Python开发——排队问题随机模拟分析
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2022-04-18 11:17:54
案例:主要是基于“蒙特卡罗思想”,求解排队等待时间问题 场景:厕所排队问题 1、两场电影结束时间相隔较长,互不影响; 2、每场电影结束之后会有20个人想上厕所; 3、这20个人会在0到10分钟之内全部到达厕所; 4、每个人上厕所时间在1-3分钟之间 首先模拟最简单的情况,也就是厕所只有一个位置,不考 ......
案例:主要是基于“蒙特卡罗思想”,求解排队等待时间问题
场景:厕所排队问题
1、两场电影结束时间相隔较长,互不影响;
2、每场电影结束之后会有20个人想上厕所;
3、这20个人会在0到10分钟之内全部到达厕所;
4、每个人上厕所时间在1-3分钟之间
首先模拟最简单的情况,也就是厕所只有一个位置,不考虑两人共用的情况则每人必须等上一人出恭完毕方可进行。
分析:对于每个人都有如下几个参数:
到达时间 / 等待时间 / 开始上厕所时间 / 结束时间
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:Dang ''' Part1 设置随机值 ''' import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns arrivingtime = np.random.uniform(0,10,size = 20) arrivingtime.sort() workingtime = np.random.uniform(1,3,size = 20) # np.random.uniform 随机数:均匀分布的样本值 startingtime = [0 for i in range(20)] finishtime = [0 for i in range(20)] waitingtime = [0 for i in range(20)] emptytime = [0 for i in range(20)] # 开始时间都是0 print('arrivingtime\n',arrivingtime,'\n') print('workingtime\n',workingtime,'\n') print('startingtime\n',startingtime,'\n') print('finishtime\n',finishtime,'\n') print('waitingtime\n',waitingtime,'\n') print('emptytime\n',emptytime,'\n') ''' Part2 第一人上厕所时间 ''' startingtime[0] = arrivingtime[0] # 第一个人之前没有人,所以开始时间 = 到达时间 finishtime[0] = startingtime[0] + workingtime[0] # 第一个人完成时间 = 开始时间 + “工作”时间 waitingtime[0] = startingtime[0]-arrivingtime[0] # 第一个人不用等待 print(startingtime[0]) print(finishtime[0]) print(waitingtime[0]) ''' Part3 第二人之后 ''' for i in range(1,len(arrivingtime)): if finishtime[i-1] > arrivingtime[i]: startingtime[i] = finishtime[i-1] else: startingtime[i] = arrivingtime[i] emptytime[i] = arrivingtime[i] - finishtime[i-1] # 判断:如果下一个人在上一个人完成之前到达,则 开始时间 = 上一个人完成时间, # 否则 开始时间 = 到达时间,且存在空闲时间 = 到达时间 - 上一个人完成时间 finishtime[i] = startingtime[i] + workingtime[i] waitingtime[i] = startingtime[i] - arrivingtime[i] print('第%d个人:到达时间 开始时间 “工作”时间 完成时间 等待时间\n' %i, arrivingtime[i], startingtime[i], workingtime[i], finishtime[i], waitingtime[i], '\n') print('arerage waiting time is %f' %np.mean(waitingtime)) """ 数据统计 """ sns.set(style = 'ticks',context = "notebook") fig = plt.figure(figsize = (8,6)) plt.plot(arrivingtime) plt.plot(startingtime) plt.plot(workingtime) plt.plot(finishtime) plt.plot(waitingtime) plt.title(("Queuing problem random simulation experiment").title()) plt.show()