7 8 9 10 0.01142 0.00313 0.00074 0.00019 0.01203 0.00344 0.00086 0.00024 由此可见，当离散数据的值足够大时，可以当成连续数据来分析。 Poisson过程的模拟：
（1）利用事件发生的间隔时间是独立同分布的随机变量序列；
（2）给定事件发生次数的条件下，事件发生的时刻与该区间上对应的均匀分布的顺序统计量相同
泊松分布随机数生成函数为：ram=poissrnd(λ,m,n) 结果是生成参数为λ的m行n列的服从泼松分布的随机数。 程序的执行思路可以用以下流程图进行表示：
思路为首先产生一个大小为10000的随机数组，然后再在数组里找出数据大于贮存策略里的参数S,即需求量大于最大贮存量，这种需求量的情况下将会失去销售机会，最后求出这种需求量的比例。在求失去销售机会的问题中，没有采用传统的马氏链方法，而是采用了MATLAB进行仿真的方法，产生一系列的随机数来模拟实际过程中的销售量，这并没有违背实际的问题，在一个非线性和随机问题中，这反而更加合理，通过对随机数的分析从而得到问题的答案。
最终得到的各个超市失去销售机会的概率如下表
分店 武汉宗关西汇分店 南湖城市广场店 武汉徐东大街分店 光谷坐标城店 武汉奥山店 汉阳钟家村店 汉阳店 菱角湖万达店 失去销售机会概率 12% 10% 13% 11% 17% 14% 8% 16%
三、如果在以上策略下，各店允许就近调货，每次调货费用为 100 元，则公司每周期的利润会增加多少？
各个超市的地址在地图上已知，通过交通规划软件TransCAD，在最短路径的条件下，求得各超市之间的距离矩阵如下。
调货起点 南湖城市广场店 武汉徐东大街分店 汉阳钟家村店 武汉奥山店 菱角湖万达店 汉阳店 武汉宗关西汇分店 武汉宗关西汇分店 汉阳钟家村店 菱角湖万达店 武汉徐东大街分店 南湖城市广场店 武汉奥山店 光谷坐标城店 汉阳店 武汉宗关西汇分店 菱角湖万达店 调货终点 光谷坐标城店 光谷坐标城店 光谷坐标城店 光谷坐标城店 光谷坐标城店 光谷坐标城店 光谷坐标城店 汉阳店 汉阳店 汉阳店 汉阳店 汉阳店 汉阳店 汉阳店 汉阳钟家村店 汉阳钟家村店 汉阳钟家村店 距离(Km) 6.359374 9.968525 11.097156 11.273838 13.555335 14.072081 14.241243 1.408951 3.923506 4.612692 8.567442 8.710399 10.429144 14.072071 3.923505 4.15204 4.45412 武汉徐东大街分店 南湖城市广场店 武汉奥山店 光谷坐标城店 武汉宗关西汇分店 汉阳钟家村店 汉阳店 南湖城市广场店 武汉徐东大街分店 光谷坐标城店 武汉奥山店 武汉徐东大街分店 汉阳钟家村店 光谷坐标城店 菱角湖万达店 武汉奥山店 汉阳店 续表
汉阳钟家村店 汉阳钟家村店 汉阳钟家村店 汉阳钟家村店 菱角湖万达店 菱角湖万达店 菱角湖万达店 菱角湖万达店 菱角湖万达店 菱角湖万达店 菱角湖万达店 南湖城市广场店 南湖城市广场店 南湖城市广场店 南湖城市广场店 南湖城市广场店 南湖城市广场店 5.360351 5.748838 7.43282 11.097154 3.450076 4.45412 4.612692 8.423426 13.204708 13.555334 14.469481 5.48867 5.748838 6.359373 8.423429 8.474965 8.7104 武汉宗关西汇分店 武汉徐东大街分店 汉阳钟家村店 南湖城市广场店 武汉奥山店 武汉奥山店 8.892929 3.179536 7.432821