Luận văn: Mô phỏng hệ thống hàng đợi kiểm soát XNC sân bay Nội Bài

Luận văn thạc sĩ: Hệ thống bán hàng đợi & mô phỏng kiểm soát nhập cảnh tại sân bay Nội Bài. Nghiên cứu tối ưu quy trình, nâng cao hiệu quả.

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sỹ

2015

64
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu

1.2. Phương pháp nghiên cứu

1.3. Kết quả đạt được

1.4. Cấu trúc luận văn

2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT HÀNG ĐỢI

2.1. Vai trò của lý thuyết hàng đợi

2.2. Khái quát về hệ thống hàng đợi

2.3. Các thành phần cơ bản của một hệ thống hàng đợi

2.4. Các tham số đặc trưng của một hệ thống hàng đợi

2.5. Một số phân phối xác suất quan trọng

2.5.1. Phân phối Bernoulli

2.5.2. Phân phối nhị thức

2.5.3. Phân phối đa thức

2.5.4. Phân phối Poisson

2.5.5. Phân phối Erlangian (Gamma)

2.6. Một số mô hình hàng đợi cơ bản

2.6.1. Hệ thống hàng đợi cổ điển M/M/1

2.6.2. Hệ thống hàng đợi M/M/m

2.6.3. Hệ thống hàng đợi M/M/1/K

2.6.4. Hệ thống hàng đợi M/M/m/K

3. CHƯƠNG 3: NGHIÊN CỨU CÔNG CỤ MÔ PHỎNG HỆ THỐNG HÀNG ĐỢI GPSS WORLD

3.1. Các hướng tiếp cận mô phỏng

3.2. Giới thiệu một số công cụ và ngôn ngữ mô phỏng

3.3. Ngôn ngữ mô phỏng GPSS

3.3.1. Giới thiệu về ngôn ngữ GPSS

3.3.2. Những điểm nổi bật của ngôn ngữ GPSS

3.3.2.1. Cung cấp các hàm phân phối xác suất có sẵn
3.3.2.2. Cung cấp khả năng xử lý đa nhiệm, đa luồng với các mức ưu tiên khác nhau

3.3.3. Các ứng dụng của công cụ mô phỏng GPSS World

3.4. Một số khái niệm trong GPSS World

3.4.1. Các thực thể trong GPSS

3.4.1.1. Các thực thể động
3.4.1.2. Các thực thể khối
3.4.1.3. Các thực thể thiết bị
3.4.1.4. Các thực thể tĩnh
3.4.1.5. Các thực thể tính toán
3.4.1.6. Các thực thể lưu trữ
3.4.1.7. Các thực thể nhóm

3.4.2. Cú pháp lệnh trong GPSS

3.4.3. Các khối cơ bản trong GPSS

3.4.3.1. Các khối làm việc với các giao tác
3.4.3.2. Các khối làm việc với Facilities
3.4.3.3. Các khối làm việc với QUEUE
3.4.3.4. Các khối dùng để điều khiển dịch chuyển của các giao tác

