非決定論的なイベントとプロセス

Pythonで学ぶ離散事象シミュレーション

Diogo Costa (PhD, MSc)

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

イベントの非決定性

注意：「イベント」と「プロセス」は同義で使用されます。

イベント（またはプロセス）の非決定性とは？

プロセスを正確に予測できないこと
「非決定論的」プロセスとも呼ばれる

決定論的プロセスが重要な理由

自然・人為的な活動には非決定論的プロセスが多い
発生するたびに異なる形で繰り返される
所要時間を正確に決定できない
システムの出力に大きな影響を与える可能性がある

非決定論的プロセス・イベントの例

自然界

火山が噴火する瞬間
雨が降る正確な瞬間
落雷の日時と場所
竜巻が発生する日時と場所

人為的なプロセス

機械が故障する瞬間
トイレに行きたくなる瞬間
赤ちゃんが泣き始める瞬間
航空便が遅延するかどうか

離散イベントモデルにおける非決定論的イベントの表現

非決定論的プロセス

システムへの影響が毎回異なる
正確な所要時間が不明

統計

プロセスの所要時間のばらつきを表す

random パッケージが有用
例：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])

SimPyを用いた非決定論的イベントの表現

非決定論的プロセスに対応する専用メソッドはない
イベント所要時間のばらつきは非SimPyモデルと同様に算出
適切な統計値を .timeout() に渡す DNT_CURLY_TAG_3

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]))

練習しましょう！

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