Python 模擬：什麼是 SimPy、先決條件、如何運行模擬

現實世界在系統的不同部分工作，無論是從基礎設施角度還是技術角度。 在Python 模擬的幫助下，這些系統需要通過 SimPy 框架支持的模型進行優化。 這些模型是在更接近現實生活系統的幫助下開發的，以預測複雜系統的創建，因此通過逐步算法解決它。

對於大型企業，分析系統對於糾正它並使其健壯至關重要。 特別是對於醫療保健和機場管理等緊急服務，需要始終監控個人的活動並準備好應對具有挑戰性的情況。 這只能通過從 Python 仿真模型中獲得洞察力來實現。

什麼是 SimPy？

SimPy 代表面向對象和基於方法的開源、特殊事件模擬庫，是處理乘客、患者、車輛和資產等全天候資源管理的企業的首選。 這些系統通常帶有限製或小費能力，例如收銀台、接待處和高速公路。

除了此類服務，SimPy 還借助 Python 中的隨機變量幫助生成一般分析。 SimPy 完全用 Python 編寫，可以在 Java 虛擬機或 .NET 等多種環境中運行。

以下是 SimPy 中的模擬片段示例：

env = simpy.Environment()

env.process（checkpoint_run（env，num_booths，check_time，passenger_arrival））

env.run（直到=10）

由於環境和參數是在運行代碼之前設置的，因此您需要定義如下變量：

• env：指模擬需要運行和分析事件的情況。
• num_booths：配備身份證檢查的攤位總數。
• check_time：檢查每個旅客ID的時間。
• 乘客到達：排隊等候的乘客頻率。

請記住，這些變量可以在需要時更改，以收集足夠的、基於現實的數據。

既然您知道起草模擬的內容，那麼在為類似事件編寫代碼時，以下步驟可能會對您有所幫助：

第一步：定義環境。

第二步：制定相關標準。

第三步：執行模擬。

現在，在我們進一步研究所涉及的其他流程之前，這些步驟已經足夠開始了。

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開始 SimPy 之前的先決條件

在開始使用 SimPy 之前，您需要深入了解 Python 基礎知識、類和生成器。 生成器可以定義為一個離散的 Python 函數，它在迭代中返回一個對象，該對象附加到函數的主體，以及函數開頭的局部變量。 正是由於這個迭代器，該函數有助於執行 yield 語句，並生成給定表達式的結果。

yield 語句是幫助設置任何事件的時間表或過程的工具。 該事件可以是自觸發（例如直到下一輛車離開）或請求或釋放任何資源（例如通道）。 這些語句被命名為：

• yield request：此帳戶用於命令系統將任何資源添加到等待列表中，並立即投入使用。
• yield hold：此語句通常用於突出顯示執行方法中不同步驟所涉及的任何時間。
• yield passivate：此語句用於保持進程等待，直到任何其他函數觸發它。
• yield release：該語句在系統中使用，以在流程完成後保持更新，從而引發下一步排隊等待。

現在您已經了解了系統的工作流程，您還需要將軟件包安裝到您的訂單中，並將初始框架設置為 SimPy。 這個核心包將幫助您製作、管理和執行整個仿真模型。 在一些內置 Python 模塊的幫助下，您可以編譯所涉及的平均等待時間，以及獲取隨機數。

隨機數生成器具有以下功能：

1. 定義隨機模塊。
2. 代表發電機。
3. 推導一個隨機變量：就像一個從 10 到 40 的隨機數：g。 隨機的（）

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運行Python 模擬

完成編碼後，您可以藉助一些簡單的類和函數來執行程序。 想像一個劇院的模擬系統，它需要了解顧客的平均等待時間。

為了更好地使用 SimPy，您需要做的就是在 Python 中藉助參數、生成器、函數和類集思廣益並創建模擬。 由於每個模擬的環境因情況而異，以下是所涉及過程的快速修訂：

• 為任何模擬設置正確的算法
• 用 Python 構建場景
• 使用所有涉及的資源和方法分配和定義功能
• 優化模擬中的參數以生成可操作的結果

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結論

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