Kesikli olay benzetimlerine giriş

Python ile Ayrık Olay Benzetimi

Diogo Costa (PhD, MSc)

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

Kesikli olay modelleri vs. sürekli modeller

Sürekli modeller

Sabit zaman adımlarında çalışır
Zaman yalancı bir değişkendir
- Zaman döngü içinde güncellenmez
Zaman for-döngüleri kullanılır
```
for t in range(time_range):
```

Kesikli olay modelleri

Değişken zaman adımlarında çalışır
- Farklı sürelerdeki ayrık olayları zaman içinde çalıştırır/zamanlar
Zaman bir durum değişkenidir
- Zaman while döngüsü içinde güncellenir
- Zaman yalancı bir değişken değildir

Sıklıkla while-döngüleri kullanır

while (time < 365):
time += process_duration

Kesikli olay modellerinin bileşenleri

Durum değişkenleri
Saat
Olay listesi (veya Süreç listesi)
Bitiş koşulu(ları)

Model bileşenleri

Örnek: Taksi şirketi modeli

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

Bitiş koşulu

while (time < 10)

Benzetimi sonlandıran koşul(lar)

Model bileşenleri

Örnek: taksi şirketi modeli

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

Saat

time += time_duration_1
time += time_duration_2

time mevcut benzetim zamanını izler
Saat, benzetim ilerledikçe bir sonraki olayın başlangıç zamanına atlar
Olaylar anlıktır; zaman sıçrar

Model bileşenleri

Örnek: taksi şirketi modeli

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

Durum değişkeni

time

Müşterinin taksi çağırması ile bırakılması arasındaki süreyi azaltın
Çıktıları ve verimliliği belirleyen değişkenler

Hadi pratik yapalım!

Python ile Ayrık Olay Benzetimi