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1、各专业全套优秀毕业设计图纸目录1、系统描述22、系统分析2 2.1系统实体分析2 2.2实体状态及活动分析2 2.3实体状态变化分析2 2.4对引起各实体变化的分析3 2.5系统流程图3 2.6排队规则43、系统数据收集与分析4 3.1数据收集与分布表4 3.2分布直方图7 3.3分布假设7 3.4参数估计7 3.5拟合度检验8 3.6相关性分析94、Wintess建模与仿真10 4.1系统的wintess模型界面10 4.2建模元素定义10 4.3对各个元素进行可视化设计10 4.4建模元素细节设置155、系统仿真的输出分析186、结果分析207、设计心得208参考文献2022 中北大学校医
2、院急诊看病排队系统建模与仿真课程设计说明书1、 系统描述 中北大学校医院是服务中北大学广大师生的医院，是在校师生看病常去的地方，为我们提供日常卫生服务。在日常生活中，我们生病都会去校医院买药或看病，医院每天的人流量也很大，当患者过多时，就会面临排队等待看病的情况，这给我们及时就诊带来很大的不便。建模的目的是假设患者到达的时间间隔和医生服务时间服从一定的概率分布，考察医务人员的忙闲状态和服务质量，并提出一些改进建议。2、 系统分析 2.1系统实体分析 校医院急诊服务属于一种单队单服务台型服务系统，假设为MM1型。由3种实体组成：医务人员、患者、排队队列。其中医务人员为永久实体，患者为流动实体，排
3、队队列为特殊实体。 2.2实体状态及活动分析 医务人员有“给患者看病”和“休息”两种活动，分别处于“忙”和“闲”两种状态，患者有“接收治疗，配合医生完成看病活动”和“排队等待”两种活动，分别处于“接收服务”和“等待服务”两种状态，排队队列用队长来描述。三者的活动及状态有一定的逻辑联系。 2.3实体状态变化分析 当某一患者到达医院时，如果医生处于“闲”的状态则患者进入“接收服务”状态，如果医生处于“忙”的状态，则患者进入“等待服务”状态。处于排队等待的患者，如果医生对前一患者完成服务，则进入“接收服务”状态，如果没有完成，则继续“等待服务”状态。医务人员完成对某一患者的看病服务后，如果队列处于“
4、非零”状态则立即开始下一服务，进入“忙”状态，否则，进入“闲”状态。2.4对引起各实体变化的分析“患者到达”或“患者结束排队”导致医务人员服务开始，患者看病结束导致医务人员服务结束，但是患者结束排队是以医生结束服务为条件，是条件事件。患者到达医院，使医务人员由“闲”变“忙”，或者队列长度加1。患者结束服务离开医院，使医务人员有“忙”变“闲”,或者队列长度减1。 2.5系统流程图开始患者到达医生闲进入排队NOYES排队等待患者接受服务YESNO排在队首医生忙患者离开医生闲结束 系统流程图2.6排队规则 由于校医院急诊属于单队单服务台服务系统，所以采取先到先服务排队规则，即每名患者到达时排在队尾，
5、医务人员从队首开始一次服务。3、 系统数据收集与分析 由于此排队系统会受季节，天气等原因的影响，建模收集数据时有时间的限制，我选择在6月3日上午8点到下午3点的时间来收集数据，由于近期天气炎热，又有流行性感冒或中暑，此时间段医院流动人员较多，可能收集数据并不能完全代表真实状况。 3.1数据收集与分布表中北大学校医院急诊排队系统数据收集与分析表顾客到达到达时刻 到达间隔 （min）开始时间 结束时间 服务时间 （min）等待时间 （min）工作人员休息时间18:1308:138:1630028:2078:208:2660438:2228:278:3144048:33118:338:3850358
6、:3968:398:4340168:4788:478:5030479:09229:099:13401989:1019:139:1963099:1339:199:23460109:1859:239:26350119:29119:299:31203129:3129:31 9:37600139:3329:379:41440149:46139:469:51505159:4939:519:54320169:5239:549:58420179:5759:5810:024101810:05810:0510:105031910:171210:1710:203072010:18110:2010:23320211
