교통 모델: 프로세스 메서드 정의하기
이제 모델 입력을 정의했으니, 프로세스를 규정하는 메서드로 구성된 모델 엔진을 만들 준비가 되었어요.
운전자가 일정 거리를 이동하는 데 걸리는 시간에는 두 가지 프로세스가 영향을 미칩니다. (1) 제한 속도를 지키며 원하는 거리를 실제로 주행하는 데 걸리는 시간과 (2) 신호등에서 대기하는 시간이에요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 이산 사건 시뮬레이션
연습 안내
- 가우시안 분포를 사용해
random_generated["Distance"]값들을 의사난수로 생성하세요. - 새로 계산한 거리를 더해
distance_total을 업데이트하세요. random_generated["WaitTime"]에 대해 정수형 난수 값을 생성하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
def road_travel(inputs, distance_total):
# Use the Gaussian method to generate distance values
distance = ____.____(inputs['Dist_between_intersections_m'][0], inputs['Dist_between_intersections_m'][1])
# Update the total distance
distance_total += ____
return distance, distance_total
def wait_traffic_light(inputs, distance_total):
# Generate random (integer) waiting times
waitTime_traffic_light_sec = ____.____(0, inputs['Max_waitTime_traffic_lights_sec'])
return waitTime_traffic_light_sec