टैक्सी कंपनी प्रबंधन: मॉडल चलाएँ
पिछले अभ्यास में आपने सफलतापूर्वक इवेंट्स को रैंडमाइज़ किया था। अब इन्हीं नए कॉन्सेप्ट्स को एक discrete-event मॉडल के संदर्भ में लागू करते हैं.
दस टैक्सियों वाली एक टैक्सी कंपनी अपना मुनाफा अधिकतम करने के लिए अपने बिज़नेस को ऑप्टिमाइज़ करना चाहती है.
आप जानते हैं कि टैक्सियाँ आम तौर पर:
- नए कस्टमर कॉल्स के लिए 1 से 10 मिनट तक इंतज़ार करती हैं, और
- कस्टमर पिक-अप लोकेशन तक पहुँचने में 1 से 10 मिनट लेती हैं (दिए गए इंटरवल के बीच रैंडम अवधि).
औसत राइड 20 मिनट की होती है और उसका standard deviation 5 मिनट है. आइए एक discrete-event मॉडल बनाएँ और इसे 8 घंटे की शिफ्ट के लिए चलाएँ.
मॉडल में समय मिनटों में है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Discrete Event Simulation
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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(____)