SimPy 简化了复杂模型

核心提示： AISLES = 5 # Number of open aislesITEMTIME = 0.1 # Time to ring up one itemAVGITEMS = 20# Average number of items purchasedCLOSING = 60*12# Minut

AISLES = 5　　　　 # Number of open aisles
ITEMTIME = 0.1　　 # Time to ring up one item
AVGITEMS = 20　　　# Average number of items purchased
CLOSING = 60*12　　# Minutes from store open to store close
AVGCUST = 1500　　 # Average number of daily customers
RUNS = 10　　　　　# Number of times to run the simulation

我们的模拟需要完成的主要任务是定义一个或多个进程。对于模拟食品杂货店，我们感兴趣的进程是在通道处付款的顾客。

清单 3. 定义顾客的操作

class Customer(Simulation.Process):
　　def __init__(self):
　　　　Simulation.Process.__init__(self)
　　　　# Randomly pick how many items this customer is buying
　　　　self.items = 1 + int(random.expovariate(1.0/AVGITEMS))
　　def checkout(self):
　　　　start = now()　　　　　 # Customer decides to check out
　　　　yield request, self, checkout_aisle
　　　　at_checkout = now()　　 # Customer gets to front of line
　　　　waittime.tally(at_checkout-start)
　　　　yield hold, self, self.items*ITEMTIME
　　　　leaving = now()　　　　 # Customer completes purchase
　　　　checkouttime.tally(leaving-at_checkout)
　　　　yield release, self, checkout_aisle

每位顾客已经决定采购一定数量的商品。（我们的模拟不涉及从食品杂货店通道上选择商品；顾客只是推着他们的手推车到达付款处。）我不能确定这里的指数变量分布确实是一个精确的模型。在其低端处我感觉是对的，但我感到对实际购物者究竟采购了多少商品的最高极限有点失实。在任何情况下，您可以看到如果可以使用更好的模型信息，则调整我们的模拟是多么简单。