Введение в дискретно-событийное моделирование

Дискретно-событийное моделирование на Python

Diogo Costa (PhD, MSc)

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

Дискретно-событийные и непрерывные модели

Непрерывные модели

Выполняются с фиксированным шагом по времени
Время — вспомогательная переменная
- Время не обновляется внутри цикла
Используют циклы for по времени
```
for t in range(time_range):
```

Дискретно-событийные модели

Выполняются с переменным шагом по времени
- Запускают/планируют дискретные события разной длительности
Время — переменная состояния
- Время обновляется внутри цикла while
- Время не является вспомогательной переменной
Часто используют циклы while
```
while (time < 365):
time += process_duration
```

Компоненты дискретно-событийных моделей

Переменные состояния
Часы
Список событий (или список процессов)
Условие(я) завершения

Компоненты модели

Пример: модель таксомоторной компании

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

Условие завершения

while (time < 10)

Условие(я), при котором моделирование останавливается

Компоненты модели

Пример: модель таксомоторной компании

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

Часы

time += time_duration_1
time += time_duration_2

time отслеживает текущее время моделирования
Часы перескакивают к моменту начала следующего события
Время скачет, поскольку события мгновенны

Компоненты модели

Пример: модель таксомоторной компании

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

Переменная состояния

time

Сокращение времени между вызовом такси и доставкой клиента
Переменные, характеризующие результаты и эффективность системы

Давайте потренируемся!

Дискретно-событийное моделирование на Python