《待ち行列モデルの標準形》 - 版の履歴

2007年9月21日 (金) 02:26にSakasegawaによる

2007-09-21T02:26:10Z

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2007年7月12日 (木) 12:37に122.17.2.240による

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-'''到着過程とサービス時間分布'''　到着過程は通常, 到着間隔の確率分布関数あるいは時間間隔 <math>(0, t]\, </math> の間に到着する客数の確率分布関数で表現される. よく用いられる到着間隔分布には, 時間間隔 <math>(0, t]\, </math> の間に到着する客数の確率分布関数がポアソン分布に従う[[ポアソン到着]] (Poisson arrivals), 到着間隔が独立同一な一般分布に従う[[再生過程到着]] (renewal arrivals) や等間隔到着などがある. また, サービス時間分布に関しては, 独立同一な指数分布に従う[[指数サービス]] (exponential services), サービス時間が全て等しい一定時間サービス, 一般の分布に従うサービスなどがある.
+'''到着過程とサービス時間分布'''　到着過程は通常, 到着間隔の確率分布あるいは時間間隔 <math>(0, t]\, </math> の間に到着する客数の確率分布で表現される. よく用いられる到着間隔分布には, 時間間隔 <math>(0, t]\, </math> の間に到着する客数がポアソン分布に従う[[ポアソン到着]] (Poisson arrivals), 到着間隔が独立同一な一般分布に従う[[再生過程到着]] (renewal arrivals) や等間隔到着などがある. また, サービス時間分布に関しては, 独立同一な指数分布に従う[[指数サービス]] (exponential services), サービス時間が全て等しい一定時間サービス, 一般の分布に従うサービスなどがある.
 '''窓口の数と待合室の容量'''　窓口の数は通常, 有限であるが, 十分な数の窓口が用意されている[[無限窓口モデル]] (infinite-server model) もある. 待合室の容量に関しては通常, 無限である, すなわち十分に大きいと仮定されるが, 待合室の容量が有限である[[有限待合室モデル]] (finite-buffer model) もある.
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 <table width="70%">
 <tr>
-<td colspan="3" align="center">図１：ケンドールの記号<math>\mbox{A}/\mbox{B}/c/N/\mbox{X}\, </math></td>
+<td colspan="3" align="center">表１　ケンドールの記号<math>\mbox{A}/\mbox{B}/c/N/\mbox{X}\, </math></td>
 </tr>
 <tr>
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 [2] D. G. Kendall, "Some Problems in the Theory of Queueus," ''Journal of the Royal Statistical Society, Series B'', '''13''' (1950), 151-185.
 [[category:待ち行列|まちぎょうれつもでるのひょうじゅんけい]]

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−	'''到着過程とサービス時間分布'''　到着過程は通常, ~~到着間隔の確率分布あるいは時間間隔~~ <math>(0, t]\, </math> ~~の間に到着する客数の確率分布で表現される~~. よく用いられる到着間隔分布には, 時間間隔 <math>(0, t]\, </math> ~~の間に到着する客数がポアソン分布に従う~~[[ポアソン到着]] (Poisson arrivals), 到着間隔が独立同一な一般分布に従う[[再生過程到着]] (renewal arrivals) や等間隔到着などがある. また, サービス時間分布に関しては, 独立同一な指数分布に従う[[指数サービス]] (exponential services), サービス時間が全て等しい一定時間サービス, 一般の分布に従うサービスなどがある.	+	'''到着過程とサービス時間分布'''　到着過程は通常, 到着間隔の確率分布関数あるいは時間間隔 <math>(0, t]\, </math> の間に到着する客数の確率分布関数で表現される. よく用いられる到着間隔分布には, 時間間隔 <math>(0, t]\, </math> の間に到着する客数の確率分布関数がポアソン分布に従う[[ポアソン到着]] (Poisson arrivals), 到着間隔が独立同一な一般分布に従う[[再生過程到着]] (renewal arrivals) や等間隔到着などがある. また, サービス時間分布に関しては, 独立同一な指数分布に従う[[指数サービス]] (exponential services), サービス時間が全て等しい一定時間サービス, 一般の分布に従うサービスなどがある.

