Simulation d'événements discrets en Python
Diogo Costa (PhD, MSc)
Adjunct Professor, University of Saskatchewan, Canada & CEO of ImpactBLUE-Scientific
Modèles continus
S'exécutent à pas de temps fixes
Le temps est une variable fictive
Utilisent des boucles for sur le temps
for t in range(time_range):
Modèles à événements discrets
S'exécutent à pas de temps variables
Le temps est une variable d'état
Utilisent souvent des boucles while
while (time < 365):
time += process_duration
Exemple : modèle d'entreprise de taxi
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
Condition d'arrêt
while (time < 10)
Exemple : modèle d'entreprise de taxi
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
Horloge
time += time_duration_1
time += time_duration_2
time suit l'instant courant de la simulationExemple : modèle d'entreprise de taxi
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
Variable d'état
time
Réduire le temps entre l'appel du client et le dépôt
Variables qui caractérisent les sorties et l'efficacité du système
Simulation d'événements discrets en Python