Wprowadzenie do symulacji zdarzeń dyskretnych

Symulacja zdarzeń dyskretnych w Pythonie

Diogo Costa (PhD, MSc)

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

Modele zdarzeń dyskretnych a modele ciągłe

Modele ciągłe

Działają w stałych krokach czasowych
Czas jest zmienną pomocniczą
- Czas nie jest aktualizowany wewnątrz pętli
Używają pętli for z czasem
```
for t in range(time_range):
```

Modele zdarzeń dyskretnych

Działają w zmiennych krokach czasowych
- Uruchamiają/planują zdarzenia dyskretne o różnym czasie trwania
Czas jest zmienną stanu
- Czas jest aktualizowany wewnątrz pętli while
- Czas nie jest zmienną pomocniczą

Zazwyczaj używają pętli while

while (time < 365):
time += process_duration

Elementy modeli zdarzeń dyskretnych

Zmienne stanu
Zegar
Lista zdarzeń (lub procesów)
Warunek(i) zakończenia

Elementy modelu

Przykład: model firmy taksówkarskiej

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

Warunek zakończenia

while (time < 10)

Warunek(i) kończący symulację

Elementy modelu

Przykład: model firmy taksówkarskiej

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

Zegar

time += time_duration_1
time += time_duration_2

time śledzi bieżący czas symulacji
Zegar przeskakuje do czasu początku kolejnego zdarzenia
Czas skacze, ponieważ zdarzenia są chwilowe

Elementy modelu

Przykład: model firmy taksówkarskiej

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

Zmienna stanu

time

Skrócenie czasu od zamówienia taksówki do dowiezienia klienta
Zmienne opisujące wyniki i efektywność systemu

Czas na ćwiczenia!

Symulacja zdarzeń dyskretnych w Pythonie