	'''窓口の数と待合室の容量'''　窓口の数は通常, 有限であるが, 十分な数の窓口が用意されている[[無限窓口モデル]] (infinite-server model) もある. 待合室の容量に関しては通常, 無限である, すなわち十分に大きいと仮定されるが, 待合室の容量が有限である[[有限待合室モデル]] (finite-buffer model) もある.		'''窓口の数と待合室の容量'''　窓口の数は通常, 有限であるが, 十分な数の窓口が用意されている[[無限窓口モデル]] (infinite-server model) もある. 待合室の容量に関しては通常, 無限である, すなわち十分に大きいと仮定されるが, 待合室の容量が有限である[[有限待合室モデル]] (finite-buffer model) もある.

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−	'''到着過程とサービス時間分布'''　到着過程は通常, ~~到着間隔の確率分布関数あるいは時間間隔~~ <math>(0, t]\, </math> ~~の間に到着する客数の確率分布関数で表現される~~. よく用いられる到着間隔分布には, 時間間隔 <math>(0, t]\, </math> ~~の間に到着する客数の確率分布関数がポアソン分布に従う~~[[ポアソン到着]] (Poisson arrivals), 到着間隔が独立同一な一般分布に従う[[再生過程到着]] (renewal arrivals) や等間隔到着などがある. また, サービス時間分布に関しては, 独立同一な指数分布に従う[[指数サービス]] (exponential services), サービス時間が全て等しい一定時間サービス, 一般の分布に従うサービスなどがある.	+	'''到着過程とサービス時間分布'''　到着過程は通常, 到着間隔の確率分布あるいは時間間隔 <math>(0, t]\, </math> の間に到着する客数の確率分布で表現される. よく用いられる到着間隔分布には, 時間間隔 <math>(0, t]\, </math> の間に到着する客数がポアソン分布に従う[[ポアソン到着]] (Poisson arrivals), 到着間隔が独立同一な一般分布に従う[[再生過程到着]] (renewal arrivals) や等間隔到着などがある. また, サービス時間分布に関しては, 独立同一な指数分布に従う[[指数サービス]] (exponential services), サービス時間が全て等しい一定時間サービス, 一般の分布に従うサービスなどがある.

	'''窓口の数と待合室の容量'''　窓口の数は通常, 有限であるが, 十分な数の窓口が用意されている[[無限窓口モデル]] (infinite-server model) もある. 待合室の容量に関しては通常, 無限である, すなわち十分に大きいと仮定されるが, 待合室の容量が有限である[[有限待合室モデル]] (finite-buffer model) もある.		'''窓口の数と待合室の容量'''　窓口の数は通常, 有限であるが, 十分な数の窓口が用意されている[[無限窓口モデル]] (infinite-server model) もある. 待合室の容量に関しては通常, 無限である, すなわち十分に大きいと仮定されるが, 待合室の容量が有限である[[有限待合室モデル]] (finite-buffer model) もある.

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 <center><table><tr><td align=center>[[画像:sk-0113-b-a-02-1.png]]</td></tr>
-<td align=center>図１：待ち行列の標準形 <math>*/*/{c}/{N}\, </math><br><br>
+<td align=center>図１：待ち行列の標準形 <math>*/*/{c}/{N}\, </math>
-[[スタイル検討#待ち行列モデルの標準形 (0113-b-a-02-1)|スタイル検討]]</td></table></center>
+</td></table></center>
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	[2] D. G. Kendall, "Some Problems in the Theory of Queueus," ''Journal of the Royal Statistical Society, Series B'', '''13''' (1950), 151-185.		[2] D. G. Kendall, "Some Problems in the Theory of Queueus," ''Journal of the Royal Statistical Society, Series B'', '''13''' (1950), 151-185.
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		+	[[category:待ち行列\|まちぎょうれつもでるのひょうじゅんけい]]

