Deterministiska händelser och processer

Diskret händelsesimulering i Python

Diogo Costa (PhD, MSc)

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

Determinism hos händelser (eller processer)

OBS: Termerna "händelse" och "process" används synonymt.

Vad är determinism hos händelser (eller processer)?

Förmågan att förutsäga en process korrekt
Processen kallas "deterministisk"

Varför är deterministiska processer viktiga?

Naturliga och mänskliga aktiviteter är komplexa
Många ömsesidigt beroende processer och resurser
Vissa processer upprepas på samma sätt varje gång
Effekten på systemets utdata kan förutsägas korrekt

Exempel på deterministiska processer eller händelser

Naturvärlden

Havstidens höjd
Föremåls acceleration på grund av tyngdkraften (9,81 m$^2$/s)
Planeternas rörelser i solsystemet
Ljudets hastighet i luft (331,29 m/s)
Ljusets hastighet (300 000 km/s)
Vattens fryspunkt (vid 0 grader Celsius)

Mänskligt drivna eller initierade

Flöde från vattenkran
Hastighet hos maskin för att fylla vattenflaskor
Tid för kaffebryggare att brygga kaffe
Värme från ugn vid 230 grader Celsius
Programmerade cykler i tvättmaskin
Funktionen hos en mikrovågsugn

Representera deterministiska händelser i diskret-händelsemodeller

Deterministiska processer

Förutsägbar påverkan på dynamiska system
Välkänd varaktighet
Upprepas på samma sätt varje gång

Processens varaktighet måste tas med i simuleringstiden

# Deterministic processes (time in hours)
duration_process_1 = 10
duration_process_2 = 5


while sim_time < total_sim_time:


   # Update simulation time: Process 1
   sim_time += duration_process_1


   # Update simulation time: Process 2
   sim_time += duration_process_2

Representera deterministiska händelser med SimPy

En SimPy-implementation av deterministiska händelser:

.timeout()-metoden registrerar processens varaktighet
- Ignorerar tidsenheter
- Behandlar tid som tal
- Tidsenheter måste vara konsistenta i hela modellen

# Deterministic processes
duration_process_1 = 10
duration_process_2 = 5

while True:

   # Update simulation time: Process 1
   yield env.timeout(duration_process_1)

   # Update simulation time: Process 2
   yield env.timeout(duration_process_2)

Nu kör vi en övning!

Diskret händelsesimulering i Python