7、0:27910:2710:314042210:33610:3310:352022310:441110:4410:484092410:561210:5611:004082510:58211:0011:055202611:03511:0511:105202711:05211:1011:166502811:09411:1611:193702911:13411:1911:223603011:22911:2211:264003111:23111:2611:304303211:27411:3011:355303311:32511:3511:416303411:34211:4111:487703511:56
8、2211:5612:004083612:182212:1812:2350183712:20212:2312:285303812:371712:3712:43609391:02251:021:053019401:1081:101:16605411:1221:161:22640421:1531:221:26403431:2491:261:34805441:36121:361:44804451:3821:441:50660461:4021:501:599100471:4111:592:045180481:4872:042:084160492:01132:082:12470502:1092:122:1
9、53203.2分布直方图3.2.1患者到达时间间隔分布3.2.2服务时间分布直方图3.3 分布假设由上面分布直方图可以假设患者到达时间间隔是负指数分布，医务人员服务时间服从泊松分布。3.4 参数估计3.4.1 样本的平均值和方差患者到达时间间隔平均值：患者到达时间间隔样本方差：=38.04医务人员服务时间样本平均值：4.58医务人员服务时间样本方差：=2.293.4.2 估计量的选取 患病儿童到达时间服从负指数分布，其估计量选取为：0.14 对于工作人员服务时间服从泊松分布，所以，起估计量选取为：4.583.5 拟合度检验（1） 患者到达时间间隔拟合度检验区间0-52523-24 0.175-
10、10 101000010-15 1011 110.0915-2011 00020-2545 -110.2 计算得： =0.46查表得到：自由度为5-1=4，当P=0.97时，卡方值为0.4840.46，所以服从负指数分布。（2）工作人员服务时间拟合度检验区间 0-2220002-42625110.044-61820-240.2 6-833000 8-1010110计算得：=0。24查表得到：自由度为5-1=4，当P=0.99时，卡方值为0.2970.24，所以服从泊松分布。3.6 相关性分析3.6.1 患者到达时间间隔散点图由散点图可以看出，患者到达时间间隔与患儿到达人数没有明显的相关性。3.
11、6.2 服务时间散点图 由上述散点图不难看出，工作人员的服务时间与患者的到达人数没有明显相关性，与患者的到达时间间隔也无明显相关性。4、 Wintess建模与仿真由前面的数据分析，结合输入数据分析可以认为患者的达到时间间隔服从参数为7.14的负指数分布，医院工作人员服务时间服从参数为4.58的泊松分布。4.1 系统的WITNESS 模型界面4.2 建模元素的定义名称类型数量说明huanzhepart1患者jifenpart1对患者队长积分paiduiBuffer1患者队列yishengMachine1医生jifen1Variable(type:real)1患者积分显示duichangTimes
12、eries1患者队长显示4.3对各个元素进行可视化设置4.3.1在元素选择窗口选择 huanzhe元素，鼠标右键点击Display,跳出Display对话框，设置它的Text、Icon。4.3.2在元素选择窗口选择jifen元素，鼠标右键点击Display,跳出Display对话框，设置它的Text属性。4.3.3Buffer元素可视化设置在元素选择窗口选择paidui元素，鼠标右键点击Display,跳出Display对话框，设置它的Text、Icon、Rectangle、Part Queue。 4.3.4 Machine元素可视化设置在元素选择窗口选择yisheng元素，鼠标右键点击Dis
