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研究人员把他们的工作带回家是很自然的
贾默·彭德带他去了超市
大约一年前，工程学院运筹学和信息工程副教授彭德发现自己站在韦格曼斯，对正在进行的疫情购物感到好奇
“一切都太疯狂了，”他说
“我开始思考一般的接触追踪，以及有多少人与我互动
" 彭德专攻排队论——本质上是排队等候的科学
他的研究试图缓解交通拥堵，帮助无人驾驶汽车导航，并最大限度地减少在迪士尼世界等待乘车的时间
因此，他将注意力转向了一种类似的排队方式，并着手对成对的购物者在一家商店中重叠的概率进行建模——这是一种可以用来预测新冠肺炎病毒传播的n种方法，并指导减少其传播的策略
建模确定的最有效的策略是:更快的结账队伍
由此产生的研究“测量单服务器队列中与其他客户的重叠”于12月15日发布
17在2021冬季模拟大会上
这篇论文的主要作者是博士生塞尔吉奥·帕洛莫
彭德很快意识到，这个项目的应用已经超越了超市，从理发店和日间护理，到公共汽车和火车
在所有这些环境中，多种因素会影响重叠
研究人员从最简单的场景开始:一个只有一个入口和一个队列的空间
彭德说，这种单服务器模式无可否认是一种“荒谬”的极端，它的另一端是无限服务器，这是一种资源无限的理想化模式，比如乘坐地铁，无限乘客继续登机
为了分析有多少顾客可能重叠以及重叠多长时间的可能配置，研究人员创建了一个包含两个主要变量的模拟:到达率(顾客进入商店的速度)和服务率(顾客在收银台排队的速度)
事实证明，限制顾客之间重叠和潜在暴露的关键是让结账过程尽可能快
彭德说:“到达有效果，但不如服务分发的效果强。”
“所以，如果你有选择，你可以限制到达或者让你的工人更快，我会告诉你让你的工人更快，如果你想减少重叠
" 另一种显著减少重叠并创建更高效系统的方法是添加另一个服务器队列
彭德说:“实际上，一台服务器和两台服务器之间有着非常明显的区别。”
虽然这项新研究受到了新冠肺炎的启发，但建模也可以应用于其他环境，如在线安全和计算机系统，在这些环境中，“感染”的传播可能是数据文件的损坏
Pender说:“在许多方面，COVID开辟了一种新的思维方式，来思考空间的总体情况以及我们如何互动。”
“我们的第一个目标是真正了解你们实际上重叠了多少人
然后，当我们开始研究这个问题时，我们开始考虑如何更多地限制它
你和多少人有10分钟的交集？15分钟？数字变小了，但数学变难了
"
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