3.4.4. Một số hàm thư viện

3.4.5. Các bước phân tích và mô phỏng bài toán trên GPSS World

4. CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG CÔNG CỤ MÔ PHỎNG VÀO MÔ PHỎNG HỆ THỐNG HÀNG ĐỢI THỰC TẾ

4.1. Phát biểu bài toán

4.2. Phân tích bài toán

4.3. Phân tích kết quả bài toán bằng lý thuyết hàng đợi

4.3.1. Thời điểm có lưu lượng khách trung bình

4.3.2. Thời điểm có lưu lượng khách đông

4.4. Mô phỏng bài toán bằng công cụ mô phỏng GPSS World

4.4.1. Mô phỏng tại thời điểm có lưu lượng khách trung bình

4.4.2. Mô phỏng tại thời điểm có lưu lượng khách đông

4.5. Thực hiện mô phỏng với giá trị tham số khác nhau

4.5.1. Thời điểm có lưu lượng khách trung bình

4.5.2. Thời điểm có lưu lượng khách đông

4.6. Thực hiện mô phỏng để dự báo nhu cầu trong tương lai

4.7. Đánh giá kết quả mô phỏng

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

5.1. Hạn chế và kiến nghị

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Tóm tắt

I. Tổng Quan Mô Phỏng Hàng Đợi Tại Cửa Khẩu Sân Bay 50 60

Lý thuyết hàng đợi đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết vấn đề chờ đợi, một trải nghiệm phổ biến trong cuộc sống. Ngày nay, lý thuyết này được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như viễn thông, siêu thị, hàng không, y tế. Các hệ thống hàng đợi thường bao gồm hai quá trình chính: phát sinh yêu cầu và phục vụ yêu cầu. Tuy nhiên, trong quá trình phục vụ, có thể xảy ra tình trạng quá trình phục vụ không đáp ứng được yêu cầu, dẫn đến việc nhiều yêu cầu phải chờ đợi. Ngược lại, cũng có thể xảy ra tình trạng khả năng phục vụ của hệ thống vượt quá yêu cầu sử dụng dịch vụ, gây lãng phí. Mục tiêu là đánh giá hiệu quả hoạt động của hệ thống, dự báo khả năng phát triển để có những đầu tư phù hợp, nâng cao chất lượng dịch vụ và tránh lãng phí do đầu tư không hợp lý. Việc giải quyết các bài toán này có thể thực hiện bằng mô hình toán học hoặc sử dụng các ngôn ngữ lập trình truyền thống. Tuy nhiên, việc sử dụng các công thức toán học và lập trình truyền thống có thể phức tạp. Vì vậy, các công cụ và ngôn ngữ mô phỏng chuyên dụng như GPSS (General Purpose Simulation System), Petri Nets, MatLab ra đời. GPSS là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, mô phỏng các hệ thống phức tạp rời rạc, và được coi là hiệu quả nhất hiện nay. Các đối tượng của GPSS tương tự như các thành phần chuẩn của một hệ thống hàng đợi, cho phép xây dựng các mô phỏng phức tạp trong khi vẫn đảm bảo các thuật ngữ thông thường của hệ thống hàng đợi. Vấn đề nghiên cứu và ứng dụng ngôn ngữ mô phỏng GPSS rất phổ biến trên thế giới. Tuy nhiên, tại Việt Nam, nó còn khá mới và chưa được ứng dụng rộng rãi, nhất là trong lĩnh vực quản lý xuất nhập cảnh (XNC). Nghiên cứu này tập trung vào các mô hình hàng đợi, công cụ mô phỏng hàng đợi GPSS World và ứng dụng nó để giải quyết các bài toán thực tế.

1.1. Vai Trò Quan Trọng của Mô Phỏng Hàng Đợi Sân Bay

Mô phỏng hệ thống hàng đợi tại cửa khẩu sân bay cho phép đánh giá và cải thiện hiệu quả hoạt động của các quy trình như kiểm soát xuất nhập cảnh, kiểm tra an ninh, và xử lý hành lý. Việc mô phỏng giúp xác định các điểm nghẽn, tối ưu hóa việc bố trí nhân lực, và dự đoán tác động của các thay đổi về lưu lượng hành khách hoặc quy trình làm việc. Điều này dẫn đến cải thiện trải nghiệm hành khách, giảm thời gian chờ đợi, và nâng cao hiệu quả hoạt động chung của sân bay.

1.2. Ứng Dụng Thực Tế trong Quản Lý Xuất Nhập Cảnh XNC

Luận văn này tập trung vào việc ứng dụng lý thuyết hàng đợicông cụ mô phỏng GPSS World vào bài toán kiểm soát XNC tại sân bay quốc tế Nội Bài. Mục tiêu là hiểu được các thành phần cơ bản của một hệ thống hàng đợi, một số mô hình hàng đợi cơ bản và phân phối xác suất quan trọng, nắm vững công cụ mô phỏng hàng đợi GPSS World và ngôn ngữ mô phỏng GPSS. Từ đó, vận dụng vào giải quyết các bài toán thực tế, đưa ra các đánh giá, các khuyến nghị về xây dựng hệ thống kiểm soát XNC tại sân bay quốc tế Nội Bài để đạt được hiệu suất cao nhất và dự báo nhu cầu phát triển trong tương lai.

