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第2章概率論與隨機服務系統(tǒng)理論簡介2.1概率論簡介2.2隨機服務系統(tǒng)理論簡介2.1概率論簡介一、事件及其概率1.必然事件、不可能事件及隨機事件在自然現(xiàn)象、社會經(jīng)濟現(xiàn)象中,在一定條件下必然出現(xiàn)的現(xiàn)象稱為必然性現(xiàn)象,比如,在標準大氣壓下水加熱到1000C會沸騰;在一定條件下可能出現(xiàn)也可能不出現(xiàn),帶有偶然性的現(xiàn)象稱為隨機現(xiàn)象,如擲一次骰子出現(xiàn)1點,可能是也可能不是。于是我們對自然現(xiàn)象、社會經(jīng)濟現(xiàn)象進行觀察或試驗時,把現(xiàn)象比作事件,在一定條件下必然會發(fā)生的事件稱為必然事件,用門表示;在一定條件下可能發(fā)生一也可能不發(fā)生的事件稱為隨機事件,簡稱為事件,常用大寫英文字母表示;另外,把在一定條件下必然不會發(fā)生的事件稱為不可能事件,記為必。比如,在標準大氣壓下水加熱到1000C會結冰是不可能事件。下一頁返回2.1概率論簡介事件具有不確定性,即在一次觀察或試驗中它可能發(fā)生,一也可能不發(fā)生。但是,以擲硬幣為例,歷史上有不少人做過擲硬幣的試試驗結果見表2.l。試驗結果表明:在長期的觀察或大量的試驗中我們會發(fā)現(xiàn)事件的發(fā)生具有一定的規(guī)律性。在擲硬幣試驗中,把硬幣分正反面,當我們拋的次數(shù)較多時,出現(xiàn)正面與出現(xiàn)反面的頻率幾乎相同,都很接近0.502.樣本空間把對事件的觀察或試驗統(tǒng)稱為試驗,記為E。在試驗中,可能出現(xiàn)的每一個基本結果叫做一個樣本點,所有的樣本點組成的集合叫做試驗E的樣本空間,記為Ω。上一頁下一頁返回2.1概率論簡介
3.事件的概率隨機事件在一次試驗中可能發(fā)生,一也可能不發(fā)生,那么它在一次試驗中發(fā)生的可能性有多大?能不能用一個數(shù)來刻畫可能性的大小?大家可以親自動手做擲一枚殷子的試驗,比如擲500次、1000次……記下6點出現(xiàn)的次數(shù),計算出它的頻率,看是否總是在0.1667左右。則0.1667這個穩(wěn)定數(shù)就是6點出現(xiàn)的可能性大小。隨機事件在一次試驗中發(fā)生的可能性大小是客觀存在的,可用一個不大于1的非負數(shù)來表示,這個數(shù)稱為隨機事件的概率。任意一個事件A的概率用P<A>表示,有:0≤P<A>≤1,P<Ω>=1,P<?)=0.上一頁下一頁返回2.1概率論簡介設試驗E的樣本空間為,則一定存在n個數(shù),使得,并且設A是一個事件,則下面介紹事件的概率的幾種常見情況:(1)兩個事件互不相容或互斥設A,是兩個事件,且滿足AB=?(即A與召沒有公共的樣本點),即在一次試驗中A與召不可能都發(fā)生,則稱A與召互不相容或互斥。用A并B表示由A與召的全部樣本點合并起來所構成的事件,它表示A與召在一次試驗中至少有一個發(fā)生的事件,那么上一頁下一頁返回2.1概率論簡介若A與召B互斥,則,即若,則(2)古典概型如果,且則稱這種試驗為古典概型。其特點為樣本點數(shù)是有限個,并且各個樣本點出現(xiàn)的可能性大小是相等的。當事件A中有m個樣本點時,有上一頁下一頁返回2.1概率論簡介
4.條件概率、事件的獨立性(1)條件概率設A,B是兩個事件,P(A)>0。在事件A已經(jīng)發(fā)生的條件下,事件B發(fā)生的概率記為P<B|A),稱為在事件A發(fā)生的條件下事件B的條件概率。P(B|A)就是在樣本空間已經(jīng)改變(變成了A)的情況下B對A的條件概率,定義為:上一頁下一頁返回2.1概率論簡介
