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作用
使用SimPY进行离散事件仿真
SimPY是一个Python下的第三方库，可以方便的进行离散事件的仿真。仿真速度比较快。下面记录一下我的一点心得，不保证完全正确，供参考。
主要概念
Environment
Process
Event
Resource
SimPY使用Environment，Process，Event，Resource四大概念来进行离散事件的仿真。
Environment就是整体仿真所在的时间，主要用于提取时间。
Process就是仿真过程中的实体，如：顾客， 设备， 车辆等。 Process本质上也是一个event。源代码里面可以看到是继承Event的一个类。
Event是仿真中触发的事件，可以理解为一个定时器。当定时器到时时，触发事件。
Resource是仿真中的资源，如ATM机，服务器等。
示例
第一个例子是car流程。汽车会交替行驶和停放一段时间。当它开始行驶(或停车)时，它会打印当前的模拟时间。
>>> def car(env):
... while True:
... print('Start parking at %d' % env.now)
... parking_duration = 5
... yield env.timeout(parking_duration)
...
... print('Start driving at %d' % env.now)
... trip_duration = 2
... yield env.timeout(trip_duration)
>>> import simpy
>>> env = simpy.Environment()
>>> env.process(car(env))
<Process(car) object at 0x...>
>>> env.run(until=15)
Start parking at 0
Start driving at 5
Start parking at 7
Start driving at 12
Start parking at 14
流程交互
由Environment.process()返回的流程实例可用于流程交互。两个最常见的例子是等待另一个进程完成，以及在等待事件时中断另一个进程。
SimPy允许您通过调用interrupt()方法来中断正在运行的进程
>>> class Car(object):
... def __init__(self, env):
... self.env = env
... self.action = env.process(self.run())
...
... def run(self):
... while True:
... print('Start parking and charging at %d' % self.env.now)
... charge_duration = 5
... # We may get interrupted while charging the battery
... try:
... yield self.env.process(self.charge(charge_duration))
... except simpy.Interrupt:
... # When we received an interrupt, we stop charging and
... # switch to the "driving" state
... print('Was interrupted. Hope, the battery is full enough ...')
...
... print('Start driving at %d' % self.env.now)
... trip_duration = 2
... yield self.env.timeout(trip_duration)
...
... def charge(self, duration):
... yield self.env.timeout(duration)
共享资源
simpy.Resource(env, capacity=2)
请求资源bcs.request()
>>> def car(env, name, bcs, driving_time, charge_duration):
... # Simulate driving to the BCS
... yield env.timeout(driving_time)
...
... # Request one of its charging spots
... print('%s arriving at %d' % (name, env.now))
... with bcs.request() as req:
... yield req
...
... # Charge the battery
... print('%s starting to charge at %s' % (name, env.now))
... yield env.timeout(charge_duration)
... print('%s leaving the bcs at %s' % (name, env.now))
>>> import simpy
>>> env = simpy.Environment()
>>> bcs = simpy.Resource(env, capacity=2)
>>> for i in range(4):
... env.process(car(env, 'Car %d' % i, bcs, i*2, 5))
>>> env.run()
Car 0 arriving at 0
Car 0 starting to charge at 0
Car 1 arriving at 2
Car 1 starting to charge at 2
Car 2 arriving at 4
Car 0 leaving the bcs at 5
Car 2 starting to charge at 5
Car 3 arriving at 6
Car 1 leaving the bcs at 7
Car 3 starting to charge at 7
Car 2 leaving the bcs at 10
Car 3 leaving the bcs at 12
服务站示例
"""
服务站示例
场景介绍:
一个有特定服务提供工作站，客户服务时长不一，工作机器数有限。
Client接受服务步骤：Client到达工作站，若有空闲的机器就立刻接受服务，如果没有，就等待直到其他机器空闲下来。
每个接受过服务的Client都有一个完成满意度（或者为进度）实时统计服务客户数和完成满意进度。
"""
import random
import simpy
# 可接受输入参数
RANDOM_SEED = 0 # 不设置
NUM_MACHINES = 2 # 可以同时处理的机器数（类似工作工位数）
TIME_CONSUMING = 5 # 单任务耗时 (可以设计成随机数)
TIME_INTERVAL = 5 # 来车的间隔时间约5分钟 (可以设计成随机数)
SIM_TIME = 1000 # 仿真总时间
CLIENT_NUMBER = 2 # 初始时已经占用机器数
class WorkStation(object):
"""
一个工作站，拥有特定数量的机器数。 一个客户首先申请服务。在对应服务时间完成后结束并离开工作站
"""
def __init__(self, env, num_machines, washtime):
self.env = env
self.machine = simpy.Resource(env, num_machines)
self.washtime = washtime
self.allClient = 0
self.accomplishClient = 0
def wash(self, car):
"""服务流程"""
yield self.env.timeout(random.randint(2, 10)) # 假设服务时间为随机数（2~10）
self.allClient += 1
per = random.randint(50, 99)
print("%s's 任务完成度：%d%%." % (car, per))
if per > 80:
self.accomplishClient += 1
print("工作站服务客户数：%d,"
"工作站服务达标率：%.2f。" % (self.allClient, float(self.accomplishClient) / float(self.allClient)))
def Client(env, name, cw):
"""
客户到达动作站接受服务，结束后离开
"""
print('%s 到达工作站 at %.2f.' % (name, env.now))
with cw.machine.request() as request:
yield request
print('%s 接受服务 at %.2f.' % (name, env.now))
yield env.process(cw.wash(name))
print('%s 离开服务站 at %.2f.' % (name, env.now))
def setup(env, num_machines, washtime, t_inter, clientNumber):
"""创建一个工作站，几个初始客户，然后持续有客户到达. 每隔t_inter - 2, t_inter + 3分钟（可以自定义）."""
# 创建工作站
workstation = WorkStation(env, num_machines, washtime)
# 创建clientNumber个初始客户
for i in range(clientNumber):
env.process(Client(env, 'Client_%d' % i, workstation))
# 在仿真过程中持续创建客户
while True:
yield env.timeout(random.randint(t_inter - 2, t_inter + 3)) # 3-8分钟
i += 1
env.process(Client(env, 'Client_%d' % i, workstation))
# 初始化并开始仿真任务
print('开始仿真')
# 初始化seed，指定数值的时候方正结果可以复现
random.seed()
# 创建一个环境并开始仿真
env = simpy.Environment()
env.process(setup(env, NUM_MACHINES, TIME_CONSUMING, TIME_INTERVAL, CLIENT_NUMBER))
# 开始执行!
env.run(until=SIM_TIME)
