이제 모델을 만들었으니, 실제 최적화 질문에 답해 보겠습니다.

4시간 동안 테이블을 기다리다 포기하는 손님이 없으려면, 최소 몇 개의 테이블이 필요할까요?

테이블 수를 점진적으로 늘려가며 모델을 실행하고, 제공된 손님 수가 더 이상 증가하지 않는 시점을 콘솔에서 확인해야 합니다.

아래 코드는 변수를 초기화하고, SimPy 환경을 생성하며, 다른 테이블 수로 자원 객체를 수정하고, 실행 전에 프로세스를 추가하는 등 이전과 동일한 방식으로 모델을 준비합니다(아래 코드 참조).

random.seed(42)
customers_served = 0
customers_quiting_waiting = 0

env_my_model = simpy.Environment()
tables_my_model = simpy.Resource(env_my_model, capacity=2)
env_my_model.process(source_my_model(env_my_model, NEW_CUSTOMERS, INTERVAL_CUSTOMERS, tables_my_model))
env_my_model.run(until=60*4)
print(f"Total number of servings: {customers_served:02d}")
print(f"Total number of customers quiting waiting: {customers_quiting_waiting:02d}")

모델에는 무작위 함수를 사용하고 있으며, 이는 다음 영상에서 다룰 예정입니다. 따라서 이 연습 문제에 결정적인 답을 얻기 위해서는 난수 생성기를 초기화해야 하고, 이를 위해 random.seed(RANDOM_SEED)를 사용합니다. 여기서는 RANDOM_SEED=42로 설정했습니다.

SimPy 패키지: 리소스의 종류

Create Your Free Account