Agent Based Simulation Modeling

Что такое агентное имитационное моделирование?

Агентное моделирование сосредоточено на индивидуальных участниках системы. В этом заключается его отличие от более абстрактного метода системной динамики и дискретно-событийного метода, ориентированного на процессы.

В агентном моделировании сначала устанавливаются параметры активных объектов — агентов, и определяется их поведение. В виде агентов может быть представлено что угодно, что имеет значение для исследуемой системы: люди, домохозяйства, автомобили, оборудование, даже продукты и компании. Затем устанавливаются связи между агентами, задается окружающая среда и запускается моделирование. Индивидуальные действия каждого из агентов образуют глобальное поведение моделируемой системы.

AnyLogic сочетает на одной платформе профессиональные средства агентного моделирования, дискретно-событийное моделирование и системную динамику. Комбинируя методы, можно проще и быстрее построить точную модель и приступить к анализу.

Агентное моделирование — новый взгляд на вашу организацию

Традиционные методы моделирования рассматривают служащих компании, клиентов, продукты, производственные объекты и оборудование как однородные группы, пассивные объекты или как ресурсы в бизнес-процессе.

Например, системно-динамические модели полны предположений, таких как "у нас работают 120 служащих, которые проектируют примерно 20 новых продуктов в год”, или “у нас 1200 грузовиков, которые перевозят определенное количество груза в месяц, и 5 % из них списываются каждый год и заменяются новыми”.

В дискретно-событийном моделировании организация рассматривается как набор процессов, таких как: “клиент звонит в колл-центр, звонок обрабатывает оператор А, который тратит в среднем 2 минуты на вызов, после чего 20 % запросов переадресовываются на… ”.

Агентное имитационное моделирование

Эти методы превосходят аналитическое моделирование на основе таблиц, так как отражают динамику работы предприятий и нелинейность процессов. Однако они не учитывают уникальные свойства и сложные отношения отдельных объектов. Например, что клиент консультируется с семьей, прежде чем принимать решение о покупке, что самолёты доступны по индивидуальному расписанию, которое регулируется графиком техобслуживания.

В агентном моделировании нет таких ограничений: метод предлагает сосредоточиться непосредственно на отдельных объектах, их поведении и взаимодействии. По сути, агентная модель — это ряд взаимодействующих объектов, которые отражают собой связи в реальном мире. Таким образом, агентное моделирование — это шаг вперед в понимании принципов работы сложных социальных и бизнес-процессов.

Агентное моделирование и Big Data

Коммерческие компании и государственные организации с течением времени накапливают в CRM, ERP и HR-базах огромное количество информации. Агентное моделирование — естественный способ заставить эти данные работать. Агентная модель состоит из объектов с персонализированными свойствами и поведением, эта информация берётся непосредственно из базы данных компании: потребительские привычки, сбои в оборудовании, длительность бизнес-процессов, статистика заболеваемости. Использование реальных данных позволяет делать верные прогнозы и точнее тестировать гипотетические сценарии.

Агентное и многоподходное моделирование

AnyLogic — единственное ПО для агентного моделирования профессионального класса. Кроме того, в AnyLogic агентное моделирование комбинируется с дискретно-событийным подходом или системной динамикой. Модель может состоять из складов, которые в цепи поставок моделируются как агенты, а чтобы отразить в модели внутренние складские процессы, может применяться дискретно-событийный метод. Еще один пример: индивидуальное поведение каждого клиента в модели рынка может задаваться при помощи системной динамики.

Узнайте больше про многоподходное моделирование.

Do you know how to build good simulation models?

Learn from the Multimethod Simulation Modeling white paper

Read now