Вполне естественно, что исследователи берут свою работу с собой домой. Джамол Пендер отнес свою в супермаркет.
Около года назад Пендер, адъюнкт-профессор исследования операций и информационной инженерии в Инженерном колледже, оказался в Вегмансе, интересуясь своими коллегами-покупателями в условиях продолжающейся пандемии.
«Все было просто сумасшедшим», — сказал он. «Я начал думать об отслеживании контактов в целом и о том, со сколькими людьми я общался».
Пендер специализируется на теории очередей — по сути, науке об ожидании в очередях. Его исследование направлено на то, чтобы уменьшить заторы на дорогах , помочь беспилотным автомобилям ориентироваться и свести к минимуму ожидание поездок в Диснейуорлд. Поэтому он обратил свое внимание на аналогичный вид очередей и приступил к моделированию вероятности того, как часто пары покупателей могут пересекаться в магазине — подход, который можно было бы использовать для прогнозирования передачи COVID-19 и разработки стратегий по снижению его распространение.
Моделирование определило наиболее эффективную стратегию : более быстрые очереди на кассе.
Полученное в результате исследование «Измерение совпадения с другими клиентами в очереди с одним сервером» было представлено 17 декабря на Зимней конференции по моделированию 2021 года. Ведущий автор статьи — докторант Серджио Паломо.
Пендер быстро понял, что у проекта есть применение не только в супермаркетах, от парикмахерских и детских садов до автобусов и поездов. Во всех этих средах на перекрытие могут влиять несколько факторов. Исследователи начали с самого простого сценария: пространство с одним входом и одной очередью.
Эта односерверная модель, по общему признанию, является «нелепой» крайностью, сказал Пендер, на другом конце которой находится бесконечный сервер, который является своего рода идеализированной моделью с бесконечным количеством ресурсов, таких как поездка в метро с неограниченным количеством пассажиров, продолжающаяся на борт.
Чтобы проанализировать возможные конфигурации того, сколько клиентов может перекрываться и как долго, исследователи создали симуляцию с двумя основными переменными: скоростью прибытия — как быстро покупатели входят в магазин — и скоростью обслуживания — как быстро клиенты обрабатываются на кассе. линия.
Оказывается, ключ к ограничению дублирования и потенциального воздействия между покупателями заключается в том, чтобы максимально ускорить процесс оформления заказа.
«Прибытие имеет эффект, но не такой сильный, как распространение услуг», — сказал Пендер. «Поэтому, если бы у вас был выбор, и вы могли бы либо ограничить прибытие, либо ускорить своих рабочих, я бы посоветовал вам сделать своих рабочих быстрее, если вы хотите уменьшить количество перекрытий».
Еще один способ значительно уменьшить перекрытие и создать более эффективную систему — добавить еще одну очередь сервера.
«На самом деле между одним сервером и двумя серверами существует очень большая разница, — сказал Пендер.
Хотя новое исследование было вдохновлено COVID-19, моделирование может быть применено к другим контекстам, таким как онлайн-безопасность и компьютерные системы, в которых распространение «инфекции» может быть связано с повреждением файлов данных.
«Во многих отношениях COVID открыл новый взгляд на космос в целом и на то, как мы взаимодействуем», — сказал Пендер. «Наша первая цель состояла в том, чтобы просто понять, со сколькими людьми вы на самом деле пересекаетесь. Затем, когда мы начали изучать эту проблему, мы начали думать о том, как еще немного ее ограничить. Со сколькими людьми вы пересекаетесь в течение 10 минут. ? 15 минут? Числа становятся меньше, но математика становится сложнее».
