什么是离散事件仿真（DES）
在核心层面上，DES 是一种将系统建模为一系列特定时间点发生的离散事件的方法。每个事件都会触发系统状态的变化，比如机器的启动或停止，顾客的到来或离开，或者信号的发送或接收。通过专注于这些关键时刻，DES 提供了对系统动态的细粒度视图，而不会在连续的时间流中迷失。
DES 的关键特点
- 事件驱动动态：在 DES 中，事件之间不会发生任何事情。改变仅会在特定事件发生时发生，就像时钟的秒针仅在被推动时才会移动。
- 时间进展：时间会从一个事件跳跃到下一个事件，忽略两者之间的静默间隙。这种快进机制确保通过集中计算工作在变化时刻上，实现效率。
- 高效建模：通过仅仿真改变系统状态的事件，DES 能够高效处理复杂的现实世界系统，而无需不必要的计算开销。
DES 的应用
DES 在对时间和资源分配至关重要的行业展现出强大的优 势。它的应用与它所仿真的系统一样多样化：
- 制造与生产：优化生产线、安排维护计划，并管理库存以减少停机时间并提高产量。
- 医疗保健：在医院中对患者流程进行建模，以改善等候时间、人员配置和资源利用率。
- 物流：优化供应链运营，从仓库管理到交付路线的优化，确保货物能够高效地从出发地运送到目的地。
- 电信：管理网络流量，预测拥堵点，并优化数据流以提升用户体验。
- 基础设施设计：在大型资本项目中探索“假如”情景，以在设计生命周期的早期做出明智决策，节省时间和资源。
SimPy 介绍
进入SimPy - 一个强大的、基于过程的、用于 Python 的离散事件仿真框架。 SimPy 提供了一种清晰简洁的方式来建模 DES 系统，利用了 Python 的简单性和多功能性。通过 SimPy，您可以定义事件、管理资源，并以直观高效的方式仿真过程，使其成为学术界和工业界的优秀工具。