餐廳模型：設定、執行並分析結果
在上一個練習中，你已經定義了產生器，用來模擬顧客要求入座，以及他們根據等候時間決定繼續等或離開的行為。
現在來設定模型、執行它，並分析結果。回想一下，建立此模型的目標是找出合適的桌數與廚房產能，在降低前期投資與營運成本的同時，服務到最多的顧客。
為了有意義地設定你的模型，你決定走訪附近的餐廳並觀察顧客行為。
你觀察到平均而言：
- 尖峰時段每 10 分鐘有新顧客到達
- 顧客願意為了等位而耐心等待 1 到 10 分鐘（
MIN_PATIENCE與MAX_PATIENCE） - 若等候超過 10 分鐘，顧客就會離開
- 顧客入座後會佔用座位 40 到 90 分鐘（
MIN_SEATING_TIME與MAX_SEATING_TIME）
模型中的時間單位為分鐘。
本練習屬於課程
Python 的離散事件模擬
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
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}")