活用例|サイトマップ|ホーム|客の到着数、サービス時間により、待ち時間のシュミュレーションが簡単に出来ます。】どちらか指定する、両方指定した場合は(μ)で計算する。計算の条件(M/M/m)モデルM/M/mモデル「サービスが提供される窓口」はm個である。窓口でサービスを同時に受けることができるのはm人に限られる。「サービスを受けるために順番待ちをする客の列」は1つである。客はいったん待ち行列に加わったら、自分の番が来るまで待ち続ける。客の到着の仕方がポアソン分布にしたがう。サービス時間の分布が指数分布にしたがう。2人の客がやって来ることはない。指数分布(指数サービス)進行中のサービスが終了する確率は、それまでサービスに要した時間に依存しない(マルコフ性と呼ばれます)。ある時刻に開始されるサービスは、それ以前に行なわれたサービスや到着に依存しない。平均到着間隔Ta=1/λシステム利用率ρs=λ/(μm)=λTs/mトラフィック密度=u=λTsとするとρs=u/mm個のサーバが塞がる確立をPm(u)とするとPm(u)を式(1)に示す。トラフィック密度uとポアソン比関数Rm(u)とするとRm(u)を(式2)に示す。単一サービス窓口に対してはm=1、P1(u)=ρsであるため、この計算式が単一サービス窓口でも成り立っている事がわかる。活用例|サイトマップ|ホーム|。