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关于排队论在货场装卸设备优化配置中的应用研究

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简介：
本研究探讨了运用排队论方法优化货场装卸设备配置的问题，旨在通过数学模型提高货物处理效率和减少等待时间。 基于排队论的货场装卸设备优化配置研究由吕秀杰和毕显达进行。通过对货物装卸运输过程中随机动态特征的分析，并以排队论为基础，引入M/M/C排队模型，构建了货场装卸排队服务系统的费用模型。

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  • 关于排队论在货场装卸设备优化配置中的应用研究
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    本研究探讨了运用排队论方法优化货场装卸设备配置的问题，旨在通过数学模型提高货物处理效率和减少等待时间。 基于排队论的货场装卸设备优化配置研究由吕秀杰和毕显达进行。通过对货物装卸运输过程中随机动态特征的分析，并以排队论为基础，引入M/M/C排队模型，构建了货场装卸排队服务系统的费用模型。
     
  • 关于银行柜台设置的排队过程优化研究(2009年)
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    本研究聚焦于2009年的银行服务改进，尤其针对银行柜台的排队系统进行深入分析与探讨，旨在通过优化流程提升客户体验和运营效率。 我们建立了一个优化银行柜台设置的模型，并应用了排队论理论。在此基础上，提出了一种在随机环境下根据可变输入率适时调整窗口数量的算法，旨在提高整个柜台系统的服务效率。
     
  • 关于Arena在汽车备件仓库资源配置优化中的应用研究 (2014年)
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    本研究探讨了Arena仿真软件在汽车备件仓库资源配置优化中的应用，旨在通过模拟分析提高仓储效率和降低成本。 以某汽车备件仓库为背景，运用Arena软件建立了一个可靠性较强的仿真模型。该模型旨在实现资源利用率最高、排队时间在规定范围内的目标，并通过禁忌搜索法获取最佳资源配置方案。仿真实验结果表明，优化后的方案相比实际情况，在提高资源利用效率的同时减少了总的资源数量，从而提升了工作效率和服务质量，并降低了运营成本。这项研究为解决汽车备件仓库的资源配置问题提供了有价值的参考。
     
  • 关于WITNESS在医院排队系统的应用研究
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    本研究探讨了WITNESS仿真软件在优化医院排队系统中的应用，旨在通过模拟分析提高医疗服务效率和患者满意度。 基于WITNESS的医院排队系统研究由卞齐昊提出，目前医院面临的排队问题备受关注。如何在不增加或少增加运营成本的情况下提高服务效率是亟待解决的问题。
     
  • 关于定期保障模式下舰船编队携行备件配置优化的研究论文.pdf
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    本文探讨了在定期保障模式下如何优化舰船编队携带的备件配置问题，旨在通过科学方法提高海军装备的可靠性和效率。 论文研究了在定期保障模式下舰船编队海上任务期间的携行备件配置优化问题。为了提高装备战备完好性，针对复杂的多层级装备结构，在此模式中采用单层等效的方法，并提出了一种近似的备件需求分析与配置方法。基于系统可靠性理论，建立了评估不同阶段任务下装备可用度模型，并利用分段求解的补给周期法进行计算。 通过具体案例，使用边际优化算法得到携行备件的最佳方案并进行了仿真验证。结果显示：该模型的计算结果与仿真的实际效果一致；在两种取整方式下的费效比相似；采用定期保障模式能提高备件供应效率，并增强整体配置方案的鲁棒性。
     
  • 关于NSGA-Ⅱ算法在可重构装配线计划排序中的应用研究论文.pdf
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    本文探讨了NSGA-Ⅱ算法在解决可重构装配线计划排序问题中的应用，通过优化策略提高生产效率和灵活性。 为了使可重构装配线计划排序的优化模型更贴近实际情况并实现整体优化，我们建立了一个以生产负荷均衡化、考虑流水线平衡的平准化以及最小化装配线重构成本为优化目标的多目标优化模型。提出使用带有精英策略的快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）来求解此模型，并获得更有参考价值的Pareto最优解集，从而实现问题的整体优化。通过一个可重构装配线的多目标计划排序实验验证了该模型和方法的有效性和正确性。
     
  • 排队论资料——停车场设计中的应用.pdf
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    本PDF文档深入探讨了排队论在停车场设计领域的实际应用，通过优化车辆流动和分配停车资源，旨在提高效率与客户满意度。 以下是几篇关于排队论应用的研究文献： 1. 排队论资料-停车场设计中的应用。 2. 基于排队论的地铁站台设施客流延误分析。 3. 基于排队论的机群出动能力模型。 4. 基于排队论的业务流程重组绩效分析方法。 5. 基于排队论的银行排队问题研究。 6. 基于排队论的装备维修人员数量需求模型。 7. 基于排队论模型的网络拥塞率研究。 8. 排队论_随机服务系统理论概述 9. 排队论及其应用。
     
  • 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。
     
  • 关于智能优化算法在聚类分析中应用的论文研究.pdf
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    本论文深入探讨了智能优化算法在聚类分析中的最新进展与应用，旨在通过比较不同算法的有效性及效率，为复杂数据集提供更精确、高效的分类方案。 在基于匹配预处理的XML查询算法中，利用现有的三种树匹配模型，并根据匹配代价从高到低得出数据集的匹配结果。在此基础上改进现有算法，引入“匹配预处理”功能，并进行一系列实验。结果显示，在大规模数据情况下，该算法通过去除树中的无用节点提高了查询效率，尤其在查全率、查准率和平均响应时间方面表现优异。将此算法应用于科技资源数据库的统一检索系统中，实现了资源导航，缩小了查找范围并提升了系统的易用性。
     
  • 关于智能优化算法在聚类分析中应用的论文研究.pdf
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    本文探讨了多种智能优化算法在数据聚类中的应用效果与实现机制，旨在通过比较不同算法的性能来寻找适用于大规模复杂数据集的最佳解决方案。 在基于匹配预处理的XML查询算法研究中，利用现有的三种树匹配模型，并根据匹配代价高低得出数据集匹配结果。在此基础上改进现有算法，引入“匹配预处理”功能并进行一系列实验。结果显示，在大规模数据情况下，该算法能去除树中的无用结点，从而提高数据集的查询效率；特别是查全率、查准率以及平均响应时间均表现出色。将此算法应用于科技资源数据库统一检索系统中，实现了资源导航和查找范围缩小的效果，并提高了系统的易用性。