"Weighting" 用于进程的 SimPy 资源量

"Weighting" the amount of a SimPy Resource to use for a process

我想向 SimPy 中的资源发送订单,其中指定资源将制造的产品数量。

我的问题是,当我发送 100 个订单时,资源仅用于 1 个订单,而不是用于 100 个订单。有没有办法在 SimPy 中对此建模?

我了解如何使用容器和商店而不是资源 Resource,但对于我的大型应用程序,我希望这是一种资源,因为不同的产品库存水平将存储在 Container水平。此资源将在多个产品之间共享。

这是针对我上面的问题模拟的简单示例。谢谢! 如果我可以添加 plan_for_hour_x 作为 processing_capacity.request(plan_for_hour_x) 的参数,那将解决我的问题,但这似乎是不可能的。

import simpy
env = simpy.Environment()
processing_capacity_per_hour = simpy.Resource(env, capacity=1000)
DEMAND_IN_HOUR_1 = 100

def production_plan(env, processing_capacity, plan_for_hour_x): 
    yield env.timeout(1)
    print(f'The current time is {env.now}')
    with processing_capacity.request() as req:
        yield req
        print(f'Resources in use 1: {processing_capacity.count}')
        yield env.timeout(1)
            
env.process(production_plan(env, 
                            processing_capacity_per_hour, 
                            DEMAND_IN_HOUR_1))
env.run(until=5)
print(f'The ending time is {env.now}')

>>> The current time is 1
>>> Resources in use 1: 1
>>> The ending time is 5

如果你想一次抢占 100 个资源,那么就这样做

import simpy
from simpy.events import AllOf
env = simpy.Environment()
processing_capacity_per_hour = simpy.Resource(env, capacity=1000)
DEMAND_IN_HOUR_1 = 100

def production_plan(env, processing_capacity, plan_for_hour_x): 
    yield env.timeout(1)
    print(f'The current time is {env.now}')

    req_list = [processing_capacity.request() for _ in range(plan_for_hour_x)]
    
    yield AllOf(env, req_list)
    print(f'Resources in use: {processing_capacity.count}')
    yield env.timeout(1)

    for req in req_list:
        processing_capacity.release(req)

    print(f'Resources in use: {processing_capacity.count}')
            
env.process(production_plan(env, 
                            processing_capacity_per_hour, 
                            DEMAND_IN_HOUR_1))
env.run(until=5)
print(f'The ending time is {env.now}')

这将打印

The current time is 1
Resources in use: 100
Resources in use: 0
The ending time is 5

但听起来容器可能是比资源更好的选择