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苏州供卵中心 2019-04-25 137 佚名

  排队,对大多数人来说,都是日常生活中经常遇到的事。从大型商场到街角小店,从机场、火车站安检到各类办事处都可以看到络绎不绝的队列。

  

  鉴于大多数人是右撇子,会下意识选择靠右的队,那么你可以“反其道而行”,去排最靠左的队伍;

  尽量找收银员是女性的队去排,因为她们通常动作更快;

  在收银员速度大致相同的情况下,重要的是“服务时间分布”概念,也就是要看结账的商品数而非排队的人数,另外那也意味着最短的队或许是最慢的队。

  每日经济新闻()记者为大家编译全文如下,快来一起涨涨姿势。

  想象一个场景:你来到一处收银点,发现其中一排队列都要比其他所有队列要长,你理所当然地排在了人数较少的一排队列后面。然而,人数最多的那一列一直在移动,你身处的较短的队列却几乎纹丝不动。

  在排队的情况中,人们凭直觉选择的队列往往都不是最快的队列。那么,为什么你一加入了那个队列,该队列就开始变得很慢了?有没有任何方法能让你知道哪排队列是移动最快的?数学家们对排队这一看似几乎可以忽略的问题已经研究了多年,他们能帮助人们在排队过程中节省更多时间吗?

  

  选择最短的队列似乎是最直观的策略。毕竟,一个较短的队列可能说明这一列的收银员非常高效,而一个长队列可能意味着该收银员没有经验,或者这一列的顾客需要结算的物品非常多。但这从大体上来讲,并不是真的。

  没有留意到最关键的信息,加入人数较少的队列可能对人们来说更加不利。例如,如果一个队列只有两名顾客在排队,但他们的手推购物车都已经装得塞不下任何东西了,而另一列四名顾客的手推车却几乎没装任何东西,而在这种情况下,人们则更愿意加入后者。

  如果收银员们的效率都大体相当的话,那么此时问题的关键就是每个队列中顾客需要结算的物品总量,而不是排队的人数。但如果手推车不是很满,而手里提的篮子是满的的时候,这种情况就非常难判断了。

  另一个非常重要的变量则是其他顾客加入队列的频率,也就是达到率(Arrival Rate),而这取决于两个连续进入商店顾客之间的平均时间。在特定的时间区间内,加入队列等待被结账的人越多,那么队列也就越长。

  根据以上被提及的变量,最短的队列可能是排队时间最短的一个,但也可能不会。例如,在鱼店或是电脑芯片店这种地方,可能两个收银员在同时接受订单和为顾客结账。在这种情况下,加入最短队列当然是最好的选择,因为收银员接收订单所需时间变化并不太大。

  然而不幸的是,在现实中,当你进入一家商店时,很难确切知道相关的变量是什么。所以人们仍然只能靠猜来判断最快的队列加入,或是依赖某些心理学等技巧,比如加入最左边的队列,因为大多数右撇子都会自动向右。

  一旦你进入了队列,你就会想知道你是否做出了正确的选择。例如,你所在队列的收银员效率是不是最高的?观察到实际的队列长度是很容易的,你也可以尝试将该队列长度与所有队列长度的平均值进行比较。

  值得注意的是,通过计算收银时间平均值和标准差的方式来判断的方式,最早是1930年著名的Pollaczek-Khinchine公式提出的。除了收银时间的平均值和方差外,该公式中还将每名顾客达到的平均时间纳入了考虑。

  然而,如果你试着去测算一个队列第一个人所用的结算时间的话,你很可能会觉得你选错了队列。这便是著名的费勒悖论(Feller‘s paradox)或检验悖论(the inspection)。从技术上来讲,这并不是一个真正意义上的逻辑悖论,但上述这种选错队列的情况确实与我们的直觉相反。

  如果你在加入队列时便开始测量顾客所用时间,那么你更有可能看到的结果是,第一个客户所用时间可能要比平均每名顾客所用时间要长。这会让你觉得自己很倒霉,因为选择了等待时间更长的队列。

  检验悖论的原理是:假设一家银行提供两种服务。其中一种服务只需要5分钟或根本不需要任何时间(0分钟),而两种情况的概率是完全一样的;另外一种服务则是只需要10分钟或者20分钟,这种情况的概率也完全一样。而客户选择任意一种服务的概率都是一样的,因此,银行的平均服务时间是8.75分钟。

  如果你加入队列的时候,最前方的顾客正处于结账中,那么这类顾客所用时间就不可能算成0分钟,而是5、10,或者20分钟当中的一种,这使得这类顾客的平均所需时间超过11分钟。事实上,在相同的情况下,这名位于队列最前端、正处于结账中的顾客更想要的是10分钟或者20分钟的服务。而这也将是队列看上去移动得更加缓慢,这都是因为第一个顾客已经在结账,并且你也有其他额外的信息。


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