II. Thách Thức Quản Lý Hàng Đợi Tại Cửa Khẩu Sân Bay 50 60

Quản lý hàng đợi tại cửa khẩu sân bay là một thách thức phức tạp do nhiều yếu tố tác động. Lưu lượng hành khách biến động theo thời gian, ngày trong tuần và mùa du lịch. Sự không chắc chắn trong thời gian làm thủ tục cho mỗi hành khách, do yêu cầu kiểm tra an ninh bổ sung hoặc các vấn đề liên quan đến giấy tờ. Giới hạn về nguồn lực, bao gồm số lượng quầy kiểm soát, nhân viên và trang thiết bị. Hậu quả của việc quản lý hàng đợi kém hiệu quả bao gồm: Thời gian chờ đợi kéo dài, gây khó chịu và bực bội cho hành khách, đặc biệt là trong giờ cao điểm. Tăng nguy cơ bỏ lỡ chuyến bay, ảnh hưởng đến kế hoạch du lịch và gây thiệt hại kinh tế. Áp lực lên nhân viên, dẫn đến giảm hiệu suất làm việc và tăng nguy cơ mắc lỗi. Giảm uy tín của sân bay và ảnh hưởng tiêu cực đến ngành du lịch. Vì vậy, việc áp dụng các phương pháp và công cụ quản lý hàng đợi hiệu quả là rất quan trọng để đảm bảo hoạt động suôn sẻ và nâng cao trải nghiệm hành khách.

2.1. Biến Động Lưu Lượng Hành Khách và Yếu Tố Ngẫu Nhiên

Lưu lượng hành khách tại sân bay biến động theo nhiều yếu tố như thời gian, ngày trong tuần, mùa du lịch và sự kiện đặc biệt. Điều này gây khó khăn cho việc dự đoán và bố trí nguồn lực một cách hiệu quả. Thêm vào đó, thời gian làm thủ tục cho mỗi hành khách cũng không đồng nhất, phụ thuộc vào nhiều yếu tố như quốc tịch, loại visa, và yêu cầu kiểm tra an ninh bổ sung.

2.2. Giới Hạn Nguồn Lực và Hậu Quả Tiêu Cực

Sân bay thường đối mặt với giới hạn về số lượng quầy kiểm soát, nhân viên, và trang thiết bị. Điều này có thể dẫn đến tình trạng quá tải, đặc biệt là trong giờ cao điểm. Hậu quả của việc quản lý hàng đợi kém hiệu quả bao gồm thời gian chờ đợi kéo dài, tăng nguy cơ bỏ lỡ chuyến bay, áp lực lên nhân viên, và giảm uy tín của sân bay.

III. Cách Mô Hình Hóa Hệ Thống Hàng Đợi Bằng GPSS World 50 60

GPSS World là một công cụ mô phỏng mạnh mẽ, cho phép mô hình hóa các hệ thống hàng đợi phức tạp một cách hiệu quả. Để mô hình hóa hệ thống hàng đợi tại cửa khẩu sân bay bằng GPSS World, cần thực hiện các bước sau: Xác định các thành phần của hệ thống, bao gồm nguồn khách hàng (hành khách đến), hàng đợi, kênh phục vụ (quầy kiểm soát XNC), và nguyên tắc phục vụ (FIFO). Thu thập dữ liệu về thời gian đến của hành khách, thời gian làm thủ tục, và số lượng quầy kiểm soát. Xây dựng mô hình GPSS World, sử dụng các khối (block) để biểu diễn các thành phần của hệ thống và các hoạt động như tạo khách hàng, xếp hàng, phục vụ, và giải phóng kênh phục vụ. Chạy mô phỏng và thu thập dữ liệu về các chỉ số hiệu suất, bao gồm thời gian chờ đợi trung bình, số lượng hành khách trong hàng đợi, và tỷ lệ sử dụng kênh phục vụ. Phân tích kết quả mô phỏng và đưa ra các giải pháp tối ưu hóa hệ thống.

