Mô phỏng sự kiện rời rạc với SimPy

Nó làm được gì

Hướng dẫn trọn vòng đời một mô hình mô phỏng sự kiện rời rạc dựa trên tiến trình (generator) với SimPy 4.1.2.

• Ngữ nghĩa cốt lõi: thứ tự sự kiện tất định của Environment, vòng đời Event/Timeout/Process, sự kiện điều kiện AnyOf/AllOf, và cách xử lý interrupt().
• Mô hình tài nguyên: bảng so sánh Resource, PriorityResource, PreemptiveResource, Container, Store, FilterStore, PriorityStore cùng cơ chế trưng dụng (Preempted).
• Buộc chạy có biên: luôn đặt giới hạn thời gian, thực thể, sự kiện và số lần lặp; giải thích biên nửa mở của env.run(until=số) và cách báo cáo thực thể chưa hoàn tất.
• Đo lường và thống kê: tính trung bình theo trọng số thời gian (diện tích chia thời gian), kiểm tra monitor không làm đổi thứ tự sự kiện, khoảng tin cậy Student-t ở cấp độ replication.
• CLI an toàn kèm theo: chạy kịch bản hàng đợi có sẵn, bộ chạy replication, tóm tắt trace sự kiện, kiểm tra cấu hình — không gọi mạng, không thực thi code người dùng.

Dành cho ai

• Kỹ sư công nghiệp, quản lý vận hành cần phân tích hàng đợi và thông lượng của tổng đài, bệnh viện, nhà máy, kho vận.
• Nhà phân tích dữ liệu muốn so sánh chính sách tồn kho, mức dịch vụ hay số server bằng mô phỏng.
• Nhà nghiên cứu cần bảo vệ kết quả mô phỏng về mặt phương pháp: warm-up, số replication, quản lý seed, phần hạn chế.
• Lập trình viên Python hay gặp lỗi vì hiểu sai thứ tự sự kiện hoặc cơ chế preemption của SimPy.

Ví dụ sử dụng

1. Bố trí quầy giao dịch ngân hàng: với thời gian giữa các lần đến 15 phút và dịch vụ trung bình 6 phút, chạy 30 replication cho 2 và 3 quầy để so sánh khoảng tin cậy 95% của thời gian chờ trung bình, kèm gợi ý đoạn warm-up.
2. Mô hình hỏng máy trong dây chuyền: tiêm sự cố bằng interrupt(), bảo toàn phần công việc còn lại, rồi đánh giá sản lượng theo từng chu kỳ bảo trì phòng ngừa cùng bộ test xác minh.
3. Sửa lỗi đo lường: chuyển cách tính độ dài hàng đợi từ trung bình mẫu theo sự kiện sang trung bình theo trọng số thời gian, và viết unit test tất định xác nhận monitor không làm đổi thứ tự sự kiện.

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/simpy từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/simpy/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.