服务台模型

『壹』 排队论的分类

如果按照排队系来统三个组成部自分的特征的各种可能情形来分类，则排队系统可分成无穷多种类型。因此只能按主要特征进行分类。一般是以相继顾客到达系统的间隔时间分布、服务时间的分布和服务台数目为分类标志。现代常用的分类方法是英国数学家D.G.肯德尔提出的分类方法，即用肯德尔记号 X/Y/Z进行分类。
X处填写相继到达间隔时间的分布；
Y处填写服务时间分布;
Z处填写并列的服务台数目。
各种分布符号有：M-负指数分布;D-确定型; Ek-k阶埃尔朗分布；GI-一般相互独立分布；G-一般随机分布等。这里k阶埃尔朗分布是为相互独立且服从相同指数分布的随机变量时服从自由度为 2k的χ2分布。例如,M/M/1表示顾客相继到达的间隔时间为负指数分布、服务时间为负指数分布和单个服务台的模型。D/M/C表示顾客按确定的间隔时间到达、服务时间为负指数分布和C个服务台的模型。至于其他一些特征,如顾客为无限源或有限源等，可在基本分类的基础上另加说明。

『贰』 请问排队论的M/M/C模型中的C是什么意思啊谢谢

第一个M是输入过程服从负指数分布，第二个M是服务时间服从负指数分布，c是服务台数量。

『叁』 it服务台的要求是什么如何建立IT服务台

确定你的需求，要求有哪些功能，重点功能是什么，你的预算是多少。服务台不需要建立，现在都是saas现成的，你只需要根据自己的使用场景配置就行。如servicehot，卓豪等

『肆』 下面哪些是itil服务台组织的构建方法

对组织的好处：可以提高管理IT变化的能力、降低IT成本，协调IT和业务运作；利用准备好的工具实施IT管理，提供用于的决策框架；为相互沟通提供IT参考模型，形成IT服务的管理文化、更系统和清晰的IT组织、标准和适用的IT程序；减少重复性的劳动、提高效率，与ISO9000认证配合使用。
对客户的好处：提供经过证明且详细的IT服务，和更加稳定的IT环境；通过保证传送质量增加服务的可靠性；以清晰的沟通方式，缩短向IT市场推出新项目的时间。ITIL流行的理由在于它既满足组织目标又符合业务需要，使组展越来越离不开IT支持，从而导致对高质量IT服务日益增长的要求。
ITIL是一个公共开发且公共使用的框架。任何组织都可以使用ITIL，或者以ITIL为基础开发自己的服务管理方法论和方案。ITIL源于实践，反过来又指导实践。ITIL提供了一个指导性框架，这个框架可以保留组织现有IT管理方法中的合理部分，同时增加必要的技术，并且方便了各种IT职能间的沟通和协调。
ITIL作为国际IT服务管理领域的共同语言和标准语法，各利益相关者包括客户、用户、IT员工、开发人员、供应商以及业务和IT方面的高层管理者都可以利用它来进行沟通和讨论。而这一点对IT服务管理的成功是至关重要的。使用ITIL对和客户都具有好处。

『伍』 运用MATLAB编程排队论中M/M/C模型多服务台的模型仿真程序（参考下列仿真程序改成多服务台的）

（1）请问你有没有解决这个问题呢？我也想问这个问这个问题，所以想问问你现在还有这类似的程序吗？有的话能不能发给我呢？谢谢~~~~~~~~
（2）如果你还有，多服务器c且系统容量有限n----M/M/c/n的排队模型相关的matlab 仿真程序，
能不能也发给我一下呢？谢谢~~~~~~~~~~

『陆』 M/M/1排队模型是什么,可否简单介绍一下

顾客到达时间间隔服从指数分布，则顾客到达过程为泊松分布，接受完服务的顾客和到达的顾客相互独立，服务时间分布为指数分布。且顾客的到达和服务都是随机的，服务台为一个，排队空间无限。

『柒』 为什么我的3d模型渲染出来，服务台上老是有影子，好像反光一样，一开始没有的

你用的是什么渲染器 全局光首次引擎和二次引擎是什么
如果用的是vray，那按F10——GI——发光图——插值采样调大就行了

『捌』 如何搭建helpdesk服务台

首先，统一服抄务窗口。也就是把已有的服务渠道全部接入到服务台，统一窗口服务响应，告别多渠道多客服配置的繁复工作和冗余组织；

『玖』 什么是单队列多服务台模型

系统有多个服务台，顾客到达后排成一队，依次到空闲的服务台获得服务的模型

『拾』 有哪些解决问题的模型

(1)M/M/s等待制排队模型:
单服务台模型(M/M/1/∞);多服务台模型.

(2)混合制排队模型(M/M/s)
单服务台混合制模型(M/M/1/K);多服务台混合制模型(M/M/s/K).

(3)其他排队模型
有源排队模型;服务率或多达率依赖状态的排队模型;非生灭过程排队模型(M/G1)、爱尔朗(Erlang)排队模型.多元线性回归模型表示一种地理现象与另外多种地理现象的依存关系，这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响，作为影响其分布与发展的重要因素。

设变量Y与变量X1，X2，…，Xm存在着线性回归关系，它的n个样本观测值为Yj,Xj1,Xj2,…Xjm(j＝1，2，n)，于是多元线性回归的数学模型可以写为：

可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0，β1，…，βm进行估计，求得β值后，即可利用多元线性回归模型进行预测了。

计算了多元线性回归方程之后，为了将它用于解决实际预测问题，还必须进行数学检验。多元线性回归分析的数学检验，包括回归方程和回归系数的显著性检验。

回归方程的显著性检验，采用统计量：

式中： ，为回归平方和，其自由度为m； ，为剩余平方和，其自由度为(n－m－1)。

利用上式计算出F值后，再利用F分布表进行检验。给定显著性水平α，在F分布表中查出自由度为m和(n－m－1)的值Fα，如果F≥Fα，则说明Y与X1，X2，…，Xm的线性相关密切；反之，则说明两者线性关系不密切。

回归系数的显著性检验，采用统计量：

式中，Cii为相关矩阵C＝A-1的对角线上的元素。

对于给定的置信水平α，查F分布表得Fα(n－m－1)，若计算值Fi≥Fα，则拒绝原假设，即认为Xi是重要变量，反之，则认为Xi变量可以剔除。

多元线性回归模型的精度，可以利用剩余标准差

来衡量。S越小，则用回归方程预测Y越精确；反之亦然。