В статье рассматривается новый подход к практике оценки венчурных проектов на основе создания имитационных моделей. Авторами подробно рассматривается агентная имитационная модель успешного российского Интернет-стартапа в области продажи авиабилетов: раскрывается структура модели, логика поведения агентов, анализируются полученные результаты. Делается вывод о высоком потенциале имитационного моделирования в области разработки стратегии развития компании и сценарного планирования.
Начала системной динамики теперь хорошо известны. Прежде чем в 1961 году появилась первая книга Дж. Форрестера «Индустриальная динамика», известная в русском переводе как «Основы кибернетики предприятия», где был впервые проработан метод системной динамики, Дж. Форрестер 17 лет занимался наукой и инженерным делом в Массачусетском технологическом институте (МТИ), изучая системы управления с обратными связями, тренажеры для пилотов, затем работал в Слоановской школе управления, где впервые столкнулся с конкретными управленческими проблемами.Аналогии с информационными системами с обратными связями, имитаторами полетов не случайны, как и жизненная установка Форрестера «…жизнь должна быть очень практичной. В ней нет места построению теорий и концепций без цели – все время полное погружение в реальном мире», – все послужило созданию «практической философии», так как предложенные идеи и подходы – это фактически универсальная парадигма описания сложных управленческих ситуаций. Ранние модели сетей поставок, общие подходы индустриальной динамики, «пивные игры», язык ДИНАМО – системная динамика берет начало с динамических моделей предприятия.
В данном документе описываются некоторые задачи из банковской области, успешно решаемые пользователями AnyLogic при помощи многоподходного имитационного моделирования. Данный список не претендует на полноту, а лишь отражает некоторые задачи, которые обсуждались XJ Technologies и пользователями AnyLogic – банковскими организациями.
Тезисы доклада, представленного на 2-й Всероссийской конференции по имитационному моделированию (ИММОД2005), Санкт-Петербург, 19-21 октября2005г. В докладе дается общий обзор областей применения имитационного моделирования, существующих инструментов разработки моделей, типов создаваемых моделей. Все представленные примеры взяты из консалтинговой практики ООО «Экс Джей Текнолоджис».
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.
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.
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.
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.