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Python में Discrete Event Simulation

Diogo Costa (PhD, MSc)

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

अध्याय 1: डायनेमिक सिस्टम और डिस्क्रीट-इवेंट सिमुलेशन मॉडल्स का परिचय

डायनेमिक बनाम स्टेडी-स्टेट डायनेमिक और स्टेडी-स्टेट सिस्टम में स्टेट वैरिएबल्स का समय के साथ बदलाव दिखाने वाला प्लॉट। डायनेमिक सिस्टम में वैरिएबल समय के साथ बदलता है, जबकि स्टेडी-स्टेट में स्थिर रहता है.

डिस्क्रीट-इवेंट मॉडल के उपयोग सप्लाई-चेन गतिविधि की प्रक्रियाएँ और वर्कफ़्लो का स्कीमैटिक.

उदाहरण:

मैन्युफैक्चरिंग: मैन्युफैक्चरिंग इंडस्ट्री की फोटो.

कंस्ट्रक्शन: निर्माण स्थल की फोटो.

अध्याय 2: SimPy के साथ डिस्क्रीट-इवेंट मॉडल्स बनाना

SimPy मेथड्स का सारांश

env = simpy.Environment()

env.process()

env.run()

env.timeout()

env.now

SimPy रिसोर्सेस

simpy.Resource()

simpy.Container()

simpy.Store()

अध्याय 3: मॉडलों में डिटरमिनिज्म और नॉन-डिटरमिनिज्म मिलाना

डिटरमिनिस्टिक (yellow) और नॉन-डिटरमिनिस्टिक (pink) प्रक्रियाओं वाला प्रोसेस सीक्वेंस:

मैन्युफैक्चरिंग गतिविधि की प्रोसेस सीक्वेंस का डायग्राम, जिसमें क्रम से: welding_1, manual_assembly_1, manual_assembly_2, और welding_2 शामिल हैं.

# Next-event time progression
time[0] = 0          
time[1] = time[0] + welding_1["time_hours"]
time[2] = time[1] + rd.gauss(manual_assembly_1["time_hours"], manual_assembly_1["std_hours"])
time[3] = time[2] + rd.gauss(manual_assembly_2["time_hours"], manual_assembly_2["std_hours"])
time[4] = time[3] + welding_2["time_hours"]
time[5] = time[4]

अध्याय 4: मॉडल एप्लिकेशन, क्लस्टरिंग, ऑप्टिमाइज़ेशन, और मॉड्युलैरिटी

Monte Carlo सैंपलिंग
क्लस्टर विश्लेषण
ऑब्जेक्टिव फंक्शंस

मॉडल स्केलेबिलिटी और मॉड्युलैरिटी

सात फंक्शंस से बने मॉडल का डायग्राम, जहाँ अपग्रेड में "func_b" मॉड्यूल को "func_b1" से बदला गया और "func_c" व "func_d" के बीच "func_f" जोड़ा गया.

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