用python代码编写实现有两台洗车机,一台性能好(3分钟洗一台小汽车,5分钟清洗一台SUV),一台性能较差(6分钟洗一台小汽车,10分钟清洗一台SUV)。车流量为随机,在上午是每小时20辆车,大小随机,比例1:1;下午是每小时30辆车,大小随机,比例为4:6。请问如何分别实现上下午平均等待时间最短。请编程实现这一洗车过程,并对之进行优化。
时间: 2024-02-29 08:51:12 浏览: 101
以下是实现代码:
```python
import random
class Car:
def __init__(self, car_type):
self.car_type = car_type # 0表示小汽车,1表示SUV
class CarWash:
def __init__(self, wash_type, car_rate, suv_rate):
self.wash_type = wash_type # 0表示性能好的洗车机,1表示性能较差的洗车机
self.car_rate = car_rate # 小汽车处理速度
self.suv_rate = suv_rate # SUV处理速度
self.waiting_cars = [] # 等待队列
self.end_time_list = [] # 每辆车的结束时间
def process_car(self, car):
# 根据车的类型计算处理时间
if car.car_type == 0:
process_time = 3 / self.car_rate if self.wash_type == 0 else 6 / self.car_rate
else:
process_time = 5 / self.suv_rate if self.wash_type == 0 else 10 / self.suv_rate
if not self.end_time_list:
# 如果洗车机当前空闲,则车辆可以直接开始洗车
start_time = 0
else:
# 否则,需要等待前面的车辆洗车结束
start_time = max(self.end_time_list)
end_time = start_time + process_time
self.end_time_list.append(end_time)
self.waiting_cars.append(car)
def get_waiting_time(self):
if not self.waiting_cars:
return 0
total_waiting_time = 0
for i in range(len(self.waiting_cars)):
start_time = 0 if i == 0 else self.end_time_list[i - 1]
total_waiting_time += max(0, start_time - self.waiting_cars[i])
return total_waiting_time / len(self.waiting_cars)
# 初始化两台洗车机
wash1 = CarWash(wash_type=0, car_rate=1/3, suv_rate=1/5)
wash2 = CarWash(wash_type=1, car_rate=1/6, suv_rate=1/10)
# 模拟洗车过程
random.seed(0)
morning_cars = [Car(random.randint(0, 1)) for _ in range(20)]
afternoon_cars = [Car(0) if i < 12 else Car(1) for i in range(30)]
random.shuffle(morning_cars)
random.shuffle(afternoon_cars)
for car in morning_cars:
if len(wash1.waiting_cars) == len(wash2.waiting_cars):
# 两台洗车机等待队列长度相等,随机选择一台洗车机
wash = random.choice([wash1, wash2])
else:
# 选择等待队列长度较短的洗车机
wash = wash1 if len(wash1.waiting_cars) < len(wash2.waiting_cars) else wash2
wash.process_car(car)
for car in afternoon_cars:
if car.car_type == 0:
wash = wash1
else:
wash = wash2
wash.process_car(car)
# 计算平均等待时间
morning_waiting_time = (wash1.get_waiting_time() * len(wash1.waiting_cars) +
wash2.get_waiting_time() * len(wash2.waiting_cars)) / 20
afternoon_waiting_time = (wash1.get_waiting_time() * len(wash1.waiting_cars) +
wash2.get_waiting_time() * len(wash2.waiting_cars)) / 30
print("上午平均等待时间:{:.2f}分钟".format(morning_waiting_time))
print("下午平均等待时间:{:.2f}分钟".format(afternoon_waiting_time))
```
在代码中,我们首先定义了 `Car` 类表示车辆,其中 `car_type` 属性表示车辆类型,0表示小汽车,1表示SUV。然后定义了 `CarWash` 类表示洗车机,其中 `wash_type` 属性表示洗车机类型,0表示性能好的洗车机,1表示性能较差的洗车机;`car_rate` 和 `suv_rate` 属性分别表示小汽车和SUV的处理速度;`waiting_cars` 属性存储等待队列;`end_time_list` 属性存储每辆车的结束时间。
在模拟洗车过程时,我们先随机生成车流量,然后按照先来先服务的原则将车辆加入等待队列。对于每辆车,我们先根据车的类型计算处理时间,然后根据洗车机的结束时间列表计算开始洗车的时间。最后将该车加入等待队列,并将其结束时间加入结束时间列表。
在计算平均等待时间时,我们先分别计算每台洗车机的平均等待时间,然后按照车流量比例加权求平均。
需要注意的是,由于车流量是随机的,所以每次运行程序得到的结果可能略有不同。如果需要得到更准确的结果,可以增加模拟次数并对结果取平均值。
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