17、排队系统中的Jackson定理及相关分析

排队系统中的Jackson定理及相关分析

在排队系统的研究中,我们会遇到各种不同类型的排队电路,包括前馈、反馈以及两者兼具的情况。下面将详细介绍Jackson定理及其在不同排队场景中的应用。

1. 响应时间计算示例

首先通过一个例子来理解响应时间的计算。假设相关参数如下:
- (V = \frac{1}{1 - p} = 1.429)
- 利用率(\rho = \lambda_1S = 0.536)

根据之前章节的公式,可计算出在队列中等待的时间(W):
(W = \frac{\rho S}{1 - \rho} = 0.866s)

每次访问通道的响应时间(R_v)为:
(R_v = W + S = 1.616s)

总响应时间(R)是平均访问次数(V)与每次访问响应时间(R_v)的乘积:
(R = 1.429×1.616 = 2.310s)

这表明总响应时间是每次访问响应时间按平均访问次数进行缩放得到的。

再看另一个例子,外部到达率(\lambda = 0.50)消息/秒,服务需求(D = V S = 1.429×0.75 = 1.072s)。根据相关公式,外部响应时间为:
(R = \frac{1.072}{0.464} = 2.310s)

这证实了内部和外部视角的响应时间计算结果是一致的,这也是Jackson定理的基础。

2. Jackson定理概述

在之前的讨论中,我们主要考虑了前馈或反馈排队电路。而实际中存在同时包含前馈和反馈的排队电路,如图5.8所示。在这种电路中,反馈到

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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