Mám 2 uzly 0 a 1 a celkem je zde 12 zdroje, které bude server na uzly 0 a 1. Tam je metoda v Simpy naplánovat 12 zdrojů mezi uzly 0 a 1 tak, že průměrná celková doba zpracování položky prostřednictvím uzlu 0 následuje uzel 1 je minimalizován. Čas od času zdroje se může pohybovat od jednoho uzlu k druhému sloužit. Připojen je kód, kde mám přijít s statické rozdělení 5 zdroje v uzlu 0 a 7 zdroje v uzlu 1. Jak to dynamický s časem ?
import numpy as np
import simpy
def interarrival():
return(np.random.exponential(20))
def servicetime():
return(np.random.exponential(60))
def servicing(env, servers_1):
i = 0
while(True):
i = i+1
yield env.timeout(interarrival())
print("Customer "+str(i)+ " arrived in the process at "+str(env.now))
state = 0
env.process(items(env, i, servers_array, state))
def items(env, customer_id, servers_array, state):
with servers_array[state].request() as request:
yield request
t_arrival = env.now
print("Customer "+str(customer_id)+ " arrived in "+str(state)+ " at "+str(t_arrival))
yield env.timeout(servicetime())
t_depart = env.now
print("Customer "+str(customer_id)+ " departed from "+str(state)+ " at "+str(t_depart))
if (state == 1):
print("Customer exits")
else:
state = 1
env.process(items(env, customer_id, servers_array, state))
env = simpy.Environment()
servers_array = []
servers_array.append(simpy.Resource(env, capacity = 5))
servers_array.append(simpy.Resource(env, capacity = 7))
env.process(servicing(env, servers_array))
env.run(until=2880)