导读:本文包含了随机服务过程论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:通流,理论,系统论,组合,语义,本体,机理。
随机服务过程论文文献综述
况黎[1]（2017）在《基于随机Petri网的语义服务组合的过程模型和性能研究》一文中研究指出Web服务作为基于服务架构的主要实现之一,我们可以通过Web服务跨平台语言使用服务提供商所提供的资源。基于更加有效的整合Web服务的目的,产生了Web服务组合技术,并且因为其具有语义的特性得到了广泛的研究。OWL的出现给基于本体的语义Web服务研究奠定了基础,在其基础上发展而来的OWL-S体系则是在这方面最重要的标准之一。许多在基于OWL-S的研究中,主要注重于Web服务组合过程的研究,对于非功能性需求关注较为缺乏,但是非功能性参数对于Web服务组合方面的性能表现有至关重要的作用。在OWL-S的体系中,Web服务的性能分析不但能够帮助服务提供商应对复杂的Web服务请求中出现的问题,更好的调整自身所提供的Web服务的技术架构,提升Web服务性能,还能够帮助服务用户进行决策,采用更加贴合实际要求的Web服务。在本文的工作中,我们为OWL-S体系的形式化流程和性能分析提出了一个基于随机Petri网的模型。这个模型使用非马尔可夫链随机Petri网对OWL-S中Web服务组合流程中涉及的控制流和数据流进行建模。我们可以对OWL-S的Web服务组合流程用本文中的模型进行描述,并且能够定量地分析其中所涉及到的部分性能参数。接着我们引入了复合服务实例,对本文中模型可靠性进行验证,然后根据模型对Web服务部分性能参数的分析,选取了一种基于时间序列的方法对这部分性能参数进行了评估预测。本文中所提出的模型不仅仅能够对语义Web服务组合过程进行形式化流程的描述,能够更为直观的表现Web服务组合技术流程的语义,而且还能够对其中所涉及的部分性能参数进行定量的分析。(本文来源于《重庆大学》期刊2017-04-01）
蒋贵川,石可[2]（2011）在《基于随机过程的服务区停车位数计算方法》一文中研究指出基于交通流理论,以随机过程分析为手段,从车辆和道路使用者对各种服务的需求周期性出发,讨论了不同类型服务高峰小时的成因,从机制上解释了服务区高峰小时停留率的形成模式,得出了服务区停车位数与服务区路网布局之间的定量关系,提供了实际路网的服务区停车位数计算方法,并通过算例与日本规范的计算方法进行比较。结果表明:提出的计算方法体现了服务设施间距等因素对服务区停车位数的影响,对服务区高峰小时停留率以及停车位规模计算方法进行了改进;计算结果与日本规范中的计算结果一致。(本文来源于《中国公路学报》期刊2011年06期）
石英[3]（2011）在《基于随机服务过程的铁路物流服务系统可靠性研究》一文中研究指出铁路作为我国经济体系的大动脉和综合运输体系的骨干,是社会物流服务系统中的重要环节。在市场经济条件下,人们对货物的需求、货物对物流服务(装卸、运输、配送、流通加工等)的需求是随机的。同样,作为社会物流服务系统重要环节的铁路货运系统的进货、运输等物流需求是随机的。在运能紧张时期,铁路主要按计划运输,缺乏对物流市场随机需求提供随机服务的研究。面对铁路客货分流、铁路潜在运能释放的重要转型期和发展机遇,如何提高物流服务质量,提供高效、可靠的物流服务,满足市场经济下社会的随机性需求,提高市场竞争力,是铁路企业急需解决的重要问题。本文借助随机服务理论和信息技术等相关理论和方法,构建了铁路物流服务系统可靠性的排队模型,研究铁路物流节点可靠性和铁路物流网络可靠性；通过对可靠性衡量指标对比,得到服务效率较优、服务可靠性较高的系统；进而借助信息系统降低系统随机性带来的不可靠性,从而为铁路企业的运营管理提供辅助决策支持。本文从如下几方面对铁路物流服务系统可靠性问题进行系统研究和探索：(1)铁路物流服务系统构成及特性分析。用系统论方法,对铁路物流服务系统分析,得出铁路物流服务系统是物流化形势下由铁路员工、铁路物流节点与铁路物流网络,铁路物流信息系统等子系统构成的具有系统性、服务性和随机性特征的有机整体,通过铁路物流服务系统概念的界定,分析其构成及特性,构建适应其构成及特性的一种理论模型,提炼出当前铁路物流服务系统可靠性研究的基本理论框架。