अनिर्धारक घटनाएँ और प्रक्रियाएँ

Python में Discrete Event Simulation

Diogo Costa (PhD, MSc)

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

इवेंट non-determinism

नोट: "event" और "process" शब्द एक-दूसरे के स्थान पर प्रयोग हुए हैं.

इवेंट (या प्रोसेस) non-determinism क्या है?

प्रक्रिया को सटीक रूप से न भविष्यवाणी कर पाना
ऐसी प्रक्रिया "Non-Deterministic" कहलाती है

Deterministic प्रक्रियाएँ क्यों महत्वपूर्ण हैं?

प्राकृतिक और मानव-चालित गतिविधियों में अक्सर non-deterministic प्रक्रियाएँ होती हैं
हर बार ये अलग तरीके से घटित होती हैं
इनकी अवधि सटीक नहीं बताई जा सकती
सिस्टम आउटपुट पर बड़ा असर पड़ सकता है

अनिर्धारक प्रक्रियाओं या घटनाओं के उदाहरण

प्राकृतिक दुनिया

ज्वालामुखी कब फटेगा
बारिश ठीक किस पल होगी
बिजली कब और कहाँ गिरेगी
टॉर्नेडो कब और कहाँ बनेगा

मानव-चालित या मानव-आरंभित प्रक्रियाएँ

मशीन कब टूटेगी
किस पल बाथरूम जाने की ज़रूरत महसूस होगी
शिशु कब रोना शुरू करेगा
कमर्शियल फ्लाइट डिले होगी या नहीं

Discrete-event मॉडलों में अनिर्धारक घटनाओं का निरूपण

Non-deterministic प्रक्रियाएँ

सिस्टम पर non-repeatable असर डालती हैं
सटीक अवधि अज्ञात रहती है

Statistics

प्रक्रियाओं की अवधि में variability दर्शाती है

इसके लिए random पैकेज उपयोगी है
उदाहरण: 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])

SimPy के साथ अनिर्धारक घटनाओं का निरूपण

Non-deterministic प्रक्रियाओं के लिए कोई विशेष तरीके नहीं
इवेंट अवधि की variability non-SimPy आधारित मॉडलों की तरह ही निकाली जाती है
सही statistics को .timeout() में पास करें DNT_CURLY_TAG_3

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]))

अभ्यास करते हैं!

Python में Discrete Event Simulation