Академические статьи

Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика


Cтатья является практическим руководством для аналитиков-“симуляционистов”, которые хотели бы добавить к своему инструментарию агентное моделирование, ныне вполне для этого созревшее. Сравнивается, как три основные подхода, сложившиеся в современном имитационном моделировании – системная динамика, дискретно-событийное моделирование и агентное моделирование – предлагают анализировать такие системы. Показано, как построить агентную модель по существующей системно-динамической или дискретно-событийной, и как просто она может быть расширена для учёта более сложных поведений, зависимостей и взаимодействий, чтобы дать более глубокую и точную информацию о моделируемой системе. Агентное моделирование рассмотрено не как замена традиционным подходам, а как весьма полезное дополнение к системной динамике и дискретно-событийному моделированию; предложено несколько комбинированных модельных архитектур.

Российские компании осваивают технологии имитационного моделирования


Системы имитационного моделирования, помогающие принимать стратегические решения – это инструменты, которые могут быть применены во многих отраслях. Имитационное моделирование все больше привлекается к работе в компаниях, уже произведших автоматизацию документооборота и управления бизнес-процессами.

Продаем решения. Клиенты не всегда понимают, что им нужно имитационное моделирование


Сделать академические штудии основой бизнеса удается не всем, и уж тем более не многие могут обойтись при этом почти без инвестиций. Андрей Борщев и Тимофей Попков из компании XJ Technologies превратили лабораторию при Санкт-Петербургском государственном политехническом университете в небольшой, но известный специалистам во всем мире бизнес.

Применение имитационного моделирования в России – cостояние на 2007г.


Этот обзор посвящён бизнес-приложениям имитационного моделирования, в частности в логистике, производстве, сфере услуг, энергетике, финансах, IT и т.д., в также приложениям, где конечным заказчиком является (или должно бы являться) государство: здравоохранение, оборона, чрезвычайные ситуации, социальная динамика. Мы не рассматриваем моделирование “физического” уровня (“MATLAB’овское”), использующееся при проектировании, скажем, систем управления или корпуса самолёта или корабля. Статья должна помочь всем участникам российского ИМ-сообщества определить вектор развития, идентифицировать ограничивающие факторы и выбрать направление усилий.

  • 1
  • 2