M／M^r／1／∞排队模型到达顾客等待时间分布

在批量服务Ｍ／Ｍ＾ｒ／１／∞排队模型队长平稳分布已求得的基础上，本文在平稳状态先到达先服务的条件下，求得新顾客的等待时间分布及平均等待时间。     

一类M/D/c排队网络的灵敏度分析

提出一类针对散货码头货运列车集疏港生产调度的M/D/c排队网络,建立生灭过程模型,利用排队网络系统的数学模型及查普曼-柯尔莫哥洛夫方程一般法则导出其性能指标的运算公式,并运用平滑摄动分析法做出该类型排队网络的平均服务效率对服务时间的灵敏度估计.分析方法在国内某大型散货码头调度策略仿真中得到较好的验证.     

M/M/1排队系统队长瞬时分布的新算法

通过对M/M/1排队系统所满足的微分方程组求拉普拉斯变换,从而求出了M/M/1排队系统队长瞬时分布Pn(t)的拉普拉斯变换表达式.     

完全信息下可修M/M/1排队系统的均衡分析

研究可修M/M/1排队系统的均衡策略.顾客到达系统后可以观察到系统的队长和服务台的状态（工作或处于修理状态）,根据这些系统状态、排队等待费用及完成服务后的回报报酬等信息,顾客将决定是否加入到系统中.本文在修理时间服从k阶Erlang分布的假设下得到了顾客选择进入排队系统的均衡阈值.     

基于 M/G/1模型的停车场出口排队延误

通过对大型停车场高峰时段出口车辆行驶特性的调查研究,选取了车辆排队的出口车头时距以及出口服务时间两个指标。基于两个指标实测特性和 M/G/1排队模型的分析,计算了停车场出口理论平均排队时间。通过实测车辆平均排队时间,对理论模型计算的平均排队时间进行了修正。实例分析表明：排队时间修正模型能够准确地估计排队时间。提出了基于驾驶员容忍度的排队延误分级标准。     

基于M/G/1模型的停车场出口排队延误

通过对大型停车场高峰时段出口车辆行驶特性的调查研究,选取了车辆排队的出口车头时距以及出口服务时间两个指标。基于两个指标实测特性和M/G/1排队模型的分析,计算了停车场出口理论平均排队时间。通过实测车辆平均排队时间,对理论模型计算的平均排队时间进行了修正。实例分析表明:排队时间修正模型能够准确地估计排队时间。提出了基于驾驶员容忍度的排队延误分级标准。     

带启动期，关闭期和服务台不可靠的双阀门休假策略的M／G／1排队

主要研究了带启动期，关闭期M／G／1排队系统，在这个系统中，采用修正NT策略的休假策略，而且服务台在工作期间以参数为α的泊松分布发生故障，随即进行时间长度服从一般分布的后台修理，修理结束后接续刚才中断的服务。利用嵌入马尔可夫过程，得出了系统的稳态队长的母函数，等待时间的LST，平均忙期，平均闲期和平均忙循环。     

有负顾客的M/G/1重试可修排队系统的极限分布

利用马尔可夫骨架过程和Doob骨架过程及其极限理论,主要给出了有负顾客的M/G/1重试可修排队系统队长的极限分布.     

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给出了一个物理排队条件下的考虑多种交通模式相互作用的离散时间动态网络装载模型,模型将的单一模式动力波理论扩展为多模式的动力波理论,假设路段上只有两种流量状态:一个是后向波,不同模式车辆处于拥挤状态时,车辆不能通过超车来改变车辆速度,进而导致处于排队中的不同模式车辆速度趋于一致,进而只以一种拥挤波向后传播;另一个是前向波,由于不同模式车辆处于自由流状态,车辆按照自身速度行驶。根据路段出入口的不同模式车辆的累计车辆数,以及路段波速,计算可能的路段出入口流量;并以此为基础,进一步计算路段的实际出入口流量。仿真试验结果表明,模型能够很好的反映多模式拥挤排队状况。     

M／M／1排队系统嵌入Markov链瞬态解的格路径算法

在定义了生灭过程状态转移的单格与升降格和降升格的基础上,证明了M／M／1排队系统{X（t）t≥0}的嵌入Markov链{X（n）,l≥0}的转移概率弱收敛于系统的瞬态解,并利用随机游动的格路径算法求出了该链的转移概率P（i,j,n）的显式算法表达式,从而达到确定M／M／1排队系统{x（t）f≥0}瞬态解的转移概率的目的．     

一种用于W-CDMA系统的优先队列DRS

W－CDMA（宽带码分多址）是第三代移动通信系统空接技术中的首选技术，而动态资源配置作为一个框架为W－CDMA系统中的多媒体通信提供可靠的业务质量，动态资源配置监视通信变化量，以最优方式调节用户的传输功率，动态资源配置在W－CDMA系统中得到广泛应用。由于单一队列动态资源配置方案无法满足综合业务需求，提出了一种新的具有优先队列的动态资源配置方案，并设计了一种基于优先队列的动态资源配置模型。分析表明，该方案能较好地满足W－CDMA通信系统的业务质量要求。     

Camera calibration with 1D rotating objects

In this paper, we use 1D rotating objects to calibrate camera. The calibration object has three collinear points. It is not necessary for the object to rotate around one of its endpoints as before; instead, it rotates around the middle point in a plane. In this instance, we can use two calibration constraints to compute the intrinsic parameters of a camera. In addition, when the 1D object moves in a plane randomly, the proposed technique remains valid to compute the intrinsic parameters of a camera. Experiments with simulated data as well as with real images show that our technique is accurate and robust.