窗口优化（共5篇）
窗口优化 篇1
摘要：本文根据排队论的思想建立了食堂窗口的排队模型, 通过对模型的优化设计, 科学地确定窗口数量, 有效解决学生排队问题, 也使食堂经营者获得较大的利益。
关键词：食堂,排队论,M/M/s模型,边际分析法
一、前言
在学校食堂服务质量评价体系中, 排队等待时间是一项重要的指标。增加窗口数量, 减少排队等待时间, 是学生们十分关心的问题。而就食堂经营者而言, 增加窗口就意味着增加运营成本;而窗口太少, 排队现象就会严重, 影响服务质量。本文将根据排队论的相关理论探讨食堂窗口的管理与优化。
二、模型建立
排队论是研究系统由于随机因素的干扰而出现排队 (或拥塞) 现象的规律性的一门学科, 其核心研究内容是计算排队过程中各种状态的概率, 来解决系统的最优设计和最优控制。从排队系统进程的主要因素来看, 它主要由三部分组成:输入流、排队规则和服务规则。
模型假设 (M/M/s等待制多服务台模型)
输入流:学生随机到达, 并且依次以参数为λ的泊松过程到达, 到达的时间间隔是随机的, 服从负指数分布。
排队规则:先到先服务原则, 且学生可自由在队列间进行转移, 并向较短的队列进行转移, 没有学生会因为队列过长而离去, 故可认为排队方式是单一队列等待制。
服务规则:系统中共有s个窗口, 每个窗口的服务时间相互独立, 且服从参数为μ的负指数分布。
由于该系统没有限制顾客来源和系统容量, 故系统的可能状态集应为E={0, 1, 2, }L。
窗口服务强度, 由状态流图可列出K氏代数方程并求出相应的平稳分布:
由正则性条件, 可得空闲概率
三、优化分析
食堂窗口的优化分析就是综合考虑学生和食堂的利益, 既要避免排队队伍过长, 浪费学生太多的时间, 又要避免窗口闲置造成的浪费, 使两者利益之和达到最优。
假定每个窗口单位时间成本为C1元, 每个顾客在系统中逗留的损失费用为C2元, 我们的目标是使总费用最小, 即求
根据边际分析法, 最佳的s*满足条件:
四、实例分析
观察周一到周五11:45至12:15食堂高峰期的学生流分布情况得, 学生每分钟到达强度为λ=30, 服务员每分钟服务能力为μ=4, 于是。为满足条件ρ<1, 应有s>7.5。
取, 采用边际分析法, 见表1
因为1.8∈[1.6259, 9.5631], 故在高峰期食堂开设9个窗口比较合理。
下面, 我们分析平均排队时间对窗口数的灵敏度。由于窗口数S只能是整数, 我们得到如表2的对应关系。
由此可见, 平均排队时间qW对窗口数十分敏感, 均达到了15以上, 其中以窗口数从8变成9时尤为明显, 其平均排队时间由24。22秒变为5。09秒。而其他几种情况虽也很敏感, 但是平均排队时间变化的绝对值很小, 大小不超过4秒钟。
学校食堂现有8个窗口, 按理论等待人数qL (s) =12.1080, 每个窗口等待人数不足2人, 而实际却远远超过这个数, 排队无规则是个很重要的原因。其实, 作为大学生, 素质还是挺高, 大家还是挺愿意排队的。客观上, 每个窗口的饭菜品种少, 而且不到跟前你没法知道每个窗口菜的品种, 造成学生来回徘徊或者挤作一团。这样的后果是, 浪费了大家的时间, 而且很可能把饭菜撞到其它同学身上。改造方案可以有两种:1增加每个窗口的饭菜品种, 让学生可以安心排队。2把打饭、刷卡分开进行, 这种模式可以只设一条通道, 每个学生走一遍, 取完菜, 出口结帐。这种模式要求刷卡人员记得所有菜价并且计算准确。
五、结论
在一般情况下, 食堂提高服务质量和效率, 就能减少学生的等待时间, 但这样常常会增加经营成本。本文以排队论为理论基础, 结合学校食堂实际情况, 用排队模型评价现有窗口的合理性, 重新优化设计窗口数, 使学生和食堂经营者的总利益最大化。该方法具有一般性, 且利用计算机可简单操作计算, 但在进行具体计算时, 做好学生人流量分析仍是前提。
参考文献
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[7]孙荣恒、李建平:《排队论基础》, 科学出版社, 2005。
