1、系統(tǒng)仿真與matlab綜合試題題 目：M/M/N 排隊(duì)系統(tǒng)（多服務(wù)員排隊(duì)系統(tǒng)）的仿真編 號(hào)： 12 難度系數(shù)： * 姓 名 班 級(jí) 學(xué) 號(hào) 聯(lián)系方式 成 績(jī) 系統(tǒng)仿真與matlab綜合試題0M/M/N 排隊(duì)系統(tǒng)的模擬仿真1摘 要11. 問題分析22. 模型假設(shè)23. 符號(hào)說明34. 模型準(zhǔn)備34.1 排隊(duì)系統(tǒng)的組成和特征34.1.1輸入過程44.1.2排隊(duì)規(guī)則44.1.3服務(wù)過程44.1.4排隊(duì)系統(tǒng)的主要指標(biāo)54.2輸入過程與服務(wù)時(shí)間的分布54.2.1負(fù)指數(shù)分布54.2.2泊松分布54.3生滅過程65. 標(biāo)準(zhǔn)M/M/N模型85.1多服務(wù)臺(tái)模型準(zhǔn)備85.2多服務(wù)臺(tái)模型建立95.2.1服務(wù)利用率9

2、5.2.2平均排隊(duì)長(zhǎng)95.2.3平均隊(duì)長(zhǎng)105.2.4平均等待時(shí)間106. 程序設(shè)計(jì)116.1動(dòng)畫流程圖116.2M/M/N流程圖127. 程序運(yùn)行實(shí)例介紹137.1動(dòng)畫實(shí)例講解137.2M/M/N排隊(duì)系統(tǒng)實(shí)例講解148. 程序?qū)崿F(xiàn)難點(diǎn)和模型評(píng)價(jià)178.1程序?qū)崿F(xiàn)難點(diǎn)178.2模型評(píng)價(jià)179. 參考文獻(xiàn)1710. 附錄1710.1動(dòng)畫實(shí)現(xiàn)的核心程序1710.2 M/M/N模型計(jì)算主要程序22M/M/N 排隊(duì)系統(tǒng)的模擬仿真摘 要 排隊(duì)是在日常生活中經(jīng)常遇到的事，由于顧客到達(dá)和服務(wù)時(shí)間的隨機(jī)性，使得排隊(duì)不可避免。因此，本文建立標(biāo)準(zhǔn)的M/M/N模型，并運(yùn)用Matlab軟件，對(duì)M/M/N排隊(duì)系統(tǒng)就行了

3、仿真，從而更好地深入研究排隊(duì)問題。 問題一，基于顧客到達(dá)時(shí)間服從泊松分布和服務(wù)時(shí)間服從負(fù)指數(shù)分布，建立了標(biāo)準(zhǔn)的M/M/N模型。運(yùn)用Matlab軟件編程，通過輸入服務(wù)臺(tái)數(shù)量、泊松分布參數(shù)以及負(fù)指數(shù)分布參數(shù)，求解出平均隊(duì)長(zhǎng)、服務(wù)利用率、平均等待時(shí)間以及平均排隊(duì)長(zhǎng)等重要指標(biāo)。然后，分析了輸入?yún)?shù)與輸出結(jié)果之間的關(guān)系。得出當(dāng)服務(wù)臺(tái)數(shù)增加時(shí)，幾個(gè)參數(shù)都會(huì)變小的結(jié)論。 問題二，為了更加清晰地反映出實(shí)際排隊(duì)過程。本文通過運(yùn)用Matlab軟件編程，制作了M/M/1排隊(duì)過程的動(dòng)畫仿真，通過輸入泊松分布參數(shù)以及負(fù)指數(shù)分布參數(shù)來模擬不同情況下的排隊(duì)過程。通過仿真動(dòng)畫，可以看到明顯的等待和排隊(duì)過程。 問題三，為了清晰

