Zarządzanie kolejkami do kasy
W sklepie odzieżowym w godzinach szczytu robi się bardzo tłoczno – klienci często ustawiają się w kolejce do kasy. Obecnie pracuje tylko jeden kasjer i poproszono cię o przeprowadzenie analizy kosztów i korzyści, aby określić, ilu kasjerów potrzeba, by maksymalnie skrócić czas oczekiwania i zwiększyć rentowność.
Postanowiłeś zbudować model zdarzeniowy. Wiesz, że:
- Średnio co 15 sekund w godzinach szczytu do kolejki dołącza nowy klient;
- Klienci zazwyczaj przynoszą kilka artykułów – zwykle od 1 do 20; oraz
- Skanowanie jednego artykułu zajmuje średnio 3 sekundy, a sama płatność trwa zazwyczaj kolejne 20 sekund.
Argument counter przechowuje zasób SimPy, a argument customer_num śledzi liczbę klientów.
Uruchom model i sprawdź, ile czasu zajmuje obsłużenie 30 klientów przy różnej liczbie kasjerów.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Symulacja zdarzeń dyskretnych w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
def customer(env, customer_num, counter):
num_items = random.randint(1, 20)
print(f"Time: {env.now:7.4f} sec | Customer {customer_num:02d} > Joining the queue with {num_items:02d} items!")
# Open the resource counter request
with counter.____() as request:
yield request
print(f"Time: {env.now:7.4f} sec | Customer {customer_num:02d} > Got to cashier!")
time_counter = TIME_PAY + random.randint(1, 20) * TIME_SCAN_PER_ITEM
# Yield the processing time
yield env.____(time_counter)
print(f"Time: {env.now:7.4f} sec | Customer {customer_num:02d} > Finished ")
env = simpy.Environment()
# Create resource
counter = simpy.Resource(env, capacity=____)
env.process(source(env, NEW_CUSTOMERS, INTERVAL_CUSTOMERS, counter))
env.run()