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待ち行列のシミュレーション(健康診察)

やや現実に近い待ち行列プロセスをシミュレーションする例を掲げます。この程度でも定式化するのは困難でシミュレーションで検討するのが適切です。


モデルの説明

入力データ

客数: 観測客数= うち図示対象客 最小 = 最大 =
到着間隔 : 最小値= 最頻値= 最大値= 平均値(出力)=
問診時間 : 最小値= 最頻値= 最大値= 平均値(出力)= 診察Aの確率(%:0-100)
A診察時間: 最小値= 最頻値= 最大値= 平均値(出力)=
B診察時間: 最小値= 最頻値= 最大値= 平均値(出力)=
指導時間 : 最小値= 最頻値= 最大値= 平均値(出力)=

シミュレーション結果

図示対象客の流れ

上で指定した図示対象客(白い部分)とその前後の影響を当たえる数名(灰色の部分)の流れを図示します。

黒:客の到着、:問診、:診察1、:診察2、:指導
客 細線:待ち状態、太線:受診状態  サービス 線:稼働中、点:新客到着

観測客の流れ

表が膨大になるので、初期、中期、後期の10人および図示対象客について示しました。

各種統計

確率の実現値と理論値の比較

乱数を用いたシミュレーションでは、実際に発生した乱数群(実現値)が意図した分布(理論値:入力した値)に一致していることを確認する必要があります。観測客数が大きいとよく一致しますが、少数だと一致しないため、結果が信頼できないことになります。

客の到着と問診

   
 
 
 
 
 
   

診察

 
 
 


 
 
 

指導

 
 
 
 
 
 


到着から退去までの全体

 
 
 

サービス側