[8]陆传赉:《排队论》, 北京邮电学院出版社, 2003。
窗口优化 篇2
美图秀秀作为一款很好用的图片处理软件，在每次新版发布时都会有着令人惊喜的体验，日前，美图秀秀发布了3.1.2新版软件，最大的亮点就是对拼图窗口进行优化整合，极大的提升了拼图的操作体验，
熟悉美图秀秀的用户都知道，美图秀秀内置三种图片拼贴模式。在以往的版本中，每个模式都有独立的二级弹窗，要想切换不同的拼图模式势必得对二级弹窗进行 重复操作，相对来讲增加了用户操作的复杂度。而在美图秀秀3.1.2新版就针对此问题，着重改善了拼图模式的操作体验。
银行服务窗口设置优化仿真研究 篇3
近几年商业银行的零售业务快速发展,银行柜台零售业务一直承受着超负荷工作压力,排队现象屡见不鲜,柜台服务质量下降,顾客反应强烈。事实上,银行柜台排队的本质是柜台生产与客户需求的矛盾,是柜台生产能力与客户需求不匹配的表现。
以某市工商银行的一个营业厅为例,现有3个服务窗口,每个服务台的服务效率完全相同,顾客为单个到达,顾客以平均速度为1人/分钟的泊松流到达,假定每位顾客只取一个号,并且取号后不离开直到服务结束,即无空号现象。银行工作人员为顾客办理业务的时间服从平均数为3的负指数分布。试求:
①银行工作人员空闲时间的概率;
②排队等待的平均队长;
③银行内的平均顾客数;
④顾客在银行的平均逗留时间;
⑤等待服务的平均时间。
并通过以上性能指标分析银行服务窗口设置的是否合理。
2 银行服务系统仿真模型的建立
银行排队问题作为排队系统,其基本结构由输入过程(顾客流量)、服务时间(业务办理时间)、服务机构(服务窗口设置)和排队规则等四个部分构成。当顾客到达时,若服务员都不空但有排队位置,就排队,如果服务员都不空且排队位置已满,顾客立即离去。顾客到达时间是随机型的。顾客源的组成是无限的。排队规则属于先到先服务型(FCFS)的。服务台属于并联结构,服务台为每个顾客的服务时间是随机的,就现代银行的服务模式而言,随着叫号机的广泛使用,单队多服务台模式逐渐取代传统的多队多服务台模式。顾客到达事件的流程和顾客服务完毕事件处理流程如图1、图2所示:
就现代银行的服务模式而言,随着叫号机的广泛使用,单队多服务台模式逐渐取代传统的多队多服务台模式。单队多服务台模型示意图如下图3所示
确定银行排队系统的一些基本参数,对这些参数基于以下基本假设:
①顾客到达时,如果有空闲服务台,则直接接受服务。
②每位顾客接受服务的时间服从均值为3min的负指数分布。
③顾客能接受的排队长度为20,若队长超过20则新来顾客放弃排队离开。
④在系统初始的时候没有顾客排队,也没有顾客在接受服务。
⑤顾客由队列到开始接受服务的时间间隔为零。
(6)如果有顾客等待,服务员没有休息时间直接为顾客服务。
3 仿真试验及数据分析
银行的服务是以一个工作日展开工作的,按一天8小时计算,每天连续工作480分钟,设定系统运行480分钟,统计所得到的结果,用来进行数据分析。因为系统中有两个随机变量属性,故为了增加实验数据的可靠性,需要多次仿真,求平均值。仿真结果如下表所示:
从统计表可以得知,此银行服务员的空闲率为6.38%,平均每天排队等待的平均队长约为8个,银行中的平均顾客数约为11个,顾客在银行中的平均逗留时间约为11分钟,等待服务的平均时间为8.59分钟,当天未处理完的顾客数约为15位。
据一份民意调查显示,每位顾客愿意接受的最大等待时间为5min,显然,等待服务的平均时间8.59分钟超过的顾客的忍耐限度,必然造成顾客等待成本增加,顾客满意度降低,顾客流失量大。对银行而言,服务员空闲率低,工作强度和压力增大,服务员不满意使银行难于管理。
在其它条件不改变的情况下,增加一个服务台,仿真结果如下表。
增加一个服务台后,服务员的空闲率为25.71%,排队长度为1.67,银行内的平均顾客数为4.64,顾客在银行中的平均逗留时间为4.55min,等待服务的平均时间为1.64min,当天处理完的顾客数为6。
显然,增加一个服务台之后,服务水平明显提高,顾客等待时间大大缩短。
