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title: 智能排队策略实验室 (Queue Strategy Lab)
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short_description: 基于SimPy的离散事件仿真工具，优化服务窗口配置与成本分析。

智能排队策略实验室 (Queue Strategy Lab)

这是一个专业的离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）工具，旨在帮助服务型企业（如银行、医院、客服中心、零售店）优化服务窗口配置，平衡客户等待时间和运营成本。

核心功能

1. 多场景仿真引擎：基于 SimPy 强大的离散事件仿真能力，精确模拟排队过程（M/M/c 模型及其变体）。
2. 成本优化分析：输入“客户等待时间成本”和“服务员时薪”，自动计算最优服务窗口数量，绘制成本曲线。
3. 配置导入/导出：支持将当前仿真参数导出为 JSON 文件，或从文件导入配置，方便分享和复用。
4. 实时动态可视化：通过 Vue 3 + Canvas 实时展示排队动画，直观感受拥堵情况。
5. 数据洞察仪表盘：提供平均等待时间、服务员利用率、队列长度分布等关键指标。
6. 资产管理：支持浏览器本地存储保存和加载配置。

技术栈

• Backend: Python 3.11, Flask, SimPy (Simulation), NumPy (Stats)
• Frontend: Vue 3, Tailwind CSS, ECharts, Canvas
• Deployment: Docker (Compatible with Hugging Face Spaces)

项目结构

• app.py: Flask 后端应用，包含仿真逻辑 (SimPy) 和 API 接口。
• templates/index.html: 前端页面，集成 Vue.js、ECharts 和 Tailwind CSS。
• Dockerfile: 容器化构建文件，适配 Hugging Face Spaces 运行环境。
• requirements.txt: Python 依赖列表。

使用说明

1. 启动应用：

   python app.py
   

2. 仿真演示：
   • 在左侧面板设置参数。
   • 点击“开始仿真演示”。
   • 观察中间的实时队列视图和右侧的统计数据。
3. 导入/导出：
   • 点击顶部的“导出”按钮下载当前配置。
   • 点击“导入”按钮加载之前的 JSON 配置文件。

商业应用场景

• 零售门店：决定收银台开放数量。
• 银行网点：优化柜员排班。
• 呼叫中心：预测坐席需求与SLA达标率。
• 主题公园：设施吞吐量评估。