Агенты и варианты среды (поведение, определение и структура)

В мире динамических систем доминирует MATLAB Simulink. Дляагентного моделирования до последнего времени не существовало ни одного коммерческогоинструмента, только библиотеки на Java или C++, разработанные в различных университетах.Рис 6. Инструменты имитационного моделированияAnyLogic – инструмент, который использует компания XJTechnologies, исторически разрабатывалсяспециалистами не по имитационномумоделированию, а по computerscience, вчастности по распределенным системам.Поэтому за основу не был взят ни один из подходов ИМ; вместо этого в основе AnyLogic лежатязыки и методы, принятые в практике разработки сложных информационных систем. СД-диаграммы накопителей и потоков, как и ДС схемы естественным образом ложатся наобъектно-ориентированный язык AnyLogic, и даже тем, кто моделирует, оставаясь в рамкахэтих традиционных подходов, инструмент даёт значительный выигрыш: компактноепредставление структуры, гибкое определение данных и т.д. Однако наиболее существеннымпреимуществом AnyLogic является возможность быстрого создания профессиональныхагентных моделей в той же самой графической среде. AnyLogic поддерживает языковыеконструкции для задания поведения агентов, их взаимодействия, моделирования среды, а такжеимеет богатейшие анимационные возможности. И наконец, AnyLogic позволяет описыватьразные части больших гетерогенных систем, используя разные подходы, объединяя СД, ДС иАМ в одной модели.Примеры практических приложений агентного моделированияОптимизация поставок запчастей в аэропортыЗадача формулируется следующим образом.Имеется семь аэропортов (Пулково, Шереметьево, Домодедово, Внуково, аэропорт г. Ярославля, аэродром Смоленск-Северный, аэропорт г. Вологда), которым два раза в неделю требуются запасные части для технического обслуживания и ремонта самолетов. В Нижнем Новгороде есть предприятие, которое осуществляет производство и доставку необходимых компонентов. Оповещение от аэропортов приходит на предприятие в форме заказа. После чего на погрузку фуры требуется от двух до трех часов. Столько же времени требуется и на разгрузку фуры в аэропорте. После получения запчастей аэропорт оповещает об этом предприятие сообщением “Доставлено!”, далее фура отправляется обратно на предприятие.Требуется смоделировать процесс доставки запасных частей для оценки оптимального количества транспортных средств, учитывая, что всего на предприятии имеется пять грузовиков.В данной модели используется целый ряд особенностей системы Anylogic. Так взаимодействуют два типа агентов. Коллекция аэропортов служит источником и потребителем заявок на запасные части, потребность в которых у каждого аэропорта возникает через случайные промежутки времени. Грузовики, находящиеся на заводе изготовителе запчастей, выступают в роли ресурса. Логику работы аэропортов, в данной задаче, можно рассматривать как последовательные переходы из состояния нормальной работы в состояние ожидания запасных частей и обратно. Это выполняется с помощью диаграммы состояний (рис. 7).Рис. 7. Диаграмма работы аэропортаПри входе в состояние ожидания деталей формируется заказ и отправляется на завод.Обратный переход осуществляется при получении сообщения «Доставлено».На заводе осуществляется обработка заказов. Это отражается с помощью модели процесса.После получения заказа, на производстве выделяют ресурс (грузовик) для исполнения данного заказа. Его загружают заказанными запчастями, на что нужно от двух до трех часов, и отправляют в аэропорт. Там машину разгружают (в течение двух-трех часов), после чего посылается оповещение о доставке, и грузовик возвращается на производство, становясь свободным ресурсом.Таким образом, обеспечивается взаимодействие агентов.Для моделирования доставки применяются средства дискретно-событийного моделирования, что отражается в графическом редакторе диаграммой процесса (рис. 8).Рис. 8. Диаграмма процесса обработки заказа на заводеСреда моделирования представлена фрагментом географической карты с нанесенными на нее автомобильными дорогами с учетом расстояний (рис. 9).Рис. 9. Модель в процессе выполненияВ модели применены элементы анимации для наглядности.