化制造车间物料配送：损失制排队模型分析

"损失制排队模型计算实例-研究论文-基于rfid的数字化制造车间物料实时配送方法" 在本文中，我们探讨了损失制排队模型在实际应用中的计算方法，特别是针对制造业中的物料配送和通信系统。损失制排队模型是排队论的一部分，用于描述当系统容量有限，无法服务所有到达的请求时的情况。 首先，我们分析了一个简单的1/1// MM模型，即只有一个服务台且系统容量为1的实例。在这个例子中，平均每分钟有0.6次电话呼入，每次通话平均持续1.25分钟。通过LINGO程序，我们可以计算出系统的参数，如顾客损失率(Plost)、等待队列长度(Q)、平均呼叫到达率(lamda_e)、平均服务时间(A)、系统中的顾客平均数量(L_s)和服务效率(eta)。在这个案例中，系统损失了43%的电话呼叫，只有57%的呼叫得到了服务，通话率平均为每分钟0.195次，服务效率等于顾客损失率，这在理论和实践中都是一致的。 接下来，我们讨论了1>s的情况，即系统容量大于1的ssMM///模型。这个例子涉及一个200门内线的电话交换台，其中一部分内线分机频繁需要外线，另一部分较少。外线呼入的平均频率为每分钟1次，通话平均3分钟。为了达到95%的通话率，我们需要确定应设置多少条外线。通过计算两类电话的呼叫强度(λ)，我们可以建立数学模型来解决这个问题。 线性规划在数学建模中扮演了重要角色，尤其是在资源配置和优化问题中。例如，线性规划可以帮助我们决定如何在有限资源条件下安排生产，以最大化利润。文章提到了一个线性规划的实例，涉及机床厂的生产计划。该厂生产两种机床，每种机床的生产需要不同机器的时间，而机器的总可用时间有限。目标是确定每种机床的生产量，以最大化总利润。通过设立决策变量和线性目标函数及约束条件，我们可以构建线性规划模型，并使用如MATLAB这样的软件工具求解。 损失制排队模型和线性规划是解决实际问题的有力工具，它们在工业工程、通信系统和生产管理等领域都有广泛应用。通过理解这些模型并掌握其计算方法，我们可以更有效地优化资源分配，提高效率。