支払い待ち行列の管理

衣料品店では、ピーク時に会計待ちの行列が発生してとても混雑します。現在、レジ係は1人だけです。利益を最大化するために待ち時間をできるだけ短くするには、何人のレジ係が必要かを費用対効果の観点から分析するよう依頼されました。

そこで、離散事象モデルを構築することにしました。次のことが分かっています。

ピーク時には平均して15秒ごとに新しい顧客が行列に並びます。
顧客は通常、1〜20点の複数の商品を持ち込みます。
商品1点のスキャンには平均3秒かかり、支払いにはさらに20秒ほどかかります。

引数counterはSimPyのリソースを保持し、引数customer_numは顧客数を追跡します。

モデルを実行し、レジ係の人数を変えたときに30人の顧客をさばくのにどれくらい時間がかかるかを計算してみましょう。

カウンターを要求する文を完成させます。
レジで費やす時間（商品のスキャンと支払い）を計時します。
counterという名前のリソースを、容量1（つまりカウンター1台）で作成します。