流模型是应用概率研究中非常活跃的一个课题，流模型的研究可以广泛地应用于交通运输、金融风险、存储过程和远程通信等生活生产中的诸多领域，通过分析流模型中各种参数对性能指标的影响，可以更好地进行优化和设计，从而更有效地解决实际问题，获得更大的经济效益，因此具有重大的研究价值。论文在单服务台流排队的基础上，将单服务台扩展为多服务台，并将带有队首抵消策略的负顾客和Bernoulli反馈策略融入到流模型中，研究了多重休假M/M/c排队系统驱动的流模型，完善了休假排队流模型体系，其主题内容大致分为以下几个部分：首先，讨论了多重休假的M/M/c排队驱动的流模型，通过拟生灭过程和矩阵几何解法，得到了驱动系统队长的稳态分布，然后分析了流模型，得到流模型稳态联合分布函数所满足的微分方程组，进而在Laplace变换(LT)和Laplace-Stieltjes变换(LST)的基础上，分析了库存量稳态分布函数的LST及其均值，并通过数值例子展示了不同参数的变化对系统性能指标的影响。其次，在多重休假M/M/c排队的基础上引入了带队首抵消策略(RCH)的负顾客，分析了带负顾客的多重休假M/M/c排队驱动的流模型，这类负顾客只在忙期抵消系统中正在接受服务的正顾客，负顾客在假期到达后则直接离开。通过分析模型，借助于LT和LST，得到了库存量稳态分布函数的LST表达式，进而利用均值和LST变换之间的关系，得到库存量均值的简洁表达式，并通过数值模拟，说明了各参数对系统性能指标的影响。最后，研究了带Bernoulli反馈的多重休假M/M/c排队系统驱动的流模型，在该系统中，顾客在一次服务结束后以概率p进入队尾，等待下一次的服务，以概率1p彻底离开系统。在得到驱动系统的生成元后，分析了该系统的稳态队长，然后利用流模型分布函数满足的微分方程组、LT和LST变换，得到了空库概率和库存量均值的表达式，并结合数值例子验证了结论的正确性。