Eventi e processi non deterministici

Simulazione a eventi discreti in Python

Diogo Costa (PhD, MSc)

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

Non determinismo degli eventi

NOTA: I termini "evento" e "processo" sono usati in modo intercambiabile.

Cos'è la non determinazione di un evento (o processo)?

Impossibile prevedere il processo con precisione
Il processo è detto "non deterministico"

Perché contano i processi deterministici?

Attività naturali e umane spesso sono non deterministiche
Ogni volta si ripetono in modo diverso
La durata non è stimabile con precisione
Possono influire molto sull'output del sistema

Esempi di processi o eventi non deterministici

Mondo naturale

Quando un vulcano erutterà
Il momento esatto in cui pioverà
Quando e dove colpirà un fulmine
Quando e dove si formerà un tornado

Processi guidati o avviati dall'uomo

Quando una macchina si romperà
Quando si avrà bisogno del bagno
Quando un neonato inizierà a piangere
Se un volo commerciale sarà in ritardo

Rappresentare eventi non deterministici nei modelli a eventi discreti

Processi non deterministici

Producono impatti non ripetibili sul sistema
Durata esatta sconosciuta

Statistica

Rappresenta la variabilità della durata dei processi

Il pacchetto random è utile per questo
Esempio: random.randint(start, end)

import random

# Non-deterministic processes
process_1 = [5, 15]

while time < simulation_time:

   # Update simulation time: process_1
   time += random.randint(
               process_1[0], 
               process_1[1])

Rappresentare eventi non deterministici con SimPy

Nessun metodo specifico per gestire processi non deterministici
Variabilità della durata calcolata come nei modelli non basati su SimPy
Passa le statistiche corrette a .timeout()

import random

# Non-deterministic processes
process_1 = [5, 15]

while True:

  # Update simulation time: process_1
  yield env.timeout(random.randint(
         process_1[0], 
         process_1[1]))

Passiamo alla pratica!

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