Виды имитационного моделирования

Рассматривая имитационное моделирование как средство решения проблем бизнеса, можно выделить три основных подхода (см. рис. 1):

-Системная динамика;

-Дискретно-событийное моделирование (Процессно-ориентированное);

-Агентное моделирование;

Рисунок 1- Виды Имитационного моделирования

Первые два подхода являются "традиционными" методами имитационного моделирования. Агентное моделирование – относительно новый метод, получивший широкое практическое распространение только после 2000 года, но уже зарекомендовавший себя множеством "success stories".

С точки зрения практического применения агентное моделирование можно определить как метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как это поведение определяет поведение всей системы в целом. При разработке агентной модели, инженер вводит параметры агентов (это могут быть люди, компании, активы, проекты, транспортные средства, города, животные и т.д.), определяет их поведение, помещает их в некую окружающую среду, устанавливает возможные связи, после чего запускает моделирование. Индивидуальное поведение каждого агента образует глобальное поведение моделируемой системы.

На сегодняшний день коммерческие компании и государственные организации накопили огромное количество данных в их CRM, ERP и HR базах данных, но эти данные все ещё очень слабо используются. Агентное моделирование – естественный способ использовать эти данные и заставить их работать. Поскольку агентные модели являются объектно-ориентированными, они могут быть населены агентами, свойства которых реальны и считываются непосредственно с CRM системы (в случае, если мы моделируем рынок), или из ERP/HR системы (если мы моделируем динамику трудовых ресурсов в организации). Это дает Вам (a) легкий, (b) очень точный и (c) всегда актуальный способ смоделировать, предсказать, сравнить сценарии и оптимизировать стратегию предприятия.

Системная динамика и дискретно-событийное моделирование рассматривают систему сверху вниз, работая на так называемом системном уровне. Агентное моделирование – это подход снизу-вверх: создатель модели фокусируется на поведении индивидуальных объектов.

Чтобы анализировать процессы, протекающие в мире, иногда удобно рассматривать их как последовательность отдельных важных моментов – событий. Подход к построению имитационных моделей, предлагающий представить реальные действия такими событиями и называется "дискретно-событийным" моделированием.

Термин "дискретно-событийное моделирование", однако, обычно используется в более узком смысле для обозначения "процессного" моделирования. Где динамика системы представляется как последовательность операций над некими сущностями, представляющими клиентов, документы, звонки, пакеты данных, транспортные средства и т.п. Эти сущности пассивны, они сами не контролируют свою динамику, но могут обладать определёнными атрибутами, влияющими на процесс их обработки (например, тип звонка, сложность работы) или накапливающими статистику (общее время ожидания, стоимость). Процессное моделирование используется на среднем или низком уровне абстракции: каждый объект моделируется индивидуально, как отдельная сущность, но множество деталей "физического уровня" (геометрия, ускорения/замедления) опускается. Такой подход широко используется в моделировании бизнес-процессов, производства, логистики, здравоохранения и т.д.

Системная динамика предполагает высокий уровень абстракции и используется в основном для задач стратегического уровня. Процессно-ориентированный (дискретно-событийный) подход используется в основном на операционном и тактическом уровне. Спектр применения агентных моделей включает задачи любого уровня абстракции: агент может представлять компанию на рынке, покупателя, проект, идею, транспортное средство, пешехода, робота и т.д.

Системная динамика – это подход имитационного моделирования, своими методами и инструментами позволяющий понять структуру и динамику сложных систем. Также системная динамика – это метод моделирования, использующийся для создания точных компьютерных моделей сложных систем для дальнейшего использования с целью проектирования более эффективной организации и политики взаимоотношений с данной системой. Вместе, эти инструменты позволяют нам создавать микромиры-симуляторы, где пространство и время могут быть сжаты и замедлены так, чтобы мы могли изучить последствия наших решений, быстро освоить методы и понять структуру сложных систем, спроектировать тактики и стратегии для большего успеха.

Системная динамика главным образом используется в долгосрочных, стратегических моделях и принимает высокий уровень абстракции. Люди, продукты, события и другие дискретные элементы представлены в моделях Системной Динамики не как отдельные элементы, а как система в целом. Если же отдельные элементы модели важны, то для полной или частичной обработки Вашей модели лучше воспользоваться агентным или дискретно-событийным моделированием.

Теперь рассмотрим подходы имитационного моделирования на шкале уровня абстракции (см. рис. 2). Системная динамика, заменяя индивидуальные объекты их агрегатами, предполагает наивысший уровень абстракции. Дискретно-событийное моделирование работает в низком и среднем диапазоне. Что же касается агентного моделирования, то оно может применяться практически на любом уровне и в любых масштабах. Агенты могут представлять пешеходов, автомобили или роботов в физическом пространстве, клиента или продавца на среднем уровне, или же конкурирующие компании на высоком.

При разработке моделей в AnyLogic можно использовать концепции и средства из нескольких методов моделирования, например, в агентной модели использовать методы системной динамики для представления изменений состояния среды или в непрерывной модели динамической системы учесть дискретные события. Например, управление цепочками поставок при помощи имитационного моделирования требует описания участников цепи поставок агентами: производители, продавцы, потребители, сеть складов. При этом производство описывается в рамках дискретно-событийного (процессного) моделирования, где продукт или его части — это заявки, а автомобили, поезда, штабелёры — ресурсы. Сами поставки представляются дискретными событиями, но при этом спрос на товары может описываться непрерывной системно-динамической диаграммой. Возможность смешивать подходы позволяет описывать процессы реальной жизни, а не подгонять процесс под доступный математический аппарат.

Рисунок 2 - Подходы имитационного моделирования на шкале уровня абстракции

Дата добавления: 2015-08-31