元件詳解：離散事件 - 流程模型 - Delay

需要讓Entity停留一段時間的請境，都可以用這個元件來處理。
這個元件的核心在時間。所有可以產生數字的方式都可以拿來套用。當然，最常用的還是隨機變數。
有Inbound與Outbound Port，這部份應該沒有什麼問題了。一進一出，乾淨俐落。

配對元件

  無

類似元件


  •  Service。這個元件是把Queue與Delay合併在一起處理，再加上資源應用的部分。
  •  Hold。這個元件也會把Entity暫留住。只是這個元件比較像是關口閘道。可設定開跟關。關時，所有元件都過不去。開時，所有元件都過去。

屬性

Delay的屬性也很單純。
  1. 設定「設定時間」的方式。一個是給定特定的時間，一個是在別的地方(可能是另一個元件，流程、函數，反正是可以寫程式的地方)呼叫這個元件的stopDelay()，就會直接放行Entity。
  2. 若勾選Specified time時，就要給定Delay時間長度。
  3. 設定這個Delay可以同時處理幾個Entity。在ATM範例中，一台在同一時間只能服務一個客人。但是，有些服務櫃台，他會同時放兩隻椅子，讓同一位服務人員，在同一時間內，可以服務兩個客人。
  4. 若勾選這個，表示Queue送來幾個Entity都可一塊處理。
  5. 一般而言，模擬都是走拉是(Pulling)，也就是說，後面的元件有空閒了。專業的說法是其Inbound port為可得狀態時，在前面元件裡的Entity就順理成章的進到下一個元件去。這邊補充一下Queue篇中所提到的問題。若這個Delay前面是Queue，當然順理成章是沒有問題，Entity都會乖乖地照順序進入Delay。但是，若前面是判斷式類的元件，就不一定了。有時候程式沒寫好的話，還會造成系統當機。我吃過很多次虧。

事件


On enter [code]：Local variables: 
                         agent - the agent 
                 double delayTime - the delay time for the agent (already evaluated)
On at exit [code]：Local variable: 
                          agent - the agent
On exit [code]：Local variable: 
                       agent - the agent
On remove [code]：Local variable: 
                            agent - the agent

變數

StatisticsContinuous statsUtilization：需專篇說明。

方法

  • void suspend(double dt) - 設定暫停時間。
  • void suspend() - 設定暫停，也就是把Outbound給關起來。這個是讓Delay這個元件，不再接收新的Entity，即使Capacity還沒有滿。需要呼叫resume()函數，才能接收新Entity，已完成Delay時間的Entity才可以離開。
  • void resume() - 打開Outbooud。
  • Agent resume(Agent agent) - 只給特定的Entity通過Outbound。呼叫這個函數，Delay必須在suspend狀態。
  • Agent suspend (Agent agent) - 只給特定的Entity處以Suspend的固定時間。
  • boolean isSuspended() - 回傳目前Delay是否在Suspend狀態。
  • double getRemainingTime(agent) - 回傳特定Entity目前仍需要多久才能到Outbound。注意，回傳0，並不代表此Entity可以離開Delay，若處在Suspend狀態，就不能出去。
  • double getDelayTime(agent) - 傳回特定Entity原始被設定在這個Ddelay會停留多久的時間。
  • double getElapsedTime(Agent agent ) - 回傳特定Entity已經Delay多久了。注意，這個時間有可能會大於getDelayTime()所取得之時間。因為出不去。
  • void stopDelay(Agent agent) - 對特定Entity不在執行Delay。若沒有指定Entity，則所有Entity都會離開Delay元件。
  • void stopDelayForAll() - 對所有在Delay元件中的Entity停止暫留。
  • void extendDelay(Agent agent, double dt) - 針對特定的Entity，延長暫留dt時間。
  • int size() - 回傳此Delay已經處理過幾個Entity。
  • T remove(Agent agent) - 將特定的Entity從Delay中移除並且回傳。
  • T get(int i) - 回傳在Delay中特定位置之Entity。用方法會很慢。
  • resetStats() - 重設統計數據資料。
  • Iterator<Agent> iterator() - 取得目前在Delay中所有Entity的List。

