Керування таксопарком: запуск моделі
Тепер, коли ви успішно рандомізували події в попередній вправі, застосуймо ці нові ідеї в контексті дискретно-подієвої моделі.
Таксопарк із десятьма таксі хоче оптимізувати роботу, щоб максимізувати прибуток.
Ви знаєте, що таксі зазвичай:
- Чекають від однієї до десяти хвилин на нові виклики, і
- Їдуть від однієї до десяти хвилин до місця посадки пасажира (випадкова тривалість у заданому інтервалі).
Середня поїздка триває 20 хвилин зі стандартним відхиленням у пʼять хвилин. Побудуймо дискретно-подієву модель і запустімо її на восьмигодинну зміну.
Час у моделі — у хвилинах.
Ця вправа є частиною курсу
Дискретно-подієве моделювання в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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(____)