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	<td align=center>図１：待ち行列の標準形 <math>//{c}/{N}\, </math><br><br>		<td align=center>図１：待ち行列の標準形 <math>//{c}/{N}\, </math><br><br>
	[[スタイル検討#待ち行列モデルの標準形 (0113-b-a-02-1)\|スタイル検討]]</td></table></center>		[[スタイル検討#待ち行列モデルの標準形 (0113-b-a-02-1)\|スタイル検討]]</td></table></center>
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		+	\begin{figure}[htb] \unitlength 1mm \thicklines \begin{center} \begin{picture}(130, 60)(0, 10) \put(0, 40){\vector(1, 0){20}} \put(105, 40){\vector(1, 0){20}} % \multiput(25, 32)(0, 16){2}{\line(1, 0){45}} \multiput(25, 32)(10, 0){2}{\line(0, 1){16}} \multiput(50, 32)(10, 0){3}{\line(0, 1){16}} \put(70, 40){\line(1, 0){15}} \put(85, 20){\line(0, 1){40}} \put(85, 20){\line(1, 0){5}} \put(85, 45){\line(1, 0){5}} \put(85, 60){\line(1, 0){5}} % \put(95, 20){\circle{10}} \put(95, 45){\circle{10}} \put(95, 60){\circle{10}} % \put(10, 45){\makebox(0, 0){客の到着}} \put(10, 35){\makebox(0, 0){到着過程}} \put(30, 40){\makebox(0, 0){$N$}} \multiput(38.75, 40)(3.75, 0){3}{\circle{.7}} \put(55, 40){\makebox(0, 0){$c$+2}} \put(65, 40){\makebox(0, 0){$c$+1}} \put(47.5, 53){\makebox(0, 0){待合室}} \put(95, 70){\makebox(0, 0){窓口}} \put(95, 60){\makebox(0, 0){1}} \put(95, 45){\makebox(0, 0){2}} \multiput(95, 28.75)(0, 3.75){3}{\circle{.7}} \put(95, 20){\makebox(0, 0){$c$}} \put(95, 10){\makebox(0, 0){サービス時間分布}} \put(115, 45){\makebox(0, 0){客の退去}} % \put(77.5, 48){\makebox(0, 0){\shortstack{サ\\\rule{.6pt}{7pt}\\ビ\\ス}}} \put(77.5, 35){\makebox(0, 0){\shortstack{規\\律}}} % \end{picture} \end{center} \caption{待ち行列の標準形 //{\it c}/{\it N}} \end{figure}
		+	-->
		+

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 '''標準的な待ち行列モデル'''　標準的な[[待ち行列モデル]] (queueing model) は, 客の[[到着]]を表す確率過程, すなわち[[到着過程]] (arrival process) とそれぞれの客の[[サービス]] (service)に必要な時間(サービス時間という)の統計的性質, すなわち[[サービス時間分布]] (service time distribution) という2つの確率的特性と, 待ち行列モデルの構造を表現するための, [[窓口の数]] (number of servers), サービスを待つ客のための[[待合室の容量]] (capacity of waiting room), ならびに客にサービスを施す順序を表す[[サービス規律]] (service discipline) を定めることによって得られる.
-<center><table><tr><td align=center>[[スタイル検討#待ち行列モデルの標準形 (0113-b-a-02-1)|スタイル検討]]</td></tr>
+<center><table><tr><td align=center>[[画像:sk-0113-b-a-02-1.png]]</td></tr>
-<td align=center>図１：待ち行列の標準形 <math>*/*/{c}/{N}\, </math></td></table></center>
+<td align=center>図１：待ち行列の標準形 <math>*/*/{c}/{N}\, </math><br><br>
+[[スタイル検討#待ち行列モデルの標準形 (0113-b-a-02-1)|スタイル検討]]</td></table></center>