(2)事件的獨立性設A,B是兩個事件,P(A)>0,P(B)<0。若P(AB)=P(A)P(B),則稱A與B相互獨立,即A,B兩個事件中的一個發(fā)生與否對另一個事件的概率沒有影響。同樣的,若A,B,C三個事件中的一個或兩個發(fā)生與否對其他事件的概率均無影響,則稱A,B,C相互獨立,即若P(AB)一P<A>P<B>,P<BC>一P<B>P<C>,P<AC>=P<A>P<C>,P<ABC>=P<A>P<B>P<C)均成立,則A,B,C相互獨立。以此可以類推到有限多個事件相互獨立的情況,具體內(nèi)容省略。上一頁下一頁返回2.1概率論簡介二、隨機變量及期望和方差1.隨機變量及其概率分布若一個變量的取值是由Ω中的樣本點來確定,即在一次試驗中,若、發(fā)生則定義這個變量取值為,將這個變量用X表示,則我們把這個變量X稱為隨機變量,而稱為X的概率分布??梢杂帽?.3描述如下上一頁下一頁返回2.1概率論簡介2.隨機變量的數(shù)學期望、方差和標準差(1)隨機變量的數(shù)學期望對于上面定義的隨機變量X,定義X的數(shù)學期望或均值為其實,它是隨機變量X的全部可能取值以對應的概率為權重的加權平均值①,描述的是全部可能值的平均水平或集中的位置。上一頁下一頁返回2.1概率論簡介(2)隨機變量的方差和標準差隨機變量X的可能值與其數(shù)學期望之差的平方的平均值,稱為隨機變量X的方差,記為三、常見的概率分布1.泊松分布概率論中常見的一種離散型概率分布。若隨機變量X只取非負整數(shù)值,取h.值的概率為其中γ>0是常數(shù),則隨機變量X的分布稱為泊松分布,記作P(γ),如圖2.1所示,即一在單位時間內(nèi)發(fā)生h.個事件的概率為P(γ)。若X服從泊松分布,記為X-}-P(}>,其中上一頁下一頁返回2.1概率論簡介2.指數(shù)分布設隨機變量X的一切可能的取值是全體非負實數(shù),并且對于任意的實數(shù)x滿足則稱X服從參數(shù)為幾的指數(shù)分布。如果一個隨機變量X呈指數(shù)分布,則可以寫作:X-Exponenrial(γ)。其中概率用如圖2.2中陰影部分的面積表示,E(X)其概率密度函數(shù)是:上一頁下一頁返回2.1概率論簡介在概率論和統(tǒng)計學中,指數(shù)分布是一種連續(xù)概率分布。指數(shù)分布可以用來表示獨立隨機事件發(fā)生的時間間隔,比如旅客進機場的時間間隔、中文維基百科新條目出現(xiàn)的時間間隔等。3.正態(tài)分布若隨機變量X一切可能的取值是全體實數(shù),并且對任意一個實數(shù)二,滿足其中是由x軸曲線,以及過點((a,0)且與v軸平行的直線所圍成的平面圖形的面積,如圖2.3所示。上一頁返回2.2隨機服務系統(tǒng)理論簡介一、隨機服務系統(tǒng)的定義與描述一個服務系統(tǒng)必有一定的服務對象和服務機構。不論服務對象是人、物、信息還是商品,都統(tǒng)稱為“顧客”,而把服務機構稱為“服務臺”。一群顧客到達具有一個或幾個服務員的服務機構。在顧客到達機構的時候,可能立即接受到服務,一也可能因服務員繁忙而在隊伍中等待直到獲得服務為止,當顧客獲得服務后便離開系統(tǒng)。任何一個隨機服務系統(tǒng)都包括顧客輸入、排隊和服務三個過程。如圖2.4所示。下一頁返回2.2隨機服務系統(tǒng)理論簡介輸入過程,即對顧客的到來,應了解其到來的方式,如顧客相繼到來的時間間隔可以是確定的,一也可以是隨機的,顧客的到達可以是相互獨立的,一也可以是有關聯(lián)的等。它是一個服務系統(tǒng)啟動的依據(jù)。我們這里要討論的輸入過程都假設顧客的到來是相互獨立的、平穩(wěn)的、隨機型的。平穩(wěn)是指描述相繼到達的間隔時間分布和所含參數(shù)(如期望值等)都與時間無關。上一頁下一頁返回2.2隨機服務系統(tǒng)理論簡介排隊過程,即排隊等候過程,要遵循排隊等候服務的規(guī)則。顧客接受服務的規(guī)則通常是按顧客接受服務的次序,如先到先服務、后到先服務、優(yōu)先服務和隨機服務等來區(qū)分的。一般情況下是先到先服務。在某特定時間內(nèi),由于到達服務設施的顧客超過服務設施的服務能力,不能立即得到服務而需排隊等候,于是出現(xiàn)等候線,形成了排隊系統(tǒng)。顧客參與等候的那一時刻稱為到達時間;從到達時間起到接受服務這一段時間稱為等候時間(排隊時間);服務設施提供服務所需要的時間稱為服務時間;顧客于服務完成后即行離去。