Gestiona la empresa de taxis: ejecuta el modelo
Ahora que has conseguido aleatorizar eventos en el ejercicio anterior, vamos a aplicar estos conceptos en el contexto de un modelo de eventos discretos.
Una empresa con diez taxis quiere optimizar su negocio para maximizar el beneficio.
Sabes que los taxis normalmente:
- Esperan entre uno y diez minutos a que entren nuevas llamadas de clientes, y
- Tardan entre uno y diez minutos en llegar al punto de recogida del cliente (duración aleatoria dentro de ese intervalo).
El viaje dura, de media, 20 minutos con una desviación estándar de cinco minutos. Construyamos un modelo de eventos discretos y ejecútalo para un turno de ocho horas.
El tiempo en el modelo está en minutos.
Este ejercicio forma parte del curso
Simulación de eventos discretos en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
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(____)