服務台模型

『壹』 排隊論的分類

如果按照排隊系來統三個組成部自分的特徵的各種可能情形來分類，則排隊系統可分成無窮多種類型。因此只能按主要特徵進行分類。一般是以相繼顧客到達系統的間隔時間分布、服務時間的分布和服務台數目為分類標志。現代常用的分類方法是英國數學家D.G.肯德爾提出的分類方法，即用肯德爾記號 X/Y/Z進行分類。
X處填寫相繼到達間隔時間的分布；
Y處填寫服務時間分布;
Z處填寫並列的服務台數目。
各種分布符號有：M-負指數分布;D-確定型; Ek-k階埃爾朗分布；GI-一般相互獨立分布；G-一般隨機分布等。這里k階埃爾朗分布是為相互獨立且服從相同指數分布的隨機變數時服從自由度為 2k的χ2分布。例如,M/M/1表示顧客相繼到達的間隔時間為負指數分布、服務時間為負指數分布和單個服務台的模型。D/M/C表示顧客按確定的間隔時間到達、服務時間為負指數分布和C個服務台的模型。至於其他一些特徵,如顧客為無限源或有限源等，可在基本分類的基礎上另加說明。

『貳』 請問排隊論的M/M/C模型中的C是什麼意思啊謝謝

第一個M是輸入過程服從負指數分布，第二個M是服務時間服從負指數分布，c是服務台數量。

『叄』 it服務台的要求是什麼如何建立IT服務台

確定你的需求，要求有哪些功能，重點功能是什麼，你的預算是多少。服務台不需要建立，現在都是saas現成的，你只需要根據自己的使用場景配置就行。如servicehot，卓豪等

『肆』 下面哪些是itil服務台組織的構建方法

對組織的好處：可以提高管理IT變化的能力、降低IT成本，協調IT和業務運作；利用准備好的工具實施IT管理，提供用於的決策框架；為相互溝通提供IT參考模型，形成IT服務的管理文化、更系統和清晰的IT組織、標准和適用的IT程序；減少重復性的勞動、提高效率，與ISO9000認證配合使用。
對客戶的好處：提供經過證明且詳細的IT服務，和更加穩定的IT環境；通過保證傳送質量增加服務的可靠性；以清晰的溝通方式，縮短向IT市場推出新項目的時間。ITIL流行的理由在於它既滿足組織目標又符合業務需要，使組展越來越離不開IT支持，從而導致對高質量IT服務日益增長的要求。
ITIL是一個公共開發且公共使用的框架。任何組織都可以使用ITIL，或者以ITIL為基礎開發自己的服務管理方法論和方案。ITIL源於實踐，反過來又指導實踐。ITIL提供了一個指導性框架，這個框架可以保留組織現有IT管理方法中的合理部分，同時增加必要的技術，並且方便了各種IT職能間的溝通和協調。
ITIL作為國際IT服務管理領域的共同語言和標准語法，各利益相關者包括客戶、用戶、IT員工、開發人員、供應商以及業務和IT方面的高層管理者都可以利用它來進行溝通和討論。而這一點對IT服務管理的成功是至關重要的。使用ITIL對和客戶都具有好處。

『伍』 運用MATLAB編程排隊論中M/M/C模型多服務台的模型模擬程序（參考下列模擬程序改成多服務台的）

（1）請問你有沒有解決這個問題呢？我也想問這個問這個問題，所以想問問你現在還有這類似的程序嗎？有的話能不能發給我呢？謝謝~~~~~~~~
（2）如果你還有，多伺服器c且系統容量有限n----M/M/c/n的排隊模型相關的matlab 模擬程序，
能不能也發給我一下呢？謝謝~~~~~~~~~~

『陸』 M/M/1排隊模型是什麼,可否簡單介紹一下

顧客到達時間間隔服從指數分布，則顧客到達過程為泊松分布，接受完服務的顧客和到達的顧客相互獨立，服務時間分布為指數分布。且顧客的到達和服務都是隨機的，服務台為一個，排隊空間無限。

『柒』 為什麼我的3d模型渲染出來，服務台上老是有影子，好像反光一樣，一開始沒有的

你用的是什麼渲染器 全局光首次引擎和二次引擎是什麼
如果用的是vray，那按F10——GI——發光圖——插值采樣調大就行了

『捌』 如何搭建helpdesk服務台

首先，統一服抄務窗口。也就是把已有的服務渠道全部接入到服務台，統一窗口服務響應，告別多渠道多客服配置的繁復工作和冗餘組織；

『玖』 什麼是單隊列多服務台模型

系統有多個服務台，顧客到達後排成一隊，依次到空閑的服務台獲得服務的模型

『拾』 有哪些解決問題的模型

(1)M/M/s等待制排隊模型:
單服務台模型(M/M/1/∞);多服務台模型.

(2)混合制排隊模型(M/M/s)
單服務台混合制模型(M/M/1/K);多服務台混合制模型(M/M/s/K).

(3)其他排隊模型
有源排隊模型;服務率或多達率依賴狀態的排隊模型;非生滅過程排隊模型(M/G1)、愛爾朗(Erlang)排隊模型.多元線性回歸模型表示一種地理現象與另外多種地理現象的依存關系，這時另外多種地理現象共同對一種地理現象產生影響，作為影響其分布與發展的重要因素。

設變數Y與變數X1，X2，…，Xm存在著線性回歸關系，它的n個樣本觀測值為Yj,Xj1,Xj2,…Xjm(j＝1，2，n)，於是多元線性回歸的數學模型可以寫為：

可採用最小二乘法對上式中的待估回歸系數β0，β1，…，βm進行估計，求得β值後，即可利用多元線性回歸模型進行預測了。

計算了多元線性回歸方程之後，為了將它用於解決實際預測問題，還必須進行數學檢驗。多元線性回歸分析的數學檢驗，包括回歸方程和回歸系數的顯著性檢驗。

回歸方程的顯著性檢驗，採用統計量：

式中： ，為回歸平方和，其自由度為m； ，為剩餘平方和，其自由度為(n－m－1)。

利用上式計算出F值後，再利用F分布表進行檢驗。給定顯著性水平α，在F分布表中查出自由度為m和(n－m－1)的值Fα，如果F≥Fα，則說明Y與X1，X2，…，Xm的線性相關密切；反之，則說明兩者線性關系不密切。

回歸系數的顯著性檢驗，採用統計量：

式中，Cii為相關矩陣C＝A-1的對角線上的元素。

對於給定的置信水平α，查F分布表得Fα(n－m－1)，若計算值Fi≥Fα，則拒絕原假設，即認為Xi是重要變數，反之，則認為Xi變數可以剔除。

多元線性回歸模型的精度，可以利用剩餘標准差

來衡量。S越小，則用回歸方程預測Y越精確；反之亦然。