4、地展示程序執(zhí)行的效果以及程序功能的使用方法。本文特意制作了程序運(yùn)行指南，并做了程序運(yùn)行實(shí)例分析。通過詳細(xì)地介紹，使讀者能更好地理解M/M/N模型以及如何使用該仿真程序。 最后，對(duì)建立的M/M/N模型做了評(píng)價(jià)，并提出了一些改進(jìn)的思路。同時(shí)，指出了程序?qū)崿F(xiàn)的難點(diǎn)等問題。關(guān)鍵詞： M/M/N排隊(duì)系統(tǒng) 泊松分布 負(fù)指數(shù)分布 動(dòng)畫模擬仿真1. 問題分析 排隊(duì)論 （Queuing Theory）也稱隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)理論，就是為解決有關(guān)排隊(duì)問題而發(fā)展的一門學(xué)科。它研究的內(nèi)容有下列三部分： 1 性態(tài)問題，即研究各種排隊(duì)系統(tǒng)的概率規(guī)律性，主要是研究隊(duì)長(zhǎng)分布、等待時(shí)間分布和忙期分布等，包括了瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)兩種情形。 2

5、最優(yōu)化問題，又分靜態(tài)最優(yōu)和動(dòng)態(tài)最優(yōu)，前者指最優(yōu)設(shè)計(jì)。后者指現(xiàn)有排隊(duì)系統(tǒng)的最優(yōu)運(yùn)營。3 排隊(duì)系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)推斷，即判斷一個(gè)給定的排隊(duì)系統(tǒng)符合于哪種模型，以便根據(jù)排隊(duì)理論進(jìn)行分析研究。 其過程如下圖： 本文需要解決的問題：1 建立顧客到達(dá)時(shí)間服從泊松分布、服務(wù)時(shí)間服從負(fù)指數(shù)分布的M/M/N排隊(duì)模型，并利用Matlab軟件實(shí)現(xiàn)輸入?yún)?shù)的鍵入以及輸出參數(shù)的顯示。2 運(yùn)用Matlab軟件編程制作M/M/1排隊(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)仿真模擬動(dòng)畫，并擁有輸入?yún)?shù)的鍵入功能。3 制作程序運(yùn)行指南，并結(jié)合程序運(yùn)行實(shí)例對(duì)程序功能作深入分析。4 對(duì)本文建立的標(biāo)準(zhǔn)M/M/N排隊(duì)模型作評(píng)價(jià)。2. 模型假設(shè)針對(duì)本問題，建立如下合理的假設(shè)

6、：1 顧客源是無窮的；2 排隊(duì)長(zhǎng)度沒有限制；3 到達(dá)系統(tǒng)的顧客按先到先服務(wù)原則依次進(jìn)入服務(wù)；4 服務(wù)員在仿真過程中沒有休假；5 顧客到達(dá)時(shí)排成一隊(duì)，當(dāng)有服務(wù)臺(tái)空閑時(shí)進(jìn)入服務(wù)狀態(tài)；6 單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)的顧客數(shù)量服從泊松分布；7 顧客所需的服務(wù)時(shí)間服從負(fù)指數(shù)分布；8 各服務(wù)臺(tái)工作是相互獨(dú)立且平均服務(wù)時(shí)間相同。3. 符號(hào)說明符號(hào)說明單位顧客到達(dá)時(shí)間參數(shù)人數(shù)/分顧客服務(wù)時(shí)間參數(shù)人數(shù)/分出現(xiàn)某種狀態(tài)的概率服務(wù)利用率平均排隊(duì)長(zhǎng)人平均隊(duì)長(zhǎng)人平均逗留時(shí)間分鐘平均等待時(shí)間分鐘4. 模型準(zhǔn)備4.1 排隊(duì)系統(tǒng)的組成和特征 一般的排隊(duì)過程都由輸入過程、排隊(duì)規(guī)則、服務(wù)過程三部分組成，現(xiàn)分述如下： 4.1.1輸入過程 輸入

7、過程是指顧客到來時(shí)間的規(guī)律性，可能有下列不同情況： 1. 顧客的組成可能是有限的，也可能是無限的。2. 顧客到達(dá)的方式可能是一個(gè)個(gè)的，也可能是成批的。3. 顧客到達(dá)可以是相互獨(dú)立的，即以前的到達(dá)情況對(duì)以后的到達(dá)沒有影響，否則是相關(guān)的。4. 輸入過程可以是平穩(wěn)的，即相繼到達(dá)的間隔時(shí)間分布及其數(shù)學(xué)期望、方差等數(shù)字特征都與時(shí)間無關(guān)，否則是非平穩(wěn)的。 4.1.2排隊(duì)規(guī)則 排隊(duì)規(guī)則指到達(dá)排隊(duì)系統(tǒng)的顧客按怎樣的規(guī)則排隊(duì)等待，可分為損失制，等待制和 混合制三種。 1. 損失制（消失制）。當(dāng)顧客到達(dá)時(shí)，所有的服務(wù)臺(tái)均被占用，顧客隨即離去。 2. 等待制。當(dāng)顧客到達(dá)時(shí)，所有的服務(wù)臺(tái)均被占用，顧客就排隊(duì)等待，直接

