Este proyecto simula el comportamiento de hasta 6000 asistentes durante un evento presencial con múltiples espacios como ponencias, stands, pantallas, baños, zonas de comida, traslado y áreas lounge. La simulación estima minuto a minuto la distribución de personas según diferentes escenarios de permanencia.
Evaluar la dinámica de ocupación de un recinto con alta afluencia para:
- Identificar cuellos de botella
- Determinar subutilización de espacios
- Medir asistentes sin asignación (libres)
- Optimizar capacidades de zonas clave
- Se simulan 91 minutos (de 9:00 a 10:30 AM).
- Se contemplan 4 escenarios de permanencia:
- Corta Permanencia (70%)
- Media Permanencia (80%)
- Larga Permanencia (90%)
- Total Permanencia (100%)
- Las actividades tienen rotaciones y límites de capacidad:
- Ponencias: en dos bloques de 20 minutos.
- Stands, pantallas, comida y baños: activados por rotaciones aleatorias.
- Lounge: capacidad constante.
- Traslado: simulado con rango aleatorio.
- Se calcula minuto a minuto:
- Asistentes por actividad
- Asistentes libres
- Total asistentes presentes
| Variable | Descripción |
|---|---|
Ponencias |
Asistentes en salas durante bloques definidos |
Stands |
Interacción con stands cada ciertos minutos |
Pantallas |
Interacción con pantallas breves |
Lounge |
Zona de descanso con capacidad fija |
Baños |
Uso de sanitarios dividido en hombres/mujeres |
Comida |
Servicio de alimentos en rotación |
Traslado |
Personas en movimiento dentro del recinto |
Libres |
Personas sin actividad asignada en ese minuto |
- Se genera un DataFrame por escenario, con el estado minuto a minuto.
- Se puede analizar:
- La evolución de ocupación por zona.
- Cuántos asistentes permanecen sin actividad.
- El uso efectivo de los espacios del evento.
# Para visualizar un escenario:
df_ocupacion_por_escenario["Media Permanencia"]