Restoran modeli: Kur, çalıştır ve sonuçları analiz et

Önceki egzersizde, masa taleplerini ve bekleme sürelerine göre müşterilerin bekleme ya da ayrılma kararlarını simüle eden üreticiyi tanımladın.

Şimdi modeli kuralım, çalıştıralım ve sonuçları analiz edelim. Bu modeli kurmaktaki amacın, mümkün olduğunca fazla müşteriye hizmet verirken ilk yatırım ve işletme maliyetlerini en aza indirecek uygun masa sayısı ve mutfak kapasitesini belirlemek olduğunu unutma.

Modelini anlamlı bir şekilde kurmak için bölgendeki restoranları ziyaret edip müşteri davranışlarını gözlemlemeye karar verdin.

Ortalama olarak şunları fark ettin:

Yoğun saatlerde yeni müşteriler her 10 dakikada bir geliyordu
Müşteriler bir masa için 1 ile 10 dakika arasında beklemeye sabrediyordu (MIN_PATIENCE ve MAX_PATIENCE)
Bekleme süresi 10 dakikayı aşarsa müşteriler ayrılıyordu
Müşteriler masaları 40 ile 90 dakika arasında işgal ediyordu (MIN_SEATING_TIME ve MAX_SEATING_TIME)

Modelde zaman birimi dakikadır.

Bu egzersiz

Python ile Ayrık Olay Benzetimi

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

INTERVAL_CUSTOMERS = 10

# Assign the appropriate values to the model parameters
MIN_PATIENCE = 1
MAX_PATIENCE = ____
MIN_SEATING_TIME = 40
MAX_SEATING_TIME = ____

customers_served = 0
customers_quiting_waiting = 0

env = simpy.Environment()

# Create the SimPy resource
tables = simpy.____(env, capacity=____)
env.process(source(env, NEW_CUSTOMERS, INTERVAL_CUSTOMERS, tables))

# Run the model
env.____(until=240)
print(f"Total number of tables served: {customers_served:02d}")
print(f"Total number of customers quiting waiting: {customers_quiting_waiting:02d}")

Kodu Düzenle ve Çalıştır