ลิฟต์: แบบจำลอง Discrete-Event
พิจารณาโรงแรมแห่งหนึ่งที่มี 5 ชั้น (number_hotel_floors) และลิฟต์ที่รองรับผู้โดยสารได้ 15 คน (lift_people_capacity) ลิฟต์ใช้เวลา 3 วินาที (=3/60 นาที) ในการเดินทางระหว่างแต่ละชั้น (travel_time_between_floors) และหยุด 6 วินาที (=6/60 นาที) เพื่อรับหรือส่งผู้โดยสาร (stop_time_open_doors)
หน่วยเวลาที่ใช้คือ "นาที" และผลลัพธ์จะถูกเก็บไว้ใน df_results
ได้สร้างโมเดลชื่อ lift_discrete_event_model() ขึ้นมาเพื่อจำลองระบบลิฟต์แบบไดนามิกนี้ โปรดสังเกตว่าบางแง่มุมของระบบนี้สามารถระบุได้ชัดเจน เช่น เวลาเดินทางระหว่างชั้น แต่บางอย่างยังไม่ทราบแน่ชัด เช่น ว่าจะมีคนเรียกลิฟต์เมื่อใดและที่ชั้นไหน ซึ่งจะได้เรียนรู้วิธีจัดการกับสิ่งที่ไม่แน่นอนเหล่านี้ในคอร์สนี้
ลองรันโมเดลเป็นเวลา 5 นาที (sim_time) กัน
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่องด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- กำหนดค่าที่เหมาะสมให้กับตัวแปร
sim_time,number_hotel_floors,lift_people_capacity,travel_time_between_floorsและstop_time_open_doors - เรียกใช้ฟังก์ชันที่บรรจุแบบจำลอง Discrete-Event
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Floor and lift parameters
number_hotel_floors = ____
lift_people_capacity = ____
travel_time_between_floors = ____
stop_time_open_doors = ____
sim_time = ____
# Run the model
df_results = ____(sim_time, number_hotel_floors, lift_people_capacity, travel_time_between_floors, stop_time_open_doors)