Zarządzanie firmą taksówkową: uruchomienie modelu
Skoro udało ci się losować zdarzenia w poprzednim ćwiczeniu, czas zastosować te nowe koncepcje w kontekście modelu symulacji zdarzeń dyskretnych.
Firma taksówkowa dysponująca dziesięcioma taksówkami chce zoptymalizować swoje działanie, aby zmaksymalizować zysk.
Wiadomo, że taksówki zazwyczaj:
- Czekają od jednej do dziesięciu minut na zgłoszenie nowego klienta,
- Potrzebują od jednej do dziesięciu minut, aby dotrzeć do miejsca odbioru pasażera (losowy czas z podanego przedziału).
Średni czas przejazdu wynosi 20 minut, przy odchyleniu standardowym równym pięciu minutom. Zbudujmy model symulacji zdarzeń dyskretnych i uruchommy go na czas ośmiogodzinnej zmiany.
Czas w modelu wyrażony jest w minutach.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Symulacja zdarzeń dyskretnych w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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(____)