def __init__(self, n_escenarios, repeticiones):
self.escenarios = []
self.repeticiones = repeticiones
for i in range(n_escenarios):
fams = generarEscenariosBenchmarkE3.generar_benchmark()
mapa = constructorDeMapasE3.construir_mapas('benchmark', 0)[0]
self.escenarios.append(mapa)
def generar_escenarios(self):
permutaciones = permutations(self.particiones)
for i in range(self.factorial(self.n_particiones)):
lista_familias = []
productos_sobrantes = self.escenario_inicial.productos_extra
permutacion = next(permutaciones)
for i in permutacion:
for j in range(len(self.particiones[i].orden)):
familia = self.particiones[i].orden[j].familia
lista_familias.append(familia)
escenario = [lista_familias, productos_sobrantes]
mapa = constructorDeMapasE3.construir_mapas(escenario, 1)[0]
self.escenarios_posibles.append(mapa)
def optimizar(escenario,
restriccion_tiempo_por_prodcuto,
restriccion_tiempo_maximo,
restriccion_metros_por_prodcuto,
restriccion_metros_maximos,
step1,
step2,
step3=0):
escenario_inicial = constructorDeMapasE3.construir_mapas(escenario)[0]
generador = Generador_escenarios(escenario_inicial, 4)
escenarios = generador.escenarios_posibles
opt = Optimizacion(escenarios, restriccion_tiempo_por_prodcuto,
restriccion_tiempo_maximo,
restriccion_metros_por_prodcuto,
restriccion_metros_maximos, step1, step2, step3)
opt.optimizar()
opt.imprimir_output()
def run_simulacion(escenario, debug=0,mt=1, mf=1, replicas=TAMANO_DE_LA_MUESTRA, tnow=time.time(), seed=0):
# una replica - describe lo que hace el primer cliente
if debug == 1:
# abrir archivo de escenario
mapa, mapa_de_tiempo, mapa_de_flujo = constructorDeMapasE3.construir_mapas(escenario)
'''Simulacion'''
env = simpy.Environment()
super = Supermercado(env, TAMANO_DE_LA_MUESTRA, INDICES_BOLETAS, mapa, mapa_de_tiempo, mapa_de_flujo,
VELOCIDAD_DE_MOVIMIENTO_DE_CLIENTES, TIME_OUT_CLIENTES, TIEMPO_PARA_RECOGER_UN_PRODUCTO,
tnow, debug, mt, mf)
env.run()
print('tiempo simulacion: ', (time.time()- tnow)/60, 'min')
if debug == 0:
# abrir archivo de escenario
mapa, mapa_de_tiempo, mapa_de_flujo = constructorDeMapasE3.construir_mapas(escenario)
'''Simulacion'''
env = simpy.Environment()
super = Supermercado(env, TAMANO_DE_LA_MUESTRA, INDICES_BOLETAS, mapa, mapa_de_tiempo, mapa_de_flujo,
VELOCIDAD_DE_MOVIMIENTO_DE_CLIENTES, TIME_OUT_CLIENTES, TIEMPO_PARA_RECOGER_UN_PRODUCTO,
tnow, debug, mt, mf)
env.run()
super.culcular_estadisticas(.95)
print('tiempo simulacion: ', (time.time() - tnow) / 60, 'min')
if not os.path.exists('Output/{}'.format(escenario)):
os.makedirs('Output/{}'.format(escenario))
# ESTADISTICAS
histograma_canasta_tiempo = super.histograma_canasta_tiempo
histograma_canasta_caminata = super.histograma_canasta_caminata
histograma_canasta_tentacion = super.histograma_canasta_tentacion
if mt:
mapa_calor_tiempo = super.mapa_calor_tiempo
if mf:
mapa_calor_flujo = super.mapa_calor_flujo
# INDICE DE TENTACION
mu = super.indice_de_tentacion[0]
S = super.indice_de_tentacion[1]
ci = super.indice_de_tentacion[2]
print('INDICE DE TENTACION:')
print('Promedio:', mu)
print('Desviacion standar:', sqrt(S))
print('Intervalo de confianza:', ci)
print()
print('---------------------------------------------------------')
print()
with open('Output/{}/estadisticos.txt'.format(escenario), 'w') as file:
file.write('INDICE DE TENTACION:\n')
file.write('Promedio: {}\n'.format(mu))
file.write('Desviacion estandar: {}\n'.format(sqrt(S)))
file.write('Intervalo de confianza: {}\n'.format(ci))
file.write('\n')
file.write('---------------------------------------------------------\n\n')
# METROS CAMINADOS
mu = super.metros_caminados[0]
S = super.metros_caminados[1]
ci = super.metros_caminados[2]
print('METROS CAMINADOS:')
print('Promedio:', mu)
print('Desviacion standar:', sqrt(S))
print('Intervalo de confianza:', ci)
print()
print('---------------------------------------------------------')
print()
