学生排队问题分析及系统优化策略

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  【摘 要】排队论是通过研究各种服务系统的排队现象,解决服务系统最优设计和最优化控制的一门学科。本文基于排队论的方法研究了多服务台系统,针对答疑老师数目的排队问题建立了数学模型,根据老师成本和学生等待成本的总费用最小思想,设定适当老师数,降低系统服务总成本,提高系统的服务效率和服务水平,以适应新经济时代的个性化服务趋势,它可为答疑老师数目的设置提供决策支持。
  【关键词】排队问题;运筹学理论;优化问题;Poisson 流
  【中图分类号】G647 【文献标识码】A
  【文章编号】2095-3089(2018)21-0048-01
  一、引言
  当学生排队向老师询问问题时,有时学生的人数超过老师的数量,也就是说,到达的学生不能立即得到解答,因而出现了排队现象。由于学生的到达和服务时间的随机性,可以说排队现象几乎是不可避免的。如果增添老师人数,就要增加投资或发生空闲浪费;如果老师人数太少,排队现象就会严重,对学生的问题解答得不到帮助。因此,以下针对如何在这两者之间取得平衡进行了研究,以便随时都能检查老师人数的分配处理是否得当,研究今后改进对策,老师能及时解答学生提出的问题。
  二、模型阐述
  一般的排队系统都由三个基本组成部分组成,他们是:学生、排队队列、老师三个因素。假设不同学生先后随机到达老师办公室,并且学生答疑时间的分布是平稳的,即分布的期望值,方差等参数都不受时间的影响。
  a.学生:假设学生输入流为 Poisson 流,学生一个一个到达且相互独立。
  b.排队规则:等待制。
  c.老师:一个学生接受一个老师独立辅导。现以 c 表示老师数量,老师属于平行排列的,老师的答疑时间服从负指数分布,且每个老师的答疑时间相互独立。
  以下是单排队多服务台的排队系统流程图:
  如果学生到达时,老师有空闲,那么学生可马上接受答疑,如果老师正在为其他学生答疑,则到达的同学排队等候,并接受答疑后马上离开。该排队系统是一个单排队多服务台的排队系统,学生的输入流是 Poisson 流,老师的答疑时间均服从负指数分布。老师解答水平视为相同的,不加以区别。
  假设每个学生每小时平均到达的人數为λ,每个老师每小时平均答疑的学生人数为μ,整个答疑系统的平均服务率为Cμ,系统的服务强度为ρ=λ Cμ,并且只有ρ<11时才不会排成很长的队列[3]。
  假设pn(C)为C个服务台系统中有n个学生的概率;当服务率Cμ达到稳态时,这时有:
  当答疑系统达到平衡状态时,每位学生的等待时间的均值为:
  学生排队的人数为:
  学生的平均等待时间和学生排队时间由 Little 公式求得:Wq=Lqλ, Ws=Lsλ
  在单队单服务台[4]的情况下:Ws=1μ-x,
  多队服务台可看作是由多个单队单服务台系统。在单队k个服务台的情况下,有:
  三、系统最优化分析
  答疑系统的设计常常要考虑老师数量和排队等待的学生人数。在一般情形下,老师数量是服务水平的增函数,学生等待时间是服务水平的减函数。提高老师的数量自然会降低学生的等待时间,但却常常会增加老师的成本。因此,最优化目标就是要使两者之和,即总和为最小,对应的老师数即为最佳的老师数。
  对于 M/M/c/∞系统而言,在稳态状态下,这时单位时间两者之和的期望值为:z=Cs×c+Cw×L。
  其中c为每天任课老师数,是未知量。Cw是第一个学生用的时间, Cs为第二个学生等的时间,两者为已知量。L是正在答疑和等待答疑的学生总数平均值Ls或排队等待答疑的学生数Lq(它们都随值的不同而不同)。
  排队等待的学生人数为:
  正在答疑和等待答疑的学生总数平均值为:
  所以z是c的函数z(c),现在是求最优解c*使z(c*)为最小。
  采用边际分析法,根据z(c*)为最小的特点,有:z(c*)≤z(c*-1)且z(c*)≤z(c*)+1
  将z代入(1)式化简,就可得最优的答疑老师数目c*满足:
  依次求出c=1,2,3时L值,并作两相邻的L值之差,因为Cs是已知数,根据这个数落在哪个不等式的区间里就可以定出c*,或可根据L满足Cs/Cw值的范围,得到最优的c*值。
  参考文献
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  [2]William J.Stevenson.生产与运作管理[M].北京:机械工业出版社,2003.
  [3]李平英.排除现象及其管理研究[J].山东农业犬学学报,2003,(02):40-42.
  [4]袁洪艳.基于排队论的医院排队全流程排队管理系统的研究[D].浙江:浙江大学,2008.
  [5]彭勇行.管理决策分析[M].北京:科学出版社,2000.
  作者简介:魏丽君(1997-),女,四川攀枝花人,从事数学教育,本科生。
  通讯作者:金康彪(1971-)男,吉林省延吉,从事数学课程与教学论,副教授。
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