В рамках данной статьи мы рассмотрим задачу выбора оптимальной структуры сети и потоков продукции при заданных ограничениях с помощью имитационных и аналитических моделей. Преимущество аналитических моделей в данном случае состоит в наличии алгоритмических методов, позволяющих находить оптимальное решение за приемлемое время. Недостатком является необходимость упрощения исходной постановки задачи путем отбрасывания деталей, не поддающихся формализации с помощью аналитических формул. Имитационные же модели позволяют учитывать все значимые детали реальной системы, однако оптимизация с использованием ИМ зачастую невозможна ввиду большого количества прогонов модели, необходимого для нахождения решения. Кроме того, оптимальность решения можно гарантировать только рассмотрев все возможные комбинации значений параметров.
В связи с этим возникают идеи использования гибридной оптимизации – применения различных типов моделей для решения одной и той же задачи. Например, такой подход возможен в ПО anyLogistix – инструменте для оптимизации и анализа цепей поставок. Этот инструмент позволяет задать параметры задачи в табличной форме и поддерживает различные типы задач, в частности смешанный, целочисленно-линейный и имитационный. В инструменте можно сконструировать линейную задачу максимизации прибыли (сценарий), соответствующую постановке задачи.
Ключевой особенностью ПО anyLogistix является конвертация сценариев и результатов одного типа в другие типы. Так, можно сконвертировать полученный результат в постановку задачи для имитационной модели и проверить применимость такого решения на практике.