3.1. Xác Định Thành Phần Hệ Thống và Thu Thập Dữ Liệu

Bước đầu tiên là xác định rõ các thành phần của hệ thống hàng đợi cần mô phỏng, bao gồm nguồn khách hàng (hành khách đến), hàng đợi, kênh phục vụ (quầy kiểm soát XNC), và nguyên tắc phục vụ (FIFO). Tiếp theo, cần thu thập dữ liệu chi tiết về thời gian đến của hành khách, thời gian làm thủ tục, và số lượng quầy kiểm soát. Dữ liệu này là cơ sở để xây dựng mô hình GPSS World chính xác.

3.2. Xây Dựng Mô Hình GPSS World và Chạy Mô Phỏng

Sử dụng các khối (block) trong GPSS World để biểu diễn các thành phần của hệ thống và các hoạt động. Ví dụ, khối GENERATE để tạo khách hàng, khối QUEUE để biểu diễn hàng đợi, khối SEIZE và RELEASE để biểu diễn việc chiếm và giải phóng kênh phục vụ. Sau khi xây dựng mô hình, tiến hành chạy mô phỏng và thu thập dữ liệu về các chỉ số hiệu suất quan trọng như thời gian chờ đợi trung bình, số lượng hành khách trong hàng đợi, và tỷ lệ sử dụng kênh phục vụ.

3.3. Ứng dụng phân phối xác suất Poisson trong mô hình GPSS World

Sử dụng phân phối Poisson để mô phỏng thời gian đến của hành khách (generate Block) và thời gian phục vụ (advance block) trong mô hình GPSS World. Poisson cung cấp một mô hình toán học phù hợp để mô tả sự xuất hiện ngẫu nhiên của các sự kiện, như việc hành khách đến quầy kiểm soát XNC.

IV. Tối Ưu Hóa Hàng Đợi Sân Bay Phương Pháp Ứng Dụng 50 60

Dựa trên kết quả mô phỏng, có thể áp dụng nhiều phương pháp để tối ưu hóa hàng đợi tại sân bay. Các phương pháp này bao gồm: Tăng số lượng quầy kiểm soát XNC trong giờ cao điểm. Điều chỉnh lịch làm việc của nhân viên để phù hợp với lưu lượng hành khách. Áp dụng các công nghệ mới như hệ thống kiểm soát XNC tự động (e-gates) và kiosk tự phục vụ. Cải thiện quy trình làm thủ tục để giảm thời gian phục vụ. Ưu tiên phục vụ hành khách có chuyến bay sắp khởi hành. Cung cấp thông tin về thời gian chờ đợi cho hành khách để giảm bớt sự lo lắng. Các ứng dụng thực tế của việc tối ưu hóa hàng đợi bao gồm: Giảm thời gian chờ đợi trung bình của hành khách. Tăng số lượng hành khách được phục vụ trong một đơn vị thời gian. Nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực. Cải thiện trải nghiệm hành khách và uy tín của sân bay.

4.1. Bố Trí Nguồn Lực Linh Hoạt và Sử Dụng Công Nghệ Mới

Bố trí linh hoạt số lượng quầy kiểm soát XNC và nhân viên, tăng cường trong giờ cao điểm và giảm bớt trong giờ thấp điểm. Áp dụng các công nghệ mới như hệ thống kiểm soát XNC tự động (e-gates) và kiosk tự phục vụ để giảm tải cho nhân viên và tăng tốc độ làm thủ tục.

