【源码】基于SimPy和贝叶斯优化的流程仿真系统

项目简介

本项目是基于SimPy和贝叶斯优化的流程仿真系统，可模拟和优化包含分类、切割、输入和审核等多环节的流程。借助SimPy进行流程仿真，结合贝叶斯优化方法优化流程服务组合性能，从而评估和提升流程的效率与性能。

项目的主要特性和功能

1. 流程仿真：利用SimPy库模拟含分类、切割、输入和审核四个环节的流程，模拟各环节处理时间和服务能力，跟踪并记录到达时间、处理时间、队列长度等关键数据。
2. 贝叶斯优化：采用贝叶斯优化方法优化流程服务组合性能，通过高斯过程回归模型对函数进行优化，找到使目标函数最大化的参数组合。
3. 数据分析与可视化：计算平均逗留时间、平均排队等待时间、系统中的平均逗留人数和服务强度等性能指标，生成模拟数据的直方图进行对比，分析和可视化仿真结果。
4. 日志记录：提供屏幕日志记录器和JSON日志记录器，记录优化过程的进展和结果。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python 3.x，安装所需Python库：pip install simpy scikit-learn bayesian-optimization pandas numpy matplotlib。
2. 下载源码：从项目仓库下载源码文件。
3. 运行仿真数据生成：打开命令行，导航到项目目录，运行python get_simdata.py生成仿真数据。
4. 运行仿真模型：运行python rule_baseline_four.py启动仿真模型。
5. 优化服务组合：运行python bayes_b.py进行贝叶斯优化，优化服务组合性能。
6. 查看结果：仿真结果保存在result_data文件夹中，优化过程的日志保存在指定的JSON文件中，屏幕日志直接显示在控制台。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】