5、排队系统中的到达与服务过程解析

排队系统中的到达与服务过程解析

1. 引言

在排队系统中,明确到达和服务过程至关重要。这些随机过程是解释队列如何形成、波动和消散的关键,也是决定排队系统性能的重要特征。若物品到达间隔时间短而服务时间长,队列必然会堆积。而这些时间的变化情况,即到达间隔时间和服务时间的分布,更是重中之重。接下来,我们将介绍常见的到达和服务过程,在此之前,先简要回顾离散事件概率的重要公理及相关内容。

2. 离散随机变量与矩阵的概率回顾
  • 离散状态空间 :定义离散状态空间 $Z = {a_0,a_1,a_2,a_3,a_4,\cdots}$ 为可数序列,其中 $a_i \neq a_j$($i \neq j$)。通常考虑特殊的离散状态空间 $Z = {0,1,2,3,4,\cdots}$。设 $Z_s = {a_1,a_2,\cdots,a_N}$ 是 $Z$ 的子集,例如掷六面骰子的可能结果 $Z_s = {1,2,3,4,5,6}$,或抛三枚无偏硬币出现正面的数量 $Z_s = {0,1,2,3}$ 等。设 $A$ 是 $Z$ 中的随机变量,$P(A)$ 是事件 $A$ 的概率,定义 $p_i$ 为 $A$ 取值 $i \in Z$ 的概率,则有:
    1. $P(A = i) = p_i$,$i \in Z$;
    2. $0 \leq p_i \leq 1$;
    3. $\sum_{i \in Z} p_i = 1$。
  • 随机变量的期望
    1. $E[A]$ 表示 $A
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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