Simulation d’événements discrets en Python

Découvrez la puissance du package SimPy pour rationaliser vos simulations d’événements discrets. Dans le chapitre 2, vous apprendrez à construire un environnement de modèle SimPy et à y ajouter des processus et des ressources. Vous verrez également les différents types de ressources disponibles, ainsi que les options pour contrôler et planifier les événements. Pour conclure ce chapitre, vous réaliserez un modèle SimPy complet pour une ligne d’assemblage d’avions.

Explorez les types de processus que vous pouvez ajouter à des modèles d’événements discrets. Vous apprendrez à distinguer les processus déterministes et non déterministes et à les représenter dans les modèles. Vous verrez aussi comment aléatoiriser des événements (ou des processus), étape essentielle pour simuler des événements non déterministes. Enfin, vous construirez un modèle SimPy combinant processus déterministes et non déterministes.

Vous apprendrez des méthodes d’optimisation pour maximiser l’impact de vos modèles d’événements discrets. Vous verrez comment effectuer des ensembles de simulations avec des approches de type Monte-Carlo et comment identifier des clusters dans les résultats du modèle afin de mieux comprendre son comportement et repérer les processus critiques et les points de bascule. Vous utiliserez également des fonctions objectif pour définir des cibles en vue d’optimiser votre modèle. Pour conclure le cours, vous explorerez comment rendre votre modèle évolutif afin qu’il puisse grandir de façon stable et maîtrisée.