排队模型仿真MM1模型吞吐率与平均等待时间的MATLAB源码解析

这个M文件模拟M/M/1队列模型，并生成详细图表，展示模型在到达间隔时间1/lambda变化期间的状态变化。

ORACLE数据库中，各类主要等待事件的等待时间和等待次数需要详细分析。空闲等待事件主要有如下：……（原文内容）

故障机器平均数为76.3，待修理机器平均数为77.2，每台机器发生故障的平均停工时间为12.15分钟，平均待修时间为341.246分钟。系统绝对通过能力为12.1台，即工人每小时可修理机器的平均台数为96.46。根据以上结果，机器停工时间过长，工人几乎没有空闲时间，应采取措施提高服务率或增加工人。

非生灭过程排队模型 传统的生灭过程排队模型难以准确描述数字化制造车间物料配送的复杂性，因此引入非生灭过程排队模型进行分析。与生灭过程不同，非生灭过程允许顾客到达率和服务率随时间或系统状态发生变化，能够更精确地刻画数字化车间物料配送的动态特征，例如： 物料需求的波动性：不同生产阶段对物料的需求量不同，导致到达率随时间变化。 配送路径的复杂性：车间布局、设备分布等因素影响配送路径和时间，导致服务率变化。 通过建立非生灭过程排队模型，可以分析数字化车间物料配送系统的关键指标，例如平均等待时间、平均队列长度等，为优化配送策略、提高生产效率提供理论依据。

这份代码是手稿“Finding the Exact Distribution of (Peak) Age of Information for Queues of PH/1/1 and M/PH/1/2 Type”中算法的MATLAB实现，专用于在单源状态更新系统中准确查找AoI和PAoI的分布。包含两个MATLAB函数，一个示例脚本演示这些函数的操作，以及一个特定示例的输出及三个实时脚本。两个实时脚本逐行显示函数的操作步骤，第三个“demo.mlx”根据滑块控制的数据包抢占和替换概率绘制AoI和PAoI的累积分布函数。

介绍了STATCOM仿真模型的开发过程，重点是使用MATLAB进行仿真模型的构建。STATCOM作为电力系统中的重要组件，其仿真模型的准确性和可靠性对系统稳定性至关重要。

G(1,1)预测的进一步优化

介绍了Matlab转弯运动模型的详细内容，包括匀速直线运动和匀速转弯运动的仿真方法，适合初学者进行简单的运动仿真实践。

北邮通信网实验中使用了mm1算法进行了实验，报告详细记录了实验过程和结果，并附带了可在matlab上运行的代码。