因为我们是在顾客到达率不变的情况下增加一个服务台的,在实际情况下,银行的服务水平提高,相应带动顾客满意度提高,必然会有更多的顾客光临,顾客到达率会随之提高。这时我们假设增加一个服务台后,顾客到达的时间间隔服从平均值为0.8min的泊松分布,得到如下仿真结果。
此时服务员空闲率约为10.59%,等待的平均队长约为6.12,银行内的平均顾客数约为9.70,顾客的平均逗留时间约为7.69min,等待服务的平均时间为4.98min,当天未处理完的顾客数约为10.8。这就是银行的服务水平与服务成本之间比较好的一个平衡点。综合考虑银行服务水平与顾客的等待成本,建议增加一个服务台。
4 结论
本文结合商业银行服务的特点,分析了商业银行营业网点的服务运营管理现状。针对运营管理中存在的问题,采用理论研究与实证研究、定性分析与定量分析相结合的方法进行深入探讨、提出改善方案。并运用离散事件系统建模与仿真的方法,借助Witness软件,建立了相应的随机服务系统模型,为银行设计柜台窗口数量提供了量化依据,进而提高银行网点的服务运营管理水平。本文尚存在一些不足,如:在利用离散事件系统建模建立仿真模型时,用来确定模型参数的样本量如果能再增加一些,那么模型的参数会更接近实际,仿真效果会更好。
参考文献
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[5]陆传责.排队论[M].北京:北京邮电学院出版社,1994.
窗口优化 篇4
一、载体创新, “一个目标”推进创先争优深入开展
以“打造一支思想正、业务精、作风硬、觉悟高的人社党员干部队伍”为目标, 通过载体创新, 不断增强全局党员干部敬业奉献, 拼搏向上的进取意识, 以点和面的结合, 推进创先争优活动深入开展。
一是亮牌服务, 示范争先。以发挥党员示范引领作用, 创新开展“党员亮牌服务”活动。通过设立党员先锋岗、党员示范窗口, 统一摆放桌卡、佩戴党徽、胸卡, 公开服务人员的个人信息等形式, 把服务窗口的工作职责、履职要求、工作时限、承诺实事等进行公开, 引导党员时时处处创先争优。目前, 全局设立党员示范窗口7个, 党员先锋岗34个, 全局46名党员通过多种方式兑现服务承诺167条。
二是强化素质, 合力争先。立求思想上深化, 素质上强化, 先后创新开展了“爱家乡、爱岗位, 比技能、比奉献和群众满意”的“双爱双比一满意”活动, “岗位明星评选”活动、“业务知识和岗位技能大比武、大练兵”活动等, 在全局确立了比学习、看综合素质, 比服务、看工作能力, 比奉献、看宗旨观念, 比自律, 看群众评价的“四比四看”争创方向。活动开展以来, 全局评选岗位明星5名, 有4名同志被选树为“一专多能、文明执法、爱岗敬业、优质服务标兵”。
二、服务转型, “两个前移”打造群众满意窗口单位
把以人为本、执政为民的理念贯穿到服务工作中, 最大限度提高群众的满意度。2010年在全县机关单位民主评议软环境和政行风满意测评中, 我局位列第三。
一是高效推进, 服务前移。坚持群众为先的理念, 将服务工作前移。我们开展了送政策、送岗位、送技能、送医保、送权益“五送”活动, 推进“零距离服务”, 实现了从办公室坐等到上门服务的转变;简化办事程序, 普遍实行了“一条龙”办公和引导式服务, 极大方便了群众;同时, 我们创新实行退休手续一站式办公, 在县社保局大厅设立退休手续审批窗口, 为2500余人办理了退休, 累计为办事人员节省县内交通费3万余元;创新实行档案内部传递制度, 涉及接续养老保险关系、办理退休手续等业务全部纳入公开服务, 由我局办事人员直接传递档案, 避免了涉及个人隐私的档案信息外漏, 也免除了当事者的往返劳顿。
二是解困助力, 帮扶前移。关心基层党员群众疾苦, 推进农村经济发展, 把“帮扶”工作前移。开展城乡“手拉手”活动。先后到仙人桥镇温泉社区和仙人桥镇青岭村及修正药业抚松分公司, 对基层党建工作进行指导;为抽水乡永泉村和仙人桥沿江村提供修路资金10000元, 解决群众行路难题;开展困难群众、困难党员、困难学生帮扶活动, 多次为帮扶对象捐送款物折合5000余元;选派优秀10名机关干部深入农村, 及时提供就业、技能培训等方面的信息, 帮扶困难党员群众脱贫致富。同时我们还积极开展“一镇一业, 一村一品”创业成功项目计划, 把发展帮扶引向农村, 发展特色农业2257户, 落实“一村一品”创业成功项目83个, 带动农户1125户, 解决就业人员4000余人, 直接经济效益1.3亿元。