with open('Output/{}/estadisticos.txt'.format(escenario), 'a') as file:
file.write('METROS CAMINADOS:\n')
file.write('Promedio: {} metros\n'.format(mu))
file.write('Desviacion estandar: {} metros\n'.format(sqrt(S)))
file.write('Intervalo de confianza: {} metros\n'.format(ci))
file.write('\n')
file.write('---------------------------------------------------------\n\n')
# TIEMPO EN SUPERMERCADO
mu = super.tiempo_total_en_supermercado[0]
S = super.tiempo_total_en_supermercado[1]
ci = super.tiempo_total_en_supermercado[2]
print('TIEMPO EN SUPERMERCADO:')
print('Promedio:', mu)
print('Desviacion standar:', sqrt(S))
print('Intervalo de confianza:', ci)
print()
print('---------------------------------------------------------')
print()
with open('Output/{}/estadisticos.txt'.format(escenario), 'a') as file:
file.write('TIEMPO EN SUPERMERCADO:\n')
file.write('Promedio: {} minutos\n'.format(mu))
file.write('Desviacion estandar: {} minutos\n'.format(sqrt(S)))
file.write('Intervalo de confianza: {} minutos\n'.format(ci))
file.write('\n')
file.write('---------------------------------------------------------\n\n')
# PRODUCTOS VENDIDOS
mu = super.total_prod_vendidos[0]
S = super.total_prod_vendidos[1]
ci = super.total_prod_vendidos[2]
print('PRODUCTOS VENDIDOS:')
print('Promedio:', mu)
print('Desviacion standar:', sqrt(S))
print('Intervalo de confianza:', ci)
print()
print('---------------------------------------------------------')
print()
with open('Output/{}/estadisticos.txt'.format(escenario), 'a') as file:
file.write('PRODUCTOS VENDIDOS:\n')
file.write('Promedio: {}\n'.format(mu))
file.write('Desviacion estandar: {}\n'.format(sqrt(S)))
file.write('Intervalo de confianza: {}\n'.format(ci))
file.write('\n')
file.write('---------------------------------------------------------\n\n')
# ESCRIBIR HISTOGRAMAS Y MAPAS
with open('Output/{}/histograma_canasta_tentacion'.format(escenario), 'wb') as file:
pickle.dump(histograma_canasta_tentacion, file)
with open('Output/{}/histograma_canasta_caminata'.format(escenario), 'wb') as file:
pickle.dump(histograma_canasta_caminata, file)
with open('Output/{}/histograma_canasta_tiempo'.format(escenario), 'wb') as file:
pickle.dump(histograma_canasta_tiempo, file)
if mt:
with open('Output/{}/mapa_calor_tiempo.json'.format(escenario), 'w') as file:
d = {}
for i in mapa_calor_tiempo.coordenadas:
d.update({str(i): mapa_calor_tiempo.coordenadas[i].calor})
json.dump(d, file)
if mf:
with open('Output/{}/mapa_calor_flujo.json'.format(escenario), 'w') as file:
d = {}
for i in mapa_calor_flujo.coordenadas:
d.update({str(i): mapa_calor_flujo.coordenadas[i].calor})
json.dump(d, file)
# opti
if debug == 2:
mapa, mapa_de_tiempo, mapa_de_flujo = constructorDeMapasE3.construir_mapas(escenario)
'''Simulacion'''
env = simpy.Environment()
super = Supermercado(env, replicas, INDICES_BOLETAS, mapa, mapa_de_tiempo, mapa_de_flujo,
VELOCIDAD_DE_MOVIMIENTO_DE_CLIENTES, TIME_OUT_CLIENTES, TIEMPO_PARA_RECOGER_UN_PRODUCTO,
tnow, debug, mt, mf)
env.run()
super.culcular_estadisticas(.9)
return super.indice_de_tentacion, super.tiempo_total_en_supermercado, super.metros_caminados,\
super.total_prod_vendidos, super.histograma_canasta_tentacion, super.histograma_canasta_caminata, \
super.histograma_canasta_tiempo
# benchmark
if debug == 3:
mapa, mapa_de_tiempo, mapa_de_flujo = constructorDeMapasE3.construir_mapas('benchmark')
if seed:
random.seed(seed)
'''Simulacion'''
env = simpy.Environment()
super = Supermercado(env, replicas, INDICES_BOLETAS, escenario, mapa_de_tiempo, mapa_de_flujo,
VELOCIDAD_DE_MOVIMIENTO_DE_CLIENTES, TIME_OUT_CLIENTES, TIEMPO_PARA_RECOGER_UN_PRODUCTO,
tnow, debug, mt, mf)
env.run()
super.culcular_estadisticas(.9)
return super.indice_de_tentacion, super.tiempo_total_en_supermercado, super.metros_caminados, \
super.total_prod_vendidos, super.histograma_canasta_tentacion, super.histograma_canasta_caminata, \
super.histograma_canasta_tiempo