Modelo de transporte: definindo métodos de processo
Agora que você definiu as entradas do modelo, está pronto para criar o mecanismo do modelo, que consiste nos métodos que vão caracterizar seus processos.
Dois processos afetam o tempo que um motorista leva para percorrer uma certa distância: (1) o tempo real de direção para percorrer a distância desejada respeitando o limite de velocidade e (2) o tempo de espera nos semáforos.
Este exercício faz parte do curso
Simulação de Eventos Discretos em Python
Instruções do exercício
- Use a distribuição Gaussiana para gerar pseudo-aleatoriamente valores para
random_generated["Distance"]. - Atualize
distance_totalsomando a nova distância calculada. - Gere valores inteiros aleatórios para
random_generated["WaitTime"].
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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