排队论 python

排队论是研究顾客在排队等待服务的模型和理论，主要用于解决排队等待时间的优化问题。在 Python 中，可以使用 SimPy 库进行排队论模拟。以下是一个简单的排队论模拟示例：

import simpy
import random

# 定义一个服务台，处理一个顾客需要的时间
def service(env, service_time):
    yield env.timeout(service_time)

# 定义一个模拟顾客到来的过程
def customer_arrival(env, service_time, queue):
    i = 0
    while True:
        # 每隔一段时间就有一个顾客到来
        yield env.timeout(random.expovariate(1))
        i += 1
        print(f"顾客 {i} 到来了，当前时间为 {env.now}")
        # 顾客到来后进入队列等待服务
        with queue.request() as req:
            yield req
            print(f"顾客 {i} 开始接受服务，当前时间为 {env.now}")
            # 接受服务，等待一段时间
            yield env.process(service(env, service_time))
            print(f"顾客 {i} 离开了，当前时间为 {env.now}")

# 模拟过程
def simulation(service_time):
    env = simpy.Environment()
    queue = simpy.Resource(env, capacity=1)
    env.process(customer_arrival(env, service_time, queue))
    env.run(until=20)

# 运行模拟
simulation(2)

上述代码中，我们使用了 `simpy.Environment` 类创建一个仿真环境，使用 `simpy.Resource` 类创建一个服务台，并使用 `simpy.Resource.request()` 方法将顾客加入队列。在顾客到来时，我们使用 `random.expovariate()` 函数随机生成到来时间间隔，模拟顾客到来的过程。在每个顾客接受服务时，我们使用 `env.timeout()` 函数控制等待时间，模拟服务过程。最后，我们使用 `env.run()` 函数运行模拟，直到指定的时间点（本例中为 20）。

当运行上述代码时，我们可以看到输出结果，其中包括每个顾客到来的时间、开始接受服务的时间、离开的时间等信息。在排队论模拟中，我们可以通过调整服务台数量、服务时间等参数，来优化顾客等待时间。