SimPy での洗車機モデルの構築
ある会社が業務用の洗車機を導入し、収益性向上のために運用を最適化したいと考えています。離散事象モデルを作成すると、ボトルネックの特定、リソース配分の最適化、プロセスの段階的な調整によるフル稼働への近づけ方を検討するのに役立ちます。
この業務用洗車機は、1 台あたりの洗車サイクルを完了するのに 5 分かかります。
この機械の挙動を模倣する離散事象モデルを構築し、8 時間（480 分）実行して、洗車台数を予測し、各サイクルの完了時刻を記録してください。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ離散事象シミュレーション
演習の手順
- SimPy パッケージをインポートします。
- コンソールに現在のシミュレーション時刻を出力するため、
print()文を完成させます。 - SimPy の Environment を構築します。
- 時間の単位を分として、モデルを 8 時間実行します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)