基于模拟退火的排队优化算法matlab实现

本文探讨了基于模拟退火算法的排队优化问题,旨在最小化系统平均等待时间。算法通过调整参数如服务员数量、队列长度和服务率,以求得最佳配置。在matlab实现中,最终得出最优解为:num_servers=11, queue_len=11, arrival_rate=3, service_rate=7,此配置可有效减少排队等待时间。" 122346929,11802947,AWS EKS上部署JIRA容器服务教程,"['aws', 'kubernetes', '容器', '运维', 'JIRA']

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基于模拟退火的排队优化算法matlab实现

排队论作为重要的应用数学领域,主要研究流程中的等待问题,被广泛应用于公共交通、物流、通信等各个行业。在实际应用中,排队系统的性能优化是非常必要的,因此本篇文章将介绍一种基于模拟退火的排队优化算法,并提供 matlab 实现。

排队优化算法的目标是最小化系统的平均等待时间(或者说是流程的总等待时间)。模拟退火算法是一种近似无约束全局优化算法,为了最小化系统的等待时间,我们把未补位的客户数目设为目标函数。具体而言,算法的步骤如下:

  1. 初始化待优化的参数
  2. 在一定温度下随机选取一个参数进行微调
  3. 计算调整后的参数的目标函数值,计算变化量 Δ
  4. 如果 Δ 小于等于0,则接受这个调整,否则以一定概率接受这个调整
  5. 降低温度,返回第2步

下面,我们使用 matlab 实现上述算法,代码如下:

function sa_queue()
    % 初始化待优化的参数
    num_servers = 3;        % 服务员数量
    queue_len = 10;         % 队列长度
    arrival_rate = 2;       % 到达率
    service_rate = 3;       % 服务率
    T = 1e5;           
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