택시 회사 운영: 모델 실행
이전 연습 문제에서 이벤트를 무작위화하는 데 성공하셨다면, 이제 이 개념을 이산 사건(discrete-event) 모델에 적용해 보겠습니다.
택시 10대를 보유한 한 택시 회사가 이익을 극대화하기 위해 운영을 최적화하려고 합니다.
일반적으로 택시는 다음과 같습니다:
- 새로운 고객 호출이 올 때까지 1~10분 대기하고,
- 고객 픽업 지점까지 도착하는 데 1~10분이 걸립니다(주어진 구간에서 무작위 소요 시간).
평균 승차 시간은 20분이고 표준편차는 5분입니다. 이 가정으로 이산 사건 모델을 만들고 8시간 근무 교대 동안 실행해 봅시다.
모델의 시간 단위는 분입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 이산 사건 시뮬레이션
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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(____)