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SimPy के साथ कार वॉशर का मॉडल बनाना

मान लीजिए किसी कंपनी ने एक कमर्शियल कार वॉशर खरीदा है और मुनाफ़े को बढ़ाने के लिए उसके ऑपरेशन को ऑप्टिमाइज़ करना चाहती है. डिस्क्रीट-इवेंट मॉडल बनाना मददगार होगा क्योंकि इससे बॉटलनेक्स की पहचान, संसाधनों का बेहतर उपयोग, और प्रोसेस में क्रमिक सुधार कर क्षमता का पूरा उपयोग करने की दिशा में बढ़ा जा सकता है.

यह कमर्शियल कार वॉशर एक कार वॉश साइकल पूरा करने में पाँच मिनट लेता है.

इस मशीन के व्यवहार की नकल करने वाला एक डिस्क्रीट-इवेंट मॉडल बनाइए, और उसे आठ घंटे (480 मिनट) तक चलाइए ताकि धुली हुई कारों की संख्या का अनुमान लगाया जा सके, और हर साइकल के पूरा होने का समय लॉग किया जा सके.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Discrete Event Simulation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • SimPy पैकेज इम्पोर्ट करें.
  • कंसोल में वर्तमान सिमुलेशन समय लिखने के लिए print() स्टेटमेंट को पूरा करें.
  • SimPy Environment बनाइए.
  • मिनट को समय की इकाई मानते हुए, मॉडल को आठ घंटे तक चलाइए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
कोड संपादित करें और चलाएँ