FastPass存在的问题 预知的返回时间间隔在在差 按时返回却仍冒 现有的 Fast Pass 真的那么好用吗? 建议的返回时义义 如果告诉你4小 人呢 今顾客可能不会完全按照安排的时间返回 如果新来的顾客不想使用 FastPass系统?
FastPass存在的问题： ❖ 预知的返回时间间隔存在误差 －－按时返回却仍需要排队 ❖ 建议的返回时间间隔太长 －－如果告诉你4小时以后再回来呢？ ❖ 顾客可能不会完全按照安排的时间返回 ❖ 如果新来的顾客不想使用FastPass系统？ 现有的Fast Pass 真的那么好用吗？
我们的目的就是对 FastPass系建立 合理的离散统计模型( Distributed statistical Mode),求出最优的顾客返回时间。 建模的一般步骤 问题的假设与分析 模型的建立 以及: 模型的改进 模型的求解与仿真 米启发与待解决的问题 模型稳健性、优缺点 分析
我们的目的就是对FastPass系统建立 合理的离散统计模型（Distributed Statistical Model），求出最优的顾客返回时间。 建模的一般步骤 以及： * 模型的改进 * 启发与待解决的问题 问题的假设与分析 模型的建立 模型的求解与仿真 模型稳健性、优缺点 分析
1模型的假设 游乐园开放时间为8:00-18:00,一天中不同时 间的顾客流量不同,比如上午10:00和下午 3:0的顾客流量是最大的 顾客的到达时间符合非时间齐次泊松过程 Nonhomogeneous Possion Process),到达 速率是t)
1 模型的假设 ❖ 游乐园开放时间为8:00-18:00,一天中不同时 间的顾客流量不同，比如上午10:00和下午 3:00的顾客流量是最大的。 ❖ 顾客的到达时间符合非时间齐次泊松过程 (Nonhomogeneous Possion Process)，到达 速率是 （t）
Poisson process 整数值的随机过程{N(t),t≥0}是强度为的 Poisson过程,如果(i)N(0=0,(ii)N(t是 独立增量过程,(ⅲ)Ⅴt>0,s≥0, PIN(S+t)N(t)=kh ((t))e k=0.1.2 k!
Poisson Process iii ( ( ) ) , 0,1,2...... ! k t t t e k k − = 整数值的随机过程{N(t),t 0}是强度为 的 Poisson过程，如果（i）N(0)=0,(ii)N(t)是 独立增量过程，（ ） t>0,s 0, P{N(s+t)-N(t)=k}=
Poisson process T5 T4 T3 T2 T1 t2 t3 t4 t5 1顾客到达时间间隔~(t)exp((t)t) T顾客接受服务的时间~exp() (t)和的确定都将在后面仿真的 部分给出
Poisson Process ~ exp( ) i t i t i 顾客到达时间间隔～（t）exp( (t)t) T顾客 接受服务的时间 （t）和 的确定都将在后面仿真的 部分给出