Taxibedrijf beheren: model draaien
Nu je in de vorige oefening gebeurtenissen succesvol willekeurig hebt gemaakt, gaan we deze nieuwe concepten toepassen in de context van een discrete-eventmodel.
Een taxibedrijf met tien taxi’s wil zijn bedrijfsvoering optimaliseren om de winst te maximaliseren.
Je weet dat taxi’s meestal:
- Tussen één en tien minuten wachten op nieuwe klantaanvragen, en
- Tussen één en tien minuten nodig hebben om bij de ophaallocatie van de klant aan te komen (willekeurige duur binnen het gegeven interval).
De gemiddelde rit duurt 20 minuten met een standaarddeviatie van vijf minuten. Laten we een discrete-eventmodel bouwen en het draaien voor een dienst van acht uur.
De tijd in het model is in minuten.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Discrete Event Simulation in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
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(____)