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待ち行列のうちで最も基本的なモデルであるM/M/1(厳密にはM/M/1(∞)といいます),すなわち,
客の到着および窓口のサービスの分布がランダム
窓口の個数が1個
客が到着したときに先客がいれば,自分の番になるまで待つ
の場合を検討します。
ここでの考え方は,他の場合での基本になるものですから,十分に理解することが必要です。
客が単位時間に到着する平均値(平均到着率)をλ(ラムダと読む)[人/時],1つの窓口が単位時間にサービスを完了する人数の平均値(平均サービス率)をμ(ミューと読む)[人/時]とします。
サービスを受けている人とサービスを待っている人の全体(これを「系の中」という)の人数がn人である確率をPnとします。

系の状態が安定しているということは,ある時刻tでのPnと,t+⊿tでのPnが等しいということですから,
tでn-1人だったのが,t+⊿tでn人になる λ⊿tPn-1
+ tでn-1人だったのが,t+⊿tでn人になる μ⊿tPn+1
= tでn人だったのが,t+⊿tでn+1人になる λ⊿tPn
tでn人だったのが,t+⊿tでn-1人になる μ⊿tPn
が成立する必要があります。すなわち,=(λ+μ)Pn が成立します。
しかし,上の式はn=0のときには,Pn-1がP-1になってしまいます。P0とP1の間では,⊿tの間に,
tで0人だったのが,t+⊿tで1人になる λ⊿tP0
= tで1人だったのが,t+⊿tで0人になる μ⊿tP1
すなわち, λP0=μP1 となります。
この状態方程式,
λPn-1+μPn+1=(λ+μ)Pn
λP0=μP1
を,ρ=λ/μとおいて解くと,
Pn=ρnP0
となります。
ところで, P0+P1+P2+・・・+Pn+・・・=1 ですから,
(1+ρ+ρ2+・・・+ρn+・・・)P0=1
となり,
系の中の人数が0人である確率 P0=1-ρ
系の中の人数がn人である確率 Pn=ρn(1-ρ)
が得られます。
(その証明)
A=1+ρ+ρ2+・・・+ρn
ρA= ρ+ρ2+・・・ +ρn+1
(1-ρ)A=1-ρn+1
A=(1-ρn+1)/(1-ρ)
ここで,0<ρ<1 ですから,n→∞のときはρn+1→0になります。
従って, A=1/(1-ρ) が得られます。
系の中にいる人数(サービス中の人数も含む)の平均値Lは,
L=1P1+2P2+・・・+nPn+・・・
=(1ρ+2ρ2+・・・+nρn+・・・)(1-ρ)
=ρ/(1-ρ)
となります。
(その証明)
B=1ρ+2ρ2+・・・+nρn
ρB= 1ρ2+・・・+(n-1)ρn+nρn+1
(1-ρ)B={1ρ+1ρ2+・・・+1ρn}-nρn+1
n→∞のときnρn+1→0であり,{ }の中はρA=ρ/(1-ρ) なので
B={ρ/(1-ρ) }/(1-ρ)=ρ/(1-ρ)2
したがって, L=B(1-ρ)=ρ/(1-ρ) が得られます。
到着してからサービスを受けるまで待っている(サービス中の人は含まない)の平均値Lqは,
Lq=1P2+2P3+・・・+(n-1)Pn+・・・
=(1ρ2+2ρ3+・・・+(n-1)ρn+・・・)(1-ρ)
=Lρ=ρ2/(1-ρ)
となります。
到着してからサービスを受けるまでの平均待ち時間Wqは,待っている人数Lqにより生じたのですし,平均到着間隔は1/λですから,全体ではLq/λの時間がかかったことになります。すなわち,
Wq=Lq/λ
となります。
系の中にいる全時間Wは,待っている時間とサービス時間の合計なので,
W=Wq+1/μ=(L-λ/μ)/λ+1/μ
=L/λ
になります(L/μではないことに注意!)。
客の平均到着率: λ[人/時] ⇔ 平均到着間隔: 1/λ[時/人] 窓口の平均サービス率: μ[人/時] ⇔ 平均サービス時間:1/μ[時/人] ρ=λ/μ 窓口の稼働率,客が到着したとき待ちが生じる確率 系の中に人がいない確率: P0=1-ρ (待たないでよい確率) 系の中にn人がいる確率: Pn=ρnP0=ρn/(1-ρ) サービスを待っている人の平均人数:Lq=ρ2/(1-ρ) サービス中も含む系内の平均人数: L=Lq+λ/μ=ρ/(1-ρ) 到着してからサービスを受けるまでの平均待ち時間: Wq=Lq/λ=λ/μ(μ-λ) 到着してからサービスを受けて去るまでの平均時間: W=Wq+1/μ=1/(μ-λ) (上の赤い部分がリトルの公式です。) なお,上式を変形すると, L =ρ/(1-ρ) W =L/λ Lq=Lρ Wq=Wρ となります。LqやWqは,LρやWρに似ていますね!?
下図は,ρとL,Lqの関係をグラフにしたものです。
これから,LやLqはρが1に近づくにつれて急激に増大することがわかります。客の到着間隔が10分,サービス時間が9分であるとき,これらが一定であれば待ちは生じないのに,それらがランダムなために,サービスを待っている人数が8人,サービスを受けている人も入れると9人になるのです。このようなことは直感とかなり異なりますね。このようなことを計画時に知っていないと,実施時に大きなトラブルになります。

有名な例を紹介しましょう(大前義次,森村英典『待ち行列の理論と実際』日科技連,1962. p.46より)。第2次世界大戦中,アメリカからイギリスへの護送船団は,ニューヨーク港から80%,バルチモア港から20%から出港していた。米海軍は,それを不経済だと考え,すべてニューヨーク港から出港することにした。ところが,出港のための所要時間が従来の2倍になってしまった。米海軍は,敵国工作員によるサボタージュが行われたのではないかと調査をしたが,そのような事実はなく理由不明であり,ORグループに原因解明を依頼した。その結果は・・・
おわかりですね。ニューヨーク港での到着率の20%の増加が,Wを急激に増大させていたのです。