Система Anylogicпозволяет производить ряд экспериментов с разработанной моделью: оптимизацию по заданной целевой функции, с варьированием параметров, типа «что если».Динамика употребления алкоголяВ этой модели исследуется отношение людей к алкоголю, продолжительность жизни и связанные с этим расходы на здравоохранение. Различаются четыре состояния у человека: не употребляет вообще NeverUser, употребляет время от времени RecreationalUser, алкоголик Addict и бросивший Quitter. Переходы между состояниями – это стохастические таймауты.Например, возраст, когда человек начинает пить (“инициируется”) - это реализация случайной величины с распределением InitiationTimeDistribution (рис. 10). Распределение построено на базеимеющихся статистических данных, а именно вероятностей инициации для различноговозраста. То же относится к продолжительности жизни, которая распределена по закону DeathTimeDistribution, но это распределение может изменяться в зависимости от отношенийчеловека с алкоголем. В этой модели агенты не взаимодействуют друг с другом.Рис 10. Агентная модель динамики употребления алкоголяРассматриваются две группы людей: одна с “естественной” алкогольной динамикой Normal (контрольная группа) другая,подвергшаяся вмешательствуIntervened. Вмешательство (это можетбыть изменения в законодательстве,“социальные” рекламные кампании ит.п.) моделируется как изменения ввероятностях инициации и отказа оталкоголя.Пример результатов моделирования (количество непьющих, употребляющих, алкоголиков и бросивших в зависимости от возраста) показаны в виде стековых графиков справа на рис. 10. Группа, подвергшаяся вмешательству, здесь имеет вероятность инициации в два раза ниже, а вероятность бросить в два раза выше, чем контрольная группа. В группе Intervened люди живут в среднем дольше, и ресурсов на их медицинское обслуживание уходит меньше; цифры приведены на рисунке. Подобного рода модели используются для поддержки принятия решений (decisionsupport) при разработке федеральных, муниципальных или корпоративных политик.ЗАКЛЮЧЕНИЕМы увидели, что во многих случаях агентное моделирование позволяет легче отобразить в модели многие явления реального мира, чем системная динамика или дискретно-событийное моделирование. Это, однако, не означает, что АМ –абсолютная замена традиционных подходов. Для большого числа приложений СД и ДСпозволяют эффективно строить адекватные модели и получать достоверные результаты. Болеетого, в таких случаях попытки применить агентное моделирование могут быть менеепродуктивными: агентные модели труднее строить. Таким образом, если есть ощущение, чтозадача хорошо подпадает под один из традиционных подходов, его нужно использовать безколебаний. В этом под рукой большое количество коммерческих инструментов, AnyLogic –один из них.Агентное моделирование для тех, кто хочет выйти за рамки ограничений, присущих системной динамике и дискретно-событийному моделированию. Оно особенно эффективно при моделировании систем, содержащих большие количестваактивных объектов. Для таких систем AnyLogic поможет вам разработать агентную модель сминимальными усилиями, а также полностью или частично перейти от существующей СД илиДС модели к агентам.В общем случае, для сложных проблем, где время и динамика важны, имитационное моделирование представляет собой более мощное средство анализа.Список использованной литературыАндрей Борщев. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика. Exponenta PRO, #3-4 (7-8) 2004, c. 38-47.Лычкина, Наталья Николаевна. Имитационное моделирование экономических процессов : учеб. пособие / Лычкина Наталья Николаевна. - Москва : ИНФРА-М, 2012.Боев, Василий Дмитриевич. Имитационное моделирование систем : Учебное пособие / Боев Василий Дмитриевич; Боев В.Д. - М. : Издательство Юрайт, 2017.Емельянов А.А. и др. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. А.А. Емельянова. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с: ил.Агентное и многоподходное моделирование. https://www.anylogic.ru/use-of-simulation/agent-based-modeling/Лебедюк Э.А. Агентное моделирование: состояние и перспективы. https://cyberleninka.ru/article/n/agentnoe-modelirovanie-sostoyanie-i-perspektivyБоев В. Д. Компьютерное моделирование: Пособие для практических занятий, курсового и дипломного проектирования в AnyLogic7:. — СПб.: ВАС, 2014. — 432 с