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这是我在 Linux 系统下用永中 OFFICE2009 写下的！

function[maxque,mwait_t,mstay_t,queue_l,use_rate]=MM1queue(mean_arr,mean_lea,peo_num)

status=zeros(3,peo_num);

%用一个 3 行矩阵表示每个顾客的状态;

%到达时间间隔，服务时间，等待时间;

status(1,=exprnd(mean_arr,1,peo_num);

%随机生成各顾客的到达间隔;

status(2,=exprnd(mean_lea,1,peo_num);

end;

%对状态进行更新；

end;

arr_time=cumsum(status(1,);

status(1,:)=arr_time;

lea_time=sum(status);

stairs([0 arr_time],0:peo_num);

%绘出各顾客的到达时间图;

hold on;

stairs([0 lea_time],0:peo_num,'r');

legend('Wait Time','Stay Time',0);

n1=1;

n2=1;

mstay_t=(sum(status(2,:))+sum(status(3,:)))/peo_num;

mwait_t=mean(status(3,:));

%求平均停留时间和等待时间;

queue_num=zeros(1,2*peo_num+1);

queue_time=zeros(1,2*peo_num+1);

n3=1;

%while 循环求每个时间队列的长度;

n1=n1+1;

else

queue_time(1,n3)=lea_time(n2);

n2=n2+1;

end;

end;

while n2<=peo_num

figure;

stairs(queue_time,queue_num,'k');

%绘出队列长度的时间变化曲线, stairs 是 Matlab 的函数

legend('Queue Length Curve',0);

hold off;

temp=diff(queue_time);

overtime=max(queue_time);

queue_l=sum(temp.*queue_num(22*peo_num+1)))/overtime;

use_rate=sum(temp(find(queue_num)))/overtime;

maxque=max(queue_num); % 最大队长

[maxque,mwait_t,mstay_t,queue_l,use_rate]=mm1queue(0.5,0.4,200)，其中 0.5 表示平均来到

时间间隔，

%0.4 表示平均离开时间，200 为人数

3． 在此时刻前结束服务的实体数，然后不难求出平均队长和占用率。

在实体数很大的情况下，计算机仿真的结果和理论推导的结果很接近，这也说明了理论推

导结果的正确性。

关于排队论的的一些知识

排队系统主要有：X/Y/Z，其中 X 表示到达时间间隔的分布，Y 表示服务时间的分布，Z 表

示并列的服务设备的数目。表示相继到达的时间间隔或服务时间的分布的符号是：

M——负指数分布，D——确定性，Ek——k 阶 Erlang，GI——相互独立的一般随机分布，

G——一般的随机分布。

例如：M/M/1 表示达到时间间隔为负指数分布，服务时间为负指数分布，单服务设备的排