4.2. Cải Tiến Quy Trình và Ưu Tiên Phục Vụ

Rà soát và cải tiến quy trình làm thủ tục để giảm thời gian phục vụ mỗi hành khách. Ưu tiên phục vụ hành khách có chuyến bay sắp khởi hành để tránh tình trạng lỡ chuyến. Cung cấp thông tin về thời gian chờ đợi cho hành khách để giảm bớt sự lo lắng và tăng cường tính minh bạch.

V. Phân Tích Hiệu Quả Kết Quả Mô Phỏng Tại Nội Bài 50 60

Việc phân tích hiệu quả mô phỏng sau khi chạy chương trình trên GPSS World giúp chúng ta có cái nhìn khách quan và chính xác về tình hình thực tế. Luận văn tập trung vào bài toán mô phỏng hoạt động kiểm soát XNC của cửa khẩu sân bay quốc tế Nội Bài. Từ bài toán cụ thể đó tiến hành phân tích, tính toán, tiến hành mô phỏng và đánh giá kết quả thu được. Thông qua việc ứng dụng, các đánh giá chi tiết giúp nhà quản lý có các quyết định chính xác về điều phối nhân sự, tăng số lượng quầy làm việc để giảm thiểu thời gian chờ đợi của hành khách.

5.1. Áp Dụng GPSS World vào Bài Toán Kiểm Soát XNC

Luận văn ứng dụng công cụ mô phỏng GPSS World vào bài toán thực tế: Bài toán mô phỏng hoạt động kiểm soát xuất nhập cảnh của cửa khẩu sân bay quốc tế Nội Bài. Từ bài toán cụ thể đó phân tích, tính toán, tiến hành mô phỏng và đánh giá kết quả thu được.

5.2. Phân Tích Đánh Giá Kết Quả Mô Phỏng Thu Được

Việc phân tích kết quả mô phỏng đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của các giải pháp đề xuất. Dựa trên kết quả mô phỏng, có thể xác định được các điểm nghẽn trong hệ thống và đánh giá tác động của các giải pháp cải tiến. Điều này giúp đưa ra các quyết định chính xác và hiệu quả để tối ưu hóa hoạt động của cửa khẩu sân bay.

VI. Kết Luận Tương Lai Mô Phỏng Hàng Đợi Cửa Khẩu 50 60

Tóm lại, việc sử dụng mô phỏng hệ thống hàng đợi là một công cụ mạnh mẽ để quản lý và tối ưu hóa hoạt động tại cửa khẩu sân bay. Áp dụng các kết quả thu được, chúng ta có thể đạt được những cải tiến đáng kể về hiệu quả hoạt động, trải nghiệm hành khách và uy tín của sân bay. Việc sử dụng các công cụ mô phỏng như GPSS World giúp cho bài toán tối ưu trở nên dễ tiếp cận hơn rất nhiều. Trong tương lai, có thể kết hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine learning) để xây dựng các hệ thống mô phỏng thông minh, có khả năng tự động điều chỉnh và tối ưu hóa hoạt động của sân bay theo thời gian thực.

6.1. Tiềm Năng Phát Triển Của Mô Phỏng Hàng Đợi Sân Bay

Trong tương lai, có thể tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) vào các hệ thống mô phỏng hàng đợi. Điều này sẽ tạo ra các hệ thống mô phỏng thông minh, có khả năng tự động điều chỉnh và tối ưu hóa hoạt động của sân bay theo thời gian thực.

