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通信领域中的排队论（陈鑫林).rar

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简介：
本资料探讨了通信系统中排队论的应用与分析方法，旨在解决网络拥堵、优化资源分配等关键问题。作者通过理论研究和案例分析，提供了深入理解及应用指导。 五章内容分别涵盖了Markov排队模型及其应用、Markov排队模型的推广、Nuest的矩阵几何理论、输入为MMPP（2）的排队系统的求解方法以及分组数字图像业务流建模的实际例子。

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  • 通信领域中的排队论（陈鑫林).rar
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    本资料探讨了通信系统中排队论的应用与分析方法，旨在解决网络拥堵、优化资源分配等关键问题。作者通过理论研究和案例分析，提供了深入理解及应用指导。 五章内容分别涵盖了Markov排队模型及其应用、Markov排队模型的推广、Nuest的矩阵几何理论、输入为MMPP（2）的排队系统的求解方法以及分组数字图像业务流建模的实际例子。
     
  • 通信中的排队论分析.pdf
    优质
    《通信中的排队论分析》一文深入探讨了排队论在现代通信系统中的应用，重点研究了如何通过优化排队模型提高网络效率和服务质量。 本书以排队论为主题，探讨了该理论如何从通信领域提炼出来，并随着通信技术的发展而不断进步。全书共分为五章，内容涵盖了经典Markov排队模型及其推广、Neuts的矩阵几何方法以及针对特定输入条件（如MMPP(2)）和分组数字图像业务流的排队系统建模。此外，书中还展望了未来在宽带数字网络研究中排队论的应用前景。 本书最初是作者为邮电科学研究院研究生部“现代通信中的排队论”课程编写的讲义，在经过三年的教学实践后不断修改和完善，最终形成了现在这本结构清晰、论述严谨的教材。它不仅适合于高年级本科生和研究生作为学习资料使用，同时也可供相关领域的教师及科研人员参考阅读。
     
  • 通信领域的中英文翻译
    优质
    本书专为通信领域专业人士设计，提供精准且专业的中英双语术语翻译，帮助读者掌握最新技术和行业动态。 通信与系统方面的毕业设计开题报告需要包含中英文翻译内容。
     
  • Matlab中的排队论代码
    优质
    本代码库提供多种基于MATLAB实现的排队系统模型，适用于研究与模拟各类服务系统的等待时间、队列长度等性能指标。 这段文本描述了包含各种排队类型的排队论Matlab代码。只需调整其中的参数即可应用这些代码。
     
  • MATLAB中的排队论程序
    优质
    本程序为使用MATLAB编写的排队论模拟工具，适用于研究和教学。它帮助用户分析不同条件下的队列系统性能，如等待时间、服务效率等关键指标。 排队论的MATLAB程序每行代码都配有汉语解释。
     
  • MATLAB中的排队论代码
    优质
    本代码集为学习与应用MATLAB进行排队系统模拟而设计，涵盖基本到复杂的排队模型实现。通过这些示例，用户能深入理解并优化各类服务系统的性能分析。 排队模型的MATLAB代码包括单服务台和多服务台问题的实现。
     
