在构建模型的时候，要适应实际的生产情况，把一些次要的因素拿出来，具体来说就是分析对生产过程有影响的因素，同时需要考虑可控因素和不可控因素之间的关系，从而确定使用哪个模型。模式的选择主要是由因素之间的关系和作用决定的。分析方法必须确定衡量效率的尺度，建立一套有效的标准来衡量各种备选方案在生产行动中的效果。这些度量可以包括利润、贡献、总成本、增量成本、机器停机时间、机器利用率、人工成本、人工利用率、产品单位数量和加工时间等。
记录/图像-4/间隔中的均匀分布。服从分布的随机变量，也叫随机数，是生成其他随机变量的基础。如果分配了，就服从了。把它当成期望，记为方差的正态分布。正态分布应用广泛。正态分布在一定条件下也可以作为二项式分布的近似。指数分布是只有一个参数的不对称分布。注意概率密度函数为:数学期望为0，方差为0。指数分布是唯一无记忆的连续型随机变量，在排队理论与可靠性分析中有广泛的应用。
时间退化成指数分布。具有相同分布(参数)的两个独立指数分布之和为伽玛分布。伽玛分布可用于服务时间、零件寿命等。伽玛分布也称为厄朗分布。威布尔分布是具有两个参数的非对称分布，记录为。时间退化成指数分布。作为设备，零件的寿命分布广泛应用于可靠性分析。贝塔分布是一个双参数，区间内的非均匀分布，记为。伯努利分布是取值概率为和的两点分布，记为。
/image-5月30日31日入园人数比较少，50万以内。原因:17，000万的目标已经达到；2.举办很多重大活动，需要园区交通顺畅；3.国内外重要人物很多；4.应该来园的人数差不多；虽然是周日，但是已经不卖票了，想来也来不了；6.想看闭幕式的人很多，但能参加的肯定是园内票，演艺中心和世博中心进不去；
4、用anylogic的超市 排队系统仿真 分析用软件会更方便。Anylogic我也没试过。直接去赫辛排队看看他们的工程师能不能模拟出来。使用AnyLogic，您不需要学习任何其他语言或图形语言。它基于UMLRT，JAVA和微分方程。这些也是目前大多数人熟悉的技术。如果你更喜欢快速的“拖放”建模，它还可以提供一系列针对不同领域的专业库。
5、如何 分析巨量接单 排队买?有时候，当我们看好一只股票，准备买入的时候，会发现以下情况:相对于比较少见的挂单，下面的订单要大很多，可以称之为巨量订单。比如上档只有几十个挂单，下档有几百个甚至上千个挂单，我们准备买1000手。也许我们不会太在意几毛钱的差价，可以直接在最后一档的挂单买入，但这样必然会让股价上涨，最后平均买入价会更高。也许我们可以一点一点的买，但是需要时间，所以两种方法都不是很合理。
当我们看到一个巨大的订单时，我们应该采取的第一步是分析它的背后是什么。由于小单的真实性，市场上自然卖单的肯定不多，所以市场上自然卖单的应该也不多，所以巨量的单绝对可以由主力来做，其实这是相当明显的，也是主力希望市场认可的。关键是推断，因为没有卖盘，下一档一般不可能成交巨量单，所以主力的目的不是真的希望这些大单成交而只是为了给市场看，但同时主力也不怕被动增加筹码。
