輸送モデル：ジェネレーターの定義
よくできました。モデルの入出力と、Python のメソッドで定義したモデル内のプロセスを作成できました。次は、すべてのモデルプロセスを順番に実行するジェネレーターを組み立てましょう。
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
- これまでに作成した関数
road_travel()（道路移動時間を計算）を呼び出し、完了までの時間を計上してください。 - これまでに作成した関数
wait_traffic_light()（信号待ち時間を計算）を呼び出し、完了までの時間を計上してください。
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。
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")