Modello di trasporto: definire il generatore
Ottimo lavoro: hai definito gli input e gli output del modello e i processi del modello che hai caratterizzato con metodi Python. Ora è il momento di creare un generatore che metta in sequenza tutti i processi del modello.
Questo esercizio fa parte del corso
Simulazione a eventi discreti in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Chiama la funzione
road_travel()creata in precedenza, che calcola il tempo di percorrenza su strada, e registra il tempo necessario per completarla. - Chiama la funzione
wait_traffic_light()creata in precedenza, che calcola il tempo di attesa ai semafori, e registra il tempo necessario per completarla.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
def all_processes(env, inputs):
road_stretch, distance_total, traffic_light = 0, 0, 0
while True:
road_stretch += 1
# Call function calculates road travel time
distance, distance_total = ____(inputs, distance_total)
yield env.____(distance/inputs['Speed_limit_ms'])
print(f"> Road Stretch #{road_stretch} \nLength = {distance} m , Cumulative distance travelled = {distance_total} m , Total time elapsed = {env.now} sec")
traffic_light += 1
# Call function that calculates waiting time at a traffic light
waitTime_traffic_light_sec = ____(inputs, distance_total)
yield env.____(waitTime_traffic_light_sec)
print(f"> Traffic Light #{traffic_light} \nWait time = {waitTime_traffic_light_sec} sec, Time lapsed = {env.now} sec")