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

等候理論

圖片
等候理論( Queueing Theory )是非常實用且生活化的東西。生活周遭都有他的身影，舉凡你要排隊等著別人服務的事物都是，只是你沒有從作業研究或數學的角度來審視他而已。 這邊太學術的東西，我也談不起。只從系統模擬的角度切入，也先強調一下，等候理論只是系統模擬在離散事件或流程模擬中所需要的基礎。下圖是最基本的結構圖。 圈圈是代表提供服務的個體，注意，他並不一定是個人，像ATM也是一個提供服務者。 這個服務者就會衍生出一堆的問題，基本資料類，一次能服務多少人(還是要強調一下，接受服務的不一定非得要人)，每次服務要多久時間。資料分析類，他的產能是多少，要的效能是多少，他的稼動率是多少。 這邊再補充一下，一個提供服務者被佔用，但並不一定代表他都在認真工作中。所謂的被佔用的概念，就是這段期間內，他不能夠提供給其他人服務。這段期間內，他也有可能在等待被服務者所需要的一些前置作業等。總之，實務情況如何，就算是很複雜，模擬系統的模型都得想辦法實踐出來。 像是樓梯的圖形就稱之為等候線，或者是等候區。兩者是有差異，等候線是不抽號碼牌，先來先排隊，由被服務者端決定順序；而等候區是抽號碼牌的，服務順序是由提供服務者來決定。這個等候線/區也會衍生很多問題。基本資料類，例如他的容量是多少，也就是說能排幾個人，能排多長，能等多久；可否插單。資料分析類，平均要等多久才能被服務到，一條等候線上大概會有多少人。 等候線/區左方箭號的部分就是指被服務者進來的方向，而提供服務者右方的箭號代表被服務者離開的方向。 被服務者也會衍生出好多問題，基本資料類，多久會來一個，或者是說，間隔多久會有一個。「平均多久來幾個」有學問一點，這叫做Arrival rate；「平均間隔多久來一個」有學問一點，這叫做Interarrival time。這兩者是一般初學系統模擬者，常常會搞混的東西。從單位角度比較好理解。注意，既然說平均就不會是剛好。 「平均多久來幾個」白話一點就是說每分鐘平均來1個人，單位是1人/分鐘。 「平均間隔多久來一個」白話一點就是說平均一分鐘會來一個人，單位是1分鐘。 希望這張圖能有說幫助。 以上講的是指一個「單元」的概念，有「來源」、「等候」、「服務」、「離開」等四個元素所組成。 實務上就會有很多種單元組合與元素組合的變化，也就是等候理...
閱讀完整內容

AnyLogic簡單介紹

圖片
AnyLogic是目前模擬軟體中，唯一同時支援系統動力學、流程導向模擬與代理人模擬之產品。也因為如此，他可以涵蓋的應用範圍就相當廣泛。工業工程、供應鏈管理、人力資源、市場調查、策略規劃等，都可以利用AnyLogic達到預期之目標。從AnyLogic官網的圖中(圖 1)，可以理解其應用範圍。 圖1：AnyLogic應用範圍(來源：AnyLogic官網) 另外，本產品還有一個特色是採用Java 程式語言開發，並利用Eclipse Java開發平台為基礎所建置。這也使得AnyLogic可以在Windows, Mac與Linux等不同平台中使用。也可以產生Java applets，然後在不同平台上的瀏覽器中執行。（註： Chrome不再支援NPAPI，使得無法執行applets） 在系統整合的部分，AnyLogic也有很好的表現。可銜接GIS地圖資料，也能夠匯入CAD圖檔當作底稿，作為布置圖用。也可匯入其他3D模型，變成模擬3D物件，可以美化或更貼近模擬需求的情境。也可與最佳化組件或與分配最適性工具整合。也可與大部分的資料庫系統整合，可處理文字檔或XML檔。其整合能力請參考圖 2。 圖2：系統整合能力 官網：https://www.anylogic.com/
閱讀完整內容

機率分配 - Part 6 Poisson

圖片
Poisson分配在系統模擬中是非常重要的機率分配函數。因為，他確切與時間有關係。你要說他很難，還真難。有人喜歡把他跟 二項分配 ，或超幾何分配等有得沒有的作比較與轉換，這跟系統模擬無關，系統模擬要的是情境，要的是歷史資料。也就是說，情境符合命題，然後歷史資料看看顯不顯著，再經過「嚴謹」的適合度檢定，沒有什麼重大意外，就用吧。怎麼說呢？歷史資料不是母體，既然不是，就會有偏差。既然有偏差，你要怎麼知道這個偏差是哪兒發生。搞不好一開始你的抽樣就不對了，樣本根本無法代表母體。後面作一堆，都是作辛酸的。要不就是發表論文用，這兒不搞這。系統模擬最終成果也是資料，由自己產生的資料來驗證模型的正確性，所以，需要兩階段。這篇 發展模擬系統之五大循環  約略有提到這個概念。 先來看看命題，在單位時間內，發生成功事件的次數。滿足Poisson的條件有三個： 條件 (i)表示在時間 0 時，成功次數是 0。  條件(ii)說在互不相交的時段 (time intervals) 內的試行是相互獨立的。  條件(iii)說只要時段長度相同， 不同時段內成功次數有相同的機率分佈。 你可想像自己在坐在咖啡店內，透過櫥窗向外看。每五分鐘(單位時間)內，去算一下有幾台車經過。每五分鐘就要重新起算。若你每天早上同一個時段都來觀察收集資料，你會得到面前這條馬路的車流量，他會服從Poisson分配。而問題在ℷ是多少。好吧，簡單的說，如果你收集到的每五分鐘的車輛數，推估母體的平均數，這個ℷ就是平均數。想要有感覺，請參考 等候理論 這篇講到的到達率。 來看機率分配函數與累積分配函數之公式吧。 這公式不好懂(計算)了吧。唉～誰叫你有手算勒。在已知ℷ的前提下，要問單位時間內，車子通過x=0的機率是多少，通過x=1的機率是多少，通過....。 想一下，系統模擬要什麼。我要的是x呀。單位時間內，透過Poisson讓我取得來客數。到底會有幾個人，我不知道，隨機，一切隨機。(抱歉，又來了) 還是來看累積分配函數的圖，更有感覺。看資料的長相，勝過公式計算。 在系統模擬中，雖然設ℷ為3，但是取得2或4的結果，都不用太驚訝。若取得-1個，那才值得驚訝。因為，一切到0為止。到目前為止所講到的機率分配函數都是到0為止（繞口）。需要得到負數值的，就得使用其他機率分...
閱讀完整內容