• [Pyhton] SimPy 离散事件模拟框架详解 —— 以一个简单的汽车充电排队模拟为例




    一、背景知识

    人们在生产活动和社会活动中,经常遇到一类复杂的系统,这类系统中有许多事件时而出现,时而消失,时而动作,时而停止,而启动和停止都发生在一些离散的时刻,并带有一定的随机性。例如,港口中船舶的停靠码头、生产线上机床的启停、电话的接通和断开、计算机系统中某项作业的进行和退出,凡此种种,都带有上述特点,这类系统叫做离散事件动态系统(DEDS)。随着生产和科技的日益发展,以及人类社会交往的日趋频繁,这类系统的数量和种类也越来越多。

    设计此类系统时,往往需要仿真来评估算法或方案的性能,常见的软件有:


    商业软件:

    名字 简介 图示
    AnyLogic 通用多方法建模工具。结合了基于代理、系统动力学和离散事件建模。
    Arena 一种离散事件模拟程序,也允许对连续过程进行建模。
    Care pathway simulator 专门为服务行业(如医疗保健)设计的离散事件模拟程序。
    Enterprise Dynamics 一个模拟软件平台,用于模拟和分析几乎任何制造、材料处理和物流挑战。
    ExtendSim 通用仿真软件包
    DELMIA 3DEXPERIENCE 平台的一部分
    FlexSim 拖拖拉拉做离散事件模拟,3D
    GoldSim 将动态离散事件模拟嵌入到 Monte Carlo 框架
    GPSS 离散事件模拟语言。供应商可以提供不同的实现
    Micro Saint Sharp 通用离散事件建模工具,使用拖放界面和C#编程语言
    MS4 Modeling Environment 基于离散事件和混合模型的通用DEVS方法的软件环境
    Plant Simulation 能够模拟和优化生产系统和流程的软件
    ProModel AutoCAD® Edition 在数字孪生Autodesk®工具集(AutoCAD®和Inventor®)中快速构建空间精确的布局和过程仿真模型。
    Simcad Pro 实时变化,零代码有界面,支持 VR
    SimEvents 向MATLAB / Simulink环境添加离散事件仿真。
    SIMUL8 基于对象的仿真软件
    VisualSim 基于时序、功耗和功能的电子、嵌入式软件和半导体的基于模型的系统架构探索
    WITNESS 可在桌面和云端使用 VR 进行离散事件模拟

    开源软件:

    名字 语言 类型 License 简介
    JaamSim Java App Apasche 2.0 JaamSim是一款自由开源的离散事件模拟软件,包括拖放式用户界面、交互式3D图形、输入和输出处理以及模型开发工具和编辑器。
    CPN Tools BETA App GPLv2 用于分析所有类型应用中的物流/排队模型的工具。
    DESMO-J Java Lib Apasche 2.0 Java离散事件模拟框架,支持混合事件/过程模型,并提供2D和3D动画。
    Facsimile Scala Lib LGPLv3 离散事件模拟/仿真库。
    PowerDEVS C++ App AFL, GPLv2 基于DEVS形式的混合系统建模和仿真集成工具。
    Ptolemy II Java Lib BSD 支持面向角色设计实验的软件框架。
    SIM.JS JavaScript Lib LGPL JS是一个完全用JavaScript编写的通用离散事件模拟库。在浏览器中运行,支持基于GUI的建模工具。
    SimPy Python Lib MIT SimPy是基于标准Python的基于过程的离散事件模拟框架。
    Simula Simula Language 一种专门为模拟而设计的编程语言。
    SystemC C++ Lib Apache 2.0 提供事件驱动模拟内核。

    注:软件示意图见《附录二》


    二、SimPy 讲解

    2.1 SimPy 概述

    1)SimPy 是 python 的离散事件模拟框架。
    2)SimPy 中的流程由 Python 生成器函数定义。例如,可以用于为客户、车辆或代理等活动组件建模。SimPy 还提供各种类型的共享资源来模拟容量有限的拥塞点(如服务器、结账柜台和隧道)。
    3)模拟可以要多快有多快、实时、或者手动步进三种方式进行。
    3)尽管理论上 SimPy 可以用于连续模拟,但它没有任何功能来帮助您实现这一点。另一方面,SimPy 对于具有固定步长的模拟来说是过火的,在这种情况下,您的流程不会相互交互或共享资源。

    模拟两个时钟在不同时间间隔滴答作响的简短示例如下:

    >>> import simpy
    >>>
    >>> def clock(env, name, tick):
    ...     while True:
    ...         print(name, env.now)
    ...         yield env.timeout(tick)
    ...
    >>> env = simpy.Environment()
    >>> env.process(clock(env, 'fast', 0.5))
    
    >>> env.process(clock(env, 'slow', 1))
    
    >>> env.run(until=2)
    fast 0
    slow 0
    fast 0.5
    slow 1
    fast 1.0
    fast 1.5
    

