有没有学过排队论的。

上过，没上懂？

例如，去食堂打饭
假设
在一个相当长的时间里
各个窗口的服务员都是不变的
根据长期统计
可以得出
每个服务员给一个人打饭的平均时间
和在每个窗口前顾客的到达速率
那么顾客到达排队系统的方式遵循Poisson过程
即顾客的相继到达时间间隔是相互独立的且为同指数分布的随机变量
针对每个排队系统
你可以算出平均等待时间
可以为以后打饭提供参考
排队论里还有更复杂的排队系统
挺有意思
入门容易
到后来。。。晕倒

就是泊松过程。

现在都不记得当初学过啥具体内容了，能记住的只有一些名词了 :(

假设
在一个相当长的时间里
各个窗口的服务员都是不变的
根据长期统计
可以得出
每个服务员给一个人打饭的平均时间
和在每个窗口前顾客的到达速率
那么顾客到达排队系统的方式遵循Poisson过程
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~一段时间内到达窗口的顾客累计数量服从
泊松分布。
即顾客的相继到达时间间隔是相互独立的且为同指数分布的随机变量
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~相继两个顾客的等
待时间服从均值为[（单位时间被服务顾客数或者说服务员单位时间服务顾客数）的倒数
]的指数分布.
针对每个排队系统
你可以算出平均等待时间
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~就是[（单位时间到达窗口顾客数）的倒数]
可以为以后打饭提供参考
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
泊松分布是个计数过程.计数过程是服从以下三条的随机过程:随机变量为非负整数,随机
变量单调增加,该计数过程的增量等于参数增量的计数过程.
泊松过程可以看成是满足以下条件的计数过程:从0时刻开始;独立增量(即增量增量之间
相互独立,或者说服务以后过程可以看成重新开始,上个服务对下一个服务并影响,所以间
隔时间才会服从指数分布,指数分布是计数为0的泊松过程);平稳增量(即在不同时间段,
但是计数值相同的泊松过程服从相同的分布),具体的说任何一段时间(只要时间间隔相同
)内顾客到达数目服从泊松过程强度与该时间段的乘积的泊松分布.
泊松过程的另外一个计数过程定义是:从0时刻开始;独立增量且平稳增量过程;如果时间
够短,那么(在该时间内计数为1的概率)等于(泊松过程强度与该时间段的乘积),并加上该
时间段的高阶无穷小;如果时间够短,那么(在该时间段内)(计数为2及2以上的)概率为该
时间段的高阶无穷小.
可以证明,上述两个定义互相等价.
泊松过程的第三个定义是:如果一些时间段服从(泊松过程强度与时间段乘积)的指数分布
,如果事件到达时间正好是这些时间段的累加,那么这个计数过程也是泊松过程.
泊松过程的一个有用推论是:如果给定在一定时间t内有n个事件到来,那么不算这些事件
到来的先后,那么这些事件的联合分布密度等于n!/t^{n}.或者说泊松过程中,如果在t时
间内有n个事件到来已知,那么这些事件的到来时刻与下面的随机变量同分布:t时间内均
匀分布的n个独立顺序统计量,密度函数如上给出.(不过顺序统计量我还不大懂,这个性质
我也不是很清楚).
排队论里还有更复杂的排队系统
挺有意思
入门容易
到后来。。。晕倒

个人认为在做无线网络的资源管理，如接纳控制和调度等，排队论的作用还是很大的！不过复杂的排队系统却是让人抓狂～