Introducción a las simulaciones de eventos discretos

Simulación de eventos discretos en Python

Diogo Costa (PhD, MSc)

Adjunct Professor, University of Saskatchewan, Canada & CEO of ImpactBLUE-Scientific

Modelos de eventos discretos vs. continuos

Modelos continuos

Se ejecutan en pasos de tiempo fijos
El tiempo es una variable ficticia
- El tiempo no se actualiza dentro del bucle
Uso de bucles for sobre tiempo
```
for t in range(time_range):
```

Modelos de eventos discretos

Se ejecutan en pasos de tiempo variables
- Ejecutan/Programan eventos discretos con duraciones distintas en el tiempo
El tiempo es una variable de estado
- El tiempo se actualiza dentro del while
- El tiempo no es ficticio

A menudo usan bucles while

while (time < 365):
time += process_duration

Componentes de modelos de eventos discretos

Variables de estado
Reloj
Lista de eventos (o de procesos)
Condición(es) de fin

Componentes del modelo

Ejemplo: modelo de una empresa de taxis

while (time < 10):

    # Process 1
    time_duration_1 = manage_requests()
    time += time_duration_1

    # Process 2
    time_duration_2 = dispatch_taxi()
    time += time_duration_2

Condición de fin

while (time < 10)

Condición(es) que terminan la simulación

Componentes del modelo

Ejemplo: modelo de una empresa de taxis

while (time < 10):

    # Process 1
    time_duration_1 = manage_requests()
    time += time_duration_1

    # Process 2
    time_duration_2 = dispatch_taxi()
    time += time_duration_2

Reloj

time += time_duration_1
time += time_duration_2

time lleva el tiempo actual de la simulación
El reloj salta al inicio del siguiente evento
El tiempo “salta” porque los eventos son instantáneos

Componentes del modelo

Ejemplo: modelo de una empresa de taxis

while (time < 10):

    # Process 1
    time_duration_1 = manage_requests()
    time += time_duration_1

    # Process 2
    time_duration_2 = dispatch_taxi()
    time += time_duration_2

Variable de estado

time

Reducir el tiempo entre la llamada y la llegada al destino
Variables que caracterizan salidas y eficiencia del sistema

¡Vamos a practicar!

Simulación de eventos discretos en Python