🚀 离散事件仿真模块：Text2Sim MCP 服务器组件
本模块为 Text2Sim MCP 服务器增添了离散事件仿真（DES）功能，借助 SimPy 构建而成，能有效助力服务器进行相关的仿真操作。
📦 安装指南
文档未提及安装步骤，暂无法提供。
✨ 主要特性
- 为 Text2Sim MCP 服务器添加离散事件仿真功能。
- 支持多种概率分布用于过程步骤处理时间的设定。
- 具备完善的指标收集和汇总功能，可清晰呈现仿真性能。
- 采用正则表达式解析配置，保障安全且避免任意代码执行。
📚 详细文档
🔍 结构
des_simulator.py：包含核心的 SimPy 基于仿真的模型、实体和指标收集代码。des_utils.py：用于分布解析、配置验证和仿真执行的实用函数。
🧩 模块组件
实体类
表示在仿真系统中流动的单位。实体可以具有自定义属性，并在整个过程中跟踪自身状态。
过程步骤类
封装单个过程步骤的逻辑。主要功能包括：
- 资源管理，带容量限制。
- 由概率分布决定的处理时间。
- 等待时间和吞吐量指标收集。
指标收集器
在仿真运行期间收集和汇总性能指标：
- 每个过程步骤的等待时间。
- 吞吐量计数。
- 平均值和计数的自动计算。
仿真模型
将所有组件整合到完整的离散事件仿真中：
- SimPy 环境配置。
- 具有可配置间隔到达时间的实体生成。
- 多个步骤的顺序处理。
- 指标收集和报告。
📊 支持的分布
在任何步骤的 distribution 字段中使用：
| 格式 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
"uniform(min, max)" |
在 min 和 max 之间的均匀分布 |
"uniform(1, 3)" |
"normal(mean, std)" 或 "gaussian(mean, std)" |
均值为 mean，标准差为 std 的正态分布 |
"normal(10, 2)" |
"exponential(lambd)" |
波长为 lambd 的指数分布 |
"exponential(0.5)" |
⚙️ 配置方案
仿真引擎通过正则表达式解析输入配置，执行 SimPy 基于仿真的运行，并返回性能指标供解释。
⚠️ 安全注意事项
- 无
eval()使用：基于正则表达式的解析防止了任意代码执行。 - 输入验证：在执行之前对分布类型和参数进行验证。
- 健壮的错误处理：干净地报告错误而不会泄露内部状态。