İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Yöneylem araştırması›M/M/c Kuyruğu: Çok Sunuculu Kuyruk Modeli
Regression modelQueueing theory

M/M/c Kuyruğu: Çok Sunuculu Kuyruk Modeli

M/M/c Multi-Server Queue · Ayrıca şöyle bilinir: Multi-Server Erlang Queue, c-Server Markovian Queue, Erlang-C Queue, Çok Sunuculu M/M/c Kuyruğu

M/M/c kuyruğu, λ oranında bir Poisson süreci izleyerek gelen müşterilerin, μ oranında üstel dağılımlı hizmet sürelerine sahip c adet özdeş sunucu tarafından hizmet verildiği ve tüm sunucular meşgul olduğunda tek bir ortak kuyrukta beklediği çok sunuculu stokastik bir modeldir. Klasik kuyruk teorisi içinde sistematize edilmiş ve Gross ve Harris (1998) tarafından ayrıntılı olarak incelenmiş olan bu model, daha basit M/M/1 modelini paralel sunucuların bulunduğu ortamlara genişleterek hizmet sistemlerinde kapasite planlaması için temel araç haline gelmiştir.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

M/M/c Kuyruğu: Çok Sunuculu Kuyruk Modeli
Erlang C ModeliLittle Yasası (L = λW)M/M/1 Kuyruğu: Tek Sunuc…

Ne zaman kullanılır

Varışlar Poisson olarak modellenebiliyorsa, hizmet süreleri yaklaşık olarak üstel ise, birden fazla paralel sunucu tek bir kuyruğu paylaşıyorsa ve sistem kararlı durum koşulları altında çalışıyorsa (ρ < 1) M/M/c'yi kullanın. Telefon çağrı merkezleri, hastane kabul masaları, havaalanı check-in kontuarları ve benzeri tesisler için uygundur. Sınırlamalar arasında sonsuz bekleme odası gerekliliği, müşteri kaçınması veya vazgeçmesi olmaması ve üstel hizmet süresi varsayımı yer alır; üstel olmayan hizmetler için M/G/c veya simülasyon tercih edilmelidir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Kesin kapalı form kararlı durum formülleri simülasyon gerektirmez, bu da hızlı 'ne olursa' analizleri sağlar.
  • M/M/1 modelini doğrudan genelleştirir, anlaşılabilirliği korurken gerçekçi çok sunuculu ortamları ele alır.
  • Erlang-C bekleme olasılığı, hizmet seviyesi anlaşmalarında yaygın olarak kabul edilen tek, yorumlanabilir bir ölçüt sağlar.
  • Doğal olarak ölçeklenir: formülde c'yi artırmak, her ek sunucunun marjinal etkisini hemen gösterir.
Sınırlılıklar
  • Poisson varışları ve üstel hizmet süreleri varsayar, bu da ağır kuyruklu veya yığın varış ortamlarında geçerli olmayabilir.
  • Kesin durağanlık ve ρ < 1 gerektirir; zamanla değişen talep veya neredeyse doygunluk koşulları bu varsayımları ihlal eder.
  • Sonsuz bekleme odası kapasitesini, müşteri sabırsızlığını (kaçınma/vazgeçme) veya öncelik sınıflarını model uzantıları olmadan barındırmaz.
  • Tüm c sunucuları hız açısından özdeş olmalıdır; heterojen sunucu havuzları daha karmaşık modeller gerektirir.

SSS

M/M/c modeli Erlang-C modelinden nasıl farklıdır?

Matematiksel olarak aynıdırlar. 'Erlang-C', M/M/c kararlı durum denklemlerinden türetilen P(W > 0) bekleme olasılığı formülüne verilen isimdir ve çağrı merkezi bağlamlarında yaygın olarak kullanılır. M/M/c etiketi, aynı kuyruk sistemi için Kendall gösterim adıdır. Her iki terim de c paralel sunucu, Poisson varışları ve üstel hizmet ile aynı temel modeli ifade eder.

ρ 1'e yaklaştığında ne olur?

Trafik yoğunluğu ρ, aşağıdan 1'e yaklaştıkça, hem ortalama kuyruk uzunluğu L_q hem de ortalama bekleme süresi W_q, doğrusal olmayan (hiperbolik) bir şekilde sınırsız olarak artar. Doygunluğa yakınken varış oranındaki küçük artışlar bile orantısız derecede büyük tıkanıklık artışlarına neden olur. Bu hassasiyet, tam kullanıma yakın çalışırken λ ve μ'nun doğru tahmin edilmesini kritik hale getirir.

M/M/c modeli zamanla değişen varış oranlarını işleyebilir mi?

Standart M/M/c modeli durağan (zamana göre homojen) Poisson varışlarını varsayar ve doğrudan durağan olmayan talebi işlemez. Uygulayıcılar genellikle bunu talep yaklaşık olarak sabit olan kısa zaman aralıkları üzerinde parça parça uygular veya Noktasal Durağan Yaklaşımı kullanır. Güçlü gün içi örüntülere sahip sistemler için, akışkan yaklaşımları veya simülasyon genellikle daha doğrudur.

Kaynaklar

  1. Gross, D., & Harris, C. M. (1998). Fundamentals of Queueing Theory (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-0-471-17083-9

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). M/M/c Multi-Server Queue. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/operations-research/mmc-queue

İlişkili yöntemler

Erlang C ModeliLittle Yasası (L = λW)M/M/1 Kuyruğu: Tek Sunuculu Kuyruk Modeli

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Erlang C ModeliYöneylem araştırması↔ karşılaştır
  • Little Yasası (L = λW)Yöneylem araştırması↔ karşılaştır
  • M/M/1 Kuyruğu: Tek Sunuculu Kuyruk ModeliYöneylem araştırması↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Erlang C ModeliLittle Yasası (L = λW)M/M/1 Kuyruğu: Tek Sunuculu Kuyruk Modeli

Benzer yöntemler

Erlang C ModeliM/M/1 Kuyruğu: Tek Sunuculu Kuyruk ModeliOlasılıksal Kuyruk SimülasyonuKuyruk SimülasyonuSağlık Hizmetlerinde Kuyruk TeorisiPolitika Senaryosu Kuyruk SimülasyonuÇok Kriterli Kuyruk SimülasyonuAjan Tabanlı Kuyruk Simülasyonu

İlgili referans kavramlar

Markov KuyruklarıYenileme ve Kuyruk TeorisiDoğum-Ölüm SüreçleriHomojen Poisson SüreciPoisson SüreçleriKuyruk Ağları

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — M/M/c Queue (M/M/c Multi-Server Queue). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/operations-research/mmc-queue · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Queueing-theory tradition; Gross & Harris
Year
1998
Type
Multi-server Markovian queueing model
Subfamily
Queueing theory
Input Distribution
Poisson arrivals, exponential service
Capacity
Unlimited queue, c identical servers
İlişkili yöntemler
Erlang C ModeliLittle Yasası (L = λW)M/M/1 Kuyruğu: Tek Sunuculu Kuyruk Modeli
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil