M/M/s（M/M/c）は以下の「M/M/s(∞) の諸元」を使用。こちらは解析解として算出。 www.kogures.com
M/D/s（M/D/c）は以下のコードを手元で走らせた。こちらはシミュレーションによる解。 github.com
yamlモジュールは以下でインストール。
python -m pip install pyyaml
そのうえで、単純に実行して以下が出た場合、
PS C:\path\to\mdc_queue> python.exe .\mdc_queue.py .\input.yaml
Traceback (most recent call last):
File "C:\path\to\mdc_queue\mdc_queue.py", line 22, in <module>
simdata = yaml.load(fin)
TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'Loader'
22行目の simdata = yaml.load(fin) を simdata = yaml.safe_load(fin) に直すこと。
M/M/s（M/M/c）の方は平均到着間隔0.33秒（λ=3）平均サービス時間1.5秒（μ=0.66）、窓口数6。 M/D/s（M/D/c）の方は平均到着間隔0.33秒（λ=3）サービス時間は固定で1.5秒、窓口数6。 パラメータは揃えたけど、コレ結果合ってるのかな？（サービス時間の分散が小さい方が平均待ち時間は少なくなる？）
| # | M/M/s | M/D/s | |
|---|---|---|---|
| 1 | 平均待ち行列長さ | 1.361 | 0.72 |
| 2 | 平均待ち時間 | 0.454 | 0.24 |
| 3 | 平均系内時間 | 1.969 | 1.75 |
