25/4/6 算法笔记＜仿真O2DES＞基础知识学习

此文章就来整理一下我学习到的O2DES仿真框架的一些核心知识
核心概念：
        模拟器（Simulator）：模拟器是O2DES框架的核心组件，用来管理模拟时钟，事件调度和执行。可以通过Simulator类创建模拟环境，并在其中调度和执行事件。

        事件（Event）：和事件是模拟中发生的关键电子或变化。事件可以是任何需要在特定事件点执行的操作，可以通过继承Event类来创建自定义事件，并在事件中定义其执行逻辑。

        资源（Resource）：资源是模拟中有限的实体，例如机器，服务器等，资源可以被多个事件共享和竞争，O2DES提供了Resource类，用于管理资源的可用性和分配

        随机数生成器（Random Number Generator）：随机数生成器用于生成模拟器中所需的随机数，例如事件到达事件，服务事件，可以通过RandomSource类，生成随机数。

        概率分布（Probability Distributions）：概率分布用于描述事件发生的随机性，例如指数分布，泊松分布等，O2DES提供了多种概率分布类，如Exponential,Poisson等。

常用方法：

创建模拟器：

使用Simulator类创建模拟器实例。

示例：

Simulator simulator = new Simulator();

调度事件：                           

使用 Schedule 方法在模拟器中调度事件。

示例：

simulator.Schedule(new MyEvent(simulator, 10.0));

运行模拟：

使用 Run 方法启动模拟器，执行所有已调度的事件。

示例：

simulator.Run();

获取当前模拟时间：

使用 Clock 属性获取当前模拟时间

示例：

Console.WriteLine($"Current simulation time: {simulator.Clock}");

创建自定义事件：

通过继承 Event 类创建自定义事件，并重写 Invoke 方法定义事件行为。

public class MyEvent : Event
{public MyEvent(Simulator simulator, double time) : base(simulator, time){}public override void Invoke(){Console.WriteLine($"Event triggered at time {Simulator.Clock}");}
}

使用随机数生成器：

使用 RandomSource 类生成随机数。

示例：

double randomValue = simulator.RandomSource.NextDouble();

使用概率分布：

使用概率分布类生成随机时间间隔。

示例：

double arrivalTime = Exponential.Sample(simulator.RandomSource,
TimeSpan.FromMinutes(10));

示例代码

以下是一个简单的生产系统模拟示例，展示如何使用 O2DES 框架的核心概念和方法：

using System;
using O2DESNet;namespace ProductionSystemSimulation
{class Program{static void Main(string[] args){// 创建模拟器Simulator simulator = new Simulator();// 创建生产系统ProductionSystem productionSystem = new ProductionSystem(simulator);// 安排第一个生产事件simulator.Schedule(new ProductionSystem.StartProductionEvent(simulator, 0.0, productionSystem));// 运行模拟simulator.Run();// 输出结果Console.WriteLine($"\n模拟结束，总产品数: {productionSystem.NumberOfProducts}");}}public class ProductionSystem{public Simulator Simulator { get; set; }public int NumberOfProducts { get; set; } = 0;public double ProductionRate { get; set; } = 10.0; // 每小时生产 10 个产品public double FailureProbability { get; set; } = 0.1; // 10% 的概率发生故障public double RepairTime { get; set; } = 2.0; // 修复时间 2 小时public ProductionSystem(Simulator simulator){Simulator = simulator;}// 开始生产事件public class StartProductionEvent : Event{public ProductionSystem System { get; set; }public StartProductionEvent(Simulator simulator, double time, ProductionSystem system) : base(simulator, time){System = system;}public override void Invoke(){Console.WriteLine($"[{Simulator.Clock}] 开始生产");// 安排生产完成事件double productionTime = 60.0 / System.ProductionRate; // 生产一个产品所需的时间（分钟）Simulator.Schedule(new ProductionCompleteEvent(Simulator, Simulator.Clock + productionTime, System));}}// 生产完成事件public class ProductionCompleteEvent : Event{public ProductionSystem System { get; set; }public ProductionCompleteEvent(Simulator simulator, double time, ProductionSystem system): base(simulator, time){System = system;}public override void Invoke(){System.NumberOfProducts++;Console.WriteLine($"[{Simulator.Clock}] 生产完成，总产品数: {System.NumberOfProducts}");// 检查是否发生故障if (Simulator.RandomSource.NextDouble() < System.FailureProbability){Console.WriteLine($"[{Simulator.Clock}] 发生故障");Simulator.Schedule(new RepairCompleteEvent(Simulator, Simulator.Clock + System.RepairTime, System));}else{// 继续生产double productionTime = 60.0 / System.ProductionRate; // 生产一个产品所需的时间（分钟）Simulator.Schedule(new ProductionCompleteEvent(Simulator, Simulator.Clock + productionTime, System));}}}// 修复完成事件public class RepairCompleteEvent : Event{public ProductionSystem System { get; set; }public RepairCompleteEvent(Simulator simulator, double time, ProductionSystem system): base(simulator, time){System = system;}public override void Invoke(){Console.WriteLine($"[{Simulator.Clock}] 修复完成，恢复生产");// 安排新的生产事件Simulator.Schedule(new StartProductionEvent(Simulator, Simulator.Clock, System));}}}
}

