一种基于离散系统对顾客排队的仿真处理方法

技术领域

本发明涉及数据模拟及处理领域，具体涉及一种基于离散系统对顾客排队的仿真处理方法。

背景技术

离散系统仿真是一套成熟的技术，广泛应用于制造业、物流、服务、医疗、军事、日常生产作业等行业。通过对离散复杂系统的建模与仿真，对各种活动中涉及的有限资源(如时间资源、设备资源、人力资源、空间资源)分配、占用、释放方式进行研究，以实现预测分析、流程和操作评估、敏感性分析、方案/流程/决策优化、财务分析等管理研究目的。

仿真越来越多的成为研究和预测分析的重要手段，尤其是对于排队的优化研究，早在1918年科学家就对排队系统做了大量的研究，Erlang提出了排队论，并运用于电话呼叫的排队当中，排队系统存在着随机性，通俗讲就是顾客到达情况与顾客接受服务的时间是随机的。在我们的日常生活中处处都有排队现象，而我们也不得不排队，包括去超市结账、去医院问诊、银行窗口等候服务等，而现实情况下例如在游乐场、车站等公共场所的排队拥挤现象更加严重，针对排队系统就需要通过离散系统针对输入过程、排队及排队规则、服务机制三个基本部分分析，重新布置场景优化设置来提高排队效率。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于离散系统对顾客排队的仿真处理方法，为了针对部分场景下排队时间长、服务人力成本高、效率低等问题。通过场景历史接待数据与服务条件信息构建离散模型，并开展分析并解析数据，再通过算法分析解析出结果用来选择最优方案，提高场景下的服务效率。

本发明通过下述技术方案实现：

一种基于离散系统对顾客排队的仿真处理方法，包括：

S1：收集单位时间内顾客的停滞数量；停滞数量包括排队等待的顾客数量与正在接收服务的顾客数量；

S2：综合服务台的数量与服务效率，构建离散系统，离散系统的构建包括如下步骤：

统计服务台的数量与服务率生成服务条件信息，再采集场景历史接待信息，将服务条件信息与场景历史接待信息融合处理，构建离散系统并输出离散系统的服务强度；

S3：基于上述步骤S2的离散系统，对顾客排队情况进行仿真，根据服务条件信息与场景历史接待信息的分布情况，计算该系统在任意时刻的状态与稳定情况；

S4：计算离散系统中每一项信息之间的转移关系；

S5：进行场景仿真，基于离散系统计算出排队场景下的期望值，并进行期望值对比，输出最佳场景布置方案。

作为一种可选方式，场景历史接待信息包括顾客的平均到达率，在上述步骤S2中，离散系统的服务强度计算包括如下步骤：

采集在任意时刻存在有顾客排队的场景数据作为场景历史接待数据，结合当前场景的服务条件信息计算当前场景的平均到达率与平均服务率，对平均到达率与平均服务率进行综合求出离散系统的服务强度。

作为一种可选方式，采集场景历史接待数据还包括步骤：

确定时间维度方向，基于该时间维度方向通过光学信号采集设备连续采集多个时间维度上的图像信息生成场景数据集，并对场景数据集进行预处理，获得场景历史接待数据。

作为一种可选方式，对场景历史接待数据的预处理包括如下步骤：

标定参考帧图像，并提取场景信息，以该参考帧场景信息及其相邻的场景信息进行差异度识别；

遍历场景数据集中所有场景信息，提取所有差异度信息，并筛选满足预设差异度要求的有效场景信息；

将有效场景信息进行合并处理，获得场景历史接待数据。

作为一种可选方式，在上述步骤S3中，仿真的场景包括：

当没有顾客接收服务时，有一个顾客到达；没有顾客到达；

当有顾客接收服务时，一个顾客被服务完离开；没有顾客离开；多于一个顾客到达或者离开；

其中，顾客到达时间的间隔与顾客的平均到达率呈负指数分布，服务台的服务时间与服务台的平均服务率呈负指数分布；

即离散系统的状态是指处于正在排队系统中的顾客停滞数量，包括排队等待的顾客数与正在接收服务的顾客数。

作为一种可选方式，在上述步骤S4中，转移关系是指：当系统状态发生变化时，平均到达率与平均服务率随着系统状态变化而变化的正相关关系。

作为一种可选方式，在上述步骤S5中，排队场景下的期望值包括：

离散系统达到平稳状态后的队长为预设期望的概率；

平均队长，平均队长为排队场景下的平均顾客停滞数量；

平均排队长，平均排队长为排队场景下在队列中进行排队等待的顾客数量；

在排队场景下中顾客的停滞时间期望，停滞时间期望包括等待接收服务的时间与接收服务的时间；

在排队场景下顾客的等待时间期望，等待时间期望为顾客在排队等待接收服务的时间。

作为一种可选方式，顾客的等待时间为顾客的停滞时间减去顾客接收服务的时间。

此外，为实现上述目的，本实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的基于离散系统对顾客排队的仿真处理方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的基于离散系统对顾客排队的仿真处理方法中的步骤。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

本发明公开的基于离散系统对顾客排队的仿真处理方法，用以在需要排队的场景选择最优排队方案。通过对系统状态分析，记录整个系统的平均服务率(单位时间内可以服务完的平均顾客数)，可根据分析结果，得出以下效果：

1.调控服务窗口个数，平均服务时长分析，减少人力资源的浪费，同时排队时长过长导致的不可控因素，影响排队效率，从而减少服务成本。

2.调控顾客等待时间及逗留时间，降低因排队带来的时间过长影响顾客情绪等因素，在不影响任务完成率的同时，更好的管理排队队伍。

3.调控队列中等待的平均顾客数及系统中的平均顾客数，使之处在合适的值，提高系统服务率，增强排队系统的稳定性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明实施例提供的仿真处理方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的状态之间的转移关系示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