8、受完服務(wù)才離去。例如出故障的機(jī)器排隊(duì)等待維修就是這種情況。 3. 混合制。介于損失制和等待制之間的是混合制，即既有等待又有損失。有隊(duì)列長(zhǎng)度有限和排隊(duì)等待時(shí)間有限兩種情況，在限度以內(nèi)就排隊(duì)等待，超過一定限度就離去。 排隊(duì)方式還分為單列、多列和循環(huán)隊(duì)列。 4.1.3服務(wù)過程 1. 服務(wù)機(jī)構(gòu)。主要有以下幾種類型：?jiǎn)畏?wù)臺(tái)；多服務(wù)臺(tái)并聯(lián)（每個(gè)服務(wù)臺(tái)同時(shí)為不同顧客服務(wù)）；多服務(wù)臺(tái)串聯(lián)（多服務(wù)臺(tái)依次為同一顧客服務(wù)）；混合型。 2. 服務(wù)規(guī)則。按為顧客服務(wù)的次序采用以下幾種規(guī)則： 1) 先到先服務(wù)，這是通常的情形。2) 后到先服務(wù)，如情報(bào)系統(tǒng)中，最后到的情報(bào)信息往往最有價(jià)值，因而常被優(yōu)先處理。3) 隨機(jī)服務(wù)

9、，服務(wù)臺(tái)從等待的顧客中隨機(jī)地取其一進(jìn)行服務(wù)，而不管到達(dá)的先后。4) 優(yōu)先服務(wù)，如醫(yī)療系統(tǒng)對(duì)病情嚴(yán)重的病人給予優(yōu)先治療。 4.1.4排隊(duì)系統(tǒng)的主要指標(biāo)1. 平均隊(duì)長(zhǎng)：指系統(tǒng)內(nèi)顧客數(shù)（包括正被服務(wù)的顧客與排隊(duì)等待服務(wù)的顧客）的數(shù)學(xué)期望。2. 平均排隊(duì)長(zhǎng):指系統(tǒng)內(nèi)等待服務(wù)的顧客數(shù)的數(shù)學(xué)期望。3. 平均逗留時(shí)間：顧客在系統(tǒng)內(nèi)逗留時(shí)間（包括排隊(duì)等待的時(shí)間和接受服務(wù)的時(shí)間）的數(shù)學(xué)期望。4. 平均等待時(shí)間：指一個(gè)顧客在排隊(duì)系統(tǒng)中排隊(duì)等待時(shí)間的數(shù)學(xué)期望。5. 平均忙期：指服務(wù)機(jī)構(gòu)連續(xù)繁忙時(shí)間（顧客到達(dá)空閑服務(wù)機(jī)構(gòu)起，到服務(wù)機(jī)構(gòu)再次空閑止的時(shí)間）長(zhǎng)度的數(shù)學(xué)期望。4.2輸入過程與服務(wù)時(shí)間的分布排隊(duì)系統(tǒng)中的事件流包

10、括顧客到達(dá)流和服務(wù)時(shí)間流。由于顧客到達(dá)的間隔時(shí)間和服務(wù)時(shí)間不可能是負(fù)值，因此，它的分布是非負(fù)隨機(jī)變量的分布。最常用的分布有泊松分布、確定型分布，指數(shù)分布和愛爾朗分布。由于本文只用到了泊松分布和負(fù)指數(shù)分布，因此只對(duì)這兩種分布加以說明。4.2.1負(fù)指數(shù)分布指數(shù)分布是單參數(shù)的非對(duì)稱分布，記作，概率密度函數(shù)為：它的數(shù)學(xué)期望為，方差為。指數(shù)分布是唯一具有無記憶性的連續(xù)型隨機(jī)變量，即有，在排隊(duì)論、可靠性分析中有廣泛應(yīng)用。本文將用負(fù)指數(shù)分布來產(chǎn)生顧客的服務(wù)時(shí)間。4.2.2泊松分布泊松分布與指數(shù)分布有密切的關(guān)系。當(dāng)顧客平均到達(dá)率為常數(shù)的到達(dá)間隔服從指數(shù)分布時(shí)，單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)的顧客數(shù)K 服從泊松分布，即單位時(shí)間