13、play,跳出Display对话框，设置它的Text、Icon、Part Queue。4.3.5Variable元素可视化设置 在元素选择窗口选择jifen1元素，鼠标右键点击Display,跳出Display对话框，设置它的Text、Value。4.3.6Timeseries元素可视化设置在元素选择窗口选择duichang元素，鼠标右键点击Display,跳出Display对话框，设置它的Text、Timeseries。4.4 建模元素细节设置4.4.1 对part元素huanzhe细节设置Type:ActiveInput to Model.Inter Arrival: -7.14*LN(R
14、ANDOM(1)Lot Size：1Input To Model.To.:PUSH to paiduiActions on Create:ICON=73Detail Part对话框如图所示：4.4.2 对part元素jifen细节设置Type：ActiveInput to Model.Inter Arrival :1.0Lot Size:1Input to Model.To.:PUSH to SHIPActions on Create:jifen1=jifen1+NPARTS(paidui)4.4.3对Buffer元素paidui细节设置Capacity:1004.4.4 对machine元素
15、yisheng细节设置Type:SingleInput.From:PULL from paiduiDuration.Cycle Time:POISSON(4.58，1)Output.To.:PUSH to SHIP4.4.5对timeseries元素duichang细节设置Recording:5.0在Plot Expressions 下第一个Plot中将“Undefined”改为NPARTS（paidui）在Plot expressions下第一个Plot中将“Undefined”改为NPARTS（yisheng）Detail Timeseries 对话框如图所示。5 系统仿真的输出分析模型仿
16、真钟系统默认的 1 的时间单位为 1min，运行 600 仿真时间单位。将结果记录到下表，并修改患者达到的时间分布与医务工作人员服务时间分布的参数，在相同的仿真运行单位下运行，将结果统计后一并记录到下表。结果如下：变量为（7.14,4.58）变量为（7.14,3.58）变量为（6,4.58）当前优化1 优化2 变 量（7.41，4.58） （7.41，3.58） （6，4.58）平均逗留人数（Avg W.I.P.） 1.15 0.74 2.63平均逗留时间（Avg Time ）8.30 5.4614.73最大队长（Max） 5 4 8最小队长（ Min ）000平均队长（ Avg Size）
17、0.54 0.261.86平均等待时间（Avg Time） 3.93 1.9410.41空闲率（idle） 39.53% 52.50%22.90%忙碌率（busy） 60.47%47.50% 77.10%参数汇总比较表：6. 结果分析： 对收集的数据进行仿真，得到的医务工作人员的工作率为60.47，故其工作量不算太大，工作不太忙，因此，不需要外加服务台数量。 通过对比标准数据和仿真1的数据不难看出，缩短医务工作人员的服务时间可以提高服务质量，减少患者的等待时间和最大队长，也会减轻医务工作人员的工作负荷。改进措施：对医务工作人员进行岗前培训，保证服务质量的同时，提高服务速度，同时尽量建议各位患者
18、不在高峰期去校医院看病。通过对比标准数据和仿真2的数据不难看出，通过缩短患者到达时间间隔可以提高服务质量，增加工作人员的工作负荷，但是最大队长将会变大。通过上述仿真实验，不难看出，通过对校医院医务工作人员进行岗前培训，对患者进行医务知识教育，能够大大提升医务工作人员的服务质量以及缩短服务时间，同时能够大大提高整个系统的工作效率。7、课程设计心得 通过为期一周的生产系统建模与仿真课程设计，我对生产系统建模与仿真这么课程有了更加深刻的认识和了解。 同时能够较为熟练的运用witness软件对一个简单系统建模与仿真，更重要的是，我学会了将书本上的知识与实践相结合，强化了我对理论知识的实践能力。其在这个过程中，通过网络和书籍的资料，实践考察收集数据以及excel 的表格计算，最终较为成功的完成了此次的课程设计。对于各种软件的应用也有了更深一步的了解，使得自己的软件装备更加的完善。 8、参考文献王亚超、马汉武.生产物流系统建模与仿真：Witness系统及应用M.北京:科学出版社.2007.孙小明 生产系统建模与仿真 上海交通大学出版社