Академические статьи

Одной из важнейших проблем улучшения систем массового обслуживания (СМО) является формирование и развитие современной эффективной системы авиаперевозок, которая представляет собой большую сложную динамическую структуру. Необходимость следовать графику обслуживания пассажиров на всех его этапах: от первичного досмотра багажа до вылета самолёта из аэропорта, необходимость организации грузового потока, существенная зависимость авиатранспорта от погодных условий и т.д. формируют жесткие требования к функционированию аэропортов, которые в настоящее время становятся ключевыми объектами мультимодальных узлов, поэтому применение имитационного моделирования при решении этой проблемы особенно значимо.

Математическое моделирование давно и успешно применяется для комплексного предпроектного анализа вновь создаваемых или эффективной эксплуатации существующих систем мультимодальной транспортной логистики. При создании и последующей параметрической оптимизации имитационной дискретно-событийной или агентно-ориентированной модели сложной транспортно-технологической системы часто возникает необходимость адекватного учета «интеллектуальных» аспектов ее будущего функционирования на уровне оперативного управления.

В качестве простой и наглядной демонстрации важности учета элементов оперативного планирования в имитационных моделях проектного уровня исследователями была построена и исследована в среде имитационного моделирования AnyLogic элементарная модель системы обслуживания альтернативных заявок с разделяемым перемещаемым ресурсом.

Целью данной работы является моделирование работы центра поддержки клиентов сотового оператора, а также создание модели, с помощью которой можно выяснить оптимальное количество необходимых операторов, задействованных для обслуживания звонков клиентов и обработки факсов. Создание модели и сам процесс моделирования происходит в среде моделирования AnyLogic.

Перспективным инструментом для анализа механизмов появления и устойчивости шаблонов социального поведения в животном мире и в человеческом сообществе является теория эволюционных игр. Вместе с тем, задачи принятия решений в практической деятельности, связанной с конфликтными ситуациями, которые относятся к классу слабо структурированных процессов в социотехнических системах, могут и должны решаться только в результате мыслительной деятельности, поддерживаемой анализом виртуального образа реальной действительности. Как и для многих других задач, альтернативным инструментом исследования социальных взаимодействий и эволюционных игр может служить численное имитационное моделирование.

Одной из основных проблем выбора наилучшего варианта действий в задачах теории игр, связанных с моделированием конфликтных ситуаций, в процессе социального, экономического или вооруженного противоборства, является их постановка и решение как задачи оптимизации. Для решения задач, в которых конфликту можно придать аналитическую численную форму, имеется хорошо развитый математический аппарат дискретных и непрерывных цепей Маркова, матричных и дифференциальных игр. Для решения задач по принятию решений в практической деятельности необходимо использование имитационного моделирования. В данной статье рассматривается одна из таких задач, в частности тактическая задача противоборства.

На примерах металлургических процессов и объектов показаны возможности математического моделирования физических систем в среде AnyLogic. Построены аналитическая балансовая модель печи взвешенной плавки и имитационная модель реактора идеального смешения с теплообменом, регулируемым по пропорционально интегральному закону.

В декабре 2019 года в городе Ухань произошла вспышка вирусной пневмонии. После того, как стало известно, что патогеном данного заболевания является новый коронавирус, Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) подтвердила это и присвоила патогену название «2019-nCoV». Вид пневмонии, вызванный этой патогенной инфекцией, называется «новая коронавирусная пневмония». В данном исследовании для изучения распространения инфекции среди населения было использовано агентное моделирование (АМ), которое позволило создать интерактивную имитационную модель, которая отражала окружающую среду в определенном пространственно-временном интервале. В модели бессимптомные носители вируса 2019-nCoV вводятся в незараженное население в рамках определенного пространственно-временного интервала.

AnyLogic Cloud– это веб-приложение, которое позволяет загружать модели в облако и запускать их на любом устройстве, где есть браузер и выход в интернет. Чтобы данные в Cloud были всегда доступны онлайн, используются облачные сервера Amazon Web Services. Это также позволяет использовать параллельные вычисления для сложных многопрогонных экспериментов с моделями. Эксперименты запускаются одновременно на нескольких процессорах и выполняются быстрее и эффективнее, чем на обычном компьютере. Анимация модели тоже просчитывается в облаке, поэтому скорость её выполнения, качество и внешний вид минимально зависят от мощности вашего устройства.

В эти дни на конференциях практически любого профиля выступающие опасаются НЕ говорить про искусственный интеллект, чтобы не показаться несовременными. Всё это происходит, естественно, не на пустом месте; успехи ИИ очевидны. ИИ существенно продвинулся и практически применяется в распознавании образов, распознавании естественного языка, финансах, маркетинге и так далее. ИИ умеет играть в компьютерные и настольные игры. AplhaGo не только выиграл у человека в го, но и создал абсолютно новые, негуманоидные стратегии игры, которые человек теперь изучает. И сейчас разработчики ИИ пытаются совершить экспансию, в том числе, в область бизнес-задач: управление производством, логистику, цепочки поставок, бизнес-процессы, управление активами и так далее.

Быстродействие любой имитационной модели определяется объемом вычислений, которые надо выполнить в течение заданного времени прогона. При использовании парадигмы «дискретные события» для прямого отображения поведения реальных объектов в логистических системах число обрабатываемых событий, например, при моделировании 8-часовой рабочей смены, может достигать десятков тысяч. Модели, основанные на принципах системной динамики, при достаточно больших значениях «дельта Т» работают, конечно, значительно быстрее, но они, в принципе, не применяются для анализа систем обработки материальных потоков, например, в течение 8-часовой рабочей смены. Понятие агентного моделирования как парадигмы относится только к особенностям концептуальной модели, так как в смысле способа отсчёта времени такие модели являются дискретно-событийными.