11、內(nèi)到達(dá)k 位顧客的概率為 記作Poisson() 。泊松分布在排隊(duì)服務(wù)、產(chǎn)品檢驗(yàn)、生物與醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)、天文、物理等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。 本文將用泊松分布來產(chǎn)生單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)的顧客數(shù)目。 4.3生滅過程在排隊(duì)論中，如果表示時(shí)刻系統(tǒng)中的顧客數(shù)，則就構(gòu)成了一個(gè)隨機(jī)過程。如果用“生”表示顧客的到達(dá)，“滅”表示顧客的離去，則對(duì)許多排隊(duì)過程來說，就是一類特殊的隨機(jī)過程生滅過程。定義 1 設(shè)為一個(gè)隨機(jī)過程。若的概率分布具有以下性質(zhì)： 1. 假設(shè)，則從時(shí)刻起到下一個(gè)顧客到達(dá)時(shí)刻止的時(shí)間服從參數(shù)為的負(fù)指數(shù)分布，。 2. 假設(shè)，則從時(shí)刻起到下一個(gè)顧客離去時(shí)刻止的時(shí)間服從參數(shù)為的負(fù)指數(shù)分別，。3. 同一時(shí)刻只有一個(gè)顧客到

12、達(dá)或離去。則稱為一個(gè)生滅過程。 當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行相當(dāng)時(shí)間而到達(dá)平衡狀態(tài)后，對(duì)任一狀態(tài)，即其中表示系統(tǒng)中一共有名顧客，單位時(shí)間內(nèi)進(jìn)入該狀態(tài)的平均次數(shù)和單位時(shí)間內(nèi)離開該狀態(tài)的平均次數(shù)應(yīng)該相等，這就是系統(tǒng)在統(tǒng)計(jì)平衡下的“流入流出”原理。根據(jù)這一原理，可得到任一狀態(tài)下的平衡方程如下：有上述平衡方程，可求得因此，記則平穩(wěn)狀態(tài)的分布為由概率分布的要求可以得到即系統(tǒng)空閑狀態(tài)的概率。注意只有當(dāng)級(jí)數(shù)收斂時(shí)才有意義。5. 標(biāo)準(zhǔn)M/M/N模型5.1多服務(wù)臺(tái)模型準(zhǔn)備設(shè)顧客單個(gè)到達(dá)，相繼到達(dá)時(shí)間間隔服從參數(shù)為的負(fù)指數(shù)分布，系統(tǒng)中共有個(gè)服務(wù)臺(tái)，每個(gè)服務(wù)臺(tái)的服務(wù)時(shí)間相互獨(dú)立，且服從參數(shù)為的負(fù)指數(shù)分布。當(dāng)顧客到達(dá)時(shí)，若有空閑的服務(wù)

13、臺(tái)則馬上接受服務(wù)，否則便排成一個(gè)隊(duì)列等待，等待時(shí)間為無限。記為系統(tǒng)達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)后的隊(duì)長(zhǎng)N的概率分布，注意到對(duì)個(gè)數(shù)為s的多服務(wù)臺(tái)系統(tǒng)，有 和記服務(wù)強(qiáng)度，則當(dāng)時(shí)，由式（3）、（4）、（5）、（6），可以得到故其中為系統(tǒng)空閑的概率。因此，系統(tǒng)中有任意多個(gè)顧客的概率都可以由式（11）和式（12）得到。從而，就可以計(jì)算出反映該系統(tǒng)性能的各種重要指標(biāo)。5.2多服務(wù)臺(tái)模型建立5.2.1服務(wù)利用率在本文中，簡(jiǎn)單的把服務(wù)利用率定義為系統(tǒng)處于非空閑狀態(tài)的概率。因此，由公式（12），可以得到服務(wù)利用率為5.2.2平均排隊(duì)長(zhǎng)對(duì)于多服務(wù)臺(tái)排隊(duì)系統(tǒng)，由公式（11）和公式（12）可以得到系統(tǒng)到達(dá)平穩(wěn)狀態(tài)的平均排隊(duì)長(zhǎng)。5.2