顧客從到達到離去的時間是顧客在服務系統(tǒng)中的停留時間,這一過程構成了等候系統(tǒng)。上一頁下一頁返回2.2隨機服務系統(tǒng)理論簡介服務過程,要有服務機構。服務機構是指服務臺的數(shù)日、排列以及服務時間,分為確定型與隨機型。我們將要討論的與輸入過程一樣是平穩(wěn)隨機的情形。如何合理地設計與控制隨機服務系統(tǒng),使得它既能滿足顧客需要,又能使機構的花費最經(jīng)濟,這是隨機服務系統(tǒng)理論所要解決的問題。分析討論服務系統(tǒng)的問題必須抓住對問題影響最大的三個因素,它們分別是:(1)顧客相繼到達的間隔時間的分布;(2)服務時間的分布;(3)服務臺的個數(shù)。上一頁下一頁返回2.2隨機服務系統(tǒng)理論簡介一個服務系統(tǒng)的好壞有三要素:等候線的長度、排隊等候時間、服務質(zhì)量。為了提高服務水準和經(jīng)濟效益,管理人員必須分析系統(tǒng)中(包括在服務設施中的和等候進入服務設施的)顧客的種種動態(tài),特別是等候線的長度及其變化,服務設施使用的百分率,顧客在系統(tǒng)中總的逗留時間,然后才能進一步從理論上探討問題和解決問題。二、單線等候服務系統(tǒng)的數(shù)學模型下面先建立一個最簡單明了的,僅有一個服務設施(單線)等候系統(tǒng)的數(shù)學模型,相關聯(lián)的概念解析如下:(1)LS:系統(tǒng)中的總顧客數(shù)的期望值上一頁下一頁返回2.2隨機服務系統(tǒng)理論簡介
(2)Lq:系統(tǒng)中等待服務的顧客數(shù)的期望值,則有LS=Lq+(正被服務的顧客數(shù));(3)Ws:顧客在系統(tǒng)內(nèi)平均花費的時間(即指從到達到離開所花費的總時間)的期望值;(4)Wq:顧客在系統(tǒng)中排隊等待的時間的期望值,顯然有Ws=Wq+(服務時間);(5)λ:單位時間內(nèi)顧客到達的均值(即兩次到達平均間隔時間的倒數(shù));(6)μ:單位時間內(nèi)顧客離去的均值(即兩次離開平均間隔時間的倒數(shù));(7)ρ:在相同的時間間隔內(nèi)顧客到達的平均數(shù)與能被服務的顧客的平均數(shù)的比值,稱為服務強度或服務因子,則,若可以預期隊伍會越來越長,若。則排隊情況必將逐步改善,甚至根本不必排隊;(8)P0:服務設施閑置概率,或閑置時間和忙期。上一頁下一頁返回2.2隨機服務系統(tǒng)理論簡介1.顧客到達間隔的分布和服務時間的分布下面簡要介紹幾個重要分布。(1)t時間內(nèi)到達r個顧客的概率(泊松分布):其中λ是單位時間內(nèi)到達顧客數(shù)的均值(即數(shù)學期望)。(2)顧客相繼到達的時間間隔T的分布(指數(shù)分布):分布密度曲線為數(shù)學期望和方差分別為上一頁下一頁返回2.2隨機服務系統(tǒng)理論簡介
(3)服務時間S的分布:對一個顧客的服務時間S,就是在忙期相繼離開系統(tǒng)的兩顧客的間隔時間它一也服從指數(shù)分布,其密度曲線為:且服務設施每單位時間內(nèi)平均服務
μ
個顧客(即單位時間內(nèi)離開服務設施的人數(shù))。稱平均服務率生表示對一個顧客服務的平均時間,此處“平均”是指概率
論中的期望值。上一頁下一頁返回2.2隨機服務系統(tǒng)理論簡介2.系統(tǒng)中有,t個顧客的概率令n代表某一系統(tǒng)中的顧客數(shù)(稱為該系統(tǒng)的狀態(tài)),Pn(t)代表給定時刻t時系統(tǒng)內(nèi)有n個顧客的概率(稱為狀態(tài)概率),Pn代表過了相當長的時間以后,狀態(tài)概率波動極小而趨于穩(wěn)定時的值(稱為穩(wěn)態(tài)概率)。Pn(t)與Pn之間的關系是:當t無限增大時,Pn(t)無限接近于Pn這里,Pn(t)與時間有關,Pn與時間無關。可以想象,在相當長時間以后,系統(tǒng)內(nèi)有,t個顧客的概率波動極小,即上一頁下一頁返回2.2隨機服務系統(tǒng)理論簡介當t無限增大
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