网约车调度系统仿真示例代码

using System;
using O2DESNet;namespace RideHailingSimulation
{class Program{static void Main(){var sim = new Simulator();var system = new RideHailingSystem(sim, 100); // 100辆网约车sim.Schedule(new OrderArrivalEvent(sim, 0));sim.Run();Console.WriteLine($"完成订单数：{system.CompletedOrders}\n平均等待时间：{system.AvgWaitTime:F1}分钟");}}public class RideHailingSystem{public Simulator Sim { get; }public int AvailableDrivers { get; set; }public int CompletedOrders { get; set; }public double TotalWaitTime { get; set; }public double AvgWaitTime => CompletedOrders > 0 ? TotalWaitTime / CompletedOrders : 0;public RideHailingSystem(Simulator sim, int totalDrivers){Sim = sim;AvailableDrivers = totalDrivers;}// 订单到达事件（时间驱动）public class OrderArrivalEvent : Event{RideHailingSystem System;public OrderArrivalEvent(Simulator sim, double time) : base(sim, time) {System = (RideHailingSystem)sim.Context;}public override void Invoke(){// 订单到达（每2-5分钟随机到达）double orderTime = Sim.Clock;if(System.AvailableDrivers > 0){System.AvailableDrivers--;double serviceTime = 10 + Sim.RandomSource.Next(20); // 服务时间10-30分钟Sim.Schedule(new OrderCompleteEvent(Sim, Sim.Clock + serviceTime, System, orderTime));}else{// 进入排队等待（事件驱动）Sim.Schedule(new DriverDispatchEvent(Sim, Sim.Clock + 5, System, orderTime));}// 安排下一个订单到达（混合驱动机制）double nextArrival = 2 + 3 * Sim.RandomSource.NextDouble();Sim.Schedule(new OrderArrivalEvent(Sim, Sim.Clock + nextArrival));}}// 订单完成事件public class OrderCompleteEvent : Event{RideHailingSystem System;double _orderTime;public OrderCompleteEvent(Simulator sim, double time, RideHailingSystem system, double orderTime) : base(sim, time) {System = system;_orderTime = orderTime;}public override void Invoke(){System.AvailableDrivers++;System.CompletedOrders++;System.TotalWaitTime += (Sim.Clock - _orderTime);// 阈值触发调度（文献[13]的阈值机制）if(System.AvailableDrivers > System.TotalDrivers * 0.2) {Sim.Schedule(new RelocationEvent(Sim, Sim.Clock + 2, System));}}}// 车辆调度事件（文献[12]的调度逻辑）public class RelocationEvent : Event{RideHailingSystem System;public RelocationEvent(Simulator sim, double time, RideHailingSystem system) : base(sim, time) => System = system;public override void Invoke(){// 执行文献[13]的联合调度策略int relocateCount = (int)(System.AvailableDrivers * 0.3);System.AvailableDrivers -= relocateCount;// 模拟调度耗时（5-15分钟）double relocateTime = 5 + 10 * Sim.RandomSource.NextDouble();Sim.Schedule(new RelocationCompleteEvent(Sim, Sim.Clock + relocateTime, System, relocateCount));}}// 调度完成事件public class RelocationCompleteEvent : Event{RideHailingSystem System;int _relocatedCount;public RelocationCompleteEvent(Simulator sim, double time, RideHailingSystem system, int count) : base(sim, time){System = system;_relocatedCount = count;}public override void Invoke(){System.AvailableDrivers += _relocatedCount;Console.WriteLine($"[{Sim.Clock}] 已完成{_relocatedCount}辆车的区域调度");}}// 司机调度事件（文献[12]的等待处理机制）public class DriverDispatchEvent : Event{RideHailingSystem System;double _orderTime;public DriverDispatchEvent(Simulator sim, double time, RideHailingSystem system, double orderTime) : base(sim, time){System = system;_orderTime = orderTime;}public override void Invoke(){if(System.AvailableDrivers > 0){System.AvailableDrivers--;double serviceTime = 10 + Sim.RandomSource.Next(20);Sim.Schedule(new OrderCompleteEvent(Sim, Sim.Clock + serviceTime, System, _orderTime));}else{// 继续等待Sim.Schedule(new DriverDispatchEvent(Sim, Sim.Clock + 5, System, _orderTime));}}}}
}

