排队网络模型英文解释翻译、排队网络模型的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 queueing network; queueing network model

分词翻译：

排的英语翻译：

arrange; eject; exclude; line; platoon; raft; range; rank; row; tier
【化】 blower

队的英语翻译：

band; brigade; corps; fleet; gang; group; team
【医】 company

网络模型的英语翻译：

【化】 network model

专业解析

排队网络模型（Queueing Network Model）是运筹学和系统工程中的重要分析工具，用于描述和分析由多个相互连接的排队节点（如服务台、处理中心）构成的系统行为。其核心思想是将复杂系统中的资源竞争和等待过程抽象为顾客（jobs）在服务节点间的流动与排队现象。以下是该模型的详细解释：

一、核心概念定义

排队系统（Queueing System）
由到达过程（顾客到达时间间隔分布）、服务过程（服务时间分布）、服务台数量及排队规则（如先到先服务）构成的基本单元。

英译：A system where "customers" arrive for service, wait if necessary, and depart after being served.
排队网络（Queueing Network）
多个排队系统通过路由机制（如概率转移、固定路径）相互连接，形成网络结构。顾客在节点间移动，完成多阶段服务。

英译：A collection of interconnected service nodes where jobs move between queues according to routing rules.

二、模型分类与典型应用

类型	特点	应用场景
开环网络	顾客从外部到达，最终离开系统（如呼叫中心）	通信网络、客户服务中心
闭环网络	固定数量顾客在系统内循环（如生产线中的在制品流转）	制造业流水线、资源分配系统
Jackson 网络	各节点独立且服从泊松到达/指数服务（可解析求解）	计算机任务调度、物流分拣
G/G/c 网络	通用到达/服务分布，多服务台（需仿真或近似解法）	复杂供应链、医院急诊流程优化

三、关键参数与性能指标

输入参数：到达率（λ）、服务率（μ）、节点数量、路由概率。
输出指标：
- 系统吞吐量（Throughput）
- 平均等待时间（Mean Waiting Time）
- 资源利用率（Utilization）
- 队列长度分布（Queue Length Distribution）

四、权威参考文献

经典教材：
Gross, D., & Harris, C. M. (1998). Fundamentals of Queueing Theory. Wiley.

（涵盖网络模型理论基础与解析方法）

工程应用指南：
Bolch, G., et al. (2006). Queueing Networks and Markov Chains. John Wiley & Sons.

（详细讨论开环/闭环网络建模与仿真）

学术综述：
Serfozo, R. (1999). Introduction to Stochastic Networks. Springer.

（深入分析随机路由与性能优化）

排队网络模型通过量化资源竞争与协同机制，为系统设计者提供容量规划、瓶颈识别及效率优化的数学依据，是工业工程、计算机科学和运营管理的核心分析方法之一。

网络扩展解释

排队网络模型是运筹学和计算机科学中用于分析多节点服务系统的重要工具，其核心是通过数学方法模拟顾客在不同服务节点间的流动与等待过程。以下为详细解释：

1.定义与基本组成

排队网络模型（Queuing Network Model）由多个相互连接的排队系统（节点）组成，顾客需要依次或选择性地接受不同节点的服务。每个节点可视为独立服务单元，包含以下要素：

顾客：需要服务的对象（如数据包、任务请求等）。
服务台：节点内的处理单元，数量及排列方式影响效率。
队列：顾客等待服务的缓冲区，遵循特定排队规则（如先到先服务FCFS）。

2.关键特性与参数

到达过程：顾客到达时间间隔通常服从泊松分布（泊松过程），即到达间隔为指数分布。
服务时间分布：各节点服务时长可假设为指数分布（M）、定长分布（D）或其他类型。
网络结构：包括开环网络（顾客仅单向流动）和闭环网络（顾客可能循环返回节点）。

3.常见类型

串联网络：顾客按固定顺序依次通过多个节点（如生产线工序）。
反馈网络：顾客可能因服务未完成而重新进入某节点（如网络重传机制）。
有限源网络：顾客总数固定，服务后返回源中（如机器维修模型）。

4.分析方法与挑战

独立性近似：假设各节点到达过程独立（如Kleinrock近似），简化复杂依赖关系。
性能指标：包括平均等待时间、队列长度、系统吞吐量等，需结合Little’s Law等公式计算。
动态服务率：某些模型中，服务率或到达率可能随系统状态变化（如多服务台动态调整）。

5.典型应用

通信网络：分析数据包在路由器间的传输延迟。
生产系统：优化制造流水线的设备配置与调度。
云计算：评估任务在服务器集群中的处理效率。

排队网络模型通过量化多节点系统的随机性与资源竞争，为复杂服务系统的设计与优化提供理论支持。实际应用中需结合具体场景选择模型类型与分析方法。若需更深入的技术细节，可查阅运筹学教材或专业文献（参考来源：、6、7、9）。