需求分析

结合场景的需求分析

服务范围：包括住宿、简餐以及纳凉服务。这些服务将满足对经济实惠而舒适的住宿需求，并提供基本的饮食和纳凉选择。

基本消费内容：住宿
增值服务：简餐、空调、服务员扇扇子

住宿服务

提供灵活的住宿时长选择，包括按小时和按天计费。客人可以根据需要选择不同的住宿方案。

以小时为单位（最小 1 小时，最多 3 小时）
以天为单位（最小一天，无上限）

消费者只有购买了住宿服务才可购买增值服务。因为是廉价酒店，所以只有一种房型。房间数量有上限，当订房人数过多时，可能不能满足所有用户的需求。

增值服务

简餐

提供简单的餐点选择，包括早餐、午餐和晚餐。食物种类和数量有限，但足以满足基本的饮食需求。

菜单服务：按食物种类、数量计费
供应管理：每天每种食品数量有上限，酒店工作人员可以在前一天录入每种菜品的供应量

空调

按用电量计费，用电量由功率乘使用时间计算得出，功率由风速、温度两个变量结合以下公式计算得出： $P=\lambda\times \lvert T_{tar}-T_{now}\rvert + \alpha\times2000$ 其中 $P$ 为功率， $\lambda$ 为风速系数， $T_{tar}$ 为目标温度， $T_{now}$ 为当前温度， $\alpha$ 为模式控制系数。

不同模式和风速对应的模式控制系数和风速系数如下:

风速	风速系数
低风速	10
中风速	30
高风速	50

模式	模式系数
除湿	0.3
制冷	0.5
制热	1.0

同一时间内整个酒店所有房间空调功率有上限，出现竞争的情况下按照如下方式调度：

由于我们已知空调功率上限和所有功率请求，且计费方式是基于用电量计费，因此，要使得利益最大化，应当最大化使用的功率。不难看出，这是一个经典的01背包问题，可以使用动态规划算法解决，该算法描述如下：

初始化一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示在前 i 个请求中，功率上限为 j 时所能达到的最大价值。
遍历每一个请求和每一个可能的功率上限。
对于每个请求 i，假设其功率为 power[i]。
对于每一个功率上限 j，如果当前请求 i 的功率小于等于 j，则可以选择接受或拒绝该请求：
- 如果选择接受，那么当前功率上限为 j 时能够满足的请求的最大功率和为 dp[i-1][j-power[i]] 加上当前请求的功率 power[i]。
- 如果选择拒绝，则当前功率上限为 j 时能够满足的请求的最大功率和为上一个请求时的最大价值 dp[i-1][j]。
更新 dp[i][j] 为上述两种情况的较大值。
最终，dp[n][max_power] 即为所求解的能够满足的请求的最大功率和，其中 n 表示请求的数量，max_power 表示功率上限。

当有新请求或有正在进行的请求完成时，按上述算法重新计算最优解，此时功率上限为总功率上限见正在进行的功率上限之和。

控制：用户自主调节房间内空调
调度：有使用功率的硬性限制，多个房间竞争有限的空调功率资源时进行调度
计费：可以导出每个房间使用空调的详单并根据规则自动计算价格

详单

内容：列举从上次结算到当前时间的所有使用空调记录。每段记录包括开始时间、结束时间、功率、费用（包含计算公式）以及总费用，如果存在竞争的情况下还包括调度时间。
产生时间：
- 用户主动查询
- 用户退房时
- 每天晚上 12 点
- 系统自动调度时
- 用户切换空调模式时（如从制冷模式切换到制热模式、关闭空调、调整风速等）
- 空调达到目标温度时
以下是一位顾客的使用详单示例：

顾客使用详单

顾客姓名: 王小明
**房间号:**456

使用记录 1:
- 开始时间: 2024-06-15 10:00
- 结束时间: 2024-06-15 13:00
- 模式: 制冷模式
- 目标温度: 26°C
- 当前温度: 32°C
- 风速: 中风速
计算: $P_1=30\times\lvert32-26\rvert + 0.5\times2000 = 1.18\text{千瓦}$

费用: $\text{费用}_1 = P_1 \times \text{使用时间} \times \text{电价} = 1.18 \times 3 \times 0.48 = 1.6992\text{元}$

使用记录 2:
- 开始时间: 2024-06-15 20:00
- 结束时间: 2024-06-16 09:00
- 模式: 制冷模式
- 目标温度: 26°C
- 当前温度: 29°C
- 风速: 低风速
计算: $P_2=10\times\lvert29-26\rvert + 0.5\times2000 = 1.03\text{千瓦}$

费用: $\text{费用}_2 = P_2 \times \text{使用时间} \times \text{电价} = 1.03 \times 13 \times 0.48 = 6.4272\text{元}$

总费用: $\text{总费用} = \text{费用}_1 + \text{费用}_2 = 1.6992 + 6.4272 = 8.1264\text{元}$

结算日期: 2024-06-16 结算总费用: 8.1264元

此为王小明先生/女士的空调使用详单，如有疑问，请随时联系我们。

人工纳凉

按时长和每分钟扇扇子次数（风速）计费，计算公式类似上面。

当出现竞争的情况下，按照如下方式调度：

假设已知客户请求的风速对应的价格，服务员优先服务请求的风速价格最高的客户；若存在多个客户请求的风速价格相同，则优先服务过去消费最高的客户；若多个客户过去消费相同，则优先服务先发出请求的客户。 :::

设计

领域模型驱动的架构设计

客户端

用户终端：可以进行房间预定，空调控制，点餐操作。
前台终端：接受房间预定并分配房间。提前一天填写第二天菜单，用户点餐后收到提醒。客人 checkout 时能够按照房间号查询入住期间的消费以及详单。
控制后台：有最高权限，可以查看、修改所有信息，可以显示统计信息和日志信息。

逻辑层

事件发生后进行处理的业务逻辑

系统能够在接收到房间预定后自动安排房间，采用客人入住尽可能最稀疏的分配方式。
用户控制空调温度和风速，如果当前修改发生后空调功率超过上限，则将当前修改入队，依次满足需求。
用户点餐后，系统判断该食物是否有剩余，如果有，通知前台工作人员准备食物，如果没有，则通知用户该菜品售罄。

依据以上分析，绘制业务流程图如下：

领域层

数据对象

空调：功率消耗由温度和风速共同构成，酒店整体空调功率有上限。
食物：每天酒店供应食物种类和数量有限制，不同种类的食物一份价格不同。
房间：酒店房间数有上限，每间房只能住一个客人。
日志：一个客人入住一个房间期间所进行的所有消费的记录，包括时间和项目，用于计费。
客人：入住同一间房间，共同在酒店消费的一个或多个人组成一个客人对象。
员工：负责填写食物存储信息，接收点餐请求，结账时导出计费信息及详单。

依据以上分析，绘制业务背景UML类图如下：

绘制人力资源架构图如下：