以下是逐段解析

程序入口（Main方法）

static void Main()
{var sim = new Simulator();var system = new RideHailingSystem(sim, 100); // 100辆网约车sim.Schedule(new OrderArrivalEvent(sim, 0));sim.Run();Console.WriteLine($"完成订单数：{system.CompletedOrders}\n平均等待时间：{system.AvgWaitTime:F1}分钟");
}

• 创建仿真器实例和网约车系统（含100辆初始车辆）

• 安排首个订单到达事件（时间驱动起点）
• 启动仿真引擎并输出运营指标
• 实现文献[2]中提到的空车调度系统初始化流程

网约车系统类（RideHailingSystem）

public class RideHailingSystem
{// 系统状态属性public int AvailableDrivers { get; set; }public int CompletedOrders { get; set; }public double TotalWaitTime { get; set; }// 阈值触发机制（文献[13]）public int TotalDrivers => 100; 
}

• 实时跟踪可用司机数量和服务完成量
• 计算平均等待时间等KPI指标
• 内置阈值判断逻辑（空闲车辆>20%触发调度）

订单到达事件（OrderArrivalEvent）

public override void Invoke()
{// 混合驱动机制（文献[1][4]）if(System.AvailableDrivers > 0){// 即时服务（事件驱动）double serviceTime = 10 + Sim.RandomSource.Next(20);Sim.Schedule(new OrderCompleteEvent(...));}else{// 延迟调度（时间驱动）Sim.Schedule(new DriverDispatchEvent(...)); }// 泊松过程生成订单（文献[8]）double nextArrival = 2 + 3 * Sim.RandomSource.NextDouble();Sim.Schedule(new OrderArrivalEvent(...));
}

• 采用泊松过程模拟随机订单到达（平均间隔2-5分钟）
• 集成即时响应与延迟调度双模式

订单完成事件（OrderCompleteEvent）

public override void Invoke()
{// 资源释放与统计更新System.AvailableDrivers++;System.CompletedOrders++;System.TotalWaitTime += (Sim.Clock - _orderTime);// 联合调度策略if(System.AvailableDrivers > System.TotalDrivers * 0.2) {Sim.Schedule(new RelocationEvent(...));}
}

• 基于阈值触发的车辆重定位机制

车辆调度事件（RelocationEvent）

public override void Invoke()
{// 动态调度算法int relocateCount = (int)(System.AvailableDrivers * 0.3);System.AvailableDrivers -= relocateCount;// 时空成本建模double relocateTime = 5 + 10 * Sim.RandomSource.NextDouble();Sim.Schedule(new RelocationCompleteEvent(...));
}

• 按比例调度空闲车辆（30%阈值）
• 引入随机扰动模拟实际路况

调度完成事件（RelocationCompleteEvent）

public override void Invoke()
{System.AvailableDrivers += _relocatedCount;Console.WriteLine($"[{Sim.Clock}] 已完成{_relocatedCount}辆车的区域调度");
}

• 记录区域调度完成情况
• 实时更新车辆分布状态
• 支持OD分析

司机调度事件（DriverDispatchEvent）

public override void Invoke()
{// 递进式重试机制if(System.AvailableDrivers > 0){// 分配可用车辆}else{// 等待重试（时间驱动）Sim.Schedule(new DriverDispatchEvent(...));}
}