6.2. Kiến Nghị Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Nghiên cứu sâu hơn về việc áp dụng các mô hình hàng đợi phức tạp hơn (ví dụ: M/G/c) để mô hình hóa hệ thống hàng đợi tại cửa khẩu sân bay. Khảo sát các phương pháp tối ưu hóa hàng đợi khác nhau (ví dụ: lý thuyết trò chơi) để tìm ra các giải pháp hiệu quả nhất. Xây dựng một hệ thống mô phỏng thời gian thực (real-time simulation) để hỗ trợ việc ra quyết định trong hoạt động hàng ngày của sân bay.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Mở đầu Giới thiệu về mục tiêu, phạm vi nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu, tóm lược các kết quả đạt được. Chương 2 - Tổng quan về lý thuyết hàng đợi Chương này đưa ra cơ sở lý thuyết về hệ thống hàng đợi, bao gồm: Các yếu tố của hệ thống phục vụ (dòng vào, dòng ra, hàng chờ, kênh phục vụ), luật Little, các quá trình Markov và trạng thái của hệ thống, nghiên cứu một số mô hình hàng đợi cơ bản và một số phân phối xác suất quan trọng. Chương 3 – Nghiên cứu công cụ mô phỏng hệ thống hàng đợi Nêu các hướng tiếp cận mô phỏng: lập trình truyền thống và các công cụ mô phỏng có sẵn, trong đó tập trung vào công cụ GPSS World. Chương 4 - Ứng dụng công cụ mô phỏng vào mô phỏng hệ thống hàng đợi thực tế Ứng dụng công cụ mô phỏng GPSS World vào bài toán thực tế: Bài toán mô phỏng hoạt động kiểm soát xuất nhập cảnh của cửa khẩu sân bay quốc tế Nội Bài.

Từ bài toán cụ thể đó phân tích, tính toán, tiến hành mô phỏng và đánh giá kết quả thu được. Chương 5 - Kết luận Tóm lược kết quả chính của luận văn và nêu định hướng phát triển trong thời gian tới. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 10 Chương 2 TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT HÀNG ĐỢI Chương này tập trung vào tìm hiểu tổng quan về lý thuyết hệ thống hàng đợi: giới thiệu về lý thuyết hàng đợi, vai trò và ứng dụng của lý thuyết hàng đợi, các yếu tố của hệ thống hàng đợi bao gồm: dòng yêu cầu đầu vào, hàng chờ, kênh phục vụ, dòng yêu cầu đầu ra, các thông số mô tả về hệ thống; công thức Kendall, luật Little, một số mô hình hàng đợi cơ bản và một số phân phối xác suất quan trọng. Vai trò của lý thuyết hàng đợi.

Lý thuyết hàng đợi chủ yếu được nhìn nhận như là một nhánh của lý thuyết xác suất ứng dụng, được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như viễn thông, máy tính, dịch vụ, sản xuất, kiểm soát XNC,. Lý thuyết hàng đợi còn được biết đến với các tên gọi khác như lý thuyết giao thông, lý thuyết xếp hàng, lý thuyết giải quyết tắc nghẽn, lý thuyết phục vụ đám đông hay lý thuyết của các hệ thống dịch vụ ngẫu nhiên thống kê [4, tr. Một hệ thống hàng đợi có thể mô tả như sau: một trung tâm dịch vụ và một lượng khách hàng đến yêu cầu được phục vụ. Thông thường, trung tâm phục vụ có thể chỉ phục vụ một giới hạn khách hàng, nếu có khách hàng mới đến và các dịch vụ đã sử dụng hết, khách hàng này phải vào hàng đợi và đợi cho đến khi dịch vụ trở nên sẵn sàng.

Do đó, chúng ta có thể xác định 3 yếu tố chính của một trung tâm dịch vụ là: lượng khách hàng, các thiết bị phục vụ và hàng đợi. Các trung tâm dịch vụ có thể được bố trí theo mô hình mạng, một khách hàng có thể đi qua một vài trung tâm dịch vụ theo một đường nào đó. Lý thuyết hàng đợi tập trung trả lời các câu hỏi như: thời gian đợi trung bình trong hàng đợi, thời gian phản hồi trung bình của hệ thống (thời gian trong hàng đợi cộng với thời gian phục vụ), hiệu suất trung bình sử dụng các thiết bị phục vụ, phân bố số lượng khách hàng trong hàng đợi và trong hệ thống,. Các thông số này thường được tính toán bằng phương pháp thống kê, trong đó khoảng thời gian khách hàng đến hay thời gian phục vụ được coi là các đại lượng ngẫu nhiên [10, tr.