14、.3平均隊(duì)長(zhǎng)對(duì)于到達(dá)平穩(wěn)狀態(tài)的多服務(wù)臺(tái)排隊(duì)系統(tǒng)，平均隊(duì)長(zhǎng)等于平均排隊(duì)長(zhǎng)與正在接受服務(wù)的顧客的平均數(shù)之和，即記系統(tǒng)中正在接受服務(wù)的顧客的平均數(shù)為，則 因此，平均隊(duì)長(zhǎng)5.2.4平均等待時(shí)間對(duì)于顧客在系統(tǒng)中平均等待時(shí)間的建模，可以先計(jì)算顧客在系統(tǒng)中的逗留時(shí)間，然后再減去顧客在系統(tǒng)中的服務(wù)時(shí)間，這樣就可以得到顧客的平均等待時(shí)間。 顧客在系統(tǒng)中的逗留時(shí)間可以看作一個(gè)服從的負(fù)指數(shù)分布，即因此，平均逗留時(shí)間又因?yàn)轭櫩驮谙到y(tǒng)中的逗留時(shí)間等于等待時(shí)間與接受服務(wù)的時(shí)間之和，即故平均等待時(shí)間6. 程序設(shè)計(jì)6.1動(dòng)畫流程圖開始輸入顧客到達(dá)的泊松分布參數(shù)、服務(wù)時(shí)間的負(fù)指數(shù)分布參數(shù)NO判斷時(shí)間是否等于第i個(gè)人的到達(dá)時(shí)間？

15、 YESNO是否空閑？YES進(jìn)入系統(tǒng)接受服務(wù)NO服務(wù)完畢？YES離開NO結(jié)束？YESEND6.2M/M/N流程圖開始輸入?yún)?shù)NO判斷輸入是否正確？YES代入公式計(jì)算,并顯示結(jié)果NO結(jié)束？YESEND7. 程序運(yùn)行實(shí)例介紹7.1動(dòng)畫實(shí)例講解當(dāng)運(yùn)行程序時(shí)就會(huì)出現(xiàn)下面的窗口：如果要觀看M/M/1排隊(duì)系統(tǒng)的仿真動(dòng)畫，可以現(xiàn)在左下角輸入每分鐘到達(dá)人數(shù)和每分鐘服務(wù)人數(shù)。然后，點(diǎn)擊“觀看動(dòng)畫”按鈕，就可以觀看仿真動(dòng)畫。例如，設(shè)每分鐘到達(dá)人數(shù)為0.35、每分鐘服務(wù)人數(shù)為0.4.程序運(yùn)行一段時(shí)間后，我們可以看到如下的畫面： 由上圖，可以得到等待人數(shù)、總接待人數(shù)以及離開人數(shù)。如果要重新設(shè)置參數(shù)，可以按左下角的“重

16、置”鍵。當(dāng)“重置”鍵按下后，我們可以看到如下畫面：然后，重新設(shè)置每分鐘到達(dá)人數(shù)以及每分鐘服務(wù)人數(shù)，并點(diǎn)擊“觀看動(dòng)畫”。7.2M/M/N排隊(duì)系統(tǒng)實(shí)例講解 在窗口的“請(qǐng)?jiān)O(shè)置參數(shù)”下方，可以設(shè)置服務(wù)臺(tái)數(shù)、每分鐘到達(dá)人數(shù)以及每分鐘服務(wù)人數(shù)。然后，點(diǎn)擊“開始”按鈕，在“模型仿真結(jié)果”下方就可以得到平均隊(duì)長(zhǎng)、服務(wù)利用率、平均等待時(shí)間以及平均排隊(duì)長(zhǎng)度。如果要重新設(shè)置參數(shù)，可以點(diǎn)擊開始鍵旁邊“重置”，點(diǎn)擊后可得到如下畫面：可以看見“M/M/N排隊(duì)系統(tǒng)計(jì)算”下面所有的框都被置為0。如果輸入?yún)?shù)出錯(cuò)時(shí)，程序會(huì)彈出窗口自動(dòng)提示，如下圖： 并且在切換到提示時(shí)，并不會(huì)影響前面動(dòng)畫的執(zhí)行。因此，不必?fù)?dān)心輸入?yún)?shù)出錯(cuò)而影響

