基于蒙特卡洛方法排隊系統(tǒng)性能的仿真優(yōu)化研究.pdf

1、目前，排隊現(xiàn)象十分的常見，比如銀行，醫(yī)院的排隊問題。而隨著近年來計算機的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)擁塞也成為越來越被人重視的排隊問題。排隊論理論作為一門基于概率論和隨機過程的學科，在解決排隊問題上發(fā)揮重要的作用。應用排隊論中的知識能夠很好的解決日常生活中的排隊問題，使其在很多領(lǐng)域有著十分重要的作用，如網(wǎng)絡(luò)流量控制，交通運輸，資源調(diào)度，銀行排隊系統(tǒng)等，其中應用排隊論來解決銀行服務系統(tǒng)的排隊性能以及Web服務器的性能模型是研究熱點課題。
　　本文

2、在深入研究排隊論理論的基礎(chǔ)上，應用蒙特卡洛方法對銀行排隊系統(tǒng)進行仿真模擬，在此基礎(chǔ)上，對銀行排隊系統(tǒng)進行優(yōu)化，首先是對銀行排隊系統(tǒng)的性能優(yōu)化，其次是對銀行排隊系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化?；诿商乜宸椒?，對Web服務系統(tǒng)進行仿真模擬，得到性能最接近實際服務系統(tǒng)的排隊模型。本文工作主要概況為：
　　(1)對銀行排隊系統(tǒng)進行仿真模擬。提出用蒙特卡洛方法解決銀行的排隊問題，通過計算機仿真模擬的方法首先得到簡單多服務臺銀行排隊模型的性能指標，如等待時

3、間，逗留時間，等待隊長，隊長等，仿真結(jié)果表明該方法具有可行性和高效性。
　　(2)對銀行排隊系統(tǒng)的性能進行優(yōu)化。通過調(diào)整排隊系統(tǒng)中的到達時間和服務時間的分布，應用蒙特卡洛方法得出銀行復雜排隊模型的性能指標(這些模型用排隊論理論的方法很難解決或者無法解決)，比較這些復雜排隊模型的性能指標的大小，得到性能最優(yōu)的銀行排隊系統(tǒng)。
　　(3)對銀行排隊系統(tǒng)的參數(shù)進行優(yōu)化。在已知銀行服務臺個數(shù)為整數(shù)的條件下，考慮應用邊際分析法，分析銀行

4、最佳的服務臺的個數(shù)，在不降低整個銀行服務效率的情況下，最大限度的減少服務臺的個數(shù)，為銀行減少成本。基于銀行最佳的服務臺的個數(shù)，我們研究服務臺的最佳的服務率，使得銀行整體的排隊性能最優(yōu)。
　　(4)應用極大似然估計，估計出Web服務器中服務率的大小。然后應用蒙特卡洛方法，解決Web服務器的性能模型問題，找到性能最接近實際Web系統(tǒng)的排隊模型。
　　目前排隊論被廣泛的應用于解決銀行的排隊問題以及Web服務器的容量規(guī)劃和負載控制問