陆传赉在文献[1]中研究了单服务窗等待制的M/M/1排队模型和可变服务率的M/M/1排队模型，并运用系统状态转移图得到了K氏代数方程组，得到了系统的平稳分布及各项指标；王海涛在文献[2]中研究服务台在两个相互转变的环境工作的M/M/1排队系统，并运用了拟生灭过程和概率母函数及其拉普拉斯变换的工具，得到了系统处于不同初始环境下的稳态概率，瞬态概率，概率母函数及系统的相关指标。本文在文献[2]的基础上，将两个可变环境下M/M/1模型推广到三个可变环境下的M/M/1模型。在此研究中，服务台的工作环境分别为A、B和C环境，当处于A环境和B环境转变下，A环境持续的时间是一个非负随机变量，服从参数为α （>0）的负指数分布，B环境持续的时间是一个非负随机变量，服从参数为β （>0）的负指数分布；当处于A环境和C环境转变下，A环境持续的时间是一个非负随机变量，服从参数为γ （>0）的负指数分布，C环境持续的时间是一个非负随机变量，服从参数为σ （>0）的负指数分布；当处于B环境和C环境转变下，B环境持续的时间是一个非负随机变量，服从参数为ε （>0）的负指数分布，C环境持续的时间是一个非负随机变量，服从参数为η （>0）的负指数分布。顾客接受服务的时间分别服从参数为μ₁（>0）、μ₂（>0），μ₃（>0）的负指数分布。从而根据拟生灭过程和概率母函数及其拉普拉斯变换的工具，详细研究了以下的问题：1系统处于不同的初始环境时，得到t时刻各个环境下的瞬态概率。2系统的概率母函数的表达式及其系统的队长分布。3系统处于不同环境下的各类指标，包括系统的平均队长，系统的平均等待队长，系统中顾客的逗留时间，系统内顾客的等待时间。4系统所处环境不发生改变时，即特殊情况下得到了与文献[1]单服务窗等待制的M/M/1排队模型一致的结果。本文的创新之处是将文献[2]中的两个可变环境下的M/M/1推广到了三个可变环境下的M/M/1模型研究，并且验证了当环境不发生改变时，得到了与文献[1]中相一致的结果。