Construire un modèle de lave-auto avec SimPy
Supposons qu’une entreprise a acheté un lave-auto commercial et souhaite optimiser son fonctionnement pour accroître sa rentabilité. Construire un modèle à événements discrets peut être utile, car cela permet d’identifier les goulots d’étranglement, d’optimiser l’utilisation des ressources et d’ajuster progressivement les processus pour atteindre la pleine capacité.
Le lave-auto commercial met cinq minutes pour terminer un cycle de lavage.
Construisez un modèle à événements discrets qui reproduit le comportement de cette machine et exécutez-le pendant huit heures (480 minutes) afin de prédire le nombre de voitures lavées, et journaliser l’heure de fin de chaque cycle.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Simulation d’événements discrets en Python</cours>Instructions de l’exercice
- Importez le package SimPy.
- Complétez l’instruction
print()pour écrire l’heure courante de la simulation dans la console. - Créez l’environnement SimPy.
- Exécutez le modèle pendant huit heures, en utilisant les minutes comme unités de temps.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import SimPy
import ____
def car_wash(env):
car_wash_num = 0
while True:
car_wash_num += 1
# Get the current simulation time and add process time
print(f'Time {env.____:02d} min | Car Wash # {car_wash_num:02d}')
yield env.timeout(5)
# Create SimPy Environment and add process generator
env = simpy.____()
env.process(car_wash(env))
# Run model
env.____(until=8*60)