(2)铁路物流服务系统排队模型及可靠性评价指标体系研究。根据铁路物流服务系统随机性特点,构建基于随机服务系统理论的排队模型,并给出系统可靠性的衡量指标体系,进而在分析典型的M/M/1/∞排队模型的基础上,给出一般服务、一般到达的GI/G/n/∞排队模型,在已有的定性推导的基础上,根据铁路物流服务系统的特性,给出了不同模型可靠性的定量分析。(3)铁路物流节点排队系统的服务可靠性研究。将连续排队论理论引入铁路物流节点服务可靠性的研究,得出一般服务分布的铁路物流节点M/G/n/∞排队模型,通过对服务时间间隔分布为爱尔朗流、调整流和泊松流的分类讨论,对系统的效率分别求解,进而得出铁路物流节点的服务可靠性效率较优、服务可靠性较高的系统是服务时间间隔为调整流的系统。进而比较理论结果和计算机模拟结果的一致性(4)铁路物流网络排队系统的服务可靠性研究。在推导并完善物流单元网络理论的基础上,结合物流节点排队模型M/G/1/∞的研究结论,构建铁路物流网络排队模型M/G/1/∞/N。分别对服务时间间隔分布为爱尔朗流、调整流及泊松流的铁路物流服务系统的服务可靠性、服务效率求解。通过对计算结果中排队系统的排队队长、排队等待时间等衡量指标的分析得出：在到达流为泊松流的前提下,服务时间间隔分布为调整流的M/D/1/∞/N排队模型比爱尔朗流的M/Ek/1/∞/N排队模型、泊松流的M/M/1/∞/N排队模型服务效率较优,服务可靠性更高。(5)铁路物流服务系统可靠性优化的技术。信息系统与外围物联网对接,利用数据挖掘技术、客户关系管理理论、供应链协同技术、物联网技术等理论及技术,对庞大复杂的物联网、TMIS与DMIS等产生的大量基础数据,及其相关信息中的有价值信息进行挖掘、分析和利用,实现信息共享、实时信息传递、信息协同管理、辅助决策支持等功能。从而将铁路物流服务系统的服务流优化为调整流,将M/M/n/∞/N排队模型优化为M/D/n/∞/N排队模型,降低系统因为随机性而带来的不确定性,达到提高效率、降低成本,提高系统可靠性的优化目标。信息系统还可以提高整个供应链系统的可靠性,更好地满足社会需求。(本文来源于《中南大学》期刊2011-05-01）
夏伟怀,陈治亚[4]（2007）在《基于随机服务过程的物流集货运作机理》一文中研究指出为提高物流网络节点(物流中心)的集货运作管理效率,应用随机服务系统理论与方法描述了物流网络节点的集货过程及其特征,与分散运作管理模式进行了对比,研究了物流网络节点集货的运作机理,建立了集货运作机理模型(马尔可夫排队模型)。算例分析结果表明:在同等条件下,与分散运作模式相比,集货运作模式系统各项运行指标具有明显的优势,服务设施利用率提高了23.4%,货物在系统中的平均滞留时间缩短了56.12%;当繁忙程度为90%时,分散运作模式系统运行指标发生急剧变化,而集货运作模式的各项运行指标变化不明显,货物在系统中的平均滞留时间不到分散运作模式下的1/5。(本文来源于《交通运输工程学报》期刊2007年02期）
随机服务过程论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于交通流理论,以随机过程分析为手段,从车辆和道路使用者对各种服务的需求周期性出发,讨论了不同类型服务高峰小时的成因,从机制上解释了服务区高峰小时停留率的形成模式,得出了服务区停车位数与服务区路网布局之间的定量关系,提供了实际路网的服务区停车位数计算方法,并通过算例与日本规范的计算方法进行比较。结果表明:提出的计算方法体现了服务设施间距等因素对服务区停车位数的影响,对服务区高峰小时停留率以及停车位规模计算方法进行了改进;计算结果与日本规范中的计算结果一致。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
随机服务过程论文参考文献
[1].况黎.基于随机Petri网的语义服务组合的过程模型和性能研究[D].重庆大学.2017
[2].蒋贵川,石可.基于随机过程的服务区停车位数计算方法[J].中国公路学报.2011
[3].石英.基于随机服务过程的铁路物流服务系统可靠性研究[D].中南大学.2011
[4].夏伟怀,陈治亚.基于随机服务过程的物流集货运作机理[J].交通运输工程学报.2007
论文知识图
