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python - 如何使用 SimPy 获得随机时间设置最小阈值？

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。我使用的代码是从http://phillipmfeldman.org/Python/discrete_event_simulation/traffic_sim.py中提取并改编的。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)

标签： pythonrandomsimpy

解决方案

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？

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