PythonのSimPyではじめる離散イベントシミュレーション入門

SimPy（発音は「ブリンピー」に似た響き）は、プロセス指向の離散イベントシミュレーションを実現するためのPythonパッケージです。

インストール

SimPyをインストールする最も簡単な方法は、pipを使うことです。

pip install simpy

実行すると、以下のような出力が表示されます。

本記事の執筆時点における最新バージョンはsimpy-3.0.11で、以降の例はすべてこのバージョンを使用しています。

すでにSimPyがインストールされている場合は、pipの-Uオプションでアップグレードできます。

pip install -U simpy

注意：Python 2.7以上が必要です。また、Linux/Unix/macOS環境では、インストールにroot権限が必要になる場合があります。

インストールが成功したか確認するには、Pythonシェルを開いてsimpyをインポートしてみましょう。

基本概念

SimPyは離散イベントシミュレーション用のライブラリです。メッセージ、車両、顧客といったアクティブな要素は「プロセス」としてモデル化されます。SimPyにおけるアクティブなエンティティであるプロセスの正体は、離散イベントをyieldするPythonジェネレータです。

ここで重要なのは、通常の関数が値をreturnするのに対し、ジェネレータは値をyieldするという違いです。この仕組みにより、イベントを生成しながら、そのイベントがトリガーされるまで処理を待機させることができます。

プロセスがイベントをyieldすると、そのプロセスは一時停止（サスペンド）します。イベントがトリガーされると、SimPyは一時停止していたプロセスを再開させます。複数のプロセスが同じイベントを待っている場合は、yieldした順序どおりに再開されます。

ジェネレータの動作を確認する

def gen(x):
    y = yield x + 1
    return y

>>> g = gen(1)
>>> next(g)
2
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
next(g)
StopIteration

この例では、最初のyield（x+1の評価）でイテレーションが止まり、次にnext()を呼び出すとStopIteration例外が発生します。これがジェネレータの基本的な挙動です。

Timeoutイベント

Timeout型のイベントは、一定の（シミュレーション上の）時間が経過した後にトリガーされます。Timeoutイベントを使うと、プロセスは指定時間だけ処理を保留したり、スリープしたりできます。Timeoutを含むすべてのイベントは、プロセスが属するEnvironmentオブジェクトの対応するメソッドを呼び出して作成します。

実践例：カンファレンス参加者のシミュレーション

以下は、カンファレンス会場での講演聴講を模したサンプルコードです。1セッションあたり3つの講演（各30分）と15分の休憩を繰り返すモデルとなっています。

# 必要なライブラリをインポート
from random import randint
import simpy

# 設定
TALKS_PER_SESSION = 3   # 1セッションあたりの講演数
TALK_LENGTH = 30        # 講演の長さ（分）
BREAK_LENGTH = 15       # 休憩の長さ（分）
ATTENDEES = 1           # 参加者数

def attendee(env, name, knowledge=0, hunger=0):
    talks = 0   # 受講した講演数
    breaks = 0  # 取った休憩数
    # セッションを繰り返す
    while True:
        # 講演に参加する
        for i in range(TALKS_PER_SESSION):
            print('Talk {0} begins at {1}'.format(talks+1, env.now))
            knowledge += randint(0, 3) / (1 + hunger)  # 知識を獲得
            hunger += randint(1, 4)                    # 空腹度が上がる
            talks += 1
            yield env.timeout(TALK_LENGTH)
            print(f'Talk {talks} ends at {env.now}')
    print('Attendee %s finished talks with knowledge %.2f and hunger %.2f' % (name, knowledge, hunger))
    # 休憩：ビュッフェへ
    food = randint(3, 12)
    hunger -= min(food, hunger)  # 食事で空腹度を下げる
    yield env.timeout(BREAK_LENGTH)
    print('Attendee %s finished eating with hunger %.2f' % (name, hunger))

# シミュレーションの実行
env = simpy.Environment()
for i in range(ATTENDEES):
    env.process(attendee(env, i))
env.run(until=250)

このプログラムを実行すると、以下のような出力が得られます。

この例では、カンファレンス会場の様子を再現しています。参加者は1セッションにつき3つの講演を聴講し、講演はそれぞれ30分、休憩は15分として設定されています。

attendeeプロセスを作成するには、Environmentへの参照（env）、名前（name）、知識量（knowledge）、空腹度（hunger）が必要です。while Trueによる無限ループでセッションが繰り返され、attendee()関数はジェネレータとして動作するため、yield文に到達するたびに制御フローをシミュレーション本体へ返します。

最後に、env.run(until=250)によってシミュレーション時間250までデモを実行しています（3講演 → 休憩 → 3講演 → 休憩 → 1講演という流れで進行します）。