Simulazione a eventi discreti in Python

Scopri la potenza del pacchetto SimPy per rendere più efficienti le tue simulazioni a eventi discreti. Nel capitolo 2 imparerai a creare un ambiente di modellazione con SimPy e ad aggiungere processi e risorse. Conoscerai anche i diversi tipi di risorse disponibili, oltre alle opzioni per controllare e pianificare gli eventi. Per concludere il capitolo, costruirai un modello completo in SimPy per una linea di assemblaggio di aeromobili.

Esplora i tipi di processi che puoi aggiungere ai modelli a eventi discreti. Imparerai a distinguere tra processi deterministici e non deterministici e come rappresentarli nei modelli. Imparerai anche come randomizzare eventi (o processi), fondamentale per simulare eventi non deterministici. Infine, costruirai un modello SimPy che combina processi sia deterministici sia non deterministici.

Imparerai metodi di ottimizzazione per massimizzare l’impatto dei tuoi modelli a eventi discreti. Vedrai come eseguire insiemi di simulazioni usando approcci Monte Carlo e come identificare cluster nei risultati del modello per comprenderne il comportamento e individuare processi critici e punti di svolta. Userai anche funzioni obiettivo per definire i target dei tuoi sforzi di ottimizzazione del modello. Per concludere il corso, esplorerai come rendere il tuo modello scalabile, così da farlo crescere in modo stabile e controllato.