原创《基于排队论机场乘客吞吐量优化》：该文是关于排队论论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
【摘 要】机场的安检口,用于扫描乘客以及他们的行李,检查是否有危险物品.保证所有乘客的旅途安全.在保证原有的安保标准的前提下优化安检流程,通过确定造成客流量的瓶颈,并分析检查点的结构,为建议机场安全管理部门提高安全检查点的吞吐量.将安全检查过程分为两个阶段,将整个安全检查视为两个排队模型.在每个检查点为安全检查过程建立排队模型.将整个安检过程看成2个阶段：阶段1是（M/M/c）过程,阶段2是（M/Ek/c）过程.假设乘客到达的航班服从正态分布,一段时间内乘客流量的变化可由真实数据产生并用于我们的模拟.
【关键词】（M/Ek/c）；正态分布
1 论文研究的内容
本文研究的主要内容是通过对队列模型的建立和改进,分析对造成安检过程堵塞的原因,通过模拟找到瓶颈,并对此进行优化,最终达到增大客流量、减少等待时间的目的.首先进行以下假设：服务器,检查点等不考虑个体差异；服务能力始终处于最佳状态；每个乘客都会选择排队等候,以减少每个检查点的等待时间.我们将安全检查过程分为两个部分,阶段1：文件检查；阶段2：行李和身体扫描.阶段1是一个泊松队列,阶段2是一个Erlangian模型.
2 安检过程的排队模型
2.1 安检过程概述
根据TSA政策,将安全检查过程分为两类：预检过程、非预检过程；并将每个过程具体分为两个排队阶段.排队阶段1,检查旅客的身份证；排队阶段2,检查旅客的行李和身体.预检过程和非预检过程本质上是具有不同参数（服务器数量、服务时间）的排队模型.整个安全检查过程可以看作是两个串联的排队模型.
2.2 排队模型
通过到达时间和服务时间的分布,可以将排队的两个阶段视为一系列队列.M/D/C排队模型是一种多服务台的泊松到达、服务时间为定长分布的等待排队模型,其排队规则为只排一个队,先到先服务（FIFS）.设到达率（单位时间内旅客平均到达数）为入,服务率（单位时间平均服务旅客数为μ）,系统的服务强度ρ等于λ/μ.
设系统稳定状态下,在时刻t有j个旅客的概率为Pj,则：
对以上方程直接做快速傅里叶转换,能够方便解得Pj.利用Pj求系统的数量指标的计算公式如下：
2.2.2 排队的第一阶段
基于排队论的一般情况,认为阶段1的服务时间服从指数分布,服务时间的参数率为：μd等于0.09465.阶段1服从M/M/c模型,这个排队模型的到达率取决于一定的条件,并行服务器的数量口由机场给出.我们假定每个服务器的服务速率是一个常数μd等于0.09465.
2.2.3 排队的第二阶段
由于将排队的两个阶段视为一系列队列,所以有λs等于μd.阶段2也是一个多服务器模型,但服务过程要复杂.所以引入了Er-langian模型.阶段2的总服务时间符合Erlang类型的k分布,其计算结果是k等于4,μ等于0.0357.因此,阶段2服从M/Ek/c模型,其中阶段2的输入□和阶段1的输出相同,Ek是参数为k等于4,μs等于0.0357的Erlang类型分布,并行数服务器取决于具体的机场.
3 优化检查点结构
3.1 检查点集中设计
在排队理论中,（M/M/c）排队比c个（M/M/1）并行排队过程具有更好的性能.根据我们的假设,只要乘客能够看到服务器,从而使乘客知道检查站工作的排队条件,他们就会选择在排队等候,此时等待时间最短.定理：（M/M/k）排队的平均等待时间短于口个（M/M/1）并行排队进程.证明：考虑并行（M/M/1）过程,每个服务器的输入是泊松λ/k.
由于ρ等于λ/μ,通常我们有1<ρ 3.2 处理方法 （1）机场减少1号和3号航站楼每个检查站之间的距离.这将有助于乘客选择一个检查站,尽量减少在每个航站楼同等检查站之间的等候时间. （2）监视终端1和终端3上每个检查点的实时队列长度,并安装LED板来显示这些信息.这也有助于乘客选择适当的检查點. 参考文献： [1]Taha, Hamdya.运筹学（国际版）,2014 [2]曾勇东,李华,马建峰.排队现象的建模、分析和仿真[M].西安交通大学出版社,2011 排队论论文参考资料： 结论：基于排队论机场乘客吞吐量优化为关于对不知道怎么写排队论论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文排队论模型的讲解论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
