我正在使用simpy和代理(通过tensorforce的启发式或强化学习)构建生产过程的模拟,该代理将订单分配给生产系统中的站点
每一次模拟都是从一个空的生产系统开始的,这个系统慢慢地被订单填满。为了分析我的代理,我想看看它们在没有最初填满空生产系统的预热阶段时的表现
是否有办法创建和保存simpy模拟的“快照”,我可以在稍后阶段使用不同的参数(即不同的代理)再次从中开始
我已经阅读了simpy文档,但找不到这样的功能。我当前的解决方法是每次使用空的生产系统启动模拟,并在系统充分利用后更改代理。然而,我想摆脱这种方法,因为它浪费了大量的计算时间
非常感谢你的帮助。多谢各位
与每次从一开始就运行模拟不同,您还可以选择实现自定义方法,以便在任何时间点序列化和初始化模型状态。
^例如,{a1}使用该方法,通过在流程的不同步骤初始化具有已启动订单的简单生产系统的模型,从而考虑在模拟开始时已经经过的处理时间(基于this paper的思想之一)
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