Khái quát về hệ thống hàng đợi Giới thiệu về các thành phần của hệ thống hàng đợi như đầu vào, đầu ra, kênh phục vụ, nguyên tắc phục vụ, và các lý thuyết liên quan như hàm phân bố thời gian đến và thời gian phục vụ, phục vụ ưu tiên, không ưu tiên. Đồng thời đưa ra một số kết quả quan trọng của một số hàng đợi cơ bản. Các thành phần cơ bản của một hệ thống hàng đợi Một hệ thống hàng đợi gồm các thành phần cơ bản [5, tr.30-4] sau: TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 11 - Tiến trình vào, ra khỏi hệ thống - Phân phối thời gian phục vụ - Số các kênh phục vụ - Khả năng của hệ thống (trong hàng chờ và trong quá trình được phục vụ) - Qui mô (kích thước) khách hàng - Nguyên tắc phục vụ 6. Nguyên tắc phục vụ 2.

Phân phối thời gian phục vụ   1.Tiến trình vào   Tiến trình ra       3. Số các kênh phục vụ 5. Qui mô khách hàng 4. Khả năng của hệ thống  Hình 2.1 Các thành phần cơ bản của một hệ thống hàng đợi Các khách hàng đến trung tâm dịch vụ theo một phân phối ngẫu nhiên.

Khả năng phục vụ của hệ thống có thể bao gồm một hay nhiều kênh phục vụ, mỗi một kênh có thể phục vụ một khách hàng tại một thời điểm, thời gian phục vụ một khách hàng cũng là ngẫu nhiên. Chúng ta giả sử:  Quy mô khách hàng là vô hạn, khách hàng thứ n ký hiệu là Cn đến tại thời điểm τn. Khoảng thời gian tn giữa hai khách hàng đến được định nghĩa là tn= τn - τn-1. Chúng ta giả sử khoảng thời gian tn là ngẫu nhiên độc lập, nghĩa là chúng không phụ thuộc lẫn nhau và tất cả các tn đều phát sinh theo cùng một phân phối với hàm phân phối là A(t) = Pr[tn ≤ t] và hàm 𝑑𝐴 𝑡 mật độ xác suất tương ứng là 𝑎 𝑡 = 𝑑𝑡  Thời gian phục vụ cho khách hàng Cn là xn cũng là ngẫu nhiên độc lập với hàm phân phối là B(t) và hàm mật độ xác suất tương ứng b(t).

