非确定性事件与过程

Python 中的离散事件模拟

Diogo Costa (PhD, MSc)

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

事件的非确定性

注意：术语"事件"和"过程"可互换使用。

什么是事件（或过程）的非确定性？

过程无法被精确预测
该过程称为"非确定性"

为何确定性过程重要？

自然和人为活动常含非确定性过程
每次发生的方式不同
持续时间无法精确确定
可能强烈影响系统输出

非确定性过程或事件示例

自然界

火山何时喷发
何时下雨的准确时刻
雷电击中的时间与地点
龙卷风形成的时间与地点

人为或人触发的过程

机器何时故障
何时产生上厕所的需求
婴儿何时开始哭泣
商业航班是否会延误

在离散事件模型中表示非确定性事件

非确定性过程

对系统的影响不可重复
精确持续时间未知

统计

表示过程持续时间的变异性

random 包对此很有用
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])

使用 SimPy 表示非确定性事件

无专门方法单独处理非确定性过程
事件持续时间的变异性计算方式与非 SimPy 模型相同
将正确的统计量传入 .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]))

让我们来练习！

Python 中的离散事件模拟