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演習

レストランのモデル：セットアップ、実行、結果の分析

前の演習では、テーブルのリクエストと、待ち時間に応じて待つか帰るかの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た。

ここからはモデルをセットアップして実行し、結果を分析していきます。このモデルを作る目的は、初期投資と運用コストを抑えつつ、できるだけ多くの顧客に対応するための、適切なテーブル数とキッチン容量を見極めることでした。

モデルを意味のある形で構築するため、周辺のレストランを訪れて顧客の行動を観察したとします。

観察の結果、平均的には次のようでした：

  • ピーク時には、新規顧客は10分ごとに来店する
  • 顧客はテーブルのために1〜10分待つ忍耐がある（MIN_PATIENCE と MAX_PATIENCE）
  • 待ち時間が10分を超えると顧客は離脱する
  • 顧客は40〜90分間テーブルを利用する（MIN_SEATING_TIME と MAX_SEATING_TIME）

モデル内の時間の単位は分です。

指示1 / 2

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  • モデルパラメータに適切な値を代入してください。
  • レストランのテーブルを表す SimPy のリソースを作成し、最初はテーブル2卓から始めます。
  • 11:30 am から 3:30 pm まで（4時間＝240分）モデルを実行してください。