Управление таксопарком: запуск модели
Теперь, когда вы успешно научились рандомизировать события в предыдущем упражнении, применим эти знания в контексте модели дискретно-событийного моделирования.
Таксопарк, в котором работают десять такси, хочет оптимизировать бизнес и максимизировать прибыль.
Известно, что водители такси обычно:
- Ожидают нового звонка от клиента от одной до десяти минут, и
- Добираются до места посадки клиента от одной до десяти минут (случайная продолжительность в заданном интервале).
Средняя поездка занимает 20 минут со стандартным отклонением пять минут. Построим модель дискретно-событийного моделирования и запустим её на восьмичасовую смену.
Время в модели измеряется в минутах.
Это упражнение является частью курса
Дискретно-событийное моделирование на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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(____)