Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
待ち行列のシミュレーション/queue_simulation
Search
florets1
July 13, 2023
Programming
0
330
待ち行列のシミュレーション/queue_simulation
florets1
July 13, 2023
Tweet
Share
More Decks by florets1
See All by florets1
Rで学ぶデータハンドリング入門/Introduction_to_Data_Handling_with_R
florets1
0
110
人工知能はクロスジョインでできている/AI_Is_Built_on_Cross_Joins
florets1
0
69
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
florets1
4
410
複式簿記から純資産を排除する/eliminate_net_assets_from_double-entry_bookkeeping
florets1
1
420
カイ二乗検定は何をやっているのか/What_Does_the_Chi-Square_Test_Do
florets1
7
2.4k
直積は便利/direct_product_is_useful
florets1
3
440
butterfly_effect/butterfly_effect_in-house
florets1
1
250
データハンドリング/data_handling
florets1
2
250
カイ二乗検定との遭遇/The_path_to_encountering_the_chi-square_test
florets1
1
310
Other Decks in Programming
See All in Programming
Herb to ReActionView: A New Foundation for the View Layer @ San Francisco Ruby Conference 2025
marcoroth
0
180
GraalVM Native Image トラブルシューティング機能の最新状況(2025年版)
ntt_dsol_java
0
160
高単価案件で働くための心構え
nullnull
0
150
CloudflareのSandbox SDKを試してみた
syumai
0
180
モビリティSaaSにおけるデータ利活用の発展
nealle
0
570
Rails Girls Sapporo 2ndの裏側―準備の日々から見えた、私が得たもの / SAPPORO ENGINEER BASE #11
lemonade_37
2
190
仕様がそのままテストになる!Javaで始める振る舞い駆動開発
ohmori_yusuke
8
4.6k
「文字列→日付」の落とし穴 〜Ruby Date.parseの意外な挙動〜
sg4k0
0
150
DartASTとその活用
sotaatos
2
150
Promise.tryで実現する新しいエラーハンドリング New error handling with Promise try
bicstone
3
960
flutter_kaigi_2025.pdf
kyoheig3
1
350
歴史から学ぶ「Why PHP?」 PHPを書く理由を改めて理解する / Learning from History: “Why PHP?” Rediscovering the Reasons for Writing PHP
seike460
PRO
0
160
Featured
See All Featured
Music & Morning Musume
bryan
46
7k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.5k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
8
1.1k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
29
4.1k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
49
14k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
51k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
54
7.9k
Writing Fast Ruby
sferik
630
62k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
680
Transcript
1 2023.07.15 Tokyo.R #107 待ち行列のシミュレーション
2 待ち行列 平均到着スピード 15台/時 到着時刻 開始時刻 待ち時間 完了時刻 到着間隔 平均洗車スピード
20台/時 サービス時間
3 平均待ち時間(解析解) 平均到着スピード = 𝜆 = 15/60[台/分] 平均洗車スピード = 𝜇
= 20/60[台/分] 平均利用率 𝜌 = 𝜆 𝜇 = 0.75 平均待ち時間 = 𝜌 1 − 𝜌 1 𝜇 = 9分
4 実は解析解から得られる情報は少ない ← 9分 何番目の車か 平均待ち時間(分)
5 シミュレーション(車100台分) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 単位:分
6 シミュレーション(最初の1台目) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間
7 シミュレーション(最初の1台目) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 rexp(n, rate) 指数分布に従う乱数n個 平均 1/rate
8 シミュレーション(最初の1台目) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着時刻 = 1つ前の車の到着時刻 + 到着間隔
9 シミュレーション(最初の1台目) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 開始時刻 = max(1つ前の車の完了時刻, 到着時刻)
10 シミュレーション(最初の1台目) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 rexp(n, rate) 指数分布に従う乱数n個 平均 1/rate
11 シミュレーション(最初の1台目) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 完了時刻 = 開始時刻 + サービス時間
12 シミュレーション(最初の1台目) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 待ち時間 = 開始時刻 – 到着時刻
13 シミュレーション(最初の1台目) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 アイドル時間 = 開始時刻 – 1つ前の車の完了時刻
14 シミュレーション(2台目) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間
15 シミュレーション(2台目) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間
16 シミュレーション(2台目) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間
17 シミュレーション(2台目) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着時刻 = 1つ前の車の到着時刻 + 到着間隔 開始時刻 = max(1つ前の車の完了時刻, 到着時刻) アイドル時間 = 開始時刻 – 1つ前の車の完了時刻
18 シミュレーション(append) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間 到着間隔
到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間
19 シミュレーション(append99回) 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間
20 待ち時間に興味がある 到着間隔 到着時刻 開始時刻 サービス時間 完了時刻 待ち時間 アイドル時間
21 100台それぞれの待ち時間 何番目の車か 待ち時間(分)
22 乱数なので実行する度に変化する
23 1000回やってみた ← 9分 何番目の車か 平均待ち時間(分) 考察 先頭集団は待ち時間が少ない。後になるほど解析解の 9分に近づいていく。
24 平均待ち時間の分布 車100台の平均待ち時間 車100台の平均待ち時間を求めるシミュレーションを1000回行ったヒストグラム ← 9分 考察 多くの場合、待ち時間は9分より短いが、20分を超え ることもあるようだ。50分待ちという極端な値もある。
25 平均アイドル率(解析解) 平均利用率 𝜌 = 𝜆 𝜇 = 0.75 平均アイドル率
= 1 − 𝜌 = 0.25
26 平均アイドル率の分布 車100台の平均アイドル率 車100台の平均アイドル率を求めるシミュレーションを1000回行ったヒストグラム 0.25→ 考察 解析解の0.25より大きい傾向だ。
27 まとめ • 解析解はシステムが長時間稼働した後の安定した状態。 • シミュレーションでは、待ち行列が発生するまでの 「ウォームアップ期間」を再現できる。 • シミュレーションでは分布も得られる。