    2.2 基本概念

    1)SimPy 是一个离散事件仿真库。活动组件(如车辆、客户或消息)的行为是用流程建模的。所有进程都存在于一个环境中。它们通过事件与环境和彼此交互。
    2)流程由简单的 Python generator 描述。你可以将他们称为过程函数或过程方法,取决于它是函数还是类的方法。在其整个生命周期内,他们产生事件等待被触发。
    3)当一个过程产生一个事件时,该进程就会被挂起。当事件发生时(我们说事件被触发),SimPy 恢复该过程。多个进程可以等待同一个事件。SimPy 以它们产生该事件的相同顺序恢复它们。
    4)一个最重要的事件类型就是 Timeout 类事件。它允许在进程给定的时间内休眠(或保持其他状态)。


    2.3 一个汽车开开停停的例子

    下面是一个简单的汽车走走停停的例子,打印其走停的时间戳:

    >>> 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))
    
    >>> env.run(until=15)
    Start parking at 0
    Start driving at 5
    Start parking at 7
    Start driving at 12
    Start parking at 14
    

    2.4 在走走停停过程中增加充电过程(过程交互)

    我们在上面汽车例子基础上引入充电的过程:车走一段时间,停下来充电,电充好了,才能继续走。
    这里引入了 charge_duration 过程,在该过程中简单写了一个超过的挂起事件:

    >>> class Car(object):
    ...     def __init__(self, env):
    ...         self.env = env
    ...         # Start the run process everytime an instance is created.
    ...         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 yield the process that process() returns
    ...             # to wait for it to finish
    ...             yield self.env.process(self.charge(charge_duration))
    ...
    ...             # The charge process has finished and
    ...             # we can start driving again.
    ...             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)
    
    >>> import simpy
    >>> env = simpy.Environment()
    >>> car = Car(env)
    >>> env.run(until=15)
    Start parking and charging at 0
    Start driving at 5
    Start parking and charging at 7
    Start driving at 12
    Start parking and charging at 14
    

    如果我们不想等充电结束,而是想中断充电过程并开始驾驶,可以使用 SimPy 的 interrupt() 方法来中断正在运行的进程:

    >>> def driver(env, car):
    ...     yield env.timeout(3)
    ...     car.action.interrupt()
    

    由于原来的充电过程被中断会报异常,因此我们要对异常处理下:

    ...     		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 ...')
    

    再次运行:

    >>> env = simpy.Environment()
    >>> car = Car(env)
    >>> env.process(driver(env, car))
    at 0x...>
    >>> env.run(until=15)
    Start parking and charging at 0
    Was interrupted. Hope, the battery is full enough ...
    Start driving at 3
    Start parking and charging at 5
    Start driving at 10
    Start parking and charging at 12
    

    2.5 共享资源

    SimPy 提供三种类型的资源,用于解决建模中多个进行希望使用有限资源的问题(例如:加油站汽车场景中的燃油泵)或典型的生产者-消费者问题。

    我们还用汽车充电的例子:汽车开到充电桩旁 a battery charging station (BCS),向两个充电桩申请使用其一进行充电,如果两个桩都在被使用,它将会等待直到可用,然后开始充电,然后开走。

    >>> 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))
    

    备注: bcs.request() 将会产生一个事件,该事件会阻塞直到资源可用,一般情况下使用资源后需要调用 release 对资源进行释放,这里的 with 语句意味着自动释放。

    我们创建有两个充电桩的资源:

    >>> import simpy
    >>> env = simpy.Environment()
    >>> bcs = simpy.Resource(env, capacity=2)
    

    然后我们创建 4 辆车:

    >>> for i in range(4):
    ...     env.process(car(env, 'Car %d' % i, bcs, i*2, 5))
    

    最后,我们可以开始模拟了。由于汽车进程在此模拟中都自行终止,因此我们无需指定直到时间——当没有更多事件时,模拟将自动停止:

    >>> 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
    

    注意到前两辆车到达BCS后可以立即开始充电,而2号车和3号车需要等待,符合预期。


    三、后续

    之后我将用 SimPy 模拟射频节点的数据收发,进一步做一个 MESH 通信的模拟程序,用于验证不同的算法对 MESH 网络带来的性能差异。

    敬请期待!!!

    注:BLUETOOTH MESH 是利用蓝牙广播链路,基于洪范算法做的一种简单的组网协议(这里可以将广播理解为喊话、UDP广播等)


    参考链接

    [1]. SimPy 主页
    [2]. 百度百科离散事件动态系统
    [3]. List of discrete event simulation software
    [4]. 离散事件系统仿真(原书第5版)



    : 如果觉得不错,帮忙点个支持哈~

    附录二

    AnyLogic:

    Arena:

    FlexSim:

    GoldSim:

    Plant Simulation:

    ProModel AutoCAD® Edition:

    VisualSim:

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