三、强化职能, “三个保障”创建政府放心部门
在民生工作中突出“三个保障”, 以职能作用的最大化促进经济社会的稳定发展, 在创先争优中创建政府放心部门。
窗口优化 篇5
DCF方式下,WLAN的吞吐量和接入时延随着网络中的活动节点(Active Nodes)数和初始竞争窗口大小(CWmin)而变化[2],系统的初始竞争窗口大小由物理层特性决定,例如使用直接序列扩频时,CWmin为31;使用跳频扩频时,CWmin为15[3]。也就是说,在DCF协议中,初始竞争窗口是固定的,并不能随着网络中竞争节点数的多少而变化。根据网络中活动节点数的变化来动态调整初始竞争窗口的值,是改进DCF性能的一种行之有效的方法[4,5,6]。但目前获得网络中的活动节点数目都是基于某种估计算法获得的。这些估计算法不能精确地反映网络中真实的活动节点数,所计算出的优化初始竞争窗口大小也不会很精确,如果初始窗口设置不正确,对网络性能的影响将会很大。参考文献[7]提出了增加初始窗口为63,并在退避到最大窗口时,将最大窗口置为初始窗口来参与竞争,这在一定程度提高了系统的公平性,但此算法也增加了冲突发生的概率。本文提出的优化竞争窗口的算法用OPNET软件[8]进行了仿真,与原有算法及参考文献[7]中的算法相比,在吞吐量及时延上都有良好的改善。
1 DCF的二进制退避机制和竞争窗口的分析
DCF协议基于载波监听多路访问/冲突避免(CSMA CA)机制实现有竞争的信道共享。当一个节点需要发送帧时,要调用载波侦听机制来确定信道的忙/闲状态,如果信道忙,它将推迟,直到信道连续处于空闲状态达到分布协调功能的帧间间隔DIFS(Distributed Coordination Function Interframe Space)时间,为了避免发送冲突,这时该节点在发送前必须经过一个附加的退避周期,产生一个随机的退避时间(Backoff Time),并存入退避计数器。如果退避计数器中已经包含有一个非0的值,则不再执行产生随机退避时间的过程。
产生退避时间的方法如下:Backoff Time=Random()*aSlotTime其中,Random()是均匀分布在[0,CW]范围内的随机整数,CW是介于由物理层特征决定的最小竞争窗口CWmin和最大竞争窗口CWmax之间的一个整数值,即CWmin≤CW≤CWmax。aSlotTime是由物理层特性决定的一个时隙的实际长度值,对于DSSS(直接序列扩频),一个时隙的长度是20μs。每个节点在发送数据前,监听信道的状态,如果信道闲,则将退避时间计数器减1;如果信道忙,则退避过程将被推迟,退避时间计数器被冻结。当终端检测到信道的空闲时间≥DIFS时,退避过程重新被激活,继续递减。当退避计数器递减到0时,节点就可以执行发送。图1显示了退避过程。
节点A发送时,节点B、C、D都有帧要发送,等待信道连续空闲DIFS时间后,进入退避阶段,每个节点在CW内随机产生一个退避时间。因为节点C所产生的退避时间最短,它的退避计时器最先减至0,开始发送帧,节点B和D的退避计时器被冻结。在节点C传送过程中,节点E也有帧要发送,进入等待过程。信道空闲DIFS后,节点B和D的退避计时器解冻,节点E产生随机退避时间。因为节点D的退避计时器最先减至0,所以节点D获得发送机会。
由图1可以看出,每一个节点都要维护一个CW参数,CW的初始值为CWmin。在帧的第一次传输时,CW等于最小竞争窗口CWmin。当一个节点发送失败时,说明当前的网络负载较大或者链路状况不好,该节点的CW就会增加一倍。以后,该节点每次发送失败而重传时,CW都会增加一倍,即CW=2m(CWmin+1)-1,其中m为重传次数。当CW的值增加到CWmax时,即2m(CWmin+1)=(CWmax+1),再重传时CW的值将保持CWmax不变,直到该节点发送成功,或者达到了最大重传次数限制,CW将被重新置为CWmin,CW的变化方式如图2所示。
