AnyLogic 的到达率是泊松分布吗？
Is AnyLogic's arrival rate a Poisson distribution?
我正在尝试了解有关 AnyLogic 源到达率的最佳实践。我知道指数和泊松是两种不同的概率分布。例如，在 AnyLogic 中使用 "Arrival Rate" 并选择 10 个/小时的速率时，这是否按指数方式或根据泊松分布每小时生成 10 个代理，还是同一件事？
我真的需要指导来了解这方面的最佳做法。为了简化问题，如果我的到达率为 10/小时，服从泊松分布，那么在 AnyLogic 中建模的正确方法是什么？
非常感谢！
在 AnyLogic 的任何源中，如果您选择一个比率，它将自动成为泊松分布，其中您的比率将是泊松分布的 lambda 参数...这意味着平均每个时间单位您将获得 lambda 代理生成
指数分布等同于泊松分布，只是它考虑了每次到达之间的时间。 （这意味着您需要在源代码中使用到达间隔时间定义的到达时间，否则意义不大）
泊松 (lambda) 到达每时间单位相当于指数 (lambda) 时间单位到达，你使用哪个并不重要
我正在尝试了解有关 AnyLogic 源到达率的最佳实践。我知道指数和泊松是两种不同的概率分布。例如，在 AnyLogic 中使用 "Arrival Rate" 并选择 10 个/小时的速率时，这是否按指数方式或根据泊松分布每小时生成 10 个代理，还是同一件事？
我真的需要指导来了解这方面的最佳做法。为了简化问题，如果我的到达率为 10/小时，服从泊松分布，那么在 AnyLogic 中建模的正确方法是什么？
非常感谢！
在 AnyLogic 的任何源中，如果您选择一个比率，它将自动成为泊松分布，其中您的比率将是泊松分布的 lambda 参数...这意味着平均每个时间单位您将获得 lambda 代理生成
指数分布等同于泊松分布，只是它考虑了每次到达之间的时间。 （这意味着您需要在源代码中使用到达间隔时间定义的到达时间，否则意义不大）
泊松 (lambda) 到达每时间单位相当于指数 (lambda) 时间单位到达，你使用哪个并不重要