17、其他程序的運(yùn)行。點(diǎn)擊“返回”即可回到前一畫面，并且可以看見“M/M/N排隊(duì)系統(tǒng)計(jì)算”所有的框都被置為0。點(diǎn)擊后的畫面如下圖：注：本程序在執(zhí)行時(shí)是以一秒鐘代替一分鐘8. 程序?qū)崿F(xiàn)難點(diǎn)和模型評(píng)價(jià)8.1程序?qū)崿F(xiàn)難點(diǎn)1. 本段程序的主要難點(diǎn)在制作動(dòng)畫中，在制作動(dòng)畫時(shí)不是很容易把泊松分布和負(fù)指數(shù)分布產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和實(shí)際的時(shí)間聯(lián)系起來。最后，利用了clock函數(shù)解決了問題。2. 在GUI設(shè)計(jì)時(shí)，切換畫面時(shí)總是會(huì)有一定的閃動(dòng)，此問題暫時(shí)還沒有解決。8.2模型評(píng)價(jià)本文建立的是標(biāo)準(zhǔn)的M/M/N排隊(duì)系統(tǒng)模型，而在實(shí)際生活中并不是這樣的。在實(shí)際的生活中往往是一種有損失制的排隊(duì)系統(tǒng)，當(dāng)人們?cè)谂抨?duì)的時(shí)候看見排隊(duì)的人數(shù)很多就

18、會(huì)部分人就會(huì)離開，而從模型并沒有考慮此情況。因此，模型還有待改進(jìn)。9. 參考文獻(xiàn)1運(yùn)籌學(xué)教材編寫組,運(yùn)籌學(xué)（第三版），北京：清華大學(xué)出版社M,20052齊歡 王小平系，統(tǒng)建模與仿真 北京：清華大學(xué)出版社M，2004。3姜啟源 謝金星，數(shù)學(xué)模型(第三版)，北京：高等教育出版社M，2003。4趙廣元,MATLAB與控制系統(tǒng)仿真實(shí)踐，北京：北京航空航天大學(xué)出版社M,20095施曉紅 周佳，精通GUI圖形界面編程，北京：北京大學(xué)出版社M，200310. 附錄10.1動(dòng)畫實(shí)現(xiàn)的核心程序function Mypush_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObje

19、ct handle to Mypush (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)axes(handles.Myaxe);N=10000;% geta=str2double(get(findobj(tag,MYGETA),String);% serveb=str2double(get(findobj(tag,MYSERVEB),String);geta=str2dou

20、ble(get(handles.MYGETA,String);serveb=str2double(get(handles.MYSERVEB,String);geta=1/geta;serveb=1/serveb;reset=0;%動(dòng)畫標(biāo)志nownum=0;%初始人數(shù)servenum=0;%接受服務(wù)的總?cè)藬?shù)outnum=0;% state=0;%0服務(wù)臺(tái)無人，1有人 gettime0=ceil(poissrnd(geta,1,N);%產(chǎn)生到達(dá)時(shí)間gettime=cumsum(gettime0(1,:); servetime0=ceil(exprnd(serveb,1,N);%產(chǎn)生服務(wù)時(shí)間serv

21、etime=cumsum(servetime0(1,:); leavetime(1)=gettime(1)+servetime0(1);for j=2:Nleavetime(j)=leavetime(j-1)+servetime0(j);%等于前一個(gè)離開時(shí)間加其服務(wù)時(shí)間end waittime(1)=0;for j=2:Nwaittime(j)=-gettime(j)+leavetime(j-1);%等待時(shí)間end x=10;y=0;h=plot(x,y,.);hold on x0=10;y0=8;h1=plot(x0,y0,.);hold on xl=10;yl=16;h2=plot(xl,

22、yl,.);hold on%服務(wù)臺(tái)x1=8 12 12 8;%指定x坐標(biāo)的值y1=15 15 17 17;%指定y坐標(biāo)的值X1=x1 x1(1);%首尾相連Y1=y1 y1(1);%首尾相連plot(X1,Y1);fill(X1,Y1,y);text(8,18,服務(wù)臺(tái));hold on%等待處x2=8 12 12 8;%指定x坐標(biāo)的值y2=7 7 9 9;%指定y坐標(biāo)的值X2=x2 x2(1);%首尾相連Y2=y2 y2(1);%首尾相連plot(X2,Y2);fill(X2,Y2,r);text(8,10,等待處);hold on%等待人數(shù)x3=14 16 16 14;%指定x坐標(biāo)的值y3=

