Queuing प्रणाली, यसको भिन्न र वैज्ञानिक आधार

छलफल queuing प्रणाली (Qs) एक विशेष यस जटिल साधन लागि विकसित को माध्यम ले, त्यहाँ विभिन्न प्रणाली भित्र आउँदै आवश्यकताहरु को सन्तुष्टि छ जसमा एक संयन्त्र छ। यो सिस्टम एउटा मुख्य विशेषता कर्मचारीहरु (सेवा) उपकरणहरू को संख्या को मात्रा छ। यो दायरा सक्नुहुन्छ एक देखि अनन्त गर्न।

अनुसार संग, एक संभावना वा पर्खने सेवा छ, भेद सिस्टम:

- त्यहाँ थिएन जहाँ एक उपकरण (साधन) दिइएको समय मा भर्ना गरेर आवश्यकता पूरा गर्न SMO। यस मामला मा, यस्तो आवश्यकता हराएको छ;

- पर्खने संग queuing प्रणाली, भण्डारण आवश्यकताहरु जसमा एक लाम गठन, ती सबै लिन सक्षम छ;

- सीमितता र सन्तुष्ट हुन आवश्यकताहरु को लाम को मूल्य निर्धारण जहाँ ड्राइव सीमित क्षमता संग एक प्रणाली। त्यहाँ स्मृति मा फिट गर्न सक्दैन कि भन्ने आवश्यकताहरु नष्ट छन्।

सबै Qs आवश्यकताहरु र यसको सेवा दायरा सेवा अनुशासन आधारित छ। यस्तो सेवा मोडेल हुन सक्छ उदाहरणको रूपमा:

- FCFS / FIFO - पहिलो पङ्क्तिमा दावी पहिलो संतुष्ट जसमा एक प्रणाली;

- LCFS / LIFO - Qs, जहाँ पहिलो आवश्यकता अन्तिम चरणमा सेवा प्रदान गरिएको छ;

- अनियमित मोडेल - प्रणाली अनियमित चयन को आधार मा आवश्यकताहरू पूरा।

सामान्यतया, यस्तो सिस्टम धेरै जटिल संरचना छ।

कुनै पनि queuing सिस्टम निम्न अवधारणाहरु र विभाग संग वर्णन गरिएको छ:

- आवश्यकता - सिर्जना र सेवा अनुरोध प्रस्तुति;

- आगमन प्रवाह - प्रणाली प्रवेश को आवश्यकताहरू पूरा गर्न सबै आवेदन;

- सेवा समय - समय सेवा अनुरोध पूरा गर्न आवश्यक प्राप्त;

- गणितीय मोडेल - एक गणितीय फारममा व्यक्त, र मोडेल Qs को गणितीय उपकरण को मद्दतले।

संरचना को एक जटिल घटना को रूप मा, queuing सिस्टम को विषय छ वैज्ञानिक अध्ययन सम्भावना सिद्धान्त को। यो विशाल क्षेत्र को भाग रूपमा वैज्ञानिक ज्ञान, पर्याप्त स्वायत्त queuing सिद्धान्त छ प्रत्येक जो धेरै अवधारणाहरु, विभाजित। यी सिद्धान्त पद्धति प्रयोग गर्छन गणितीय तथ्याङ्क को।

पहिलो आधुनिक SMO एक को संस्थापक ए हां। homogeneous घटनाहरू स्ट्रिम अवधारणा substantiated गर्ने Hinchin छ। त्यसपछि डेनिस टेलीग्राफ अपरेटर, र पछि - बैज्ञानिक Agner Erlang, पहिले नै आशाले संग र आशाले बिना Qs विनियोजन गरेको छ जो, (जडान पूरा गर्न अनुरोध विचाराधिन, टेलिफोन संचालक को उदाहरण) यसको आफ्नै अवधारणा विकास भएको छ।

आधुनिक queuing प्रविधि निर्माण predominantly छ मोडेलिंग विधिहरू। सञ्चालन गरिएको छ कि अनुसन्धान को एक प्रणाली पनि छ विश्लेषणात्मक विधि द्वारा, तर यो दृष्टिकोण एकदम जटिल छ। तथ्याङ्क मोडेलिंग र तथ्याङ्क विश्लेषण - SMO द्वारा तथ्याङ्क विधिहरू को मद्दत अध्ययन गर्न सकिन्छ कि भन्ने प्रणाली समावेश गर्नुहोस्।

प्रत्येक queuing सिस्टम त्यहाँ आवेदन भेट्न विषयहरू छन्, जो केही मानक तरिकाहरू छन् कि एक प्राथमिकताओं मान्छ। यी अनुरोध आफ्नो उद्देश्य र विशेषताहरु मा विविध छन् जो तथाकथित सेवा च्यानल, मार्फत जानुहोस्। आवेदन ज्यादातर अस्तव्यस्त समय आएको, तिनीहरूलाई धेरै, त्यसैले, तार्किक र causal जडान तिनीहरूलाई अत्यन्तै कठिन छ बीच स्थापित गर्न। वैज्ञानिक निष्कर्ष, यो आधारमा कि CMO, आफ्नो भारी बहुमत मा, र्यान्डमनेस को सिद्धान्त मा सञ्चालन छ।