agent技术实现的银行排队系统仿真研究

"基于agent的银行排队系统仿真" 在本文中，作者李成杰、杨公平和尹义龙探讨了如何运用agent理论和技术来构建一个银行排队系统的仿真模型。该模型旨在通过模拟现实世界中的银行排队现象，以优化服务流程，减少顾客等待时间，提升银行服务效率。 首先，作者将银行排队系统中的主要元素——顾客、队列和服务台抽象为不同的agent。顾客agent代表了银行服务的请求者，它们的行为模式包括到达、选择队列以及接受服务。队列agent则负责管理等待服务的顾客，而服务台agent则模拟了处理顾客业务的实际工作。此外，管理agent是整个系统的核心，它协调各agent之间的交互，例如分配顾客到适当的队列和服务台，以及根据实际需求动态调整服务台的工作类型。 文中提出了一个服务台业务类型动态调整的算法，其目的是根据顾客需求的变化和当前的服务情况，灵活地改变服务台的工作模式，以更高效地处理各种类型的业务。例如，在高峰期，可能需要更多服务台处理快速业务，而在低峰期，则可以调整为处理更复杂的业务。这种动态调整机制有助于平衡资源分配，降低顾客等待时间。 为了验证模型的有效性，研究人员使用了Repast仿真平台进行实证研究。Repast是一种广泛使用的多agent系统建模和仿真工具，它支持复杂系统的动态行为模拟。通过在Repast上运行该模型，作者进行了多次实验，分析了不同场景下系统的性能表现。实验结果表明，基于agent的银行排队系统仿真模型能够准确地模拟实际的排队情况，为银行优化服务流程提供了有价值的参考。 关键词强调了模型的几个关键方面：智能代理（agent）用于模拟个体行为；排队模型用于描述服务过程；调度算法是优化服务的关键；模型实验则验证了模型的可行性和效果。 这篇文章详细阐述了一个利用agent技术构建的银行排队系统仿真模型，该模型通过智能代理之间的交互和动态调整策略，旨在改进银行服务效率，减少顾客等待时间。这一研究对于理解银行排队现象、优化服务流程具有重要意义，也为其他领域的排队问题解决提供了一种可能的方法。