随机模拟求解复杂排队系统：惠普1106与1108节能策略

"计算机模拟在解决复杂概率分布的排队系统问题中扮演着重要角色。通过随机模拟，我们可以处理那些无法用解析方法求解的情况。本文以一个仓库卸货场的实例来说明这一方法。仓库每天只能卸货2车，超过则会推迟到次日。货车到达的平均数量为1.5车/天，且到达分布不符合泊松分布，服务时间也不符合指数分布。为了模拟这个系统，我们需要根据表4中的概率分布生成随机数，并据此确定货车到达的数量。通过MATLAB程序，我们可以计算出每天平均推迟卸货的车辆数。 线性规划是运筹学中的另一个关键概念，它在优化资源配置以实现最大经济效益的问题中非常有用。线性规划涉及构建包含线性目标函数和线性约束条件的数学模型。例如，一个机床厂在有限的机器工时内生产两种机床以最大化利润的问题，可以通过线性规划来解决。决策变量（生产数量）的选择对模型的建立至关重要，而MATLAB提供了处理这类问题的标准形式，即最小化或最大化一个线性目标函数，同时满足一系列线性不等式约束。" 在这个资源中，我们学习了两个主要的数学工具：计算机模拟和线性规划。计算机模拟用于处理复杂的概率分布问题，例如货车到达卸货场的非泊松分布情况。通过生成随机数并根据预定义的概率分布进行映射，可以模拟实际情境并求解问题。另一方面，线性规划则是一种优化工具，适用于解决资源分配问题，如工厂生产计划，目标是最大化利润或最小化成本。在MATLAB中，我们可以构建标准化的线性规划模型来解决这些问题。这些数学方法在实际的工业管理和决策制定中具有广泛应用。