（一）基本概念
一、排队过程的一般表示
凡是要求服务的对象称为顾客，凡是为顾客服务的称为服务员
二、排队系统的组成和特征
主要由输入过程、排队规则、服务过程三部分组成
三、排队模型的符号表示
1、X：表示顾客到达流或顾客到达间隔时间分布
2、Y：服务时间分布
3、Z：服务台数目
4、A：系统容量限制
5、B：顾客源数目
6、C：服务规则 FCFS先到先服
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2021-07-14 10:22:29
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步骤： （1）确定问题是否属于排队论领域 （2）确定修理工个数s （3）确定机器源数m （4）找到时间终止点T （5）带入模型即可function out=MMSmteam(s,m,mu1,mu2,T)
%M/M/S/m排队模型
%s——修理工个数
%m——机器源数
%T——时间终止点
%mu1——机器离开-到达时间服从指数分布
%mu2——修理时间服从指数分布
%事件表：
% p_s——修理工
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2023-08-23 20:46:27
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排队论模型准备排队系统常用概率分布和过程泊松分布过程指数分布爱尔朗分布生灭过
原创
2022-12-27 12:41:02
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用 Python 来建立和处理排队论模型。这些模型在诸如网络流量、客户服务及生产调度等领域中有着广泛的应用。接下来，我们将深入剖析相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成等内容，并详细说明如何通过 Python 来实现这些步骤。
## 排队论模型备份策略
为了保障排队论模型的有效性及持久性，我们首先需要建立完善的备份策略。下图展示了备份流程的逻辑结构：
`
排队是我们生活中常见的一种现象，无论是购物、买票、办理业务等等，都需要排队等待。而排队论模型就是研究这种排队的现象以及其背后的规律和原理的一门学科。在本文中，我们将使用Python来实现排队论模型，并通过代码示例来展示其应用。
排队论模型主要涉及到两个方面的内容，即排队系统的输入和输出。排队系统的输入包括到达率（即单位时间内到达的顾客数量）和服务率（即单位时间内服务的顾客数量）。排队系统的输出则
原创
2024-02-05 09:30:44
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# 如何实现Python排队论模型
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何实现Python排队论模型。首先，我会通过流程图展示整个过程，并用表格展示每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。接着，我会逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码和注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(安装相关库)
C(导入库)
D(设置
原创
2024-04-21 03:52:01
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六、排队论模型问题引入：顾客希望服务机构越大越好，但是开支大；服务机构希望自己越小越好，但出现拥挤现象。一、研究内容：（i）性态问题：研究各种排队系统的概率规律性，主要是研究队长分布、等待时间分布和忙期分布，包括瞬态和稳态两种形式；（ii）最优化问题：静态最优（最优设计）；动态最优（最优运营）。其实两者最好都要有：先要有最优设计，在运营期间做最优运营。（iii）排队系统的统计推断：排队系统符合哪种
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2024-02-06 13:24:01
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论游戏的模型表达
原创
2023-05-16 23:05:11
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我只是一只蒟蒻搬运工，参考大佬课件和一下博客公平组合博弈(ICG)定义：（1）只有两人参与。（2）游戏局面的状态集合是有限。（3）对于同一个局面，两个游戏者的可操作集合完全相同。（4）游戏者轮流进行游戏。（5）当无法进行操作时游戏结束，此时不能进行操作的一方算输。（6）无论游戏如何进行，总可以在有限步数之内结束。 局势：P代表Previous，N代表Next。上一次move的人有必胜策略
卖点测试法：定义：测试人员找到本产品最吸引用户的功能或特性，按照产品演示步骤来测试特性 恶邻测试法：定义：测试人
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2023-03-31 18:46:34
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# Python 实现排队论模型
排队论是一种研究排队系统中顾客和服务过程的数学工具，广泛应用于工程、经济学、交通流量分析等领域。其核心在于分析如何在有限资源下优化服务流程。在这篇文章中，我们将简单了解排队论的基本概念，并通过 Python 实现一个简单的排队模型，以便更好地理解其应用。
## 排队论基本概念
一个排队系统通常由以下几个部分组成：
- **顾客到达过程**：顾客到达系统的方
原创
2024-08-04 04:58:53
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目录1 损失制排队模型的基本参数2 损失制排队模型计算实例2.1 s =1的情况（ M / M /1/1） 2.2 s >1的情况（ M / M / s/ s ）当 s 个服务台被占用后，顾客自动离去。 这里我们着重介绍如何使用 LINGO 软件中的相关函数。1
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2023-12-25 22:09:17
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数据开发，未来也可能被自动化的工具所替代。
原创
2021-07-05 10:03:45
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博弈论，今天算是告一段落了。首先来了解一下什么事博弈模型：①博弈模型为两个人轮流决定的非合作博弈，即两个人轮流进行决策，并且每次都会采用最优策略。②博弈模型必须是有限布可以完成的。③对两个人的规则是公平的。为了方便理解这个模型我们来定义两个状态：P状态（必败态）：前一个选手(Previous player)将取胜的位置称为必败点。N状态（必胜态）：下一个选手(Next player)将取胜的位置称
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2023-10-24 13:24:17
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MM1排队系统：MMS模型MMS排队模型程序（S=1时即为MM1排队模型）s=2;%服务台数
mu=4;%单个服务台一小时内服务的顾客数
lambda=3;%单位时间（一小时）到达的顾客数
ro=lambda/mu;
ros=ro/s;
sum1=0;
for i=0:(s-1)
sum1=sum1+ro.^i/factorial(i);
end
sum2=ro.^s/factoria
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2023-10-09 18:56:33
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最近几期上层一直在推一个测试理念-前置测试模型，由于当时时间很忙并且刚刚入职，只是跟着团队的大方向找着感觉，这几天看了一篇介绍前置测试模型的资料，结合当前的工作感悟，想在此记录一些自己对其的肤浅认识。 首先我将引用文章介绍作为第一篇章-概念篇，本文摘自《软件评测师考试考点分析与真题详解》
原创
2013-07-25 08:49:21
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将54张纸牌抽出两张，相同花色的概率？概率是实际情况的反应，这里既然要求概率，就计算以下该情况出现的比例花色相同有4种，所以花色相同的情况有N=4∗C(2,14)N=4*C(2,14)N=4∗C(2,14) 54抽2的情
原创
2022-12-02 16:11:48
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建议 87：充分利用 set 的优势Python 中集合是通过 Hash 算法实现的无序不重复的元素集。我们来做一些测试：$ python -m timeit -n 1000 "[x for x in range(1000) if x in range(600, 1000)]"
1000 loops, best of 3: 6.44 msec per loop
$ python -m timeit
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2023-08-22 21:26:57
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概率图模型构建了这样一幅图，用观测节点表示观测到的数据，用隐含节点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系，最后基于这样的关系图获得一个概率分布，非常“优雅”地解决的问题。 概率图模型包括了朴素贝叶斯模型、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、主题模型等。主要在NLP领域用的较为广泛 1 概率图模型额联合概率分布团：如果在X={x1,x2,...,xn}所构成的子集中，
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2024-02-04 10:09:02
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参考https://www.jianshu.com/p/b946e06c9fa9待思考
原创
2022-08-04 17:37:12
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