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
290
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
複式簿記から純資産を排除する/eliminate_net_assets_from_double-entry_bookkeeping
florets1
0
300
カイ二乗検定は何をやっているのか/What_Does_the_Chi-Square_Test_Do
florets1
6
2.1k
直積は便利/direct_product_is_useful
florets1
3
320
butterfly_effect/butterfly_effect_in-house
florets1
1
140
データハンドリング/data_handling
florets1
2
180
カイ二乗検定との遭遇/The_path_to_encountering_the_chi-square_test
florets1
1
240
率の平均を求めてはいけない/Do_Not_Average_Rates
florets1
11
15k
請求と支払を照合する技術/using_full_join_in_r
florets1
2
230
応用セッション_同じデータでもP値が変わる話/key_considerations_in_NHST_2
florets1
1
1.1k
Other Decks in Programming
See All in Programming
『テスト書いた方が開発が早いじゃん』を解き明かす #phpcon_nagoya
o0h
PRO
2
170
Formの複雑さに立ち向かう
bmthd
1
840
AIの力でお手軽Chrome拡張機能作り
taiseiue
0
170
定理証明プラットフォーム lapisla.net
abap34
1
1.8k
Spring gRPC について / About Spring gRPC
mackey0225
0
220
Honoをフロントエンドで使う 3つのやり方
yusukebe
7
3.2k
昭和の職場からアジャイルの世界へ
kumagoro95
1
370
チームリードになって変わったこと
isaka1022
0
200
SwiftUIで単方向アーキテクチャを導入して得られた成果
takuyaosawa
0
270
XStateを用いた堅牢なReact Components設計~複雑なClient Stateをシンプルに~ @React Tokyo ミートアップ #2
kfurusho
1
900
法律の脱レガシーに学ぶフロントエンド刷新
oguemon
5
740
なぜイベント駆動が必要なのか - CQRS/ESで解く複雑系システムの課題 -
j5ik2o
10
3.6k
Featured
See All Featured
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
28
8.4k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
120k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
176
9.5k
Docker and Python
trallard
44
3.3k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
6
550
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
250
12k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
4
330
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
50
11k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
63
7.6k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
91
5.8k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
336
57k
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。