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
240
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
データハンドリング/data_handling
florets1
2
120
カイ二乗検定との遭遇/The_path_to_encountering_the_chi-square_test
florets1
1
170
率の平均を求めてはいけない/Do_Not_Average_Rates
florets1
10
15k
請求と支払を照合する技術/using_full_join_in_r
florets1
2
200
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
1k
お名前から性別を推測する/Guessing_gender_from_name
florets1
1
350
バタフライ効果/butterfly_effect
florets1
0
210
尤度/likelihood
florets1
3
850
同じデータでもP値が変わる話/key_considerations_in_NHST
florets1
1
1.2k
Other Decks in Programming
See All in Programming
事業フェーズの変化に対応する 開発生産性向上のゼロイチ
masaygggg
0
170
Boost Performance and Developer Productivity with Jakarta EE 11
ivargrimstad
0
240
Architecture Decision Record (ADR)
nearme_tech
PRO
1
660
Prolog入門
qnighy
4
980
The Shape of a Service Object
inem
0
450
Swift Concurrencyとレースコンディション
objectiveaudio
1
400
今インフラ技術をイチから学び直すなら
yuhta28
1
120
Understand the mechanism! Let's do screenshots tests of Compose Previews with various variations / 仕組みから理解する!Composeプレビューを様々なバリエーションでスクリーンショットテストしよう
sumio
3
410
KSPの導入・移行を前向きに検討しよう!
shxun6934
PRO
0
130
Regular Expressions, REXML, Automata Learning
makenowjust
0
210
LangGraphでのHuman-in-the-Loopの実装
os1ma
3
990
エラーレスポンス設計から考える、0→1開発におけるGraphQLへの向き合い方
bicstone
5
1.5k
Featured
See All Featured
A designer walks into a library…
pauljervisheath
201
24k
Fireside Chat
paigeccino
31
2.9k
Infographics Made Easy
chrislema
239
18k
The Brand Is Dead. Long Live the Brand.
mthomps
53
37k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
48
10k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
304
110k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
39
2.3k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
36
1.9k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
78
8.6k
Designing with Data
zakiwarfel
98
5k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
47
48k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
502
140k
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。