Управление очередями на кассе
В часы пик магазин одежды становится очень загруженным: покупатели выстраиваются в очередь на оплату. Сейчас в магазине работает только одна касса, и вам поручено провести анализ затрат и выгод, чтобы определить, сколько касс потребуется для максимального сокращения времени ожидания и повышения прибыльности.
Вы решили построить дискретно-событийную модель. Известно следующее:
- В среднем каждые 15 секунд в часы пик к очереди присоединяется новый покупатель;
- Покупатели, как правило, приносят несколько товаров — обычно от 1 до 20;
- В среднем сканирование одного товара на кассе занимает 3 секунды, а оплата — ещё 20 секунд.
Аргумент counter хранит ресурс SimPy, а аргумент customer_num отслеживает количество покупателей.
Запустите модель и определите, сколько времени потребуется для обслуживания 30 покупателей при разном числе касс.
Это упражнение является частью курса
Дискретно-событийное моделирование на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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()