竞争窗口越大,随机退避机制解决冲突的能力就越强,因为使用较大的竞争窗口时,选择相同的随机退避时间的可能性很小。这样一方面,在轻载的情况下,小的竞争窗口保证了较短的延迟;另一方面,在重载的情况下,随机等待时间随着冲突产生次数的增加呈指数递增,降低了冲突的概率。竞争窗口达到CWmax后不再增长,保证了网络在重载情况下的稳定。当帧成功发送或者重传次数超过限制而被丢掉时,竞争窗口被置为CWmin。这种机制称为二进制指数退避(Binary Exponen-tial Backoff)。
2 改进的方法
通过以上分析,可以看出竞争窗口的大小决定了退避的时间,进而影响了吞吐量和接入时延。本文的优化算法通过合理设置窗口的大小,针对发生冲突时退避时间迅速增加的弊端,并综合考虑到公平性的问题,从以下四个方面对现有算法进行优化。
(1)增加最小的竞争窗口。参考文献[9]中指出对不同的网络节点数,存在一个最优的竞争窗口使网络的时延最小,网络中有10个竞争节点时,将初始竞争窗口设为63,介质访问的时延最小;而50个竞争节点时,初始窗口设为127,介质访问的时延最小。但参考文献[9]中没有综合考虑到窗口对吞吐量的影响,本文通过仿真发现,在站点数多或少的情况下,将初始窗口设为127时,应用本算法,在吞吐量和时延上都有良好的改善。
(2)增加最大的竞争窗口。通过前面的分析可知,如果竞争窗口较小,则发生冲突的概率将增加,优化算法增加了最大窗口,将其设为1 054。
(3)优化退避算法。原有的二进制退避算法,退避的时隙增加过快,呈指数增长,但递减较慢,即当检测到信道空闲时间≥DIFS时,退避计数器做减1操作,这样将导致再次接入的时延增加,优化算法采用较温和的方法:当发生冲突时,max_backoff=max_backoff*1.5+1,这样做的目的是当发生冲突时,使退避时间量的增加较为缓慢。
(4)当重传后竞争窗口超过最大竞争窗口时,将站点的竞争窗口恢复为最大窗口的一半,即512。这样当一个站点遭遇连续多次冲突后,增加其竞争信道的概率,提高系统的公平性。参考文献[7]中超过最大竞争窗口后,直接将站点的竞争窗口恢复为最小窗口,这样虽然在一定程度上提高了公平性,但同时也加剧了冲突。
上述改进的算法中,(1)、(2)保证了竞争窗口有一个较大的范围,降低了可能发生的冲突,(3)保证了退避时间增加较为缓慢,减小了再次接入的时延,(4)解决了一个站点遭遇连续多次冲突后再次接入信道的能力,提高了公平性。
3 性能仿真及对比
本文使用OPNET软件虚拟建立一个基本的Adhoc网络模型[10],每个无线节点的通信范围设为100 m,采用的网络拓扑结构为所有无线节点都分布在边长为100 m×100 m的四方区域内,即任意一个节点都处在其余所有节点的通信范围之内,也就是说,网络中任意两个节点之间能直接进行通信。这样网络中不存在隐藏节点。本文仿真了20个站点和80个站点时系统的吞吐量和时延。图3是包括20个无线节点的一个网络拓扑,其中,node_0~node_19是无线节点。
在仿真实验中,采用DSSS的参数(默认),见表1。
OPNET提供了ON—OFF的建模机制,在ON期间生成数据包,每个包的大小和包间隔可以按照某种分布函数来确定,在OFF期间不发送数据包。按照表2设置网络的业务参数。
仿真结果如图4~图7所示。
从图4~图7的仿真曲线图可以看出,改进后的算法在20个站点及80个站点时在时延和吞吐量方面都有良好的改善,验证了其性能。
本文详细地分析了DCF方式的工作机制和竞争窗口对接入时延及吞吐量的影响,针对现有算法的不足提出了一种优化竞争窗口的算法,仿真了20个站点及80个站点工作时的吞吐量及接入时延,相比现有算法和参考文献[7]中的算法,改进的算法提高了吞吐量,降低了接入时延。
参考文献
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