Более точные результаты моделирования с помощью Pathmind AI

AnyLogic совместно с платформой Pathmind помогает тренировать ИИ-агентов и принимать более эффективные решения. ИИ-агенты быстро обучаются с помощью простого веб-приложения, при этом вам не нужно беспокоиться о поддержке сложных инструментов и инфраструктуры. Вам даже не придется выбирать облачную платформу. Pathmind позволяет подготовить модель AnyLogic для работы с ИИ, запускать эксперименты и использовать результаты, полученные при обучении ИИ, для принятия решений.


Глубокое обучение с подкреплением – это способ машинного обучения, который позволяет ИИ-агенту исследовать сложные среды, такие как имитационные модели. Методом проб и ошибок агент определяет, какие действия и решения приводят к наилучшим результатам. Чтобы помочь агенту, эксперты в области ИИ и имитационного моделирования предварительно определяют, каких результатов он должен достичь.

Обычно для тренировки агентов специалисты используют традиционные решатели и оптимизаторы, но иногда они оказываются недостаточно эффективными для моделей с множеством агентов и изменчивостью данных. Например, данные могут резко меняться из-за всплеска спроса или внедрения нового оборудования. Когда это происходит, специалистам нужно время, чтобы пересчитать или скорректировать работу решателя или оптимизатора.

Вместо традиционных инструментов для обучения агентов в моделях с часто меняющимися входными данными можно использовать глубокое обучение с подкреплением. При таком способе обучения ИИ-агент способен принимать решения в реальном времени, поэтому длительные перерасчеты и корректирование становятся ненужными. Этот способ также дает возможность одновременно управлять работой большого количества агентов в модели. Благодаря этому разработчики имитационных моделей могут решать абсолютно новые виды задач.

Веб-сервис Pathmind помогает разработчикам имитационных моделей, инженерам-технологам и исследователям в сфере ИИ быстрее обучать ИИ-агентов. Для этого Pathmind использует методы глубокого обучения с подкреплением и вычисления на облачной платформе. Эти методы эффективнее традиционных решателей и оптимизаторов и помогают разрабатывать новые операционные стратегии для бизнеса.

Pathmind Helper помогает внедрять ИИ в модели AnyLogic всего за несколько шагов

Благодаря инструменту Pathmind Helper вы быстро отслеживаете и проверяете значения нужных вам переменных. Он также позволяет загрузить вашу модель AnyLogic в веб-приложение Pathmind, в котором будут обучаться ИИ-агенты.

Кроме этого, с помощью Pathmind Helper вы можете настроить процесс обучения ИИ-агентов прямо в модели AnyLogic. Pathmind Helper определяет моменты модельного времени, в которые ИИ-агент должен произвести действие, и состояния среды, на основании котороых ИИ-агентам нужно будет принимать решения.

Просто экспортируйте свою модель из AnyLogic Professional или PLE в веб-приложение Pathmind, нажав «Export to Pathmind» в эксперименте «RLExperiment» в AnyLogic. С этого момента вы сможете запускать эксперименты с разными функциями вознаграждения, отслеживанием переменных и другими параметрами. После того как вы успешно обучите ИИ-агента в Pathmind, вы можете использовать его в модели AnyLogic или внедрить его в существующие процессы и посмотреть, к каким результатам приведут его решения.


Открыть Pathmind Helper

Начало работы в Pathmind

Знакомство с Pathmind на примере простой стохастической модели. Диаграмма состояний этой модели включает начальное (Start) и промежуточное (Intermediate) состояния, а также конечную цель. Агент должен научиться ожидать в промежуточном состоянии, прежде чем ему позволят достичь цели.


Начать
Pathmind Demo: Product Delivery

Демо-модели


Приведенные ниже модели AnyLogic были расширены с помощью Pathmind Helper для внедрения элементов ИИ. Они содержат обученного ИИ-агента, чтобы показать возможности обучения с подкреплением для принятия решений. Модели и документация к ним доступны по ссылкам.


  • 01

    Доставка продукции

    Модель доставки продукции
    Производители и дистрибьюторы распределены по всей Европе. Модель должна определить пару «производитель-дистрибьютор» так, чтобы время ожидания и расстояние перевозки были минимальными. В модели учитывается, что ближайший производитель не подойдет, если у него на складе нет запасов для выполнения заказа.

  • 02

    Маршрутизация складских операций

    Модель маршрутизации складскиз операций
    Два завода производят товары, которые могут быть доставлены на один из двух складов. Пробки и задержки на каждом из возможных маршрутов поставки влияют на их рентабельность и эффективность. Эта модель помогает определить, на какой склад нужно доставить товары для получения максимальной прибыли.

  • 03

    Оптимизация цепи поставок

    Модель оптимизации цепи поставок
    Простая цепь поставок состоит из магазина розничной торговли, оптовой торговой фирмы и завода. Если на складе одного из звеньев цепи низкий уровень запасов, то время ожидания заказа магазином увеличивается. Если на складе слишком высокий уровень запасов, то сокращается прибыль из-за затрат на хранение. Эта модель определяет оптимальные уровни запасов для каждого звена цепи поставок, поддерживая баланс между уровнем сервиса и прибылью.