因此，以下对在实施例中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

因此，以下提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

请参阅图1-图2，一种基于离散系统对顾客排队的仿真处理方法，包括：

S1：收集单位时间内顾客的停滞数量；停滞数量包括排队等待的顾客数量与正在接收服务的顾客数量。

S2：综合服务台的数量与服务效率，构建离散系统，离散系统的构建包括如下步骤：

统计服务台的数量与服务率生成服务条件信息，再采集场景历史接待信息，将服务条件信息与场景历史接待信息融合处理，构建离散系统并输出离散系统的服务强度。

作为一种可选方式，本实施例作用于一种场景下接待顾客提供服务的场景，所以场景历史接待信息包括顾客的平均到达率，在上述步骤S2中，离散系统的服务强度计算包括如下步骤：采集在任意时刻存在有顾客排队的场景数据作为场景历史接待数据，结合当前场景的服务条件信息计算当前场景的平均到达率与平均服务率，对平均到达率与平均服务率进行综合求出离散系统的服务强度。

其中，为了保证场景历史接待信息的有效性，在完成采集后包括对其预处理，落实到本实施例中，首先确定时间维度方向，即时间的流逝与采集的间隔。并基于该时间维度方向通过视频捕捉与记录设备，如摄像头，服务系统的时间，场景出入口的登记时间等连续检测多次场景中的顾客流入流出的数据，生成场景数据集，并对场景数据集进行预处理，获得场景历史接待数据。即跟随时间流逝，采集一段时间内在不同时间点上的顾客流入流出与等待的图像信息，将其按照时间的流逝顺序，生成多个跟随时间变化顾客停滞数量不通的点，来达到记录的效果。

另外，为了保证记录结果能够继续参与后续的优化，对场景数据集进行预处理包括如下步骤：标定参考帧数据，参考帧数据可以根据实际的使用环境自定设置，例如某时刻有多少人，本实施例不做限定。以该参考帧数据及其相邻的数据进行差异度识别；遍历所有帧的检测数据，提取所有差异度信息，并筛选满足预设差异度要求的有效检测数据。即对停滞数量进行有效性筛选，使摄像头与服务系统的节点时间结合起来进行记录，避免将等待期间重复出入的顾客记录在数据中，并将有效场景数据进行合并处理，获得场景历史接待数据。

落实到本实施例中，令N(t)为t时刻的系统状态；P

S3：基于上述步骤S2的离散系统，对顾客排队情况进行仿真，根据服务条件信息与场景历史接待信息的分布情况，计算该系统在任意时刻的状态与稳定情况。在本实施例中，仿真的场景包括以下5个场景：

当没有顾客接收服务时，有一个顾客到达；没有顾客到达；

当有顾客接收服务时，一个顾客被服务完离开；没有顾客离开；多于一个顾客到达或者离开；

其中，顾客到达时间的间隔与顾客的平均到达率呈负指数分布，服务台的服务时间与服务台的平均服务率呈负指数分布；

即离散系统的状态是指处于正在排队系统中的顾客停滞数量，包括排队等待的顾客数与正在接收服务的顾客数。

因此，请参考表1，以Δt代表变化时间[t,Δt]就是表示t时间的变化区间，即在[t，t+Δt]时间内分为：有一个顾客到达概率为λC+O(Δt)，没有顾客到达的概率为1-λΔt+O(Δt)；当有顾客接受服务时，1个顾客被服务完离去的概率μΔt+O(Δt)，没有顾客离去的概率为1-μΔt+O(Δt)；多于1个顾客到达或离去的概率是O(Δt)。即在[t，t+Δt)时间的4种情况：

表1[t，t+Δt)时间的四种情况表

其中a情况发生的概率为P

b情况发生的概率P

c情况为P

d情况为P

在表1中，x代表否，o代表是，例如情况A中表示，在[t,t+Δt]既没有顾客到达也没有顾客离去

这四种情况是互不相容，则P

P

当n＝0时只有a、b两种情况，即

P

则有

在排队系统处于稳定状态下：

从而P

其中，所述稳定状态是指稳定状态指的是系统流入等于流出，即顾客到达数与离开数是相等的一个状态。

S4：计算离散系统中每一项信息之间的转移关系。转移关系是指：当系统状态发生变化时，平均到达率与平均服务率随着系统状态变化而变化的正相关关系。

请再次参考图2，其反应了状态n到状态n+1、状态n+1到状态n的切换，n状态经过λ到达率变成n+1状态，n+1经过μ服务率回到n状态。通过差分方程的解为：

记

S5：进行场景仿真，基于离散系统计算出排队场景下的期望值，并进行期望值对比，输出最佳场景布置方案。落实到本实施例中，基于上述离散系统，在排队场景下的期望值包括：

离散系统达到平稳状态后的队长为预设期望，即队长为n的概率：

由概率分布

得

P

平均队长，平均队长L

平均排队长，平均排队长L

在排队场景下中顾客的停滞时间期望，停滞时间期望包括等待接收服务的时间与接收服务的时间：

在系统中顾客停滞时间期望为W

在排队场景下顾客的等待时间期望，等待时间期望为顾客在排队等待接收服务的时间，即顾客的等待时间为顾客的停滞时间减去顾客接收服务的时间：

最后，根据上述步骤和方法，分析计算结果，根据W

此外，为实现上述目的，本实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的基于离散系统对顾客排队的仿真处理方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的基于离散系统对顾客排队的仿真处理方法中的步骤。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。