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  5. Pythonで学ぶ離散事象シミュレーション

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レストランモデル:テーブル管理と待ち時間の最適化

サンフランシスコの人気エリアでレストランを開くとします。提供できる顧客数を最大化しつつ、初期投資と運用コストを抑えるためには、テーブル数やキッチンの処理能力の決定が非常に重要です。離散事象モデルを使えば、テーブルの稼働状況、顧客の待ち時間、過度な待ち時間で列を離脱する顧客数をシミュレーションし、この投資判断を支援できます。

まずは、テーブルの要求と、待ち時間に応じて待つか離脱するかという顧客の意思決定をシミュレートするジェネレーターを定義しましょう。次の演習では、モデルを構築して実行し、結果を分析します。モデル内の時間単位は分です。

Instructions

100 XP
  • 顧客がレストランに到着したら、テーブル要求を req として開きます。
  • ビット和(bitwise-or)演算子を使い、テーブルが空く(req)か、顧客の我慢時間が切れる(env.timeout(patience))まで待機します。
  • 顧客がテーブルを占有する時間(変数 time_at_tables で与えられます)を yield します。