Детерміновані події та процеси

Дискретно-подієве моделювання в Python

Diogo Costa (PhD, MSc)

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

Детермінізм події (або процесу)

ПРИМІТКА: Терміни «подія» та «процес» уживаються як синоніми.

Що таке детермінізм події (або процесу)?

Здатність процесу бути точно передбаченим
Процес називають «детермінованим»

Чому детерміновані процеси важливі?

Природні та штучні діяльності складні
Багато взаємозалежних процесів і ресурсів
Деякі процеси щоразу повторюються однаково
Вплив на вихід системи можна точно передбачити

Приклади детермінованих процесів або подій

Природний світ

Висота океанських припливів
Прискорення тіл через гравітацію (9,81 м$^2$/с)
Рух планет у Сонячній системі
Швидкість звуку в повітрі (331,29 м/с)
Швидкість світла (300 000 км/с)
Замерзання води (за 0 °C)

Спричинені або ініційовані людиною

Потік із водопровідного крана
Швидкість машини для наповнення пляшок водою

Подання детермінованих подій у дискретно-подієвих моделях

Детерміновані процеси

Передбачуваний вплив на динамічні системи
Відома тривалість
Повторюються однаково

Тривалість процесу слід враховувати в часі моделювання

# 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

Подання детермінованих подій у SimPy

Реалізація детермінованих подій у SimPy:

Метод .timeout() фіксує тривалість процесу
- Не прив'язаний до одиниць часу
- Сприймає час як числа
- Одиниці мають бути узгоджені в межах моделі

# 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)

Давайте потренуємось!

Дискретно-подієве моделювання в Python