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-'''到着過程とサービス時間分布'''　到着過程は通常, 到着間隔の確率分布関数あるいは時間間隔 $(0, t]$ の間に到着する客数の確率分布関数で表現される. よく用いられる到着間隔分布には, 時間間隔 $(0, t]$ の間に到着する客数の確率分布関数がポアソン分布に従う[[ポアソン到着]] (Poisson arrivals), 到着間隔が独立同一な一般分布に従う[[再生過程到着]] (renewal arrivals) や等間隔到着などがある. また, サービス時間分布に関しては, 独立同一な指数分布に従う[[指数サービス]] (exponential services), サービス時間が全て等しい一定時間サービス, 一般の分布に従うサービスなどがある.
+'''到着過程とサービス時間分布'''　到着過程は通常, 到着間隔の確率分布関数あるいは時間間隔 $<math>(0, t]</math>$ の間に到着する客数の確率分布関数で表現される. よく用いられる到着間隔分布には, 時間間隔 $<math>(0, t]</math>$ の間に到着する客数の確率分布関数がポアソン分布に従う[[ポアソン到着]] (Poisson arrivals), 到着間隔が独立同一な一般分布に従う[[再生過程到着]] (renewal arrivals) や等間隔到着などがある. また, サービス時間分布に関しては, 独立同一な指数分布に従う[[指数サービス]] (exponential services), サービス時間が全て等しい一定時間サービス, 一般の分布に従うサービスなどがある.
 '''窓口の数と待合室の容量'''　窓口の数は通常, 有限であるが, 十分な数の窓口が用意されている[[無限窓口モデル]] (infinite-server model) もある. 待合室の容量に関しては通常, 無限である, すなわち十分に大きいと仮定されるが, 待合室の容量が有限である[[有限待合室モデル]] (finite-buffer model) もある.
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 '''サービス規律'''　サービス規律には, 到着順にサービスを行う最も標準的な規律である[[先着順サービス]] (first-come first-served service) 以外に, 到着とは逆の順序でサービスを行う[[後着順サービス]] (last-come first-served service), 到着順とは無関係に, でたらめな順序でサービスを行う[[ランダム順サービス]] (random order service)やサービス施設の能力をシステム内の客で均等に分け合う[[プロセッサシェアリング]] (processor-sharing) などがある. また, 複数のタイプの客が到着し, タイプ間で[[優先権]] (priority)がある場合も考えられている.
-'''ケンドールの記号'''　[[待ち行列モデル]] (queueing model) はこれらの要素を組合わせることによって定めることができるが, この組み合わせを簡便に表現するための記法として, 通常, [[ケンドールの記号]] (Kendall's notation) が用いられる. ケンドールの記号は A/B/$c/N$ という形をもっており, Aは到着間隔分布, Bはサービス時間分布, $c$ は窓口の数, $N$ は窓口と待合室の容量の和を表す. さらに, これらに加えて, サービス規律を付加することもある. これらを表す記号を表1に示す.
+'''ケンドールの記号'''　[[待ち行列モデル]] (queueing model) はこれらの要素を組合わせることによって定めることができるが, この組み合わせを簡便に表現するための記法として, 通常, [[ケンドールの記号]] (Kendall's notation) が用いられる. ケンドールの記号は A/B/$<math>c/N</math>$ という形をもっており, Aは到着間隔分布, Bはサービス時間分布, $<math>c</math>$ は窓口の数, $<math>N</math>$ は窓口と待合室の容量の和を表す. さらに, これらに加えて, サービス規律を付加することもある. これらを表す記号を表1に示す.
-　例えば M/M/3/10/FCFS (あるいは FCFS M/M/3/10) は, ポアソン到着, 指数サービス, 窓口が3つで待合室の容量が7であり, サービスが先着順で行われる待ち行列モデルを表し, GI/G/1/$\infty$/LCFS (あるいは LCFS GI/G/1/$\infty$) は, 再生過程到着, 一般分布サービス, 窓口が1つで待合室の容量に制限がなく, サービスが後着順で行われる待ち行列モデルを表す. 特に, 待合室の容量に制限がない場合 $\infty$ を省略し, またサービス規律がFCFS の場合, これを省略することが多い. 例えば M/D/2 はポアソン到着, 一定サービス, 窓口が2つで待合室の容量に制限がなく, サービスが先着順で行われる待ち行列モデルを表す.
+　例えば M/M/3/10/FCFS (あるいは FCFS M/M/3/10) は, ポアソン到着, 指数サービス, 窓口が3つで待合室の容量が7であり, サービスが先着順で行われる待ち行列モデルを表し, GI/G/1/$<math>\infty</math>$/LCFS (あるいは LCFS GI/G/1/$<math>\infty</math>$) は, 再生過程到着, 一般分布サービス, 窓口が1つで待合室の容量に制限がなく, サービスが後着順で行われる待ち行列モデルを表す. 特に, 待合室の容量に制限がない場合 $<math>\infty</math>$ を省略し, またサービス規律がFCFS の場合, これを省略することが多い. 例えば M/D/2 はポアソン到着, 一定サービス, 窓口が2つで待合室の容量に制限がなく, サービスが先着順で行われる待ち行列モデルを表す.