Что такое многоподходное имитационное моделирование и зачем оно нужно? Вопрос может быть интересен как людям, занимающимся ИМ с использованием какого-то одного метода, так и тем, кто далек от темы моделирования, но занимается оптимизацией бизнес-процессов, стратегическим планированием и прогнозированием.
Представим, что вы уже знаете, что такое имитационное моделирование в принципе, оставим этот вопрос в стороне и поговорим о важности использования именно многоподходного моделирования.
Получать ответы на те или иные вопросы, касающиеся оптимизации бизнеса, удобно с использованием разных методов имитационного моделирования. К примеру, с помощью дискретно-событийного метода удобно моделировать различные предприятия: например, заводы, склады и ритейлеров. Дело в том, что процессы, происходящие на этих предприятиях (к примеру, на заводе – производственные процессы, у ритейлера – обслуживание клиентов, на складе - приемка товаров, их сортировка), удобнее всего описывать как череду отдельных событий.
Но что если объединить сеть фабрик, складов и магазинов в единую сеть цепочки поставок? В этом случае нам необходимо моделировать, как каждый из этих игроков принимает решения. Решения касаются их взаимодействия друг между другом – к примеру, сколько товара производить, поставлять, закупать на основе входных данных потребительского спроса. Таким образом, каждый игрок является самостоятельным объектом-агентом, действующим отдельно. В этом случае уместно использовать агентное моделирование. При этом процессы «внутри» агентов (такие как производственные операции) будут по-прежнему моделироваться дискретно-событийным методом.
Предположим, что мы хотим пойти дальше и присоединить к этой модели модель потребительского рынка, чтобы лучше изучить взаимосвязь между колебаниями спроса и загрузкой мощностей заводов. Рынок можно моделировать как единую систему, где спрос находится под влиянием различных факторов-параметров – рекламы, сарафанного радио, других внешних обстоятельств. В таком случае уместно применить системную динамику. Также рынок можно представить как общность людей, каждый из которых самостоятельно принимает решение на основе внешних обстоятельств. В этом случае уместно будет говорить и применении агентного метода для моделирования потребительского рынка. В обоих случаях модель может быть связана с предыдущей моделью цепочки поставок, подавая данные о спросе ее участникам.
Такие имитационные модели называются многоподходными. При этом можно двигаться и дальше, расширяя модель, играя с тремя методами и уровнем абстракции и добавляя в нее новые элементы. Моделировать подобные системы при помощи какого-либо одного метода очень сложно. С многоподходным моделированием предел расширения модели зависит от бизнес-нужд заказчика и упорства моделирующего. 
Использование нескольких подходов дает возможность моделировать практически любые процессы, при желании совмещая несколько моделей в одну. Также оно развязывает руки разработчикам моделей, упрощая их работу и давая им больше возможностей.
Обо всем этом – в видеоролике презентации Андрея Борщева, основателя компании AnyLogic, на конференции WinterSim, которая состоялась в Вашингтоне прошлой зимой (на англ. языке):
С использованием дискретно-событийного, агентного и многоподходного моделирования можно также ознакомиться, посмотрев другие презентации с WinterSim:
- Демонстрация дискретно-событийной модели завода пенобетона
- Агентная модель цепочки поставок
- Многоподходная пешеходная модель аэропорта
