Taxiunternehmen steuern: Modell ausführen
Nachdem du im vorherigen Schritt Ereignisse erfolgreich zufällig gestaltet hast, wenden wir diese neuen Konzepte jetzt in einem diskreten Ereignismodell an.
Ein Taxiunternehmen mit zehn Taxis möchte sein Geschäft optimieren, um den Gewinn zu maximieren.
Du weißt, dass Taxis normalerweise:
- zwischen einer und zehn Minuten auf neue Kundenanrufe warten und
- zwischen einer und zehn Minuten benötigen, um am Abholort des Kunden anzukommen (zufällige Dauer innerhalb des angegebenen Intervalls).
Die durchschnittliche Fahrt dauert 20 Minuten bei einer Standardabweichung von fünf Minuten. Lass uns ein diskretes Ereignismodell bauen und es für eine Acht-Stunden-Schicht laufen lassen.
Die Zeit im Modell ist in Minuten.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Diskrete-Ereignis-Simulation mit Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
def taxi_ride(env, order, taxis):
with taxis.request() as taxi_request:
taxi_request_time = env.now
yield taxi_request
wait_time = env.now - taxi_request_time
waiting_taxi_dispatch.append(wait_time)
# Clock-in time between taxi dispatch and passenger boarding
yield env.timeout(____)
wait_time = env.now - taxi_request_time
waiting_passsenger_pickup.append(wait_time)
# Clock-in riding time from pick-up to drop-off
yield env.timeout(____)