Transportmodell: den Generator definieren
Gut gemacht! Du hast die Eingaben und Ausgaben deines Modells sowie die Modellprozesse definiert, die du mit Python-Methoden beschrieben hast. Jetzt ist es Zeit, einen Generator zusammenzustellen, der alle Modellprozesse in die richtige Reihenfolge bringt.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Diskrete-Ereignis-Simulation mit Python
Anleitung zur Übung
- Rufe die zuvor erstellte Funktion
road_travel()auf, die die Fahrzeit auf der Straße berechnet, und takte die benötigte Ausführungszeit ein. - Rufe die zuvor erstellte Funktion
wait_traffic_light()auf, die die Wartezeit an Ampeln berechnet, und takte die benötigte Ausführungszeit ein.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
def all_processes(env, inputs):
road_stretch, distance_total, traffic_light = 0, 0, 0
while True:
road_stretch += 1
# Call function calculates road travel time
distance, distance_total = ____(inputs, distance_total)
yield env.____(distance/inputs['Speed_limit_ms'])
print(f"> Road Stretch #{road_stretch} \nLength = {distance} m , Cumulative distance travelled = {distance_total} m , Total time elapsed = {env.now} sec")
traffic_light += 1
# Call function that calculates waiting time at a traffic light
waitTime_traffic_light_sec = ____(inputs, distance_total)
yield env.____(waitTime_traffic_light_sec)
print(f"> Traffic Light #{traffic_light} \nWait time = {waitTime_traffic_light_sec} sec, Time lapsed = {env.now} sec")