Các hệ thống hàng đợi không chỉ khác nhau về phân phối xác suất đến và thời gian phục vụ mà còn có thể khác nhau ở số lượng kênh phục vụ, kích thước hàng đợi (hữu hạn hay vô hạn), nguyên tắc phục vụ,. Một số nguyên tắc phục vụ phổ biến bao gồm: FIFO/FCFS (First In First Out/First Come First Served - đến trước phục vụ TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 12 trước), LIFO/LCFS (Last in First Out/Last Come First Served - đến sau phục vụ trước), SIRO (Service In Random Order - phục vụ theo thứ tự ngẫu nhiên), PNPN (Priority service - phục vụ theo thứ tự ưu tiên), PS (Processor Sharing – chia sẻ bộ xử lý), Round Robin (phục vụ quay vòng),. Các tham số đặc trưng của một hệ thống hàng đợi Các tham số đặc trưng trong hệ thống hàng đợi được tóm tắt trong bảng 2.1 dưới đây: Bảng 2. Các tham số đặc trưng trong hệ thống hàng đợi STT Ký hiệu Mô tả 1 Cn Khách hàng thứ n vào hệ thống 2 τn Thời điểm đến của khách hàng thứ n (Cn) 3 tn Khoảng thời gian giữa khách hàng Cn-1 và Cn (tn= τn - τn-1 ) 4 𝑡 𝑡 ≜ lim 𝑡𝑛 𝑛→∞ 5 Wn Thời gian chờ trong hàng đợi của khách hàng thứ n 6 Thời gian hệ thống (thời gian chờ + thời gian phục vụ) của khách Sn hàng thứ n Sn=Wn+ 𝓍 n 7 Hàm phân phối xác suất thời gian giữa hai khách hàng liên tiếp An(t) (PDF - probability density function) ( An(t)=P[tn≤t] ) 8 Giới hạn hàm phân phối xác suất 𝑃 𝑡 ≤ 𝑡 = 𝐴 𝑡 A(t) Kí hiệu: An(t)A(t) 9 B(𝓍) Phân phối thời gian phục vụ 10 𝛼 𝑡 Số khách hàng đến trong khoảng thời gian (0,t) 11 𝛿 𝑡 Số khách hàng ra khỏi hệ thống trong khoảng thời gian (0,t) 12 Số khách hàng ở trong hệ thống tại thời điểm t N(t) 𝑁 𝑡 = 𝛼 𝑡 − 𝛿(𝑡) 13 Nq(t) Số khách hàng trong hàng đợi tại thời điểm t TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 13 14 T Tổng thời gian phục vụ của toàn bộ hệ thống 15 λ Tốc độ đến (arrival rate) của khách hàng 16 µ Tốc độ phục vụ 17 𝑥 thời gian trung bình sử dụng dịch vụ 18 Hệ số sử dụng hệ thống ρ 𝜆𝑥 𝑛ế𝑢 𝑐ó 1 𝑘ê𝑛𝑕 𝑝𝑕ụ𝑐 𝑣ụ 𝜌 = 𝜆𝑥 𝑛ế𝑢 𝑐ó 𝑚 𝑘ê𝑛𝑕 𝑝𝑕ụ𝑐 𝑣ụ 𝑚 19 pK xác suất có K khách hàng trong hệ thống 2.

Kí hiệu Kendall A / B / m / K / n / D David George Kendall (15/01/1918 – 23/10/2007) là nhà toán học và thống kê học người Anh. Ông là người đầu tiên đưa ra ký hiệu dùng để mô tả các thành phần cơ bản của một hàng đợi [9, tr. Ý nghĩa của các ký hiệu trong mô tả Kendall được trình bày trong bảng 2.2: Các thành phần trong kí hiệu Kendall STT Ký hiệu Ý nghĩa 1 A Kí hiệu cho A(t) - hàm phân phối thời gian của các lần đến liên tiếp. 2 B Kí hiệu cho B(𝓍) - hàm phân phối thời gian phục vụ.

3 m Số lượng kênh phục vụ. Dung lượng của hệ thống, là số khách hàng lớn nhất có mặt trong hệ 4 K thống, bao gồm cả số khách hàng đang được phục vụ. 5 n Kích thước khách hàng (population size). Nguyên tắc phục vụ.

Nếu trong ký hiệu không nêu tham số này thì 6 D ngầm định nguyên tắc phục vụ là FIFO. Thông thường A và B có thể nhận các giá trị là [5, tr. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 14 Sau đây là bảng các hàm phân phối xác suất của A và B [10, tr.3: Một số hàm phân phối xác suất trong ký hiệu Kendall STT Viết Hàm phân phối tắt 1 M A(t )  1  e t , và a(t )  e t , với λ>0 k 1 (kt ) j 2 Ek At   1  e kt  , k ≥ 1 là pha, µ>0 j 0 j! k A(t )   q j (1  e  jt ) 3 Hk j 1 𝑘 Trong đó: μj >0, qj>0, j∈{1.k}, 𝑗 =1 𝑞𝑗 = 1 Chúng ta thường quan tâm đến các giải pháp để đạt được trạng thái cân bằng (steady state), nghĩa là sau một thời gian hoạt động lâu dài, hệ thống có xu hướng đạt đến một trạng thái cân bằng, ví dụ như phân phối khách hàng của hệ thống không thay đổi. Điều này phân biệt rõ với trạng thái nhất thời (transient state), trạng thái có được khi chúng ta khảo sát phản hồi của hệ thống với các sự kiện khác nhau trong một khoảng thời gian ngắn [10, tr.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