THE UNDERLYING QUEUEING SYSTEM AND

THE UNDERLYING QUEUEING SYSTEM AND ASSOCIATED SIMULATION MODEL
Our simulation model can be summarized in standard queuing notation either as X/X/N/K with abandonment, or X/X/N/K+X (Gans, Koole and Mandelbaum 2003), meaning that it represents an elementary waiting line system with inter-arrival and service time distributions that may take a variety of forms, and N identical servers working in parallel. The system capacity K, which may be finite, equals the number of servers plus the maximum queue length, i.e., K = N + MaxQ. Balking occurs when an arriving customer finds MaxQ customers already in line: the arriving customer departs without joining the queue. Furthermore, customers who have joined the queue abandon the line without being served if they have waited more than they care to, as specified by their abandonment time (an attribute assigned in the simulation model upon creation). Some researchers have developed analytical queuing formulas for this model under fairly restrictive assumptions, e.g., Garnett, Mandelbaum and Reiman (2002) assume that the inter-arrival, service and abandonment time distributions are all Exponential, and that K is infinite. However, simulation has several advantages for analyzing these types of problems. First of all, the simulation model enables users to specify any of Arena’s 12 input distributions, including discrete and continuous versions of an empirical distribution, and any desired queue capacity,
thereby enabling the user to focus on representing the underlying business operations as accurately as possible. Another advantage is that the user is not restricted to examining
steady-state performance: shorter simulation runs that are significantly influenced by the transient or warm up phase can be made.
Figure 1 shows the corresponding Arena 5.0 model. Except for its abandonment component, most students could build this model a few weeks into a first course in simulation.
Abandonment is modeled by creating a clone of the original customer (in the Separate module) just prior to joining the queue associated with the Process module. This “search clone” is delayed until the customer’s abandonment time, at which time the queue is examined. If the
original customer is still in line at the time of abandonment, the customer is removed from the line and the abandonment count is updated; otherwise, the search clone is disposed of. An alternative approach to modeling abandonment is given in Saltzman and Mehrotra (2001).
The Outputs data element sequences the performance measures in a specific order so that the Visual Basic (VB) subroutine described below can use them correctly.

Kết quả (Việt) 1:

HỆ THỐNG ĐẾM CƠ BẢN VÀ CÁC MÔ HÌNH KẾT HỢP MÔ PHỎNGMô hình mô phỏng của chúng tôi có thể được tóm tắt trong ký hiệu xếp hàng chuẩn hoặc vai X/X/N/K bị bỏ rơi hoặc X-X-N/K + X (Gans, Koole và Mandelbaum năm 2003), có nghĩa là nó đại diện cho một hệ thống đường dây chờ tiểu học với liên xuất hiện và phân phối thời gian dịch vụ có thể mất một loạt các hình thức, và N giống hệt máy chủ làm việc song song. Năng lực hệ thống K, có thể là hữu hạn, bằng với số lượng máy chủ cộng với chiều dài hàng đợi tối đa, tức là, K = N + MaxQ. Balking xảy ra khi một khách hàng đến tìm MaxQ khách đã trong dòng: khách hàng đến khởi hành mà không tham gia xếp hàng. Hơn nữa, khách hàng đã tham gia xếp hàng từ bỏ dòng mà không được phục vụ nếu họ đã chờ đợi nhiều hơn họ quan tâm đến, theo quy định của thời gian của họ bị bỏ rơi (một thuộc tính được chỉ định trong mô hình mô phỏng sau khi tạo ra). Một số nhà nghiên cứu đã phát triển phân tích các công thức xếp hàng cho mô hình này theo các giả định khá hạn chế, ví dụ như, Garnett, Mandelbaum và Reiman (2002) giả sử rằng phân phối thời gian giữa hai đến, Dịch vụ và bị bỏ rơi tất cả Exponential, và K đó là vô hạn. Tuy nhiên, mô phỏng có nhiều thuận lợi cho việc phân tích các loại vấn đề. Trước hết, các mô hình mô phỏng cho phép người dùng để chỉ định bất kỳ của Arena 12 đầu vào phân phối, bao gồm cả rời rạc và liên tục các phiên bản của một phân phối thực nghiệm, và bất kỳ mong muốn khả năng hàng đợi,do đó cho phép người sử dụng để tập trung vào đại diện cho hoạt động kinh doanh nằm bên dưới càng chính xác càng tốt. Một ưu điểm khác là người dùng không bị hạn chế để kiểm tratrạng thái ổn định hiệu suất: chạy mô phỏng ngắn hơn đáng kể ảnh hưởng bởi người lưu trú tạm thời hoặc khởi động giai đoạn có thể được thực hiện.Hình 1 cho thấy mô hình trường 5.0 tương ứng. Ngoại trừ các thành phần của nó bị bỏ rơi, hầu hết học sinh có thể xây dựng mô hình này ngày một vài tuần vào một khóa học đầu tiên trong mô phỏng.Bị bỏ rơi được mô phỏng bằng cách tạo ra một bản sao của khách hàng nguyên bản (trong các mô-đun riêng biệt) chỉ cần trước khi tham gia xếp hàng liên kết với các mô-đun trình. Bản sao này tìm kiếm"" là bị trì hoãn cho đến thời điểm bị bỏ rơi của khách hàng, mà thời gian xếp hàng được kiểm tra. Nếu cácBan đầu khách hàng vẫn còn trong dòng lúc đó bị bỏ rơi, khách hàng được lấy ra từ các đường dây và bị bỏ rơi tính đang Cập Nhật; Nếu không, tìm clone được xử lý. Một cách tiếp cận khác để mô hình hóa bị bỏ rơi được đưa ra trong Saltzman và Mehrotra (2001).Các phần tử dữ liệu đầu ra đoạn các biện pháp thực hiện theo một thứ tự cụ thể vì vậy mà chương trình con Visual Basic (VB) được mô tả dưới đây có thể sử dụng chúng một cách chính xác.

