anylogic - AnyLogic中基于队列长度分布的模型标定

Question

我遇到了一个相当复杂的场景。我有以下的实际数据：

1. 队列长度分布
2. 排队等待时间分布
3. 每天到达的代理数量分布（但不是他们全天到达的模式）

该过程可以假设为简单的“源>队列>延迟>接收器”

有没有办法找到到达率和延迟时间分布以匹配可用的实际数据？我知道从数学上讲，这样的问题可能有很多解决方案。但是有没有办法在 AnyLogic 中处理这种情况？

我设法满足了平均队列长度和平均等待时间，但作为一个分布，队列长度和队列等待时间并不接近实际数据集。

标签： anylogic

Answer 1

这是一个参数校准问题，其中您的参数是一天中每个小时左右的泊松到达率的 lambda，以及等待时间（延迟）的三角分布参数。

到达率总是泊松的，所以没有必要对此进行辩论。当你开发一个模型时，当你不知道你的分布是什么或者你没有数据时，你总是使用三角分布。

通过参数校准，您希望最大限度地减少数据和模型之间的误差。您想要最小化的函数取决于您对数据的分布。

要知道数据的分布是什么，您可以使用分布拟合技术，例如 cullen 和 frey 图……但似乎您已经有了分布