Те, кто уже знаком с имитационным моделированием, знают, что оно используется в цепях поставок (повышение их эффективности и планирование логистики) и в производстве (улучшение работы производственных линий и поиск узких мест). Но на самом деле применение имитационного моделирования гораздо шире.
Наши пользователи исследуют распространение болезней и моделируют социальные и экономические процессы. Они изучают проблемы устойчивого развития и разрабатывают маркетинговые стратегии с помощью моделирования.
Моделирование применяется для увеличения пропускной способности портов, а также в горном деле, нефтедобыче и железнодорожной логистике. Поэтому, если вы все еще задаетесь вопросом, можно ли использовать имитационное моделирование именно в вашей отрасли, вероятнее всего ответ будет «да».
В этой статье мы рассмотрим 3 разных проекта, которые подтверждают универсальность моделирования. Технические подробности этих проектов – в видео с конференции в конце статьи.
1. Расширение модели социальной сегрегации Шеллинга
Команда исследователей из Университета Теннесси провели исследование на базе одной из самых ранних агентных имитационных моделей в социальной сфере — модели социальной сегрегации Шеллинга.
Эта модель рассматривает две социальные группы, например мальчиков и девочек, курящих и некурящих людей, живущих в одном городе. Согласно исследованию, человек ощущает себя более счастливым, если его соседи — люди из той же социальной группы. Таким образом, «счастливые» люди остаются на том же месте, а «недовольные» переезжают в другое.
Шеллинг выяснил, что даже если агенты (люди) из одной группы «не возражают» жить рядом с агентами из другой, группы все равно со временем отделяются друг от друга.
Исследователи воссоздали одномерную модель Шеллинга, а затем расширили ее, добавив больше размерностей, т.к. люди по своей природе многогранны. Целью было решить одну из задач Организации Объединенных Наций и выяснить, могут ли люди жить счастливо в многообразном сообществе.
Для своей многоразмерной агентной модели исследователи определили 2 типа переменных:
- сходство — сколько общих признаков должны иметь агенты, чтобы считать их похожими;
- общественная полезность — сколько похожих соседей агент хочет иметь в своем окружении, чтобы чувствовать себя «счастливым».
Результаты показали, что общество с большей вероятностью будет стабильным и не сегрегированным, если люди будут рады принять некоторые различия между соседями и больше сосредоточатся на общих интересах.
Результаты этого исследования могут быть использованы для планирования городской инфраструктуры и транспорта, изучения социальной динамики и др.
2. Использование озелененных крыш с солнечными батареями (панелями)
Та же исследовательская группа использовала имитационное моделирования для оценки возможностей «зеленых» технологий. Они изучили, как сделать «зеленые» крыши с солнечными панелями более популярными, и определили стратегии их продвижения на рынке.
«Зеленые» крыши – это крыши, засаженные живыми растениями и деревьями. Они способствуют биоразнообразию, удерживают дождевую и талую воду, очищают воздух и регулируют температуру окружающей среды. При использовании с солнечными панелями «зеленые» крыши продлевают их срок службы. Кроме того, такие крыши поглощают пыль и другие загрязнители воздуха, облегчая обслуживание панелей.
В США при установке солнечных панелей владелец дома получает «скидку», Solar Investment Tax Credit (ITC), снижающую подоходный налог. Таким образом, эта налоговая льгота помогает стимулировать внедрение «зеленых» технологий.
Используя агентный подход, стохастическую оптимизацию и анализ чувствительности, исследователи выяснили, что наличие налоговых льгот, а также проведение рекламных кампаний в течение 20 лет лучше всего повысят популярность «зеленых» крыш с солнечными панелями среди населения.
3. Проблема размещения автономной микросети
Стихийные бедствия (ураганы, наводнения и др.) могут повлечь масштабные отключения электроэнергии. Они также нарушают подачу электричества в критически важные объекты, например, продуктовые магазины, больницы и городские службы.
Когда магистральная электрическая сеть не работает, люди могут получать электричество от микросетей. Если основная энергосеть соединяет дома и здания с центральным источником энергии, то микросети могут работать автономно с помощью распределенных генераторов, батарей или солнечных панелей.
Авторы исследования использовали моделирование и оптимизацию, чтобы изучить проблему проектирование микросетей: где лучше расположить генераторы, заряжающиеся от солнечных панелей, учитывая их эксплуатацию, обслуживание, эффективность, затраты и погодные условия.
Все 3 проекта были представлены на конференции AnyLogic 2021. Помимо самих проектов, докладчик рассказал об исследовании на базе машинного обучения, а также ответил на вопросы. Делимся слайдами [англ., PDF] и видеозаписью презентации:
Исследования, представленные в видео:
- On the extension of Schelling's segregation model [читать, англ.]
- An agent-based model for joint placement of PV panels and green roofs [читать, англ.]
- Multi-stage stochastic optimization of islanded utility-microgrids design after natural disasters [читать, англ.]
Подробнее об использовании AnyLogic в университетах — в нашей статье Why Use Simulation Modeling in Education and Research [англ.]
