【摘要】泊松过程是统计模拟中的一个重要内容,本文以泊松过程为例,说明泊松过程在排队论中的应用,并给出随机模拟的过程。
【关键词】泊松过程 随机模拟 排队论
【基金项目】北方民族大学教学研究项目(JYYB201530)。
【中图分类号】O212.1 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2015)09-0214-01
统计模拟[1]是统计中很有用的工具之一, 它是利用计算机产生某概率模型的随机数模拟真实模型.为了有利于学生理解和掌握这些随机模拟方法,就需要结合实际中的例子引入这些方法,同时用软件完成模拟计算。下面以泊松过程为例,谈谈在统计模拟教学中的一些教学思路。
1.泊松过程[1]
泊松过程是应用广泛的一类随机过程,常用来描述排队系统中顾客到达的过程。
若随机变量N(t)表示某事件在时间[0,t)内发生的次数,则称{N(t),t≥0}为一个随机过程。
定义1 若随机过程{N(t),t≥0}满足条件
①N(0)=0;②具有独立增量;③在任何长度为t的时间内,事件发生的次数服从参数为?姿t的泊松分布,则称上述过程是强度为?姿的泊松过程。
2.泊松过程在排队论中的应用
2.1排队论基本知识
排队论[2]是研究系统由于随机因素干扰而出现排队现象的一门学科,一般的排队系统由三个部分组成:输入过程、排队规则和服务机构。实际生活中常遇到例如银行排队、超市购物付款排队等这样的并列多服务台单队排队系统,可表示M/M/s为模型.它是指输入过程为泊松输入、服务时间服从指数分布、共有s个服务窗口的排队系统模型。
现对此类模型的一些指标符号作下述规定:L:平均队长;Lq:平均列队长;Ws:平均逗留时间;Wq:平均排队等待时间;P0:系统平衡时所有服务台空闲的概率;?姿:顾客到达的平均速率;?滋:平均服务速率;?籽:服务强度,有?籽=(?籽≤1).
从状态间的转移关系分析M/M/s模型[2],可求得各指标如下:
L=Lq+;Lq=p0;Ws=;Wq=
2.2 泊松过程的随机模拟原理
当随机过程是强度为?姿的泊松过程时,其点间间距是相互独立且服从参数为?姿的指数分布的随机变量,于是模拟泊松过程到达的时间间隔公式为[1]
ti=-lnui,ui~U(0,1),i=1,2,….
2.3 等待制排队模型的模拟
系统变量如下:
t-时间变量,tA-顾客到达时间,tD-顾客离开时间,NA-t时刻到达顾客总数,n-t时刻当前到达的顾客数,T-总服务时间.wt-发生事件的时间,wn-顾客数,ws-上一事件到下一事件的间隔时间。
模拟算法:
(1)初始步:置t=NA=0,产生顾客到达初始时间T0,置tA=T0,tD=∞,置k=0;
(2)记录系统状态:置k=k+1,wt(k)=t,wn(k)=n.若tA<t,置w2(k)=min(ta,td)-t,然后转(3);否则置w2(k)=0, ="" td="∞tD-t," td<∞,然后转(8);="" (3)若tA<td,置t=ta,na=na+1,n=n+1,产生下一顾客到达时间ta; (4)若n=1,产生tD;
(5)若tA≥tD,置t=tD,n=n-1;
(6)若n=0,置tD=∞;否则产生TD;
(7)转(2);
(8)此时tA≥T. 若n>0,置t=tD,n=n-1.产生tD,然后转(2);否则转(9).
(9)计算输出L,Ws和顾客等待的概率Pwait:
L=ws(k)·wn(k),
Ws=ws(k)·wn(k),
Pwait=ws(k).
按照上述算法编写R程序,使用时直接调用。
例1:某修理店只有一名工人,来修理的顾客到达过程为泊松过程,平均每小时4人,修理时间服从指数分布,平均需要6分钟。试用模拟的方法求该系统的L,Ws和Pwait.
解:调用程序queue1.R,输入参数,模拟1000小时的排队服务系统的运行情况,
> source(“queue1.R”)
> queuel(lambda=4,mu=10,T=1000)
L Ws Pwait
0.6938313 0.1685005 0.4118629
计算理论值:
L===0.6667(人),Ws===0.16667(小时),
Pwait===0.4.
可以看出,模拟值与理论值很接近。
3.结论
本文通过泊松过程的定义,对泊松过程的随机模拟及其在排队论中的应用进行了论述,以此提高学生的理解和运用能力。
参考文献:
[1]茆诗松,程依明,濮晓龙.概率论与数理统计教程[M].北京:高等教育出版社,2004.
[2]钱颂迪,顾基发,郭耀煌.运筹学[M].北京:清华大学出版社,2005.
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本文标题:探讨数理统计模拟方法的案例式应用教学
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