python - 模拟多个泊松过程

Question

我有 N 个进程，每个进程都有不同的泊松率。我想模拟所有 N 个进程的到达时间。如果 N =1 我可以做到这一点

t = 0
N = 1
for i in range(1,10):
   t+= random.expovariate(15)
   print N, t

但是，如果我有 N = 5 和一个费率列表

rates =  [10,1,15,4,2]

我想以某种方式让循环以正确的顺序输出所有 N 个进程的到达时间。也就是说，我仍然希望每行只有两个数字(进程 ID 和到达时间)，但按到达时间全局排序。

我可以制作 N 个列表然后合并它们，但我希望首先以正确的顺序输出到达时间。

更新。一个问题是，如果您只是从每个流程中抽取固定数量的到达样本，您只能从高速率流程中获得早期时间。所以我认为我需要从每个过程的固定时间间隔进行采样，因此样本数量会根据速率而变化。

Answer 1

如果我没理解错的话:

import random
import itertools

def arrivalGenerator(rate):
    t = 0
    while True:
        t += random.expovariate(rate)
        yield t

rates = [10, 1, 15, 4, 2]
t = [(i, 0) for i in range(0, len(rates))]
arrivals = []
for i in range(len(rates)):
    t = 0
    generator = arrivalGenerator(rates[i])
    arrivals += [(i, arrival) \
                 for arrival in itertools.takewhile(lambda t: t < 100, generator)]


sorted_arrivals = sorted(arrivals, key=lambda x: x[1])
for arrival in sorted_arrivals:
    print arrival[0], arrival[1]

请注意，您的初始逻辑是为每个流程生成固定数量的到达。您真正想要的是一个特定的时间窗口，并为给定的进程持续生成，直到您超过该时间窗口。