餐厅模型：管理餐桌与等待时间

设想您要在旧金山一处热门地段开一家餐厅。确定餐桌数量和后厨产能至关重要，这能在尽量降低前期投入和运营成本的同时，确保尽可能多的顾客得到服务。离散事件模型可以通过模拟餐桌占用水平、顾客等待时间，以及因等待过久而离开的顾客人数，来辅助做出投资决策。

我们先定义一个生成器，用于模拟餐桌请求，以及顾客根据等待时间选择继续等待或离开的决策。在下一个练习中，您将搭建模型、运行模型，并分析结果。模型中的时间单位为分钟。

本练习是课程的一部分

Python 中的离散事件模拟

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练习说明

当顾客到达餐厅时，以 req 打开一个餐桌请求。
使用按位或运算符，等待直到有空桌（req）或顾客失去耐心（env.timeout(patience)）。
产出顾客占用餐桌的时间，即变量 time_at_tables 所给出的时长。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

def customer(env, name, tables):

  global customers_served, customers_quiting_waiting
  arrive = env.now

  # Request a table
  with tables.request() as ____:
    patience = random.uniform(MIN_PATIENCE, MAX_PATIENCE)

    # Wait until a table is free or the customer runs out of patience
    results = yield ____ | ____
    wait = env.now - arrive

    if req in results:

      print(f"{env.now:7.4f} {name} > Waited {wait:6.3f} minutes for a table!")
      time_at_tables = random.uniform(MIN_SEATING_TIME, MAX_SEATING_TIME)

      # Yield the time the table is occupied by the customer
      ____ env.timeout(time_at_tables)
      print(f"{env.now:7.4f} {name} > Finished meal :)")
      costumers_served += 1

    else:
      print(f"{env.now:7.4f} {name} > Gave up waiting and left after waiting {wait:7.4f} minutes :(")
      customers_quiting_waiting += 1

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