Kết quả (Việt) 2:

HỆ THỐNG Queueing cơ bản và LIÊN QUAN MÔ HÌNH MÔ PHỎNG
mô hình mô phỏng của chúng tôi có thể được tóm tắt trong ký hiệu xếp hàng chuẩn hoặc như X / X / N / K với bị bỏ rơi, hoặc X / X / N / K + X (Gans, Koole và Mandelbaum 2003), ý nghĩa mà nó đại diện cho một hệ thống đường chờ đợi tiểu có liên đến và phân phối thời gian dịch vụ mà có thể mất nhiều hình thức, và tồn tại các máy chủ giống hệt nhau làm việc song song. Năng lực hệ thống K, có thể là hữu hạn, tương đương với số lượng máy chủ cộng với chiều dài hàng đợi tối đa, tức là K = N + MAXQ. Balking xảy ra khi một khách hàng đến tìm khách hàng MAXQ đã có trong dòng: khách hàng đến khởi hành mà không gia nhập vào hàng đợi. Hơn nữa, những khách hàng đã tham gia vào hàng đợi từ bỏ dòng mà không được phục vụ nếu họ đã chờ đợi nhiều hơn họ quan tâm đến, theo quy định của thời gian bị bỏ rơi của họ (một thuộc tính được phân công trong mô hình mô phỏng khi tạo). Một số nhà nghiên cứu đã phát triển các công thức xếp hàng phân tích cho mô hình này theo các giả định khá hạn chế, ví dụ như, Garnett, Mandelbaum và Reiman (2002) cho rằng sự liên đến, dịch vụ và phân phối bỏ thời gian là tất cả mũ, và K là vô hạn. Tuy nhiên, mô phỏng có nhiều thuận lợi cho việc phân tích các loại vấn đề. Trước hết, các mô hình mô phỏng cho phép người dùng để xác định bất kỳ của 12 phân phối đầu vào Arena, trong đó có rời rạc và các phiên bản liên tục của một phân phối thực nghiệm, và bất kỳ năng lực xếp hàng mong muốn,
qua đó cho phép người dùng tập trung trên đại diện cho các hoạt động kinh doanh cơ bản là chính xác càng tốt . Một lợi thế khác là người sử dụng không bị hạn chế để kiểm tra
hiệu suất trạng thái ổn định. Chạy mô phỏng ngắn chịu ảnh hưởng đáng kể bởi sự thoáng qua hoặc ấm pha có thể được thực hiện
Hình 1 cho thấy sự tương ứng Arena 5,0 mô hình. Ngoại trừ thành phần bị bỏ rơi của nó, hầu hết sinh viên có thể xây dựng mô hình này một vài tuần vào một khóa học đầu tiên trong mô phỏng.
Bỏ rơi được mô hình hóa bằng cách tạo ra một bản sao của các khách hàng ban đầu (trong các mô-đun riêng biệt) ngay trước khi gia nhập hàng đợi kết hợp với các mô-đun trình . Điều này "tìm kiếm bản sao" bị trì hoãn cho đến khi thời gian bị bỏ rơi của khách hàng, lúc đó thời gian xếp hàng được kiểm tra. Nếu
khách hàng ban đầu vẫn còn trong dòng lúc bị bỏ rơi, các khách hàng được lấy từ dòng và đếm từ bỏ được cập nhật; nếu không, các bản sao tìm kiếm được loại bỏ. Một cách tiếp cận thay thế cho mô hình bị bỏ rơi được đưa ra trong Saltzman và Mehrotra (2001).
Các phần tử dữ liệu đầu ra trình tự các biện pháp thực hiện theo một thứ tự cụ thể để các cơ bản (VB) chương trình con trực quan được mô tả dưới đây có thể sử dụng chúng một cách chính xác.