simpy
بناء المحاكاة ذات الأحداث المنفصلة باستخدام SimPy
متاح أيضًا من: davila7
تمكّنك SimPy من نمذجة الأنظمة المعقدة باستخدام العمليات والطوابير والموارد المشتركة. محاكاة خطوط التصنيع وعمليات الشبكة والخدمات والخدمات اللوجستية لتحسين الأداء قبل التنفيذ.
تنزيل ZIP المهارة
رفع في Claude
اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "simpy". Create a SimPy simulation of customers arriving at a bank with 2 tellers. Customers arrive every 3-5 minutes and service takes 5-8 minutes. Run for 8 hours and show average wait time.
النتيجة المتوقعة:
- Simulation Results: 8-hour bank operation
- Total customers served: 147
- Average wait time: 4.2 minutes
- Maximum wait time: 18.7 minutes
- Teller utilization: 87%
- Queue length peaked at 12 customers around hour 6
استخدام "simpy". Build a SimPy model of a 3-stage manufacturing line where parts go through cutting (10 min), assembly (15 min), and inspection (5 min). Each stage has 1 machine. Analyze throughput.
النتيجة المتوقعة:
- Manufacturing Line Analysis Results:
- Parts completed: 23 over 8-hour shift
- Stage utilization: Cutting 96%, Assembly 72%, Inspection 36%
- Bottleneck identified: Cutting station
- Average cycle time per part: 32 minutes
- Suggestion: Add second cutting machine to increase throughput by 35%
استخدام "simpy". Model a cloud data center with 10 servers handling 3 types of jobs.
النتيجة المتوقعة:
- Resource Allocation Results:
- Short jobs: 450 completed, avg wait 0.3 min, utilization 45%
- Medium jobs: 180 completed, avg wait 2.1 min, utilization 78%
- Long jobs: 45 completed, avg wait 8.4 min, utilization 92%
- Optimal allocation: 3 servers short, 4 medium, 3 long jobs
- Current over-provisioning: 2 servers
التدقيق الأمني
آمنStatic analysis flagged 260 potential security issues, but evaluation confirms all are false positives. The 'external_commands' findings are markdown backticks used for code formatting, not shell execution. The 'weak cryptographic algorithm' flags refer to random.seed() for simulation reproducibility. No actual security risks exist in this legitimate SimPy discrete-event simulation skill.
عوامل الخطر
⚙️ الأوامر الخارجية (6)
🌐 الوصول إلى الشبكة (3)
📁 الوصول إلى نظام الملفات (2)
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
تحسين خطوط التصنيع
نمذجة سير عمل الإنتاج لتحديد الاختناقات وموازنة السعة وتقليل أوقات الدورة.
محاكاة حركة الشبكة
تحليل توجيه الحزم وتخصيص النطاق الترددي وزمن الاستجابة تحت ظروف التحميل المختلفة.
تصميم أنظمة الطوابير
محاكاة تدفق العملاء في البنوك أو المستشفيات أو المتاجر لتحديد مستويات التوظيف المثلى.
جرّب هذه الموجهات
Create a SimPy simulation of customers arriving at a bank with 2 tellers. Customers arrive every 3-5 minutes and service takes 5-8 minutes. Run for 8 hours and show average wait time.
Build a SimPy model of a 3-stage manufacturing line where parts go through cutting (10 min), assembly (15 min), and inspection (5 min). Each stage has 1 machine. Analyze throughput.
Simulate packets arriving at a router with 100 Mbps bandwidth. Packets are 1-5 KB and arrive at 50 packets per second. Show queue length and packet loss under peak load.
Model a cloud data center with 10 servers handling 3 types of jobs: short (1-5 min), medium (10-20 min), long (30-60 min). Jobs arrive randomly. Find optimal server allocation per job type.
أفضل الممارسات
- استخدم دائماً مديري السياق (تعليم with) عند طلب الموارد لضمان التنظيف السليم ومنع حالات الجمود
- حدد random.seed() للحصول على نتائج قابلة للتكرار عند مقارنة سيناريوهات المحاكاة المختلفة
- راقب واجمع البيانات طوال المحاكاة، وليس فقط في النهاية، لالتقاط السلوك العابر
تجنب
- نسيان تعليمات yield في دوال العمليات سيؤدي إلى تشغيل العمليات على الفور بدون التوقيت الصحيح
- إعادة استخدام الأحداث التي تم تشغيلها بالفعل ستسبب أخطاء في المحاكاة أو سلوكاً غير متوقع
- استخدام عمليات Python الحاجزة مثل time.sleep() بدلاً من env.timeout() يكسر نموذج توقيت المحاكاة