【问题标题】:How do I get random times setting a minimum threshold with SimPy?如何使用 SimPy 获得随机时间设置最小阈值?
【发布时间】:2020-04-14 15:08:42
【问题描述】:

我正在尝试从 SimPy 的模拟程序中获取车辆的随机生成器。我使用的代码是我提取的并改编自http://phillipmfeldman.org/Python/discrete_event_simulation/traffic_sim.py。问题是我希望车辆以不少于特定的车距(例如 4 秒)到达。下面的代码显示车辆随机到达,但有时车头时距太小(例如,车辆#2 到达 2.03,车辆#3 到达 2.45,此差异小于 1 秒)。我想知道是否有办法为模拟设置特定的阈值,谢谢...

from collections import deque # double-ended queue
from numpy import random
import simpy
from simpy.util import start_delayed

class Struct(object):
   def __init__(self, **kwargs):
      self.__dict__.update(kwargs)

random.seed([1, 2, 3])

# Total number of seconds to be simulated:
end_time= 3600.0

# Cars cars arrive at the traffic light according to a Poisson process with an
# average rate of (0.00028-0.5) per second:
demand_per_hour = 1800 #veh/h
sh = 4 # sat headway 4 seconds,


arrival_rate= demand_per_hour/(3600*sh)
t_interarrival_mean= 1.0 / arrival_rate

queue= deque()
arrival_count = departure_count= 0

def arrival():

   global arrival_count, env, queue

   while True:
      arrival_count+= 1

      print("Vehicle #%d arrived at time "
         "%.3f." % (arrival_count, env.now))

      # Schedule next arrival:
      yield env.timeout( random.exponential(t_interarrival_mean))

print("\nSimulation of Cars Arriving at Intersection Controlled by a Traffic "
  "Light\n\n")
env= simpy.Environment()
t_first_arrival= random.exponential(t_interarrival_mean)
start_delayed(env, arrival(), delay=t_first_arrival)
env.run(until=end_time)

【问题讨论】:

    标签: python random simpy


    【解决方案1】:

    有几种方法可以做到这一点。

    1. 截断您的指数到达间隔时间分布:
    t=max(threshold_value, random.exponential(t_interarrival_mean))
    
    1. 改变指数 IAT 分布(也称为 2 参数指数分布):
    t = threshold_value + random.exponential(t_interarrival_mean)
    
    1. 使用不同的分布。你确定指数是最好的吗?三角分布怎么样?

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 2016-10-04
      • 1970-01-01
      • 2014-11-02
      • 2023-02-26
      • 2019-01-16
      • 2020-09-20
      • 2018-09-21
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      相关资源
      最近更新 更多