アルゴリズム論 b (2014) [第5回] 指数乱数と待ち行列 窓口に並ぶ行列 客の到着 待ち行列の発生 窓口 サービス対応 サービス終了 退出 スーパーやコンビニレジの行列 チケット売り場 高速道路料金所(ETCなし) ATMなどのオンラインシステム インターネットサーバーのアクセス処理 客の到着状況 客の行列人数 窓口の数、サービスにかかる時間 「行列ができる」状態 →待ち時間大 →コスト増加 サービス低下 「行列ができない」状態 商売繁盛? 窓口数を増やす 窓口が空いている状態 窓口数を減らす →サービス過剰 適度の待ち行列人数を維持することが必要 予測不能の状況 顧客の到着の不規則さ サービス対応時間の不規則さ 各窓口への振り分け方法 先着順、ランダム、空いている窓口へ 平均待ち時間・平均行列の人数の評価 サービス時間とコスト(窓口数調整など)の最適化 客の到着 1分間あたりの客の到着人数 ポアソン分布 客の到着時間間隔 指数分布 サービス時間 確率的な現象 確率的な現象 経過した時間に依存しないランダムな時間 1人あたりのサービス時間 指数分布 窓口数 1~ n M/M/n モデル → ポアソン/指数/窓口数 窓口1つ M/M/1 モデル 窓口が複数 n 個 M/M/n モデル 平均到着率 λ 1分あたり到着する客数 平均サービス量 μ 1分あたり処理できる客数 平均サービス時間 t s=1/ μ 1人あたりの処理時間 平均待ち行列長さ 平均システム内客数 Lq 平均滞在客数 (サービスを受けている客を除く) L 平均の行列人数 平均窓口利用率 平均の行列人数 L= ρ ρ= λ / μ Lq = 1ー ρ ρ2 1ー ρ 平均待ち時間 リトルの法則 Wq = ρ 1ー ρ ts = Lq λ 1人目 到着 すぐサービス開始 サービス時間発生 2人目 到着→ 1人目がサービス時間内なら待ち時間 行列の人数 +1 1人目のサービスが終了していたらサービス開始 待ち時間途中からサービス開始 n人目 到着→ 直前の客がサービス時間内なら待ち時間 行列数 +1 直前の客のサービスが終了したらサービス開始 待ち時間経過後、サービス開始 各人の待ち時間、待ち行列人数などを計算 ポアソン分布 1分間あたりの人数 指数分布 次の事象が起きるまでの時間間隔(分) ポアソン分布と指数分布は表裏の関係 客の単位時間あたりの到着人数 客の到着間隔 ポアソン分布に従う乱数 指数分布に従う乱数 サービス時間 指数分布に従う乱数 ポアソン分布と指数分布は 表裏の関係 ポアソン乱数 (平均 λ) 1分間に来るお客の数 一様乱数を複数個を掛ける =RAND()*・・・* RAND() >exp(-λ) exp(-λ)よりも小さくなる直前の 積の個数(整数) Excelの乱数機能にも用意 指数乱数 (平均 m) お客が来る時間間隔 窓口サービスにかかる時間 = - LOG( RAND() )* m 1. ポアソン到着・指数サービスの乱数を生成 2. 各ステップで待ち時間・待ち行列人数を算定 3. 平均の待ち行列人数・平均システム内人数を、 シミュレーションの平均として求める 4. 窓口2つの場合のシミュレーション 到着した客がどちらの窓口に入るか
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