  • C++中的排队论仿真
    优质
    本研究探讨了利用C++编程语言进行排队论仿真的方法与应用，通过模拟不同服务系统的运行状况，分析其性能指标，并优化系统设计。 排队论C++仿真是将经典的排队理论与C++编程语言相结合，用于模拟和服务系统中的等待及处理过程分析。作为运筹学的一个分支，排队理论研究了在随机到达率和服务时间下的系统效率问题，例如顾客的平均等待时间和系统的繁忙程度等指标。 使用C++进行排队论仿真时，首先需要了解基本的模型概念如MM1、MMk和MD1。其中，MM1代表服务台只有一个的情况下，顾客到达遵循泊松分布且服务时间符合指数分布；而MMk则表示有多个服务台的情形下的扩展版本。在MD1中，虽然顾客到达依然服从泊松过程，但每个顾客的服务时间是固定的。 为了实现这些模拟，在C++程序设计中需要创建类来代表各个实体：如顾客、服务台和服务流程等。例如，“顾客”类可以包含其到达时间和所需服务时长，并且通过随机数方法生成相应的属性值；“服务台”则负责管理等待队列和正在接受的服务任务，而整个系统的运行由一个主控的系统类来协调。 C++提供了许多有用的数据结构支持这些设计需求，比如用于实现先进先出(FIFO)原则的队列(queue)，以及处理优先级高的请求时可能需要用到的栈(stack)。同时，标准模板库(STL)中的容器（如vector）和算法也能帮助简化代码并提高效率。 编写仿真程序的过程中需要关注以下几个关键部分： 1. 初始化：定义系统参数，包括到达率、服务速率和服务台的数量； 2. 时间循环机制：在每个时间步骤中检查是否有新顾客到来，并将他们加入等待队列；同时安排已有任务的服务进程并在完成后释放资源； 3. 数据统计输出：收集并记录关键的性能指标如平均等候时间和系统利用率等信息； 4. 结果分析与优化建议：根据上述数据评估系统的运行状况，必要时调整参数以改进服务质量。 为确保仿真的准确性和效率，可以利用C++11引入的标准库生成符合特定分布特性的随机数。此外，通过多线程技术或并发处理方式来模拟多个服务台并行工作的情况也能显著提升计算速度和资源使用率。 综上所述，在排队论的背景下进行C++仿真开发涉及到了理论知识的应用、编程技巧的选择以及对算法性能的理解等多个方面。最终目标是通过对实际场景的有效建模与分析，为改善服务质量提供有价值的参考依据。
     
  • 练习（2）_排队模型_MATLAB应用在排队论中
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    本教程介绍如何使用MATLAB进行排队模型的分析与模拟，通过具体案例讲解了排队论的基本概念及其实现方法。 在IT领域特别是系统模拟与优化方面，排队理论是一项至关重要的学科。MATLAB凭借其强大的数值计算及数据分析能力，在构建并分析各类排队模型中扮演着重要角色。本段落将深入探讨“Practice (2)_排队模型_matlab排队论”这一主题，解析MATLAB如何应用于实现排队论，并介绍相关知识点。 首先需要理解的是什么是排队模型：这是一种用来描述和服务系统中的顾客或请求到达、服务、等待及离开过程的数学模型。这些模型通常涉及到随机变量，比如到达间隔时间和服务时间等，以模拟现实世界中不确定的服务环境。 MATLAB在排队理论的应用主要体现在以下几点： 1. **构建模型**：MATLAB提供了多种经典的排队模型如MM1和MMk以及更复杂的多阶段、多服务器和服务率的随机变化。用户可以通过编写脚本或函数来定制特定的参数，例如平均到达率λ、平均服务率μ及服务器数量k等。 2. **计算性能指标**：在排队论中，关键性绩效指标包括平均等待时间（W）、系统中的顾客数（L）和服务效率（θ）。MATLAB拥有内置函数或工具箱能够快速计算这些数据，帮助分析系统的效能和稳定性。 3. **模拟仿真**：除了理论上的运算外，MATLAB还支持进行模拟仿真。这可以更加直观地展示出系统动态变化的情况，并观察到不同参数调整对整个性能的影响，从而实现最优配置。 4. **图形化展示**：借助于强大的绘图功能，MATLAB能够可视化排队系统的运行状况如等待队列长度的变化和顾客流量等信息，使得分析结果更为清晰明了。 在“Practice.zip”及“m8_1.zip”这两个文件中可能包含有代码示例、模型定义及相关学习资料。通过研究这些资源，可以进一步了解如何使用MATLAB来搭建并评估排队模型。 具体来说，在MM1和MMk这样的基本单或多服务器模型里，顾客到达和服务的时间遵循指数分布规律。在这些模型内，MATLAB能够计算出系统的稳定条件（ρ<1）以及性能指标。 综上所述，MATLAB在排队理论的应用中发挥着重要作用：它提供了一整套工具从建立模型到分析评估再到模拟和可视化展示过程中的每一个环节都提供了支持。通过实践项目“Practice (2)_排队模型_matlab排队论”，我们可以深入学习这些概念，并提升解决实际问题的能力。