Selamat!

Simulasi Peristiwa Diskret dengan Python

Diogo Costa (PhD, MSc)

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

Bab 1: Pengantar sistem dinamis dan model simulasi kejadian-diskrit

Dinamis vs. keadaan tunak Plot yang menunjukkan evolusi temporal variabel status pada sistem dinamis dan keadaan tunak. Pada sistem dinamis, variabel berubah seiring waktu; pada keadaan tunak, tetap konstan.

Aplikasi model kejadian-diskrit Skema proses dan alur kerja aktivitas rantai pasok.

Contoh:

Manufaktur: Foto industri manufaktur.

Konstruksi: Foto lokasi konstruksi.

Simulasi Peristiwa Diskret dengan Python

Bab 2: Mengembangkan model kejadian-diskrit dengan SimPy

Ringkasan metode SimPy 

env = simpy.Environment()

env.process()

env.run()

env.timeout()

env.now

Sumber daya SimPy 

simpy.Resource()

simpy.Container()

simpy.Store()
Simulasi Peristiwa Diskret dengan Python

Bab 3: Mencampur determinisme dan non-determinisme dalam model

Urutan proses dengan proses deterministik (kuning) dan non-deterministik (merah muda):

Diagram yang menunjukkan urutan proses aktivitas manufaktur: secara kronologis meliputi welding_1, manual_assembly_1, manual_assembly_2, dan welding_2.

# Next-event time progression
time[0] = 0          
time[1] = time[0] + welding_1["time_hours"]
time[2] = time[1] + rd.gauss(manual_assembly_1["time_hours"], manual_assembly_1["std_hours"])
time[3] = time[2] + rd.gauss(manual_assembly_2["time_hours"], manual_assembly_2["std_hours"])
time[4] = time[3] + welding_2["time_hours"]
time[5] = time[4]
Simulasi Peristiwa Diskret dengan Python

Bab 4: Penerapan model, pengelompokan, optimasi, dan modularitas

  • Pengambilan sampel Monte Carlo Plot yang menunjukkan envelope respons aktivitas manufaktur dengan serangkaian proses berurutan; garis biru bawah adalah run terakhir yang memenuhi metode Search & Stop. Durasi minimum tiap proses untuk simulasi terbaik disorot.

  • Analisis klaster

  • Fungsi objektif
  • Skalabilitas dan modularitas model

Diagram model dengan tujuh fungsi; peningkatan model mengganti modul "func_b" dengan "func_b1", dan menambahkan modul "func_f" antara "func_c" dan "func_d".

Simulasi Peristiwa Diskret dengan Python

Kursus DataCamp lainnya

Kursus terkait lainnya

  • Simulasi Monte Carlo di Python
  • Analisis Klaster di Python
  • Pengantar Pemodelan Linier di Python
  • Analitik Rantai Pasok di Python

Logo Python

Simulasi Peristiwa Diskret dengan Python

Selamat!

Simulasi Peristiwa Diskret dengan Python

Preparing Video For Download...