SimPy 이산사건 시뮬레이션

무엇을 해주나

SimPy 4.1.2를 기준으로 프로세스(제너레이터) 기반 이산사건 시뮬레이션을 처음부터 끝까지 안내합니다.

• 핵심 의미론 정리: Environment의 결정적 이벤트 순서, Timeout/Event/Process 생명주기, AnyOf/AllOf 조건 이벤트, interrupt() 처리 패턴을 정확히 설명합니다.
• 자원 모델링: Resource, PriorityResource, PreemptiveResource, Container, Store, FilterStore, PriorityStore의 큐 규칙과 선점(Preempted) 동작을 표로 비교합니다.
• 경계 있는 실행 강제: 시간·엔티티·이벤트·복제 수 상한을 반드시 두게 하고, env.run(until=숫자)의 half-open 경계와 미완료 엔티티 보고 방법을 알려줍니다.
• 측정과 통계: 시간가중 평균(면적/경과시간) 계산, 모니터가 이벤트 순서를 바꾸지 않는지 검증, 복제 단위 Student-t 신뢰구간 산출을 다룹니다.
• 안전한 CLI 동봉: 내장 대기행렬 시나리오 실행, 복제 러너, 이벤트 트레이스 요약, 설정 검증 스크립트가 포함되며 네트워크 호출이나 사용자 코드 실행을 하지 않습니다.

이런 분께 추천

• 콜센터·병원·공장·물류 창고의 대기행렬과 처리량을 정량적으로 분석해야 하는 산업공학·운영관리 실무자
• 재고 정책, 서비스 수준, 서버 용량을 시뮬레이션으로 비교하고 싶은 데이터 분석가
• 논문·보고서에 시뮬레이션 결과를 실어야 해서 워밍업, 복제 수, 시드 관리, 한계 서술까지 방법론적으로 방어해야 하는 연구자
• SimPy의 이벤트 순서나 선점 동작이 헷갈려 버그를 자주 만드는 파이썬 개발자

활용 예시

1. 은행 창구 인력 계획: 도착률 15분/명, 서비스 평균 6분 조건에서 창구 2대와 3대를 각각 30회 복제 실행해 평균 대기시간의 95% 신뢰구간을 비교하고, 초기 편향 제거를 위한 워밍업 구간을 제안받습니다.
2. 생산 라인 고장 모델링: 기계 프로세스에 interrupt()로 고장을 주입하고 남은 작업량을 보존하도록 처리해, 예방보전 주기별 산출량 변화를 검증 테스트와 함께 구현합니다.
3. 모니터링 검증: 자원 큐 길이를 이벤트 샘플 평균으로 잘못 계산하던 코드를 시간가중 평균으로 교정하고, 모니터 부착 전후 이벤트 순서가 동일한지 확인하는 결정적 단위 테스트를 작성합니다.

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/simpy 폴더를 내 ~/.claude/skills/simpy/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.