Исследование системы массового обслуживания с двухуровневыми алгоритмами

Тут основные параметры это время моделирования , по умолчанию, это 10 000 тиков. defcycle(rezim):start_time = tm.time() #время старта рассчетов, чтобы потом посчитать длительность моделирования в реальном времениnp.random.seed() """ Блок ввода параметров системы:liambdas - [П1, П2] - интенсивности потоков П1 и П2bartlett_params - [R1, G1, R2, G2] - параметры R и G распределения Бартлетта для потоков П1 и П2condition_times - [Г1, Г2, Г3, Г4, Г5, Г6] - фиксированные времена пребывания в состояниях Г1-Г6streams_bandwidth - [Г1, Г3, Г5, Г6] - пропускная способность потоков насыщения в режимах зеленого света по потокамmax_stream_queue - [П1, П2] - максимальная возможная очередь по одному потоку, при котором может включится дообслуживание по другому потокуT_mod - время, в течение которого будет происходить моделированиеmodel_time - модельное времяstart_condition - [Гn, [x1, x2]] - начальное состояние системы: режим О.У.(1-6), очереди по потокам П1 и П2condition - [Гn, [x1, x2]] """T_mod = 10**4model_time = 0start_condition = np.array([1, np.array([0, 0])], dtype=object)condition = start_condition #запустим итеративный процесс слежки за системой в моменты смены режимов О.У.whilemodel_time < T_mod:""" 1) Определяем текущее состояние системы и время до следующего скачка. 2) Моделируем потоки за время в этом текущем состоянии. 3) Если состояние позволяет обслужить потоки, то обслуживаем. 4) Принимаем решение о следующем режиме О.У. 5) Записываем состояние системы в массив и повторяем цикл."""one_iteration(condition, condition_times,rezim)#запишем время скачка в модельное время и зациклимmodel_time += condition_times[condition[0]-1]# print(condition) #чтобы смотреть динамику системыprint(condition) #вычислим реальное время работы программыhours = int((tm.time()-start_time)//3600)minutes = int((tm.time()-start_time-3600*hours)//60)seconds = tm.time()-start_time-3600*hours-60*minutesprint(f'Времявыполнения {hours} hours {minutes} minutes {seconds:.4f} seconds')В конце печатается на экране последнее состояние светофора и длины очередей потоков.Далее рассмотрим функцию, которая и есть по сути двухуровневое управление и генерирует величину изменения режима обслуживания светофора для данного потока.То есть на входе длины очередей в потоках и текущее состояние светофора, на выходе величина дельты, согласно рисунку ниже из 1 главы.defcompute_delta(condition, old_pos):delta=0 #определимпрямую x2= x1ifold_pos==1:x1 = condition[1][0]x2 = condition[1][1]else:x2 = condition[1][0]x1 = condition[1][1] if 0<=x1<=x1_1:if 0<=x2<=x1:delta=+1elif x1