23、7 7 9 9;%指定y坐標(biāo)的值X3=x3 x3(1);%首尾相連Y3=y3 y3(1);%首尾相連plot(X3,Y3);fill(X3,Y3,g);text(13,10,等待人數(shù));hold on %總接待人數(shù)x4=3 5 5 3;%指定x坐標(biāo)的值y4=15 15 17 17;%指定y坐標(biāo)的值X4=x4 x4(1);%首尾相連Y4=y4 y4(1);%首尾相連plot(X4,Y4);fill(X4,Y4,b);text(1,18,總接待人數(shù));hold on%入口x5=9 11 11 9;%指定x坐標(biāo)的值y5=0 0 2 2;%指定y坐標(biāo)的值X5=x5 x5(1);%首尾相連Y5=y5 y

24、5(1);%首尾相連plot(X5,Y5);fill(X5,Y5,g);text(11.5,1,入口);hold on%出口x6=17 19 17 19;%指定x坐標(biāo)的值y6=15 15 17 17;%指定y坐標(biāo)的值X6=x6 x6(1);%首尾相連Y6=y6 y6(1);%首尾相連plot(X6,Y6);fill(X6,Y6,g);text(18,18,出口);hold on%離開人數(shù)x7=14 16 16 14;%指定x坐標(biāo)的值y7=15 15 17 17;%指定y坐標(biāo)的值X7=x7 x7(1);%首尾相連Y7=y7 y7(1);%首尾相連plot(X7,Y7);fill(X7,Y7,g)

25、;text(12,18,離開人數(shù));hold on axis(0 20 0 20)axis squaregrid off set(h,EraseMode,xor,MarkerSize,18)%異或?qū)崿F(xiàn)動(dòng)畫set(h1,EraseMode,xor,MarkerSize,18)set(h2,EraseMode,xor,MarkerSize,18)i=1;j=1;t=1;temp=clock;nowtime=temp(6)+temp(5)*60+temp(4)*60*60+temp(3)*24*60*60;nowtime0=nowtime;%記錄開始仿真的時(shí)間while 1 geta=str2dou

26、ble(get(handles.MYGETA,String); serveb=str2double(get(handles.MYSERVEB,String); if(geta=0|serveb=0)%按下重置鍵 h_axes=findobj(gcf,type,axes); %獲得當(dāng)前圖中所有坐標(biāo)的句柄 h_children_axes=allchild(h_axes); %獲得坐標(biāo)的子對(duì)象的句柄 delete(h_children_axes); %刪除所有坐標(biāo)子對(duì)象句柄，達(dá)到清空目的 break; end% if(geta=-1|serveb=-1)%按下退出鍵% break;% end if(

27、reset=1)%把坐標(biāo)置到（10,0）入口處 x=10; y=0; reset=0; end time=clock; curtime=time(6)+time(5)*60+time(4)*60*60+time(3)*24*60*60; %顧客到來 if(i=gettime(i) y=y+0.005; set(h,XData,x,YData,y) if(y=8) reset=1; fill(X3,Y3,g) nownum=nownum+1; text(15,8,num2str(nownum); i=i+1;% tempnum=1;% nowtime=curtime;%更新時(shí)間% plot(x,

28、y,o);% hold on end end end %顧客去服務(wù) if(j0) if(curtime-nowtime0=gettime(j)+waittime(j) x0=10.000; y0=y0+0.005; set(h1,XData,x0,YData,y0) if(y0=16) nownum=nownum-1; servenum=servenum+1;% state=1; fill(X3,Y3,g) text(15,8,num2str(nownum); fill(X4,Y4,b); text(3.7,16,num2str(servenum); x0=10; y0=8; j=j+1; e

29、nd end end end %顧客離開 if(t0)% if(state0) if(curtime-nowtime0=leavetime(t) xl=xl+0.005; yl=16; set(h2,XData,xl,YData,yl)% if(xl=20)% t=t+1;% xl=10;% end if(xl=18) t=t+1; xl=10; outnum=outnum+1; fill(X7,Y7,g); text(14.5,16,num2str(outnum);% state=0;% end end end end end if(isize(gettime) if(jsize(waittime) if(tsize(leavetime) break; end end end drawnowend10.2M/M/N模型計(jì)算主要程序function MYstart_Callback(hObject, eventdata, h