概述

这个例子展示了如何建模一个单队列单服务器系统，其中到达间隔时间和服务时间分别以固定平均值1.1和1均匀分布。队列具有无限的存储容量。在符号中，G代表具有已知均值和方差的一般分布；G/G/1意味着系统的到达间隔和服务时间由这样一个通用分布来控制，并且系统有一台服务器。您可以更改均匀分布的方差。你可以用这个模型来检验利特尔定律。

模型的结构

该模型包括以下列出的组件：

结果和显示

模型包括以下视觉方式来了解其性能：

利特尔定律

您可以使用此模型验证Little定律，该定律表示平均队列长度和队列中平均等待时间之间的线性关系。具体而言，预期关系如下：

平均队列长度=（平均到达率）（队列中的平均等待时间）

实体队列块计算当前队列长度和队列中的平均等待时间。称为Little定律评估的子系统计算平均队列长度的比率（通过积分从瞬时队列长度导出）平均等待时间，以及平均服务时间与平均到达时间的比率。这两个比率出现在标有利特尔定律的图上。

另一种解释上述等式的方法是，给定标准化平均服务时间1，您可以使用平均等待时间和平均队列长度来推导系统的到达率。

利特尔定律适用于服务器

您还可以使用此模型验证Little定律预测的服务器利用率和平均服务时间之间的线性关系。实体服务器块计算服务器利用率和服务器中的平均等待时间。由于每个实体可以在完成服务后立即离开服务器，因此等待时间相当于此模型中服务器的服务时间。

对模型进行试验

在模拟过程中，移动到达流程差异旋钮或服务流程差异旋钮，观察队列内容的变化。当交通强度较高时，平均排队等待时间与到达间隔时间和服务时间的方差近似成线性关系。方差越大，实体等待的时间越长，系统中等待的实体越多。

相关实例

工具书类

[1] 《排队系统》，第一卷：理论，纽约，威利，1975年。