การสร้างโมเดล discrete-event ด้วย SimPy
การจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่องด้วย Python
Dr Diogo Costa
Adjunct Professor, University of Saskatchewan, Canada & CEO of ImpactBLUE-Scientific
ก่อนสร้างโมเดล
ทำความเข้าใจระบบไดนามิก
กำหนดวัตถุประสงค์ของโมเดล discrete-event
ระบุกระบวนการ:
- ที่ทำงานแบบขนาน
- ที่ทำงานตามลำดับ
ระบุ SimPy resource ที่เหมาะสม (
resource,container,store)กำหนดสถาปัตยกรรมของโมเดล:
- ระบุตัวแปรสถานะ
- ขั้นตอนการทำงานของโมเดล
- Generator
ระบบไดนามิกและวัตถุประสงค์ของโมเดล
ทำความเข้าใจระบบไดนามิก
- ปัจจัยใดบ้างที่ส่งผลต่อพฤติกรรมของระบบ?
- กระบวนการหรือเหตุการณ์ใดบ้างที่ต้องรวมไว้?
วัตถุประสงค์ของโมเดล
- มักใช้เพื่อปรับระบบให้เหมาะสมที่สุด
ต้องการปรับปรุงด้านใดบ้าง?
- เพิ่มจำนวนลูกค้า
- ลดเวลาในการดำเนินการ
- จัดสรรทรัพยากรให้เหมาะสม
ตัวแปรสถานะที่ใช้ติดตามวัตถุประสงค์เหล่านี้
ระบุ SimPy resource ที่เหมาะสม
Shared Resources
simpy.Resource(env, capacity=4)
- ทรัพยากรที่ใช้ร่วมกันระหว่างกระบวนการ
ตัวอย่าง
- โต๊ะในร้านอาหาร
- เครื่องจักรในโรงงาน
- ที่นั่งในโรงละคร
- แคชเชียร์ในร้านค้า
Containers
simpy.Container(env, capacity,
init=initial_capacity)
ทรัพยากรที่ทำงานเหมือนถังหรือตะกร้า
เพิ่มและลดปริมาณได้ด้วย:
.put() และ .get()
ตัวอย่าง
- สำรองเชื้อเพลิงในปั๊มน้ำมัน
- ถ่านหินในโรงไฟฟ้าพลังงานถ่านหิน
ระบุ SimPy resource ที่เหมาะสม
Store
simpy.Store(env, capacity=4)
ทรัพยากรที่ทำงานเหมือนคลังสินค้าที่มีหลายรายการ
ความจุไม่จำกัด (ค่าเริ่มต้น)
ช่องเก็บข้อมูลสำหรับออบเจกต์ใดก็ได้
เพิ่มและลบรายการได้ด้วย:
.put() และ .get()
ตัวอย่าง
- ร้านที่ขายสินค้าหลายประเภท
- ห้องเก็บของ
- เวิร์กช็อป
- ครัวเรือน
เชื่อมเหตุการณ์ด้วย bitwise operator
SimPy ใช้ bitwise operator เพื่อเชื่อมสองเหตุการณ์เข้าด้วยกัน
ประเภทของ operator ใน Python
- Arithmetic, logical และ comparison operator
Bitwise operator
- คำนวณระดับบิตบนจำนวนเต็ม
- ต้องการ operand สองตัว
- ตัวอย่าง:
a & b,a >> b,a ^ b
- ตัวอย่าง:
ใน SimPy
- Bitwise operator สร้าง condition event
- รอทั้งสองหรือเพียงหนึ่งในสองเหตุการณ์/กระบวนการ
Bitwise operator ที่เกี่ยวข้องสำหรับ SimPy
- รอทั้งสองกระบวนการ:
__and__()หรือ& - รอกระบวนการใดกระบวนการหนึ่ง:
__or__()หรือ|
มาฝึกกันเถอะ!
การจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่องด้วย Python
