§ 6.3. Виды имитационного моделирования

Существует три вида имитационного моделирования: агентное моделирования, системная динамика и дискретно-событийное моделирование.

Системная динамика (СД) — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере.

Этот подход был разработан и предложен Джем Форрестером в конце 1950х как “исследование информационных обратных связей в промышленной деятельности с целью показать, как организационная структура, усиления и задержки (в принятии решений и действиях) взаимодействуют, влияя на успешность предприятия”. Приложения системной динамики включают также социальные, урбанистические, экологические системы.

Процессы, происходящие в реальном мире, в системной динамике представляются в терминах накопителей (stocks), (например, материальных объектов, знаний, людей, денег), потоков между этими накопителями (flows), и информации, которая определяет величину этих потоков. Важным понятием системной динамики является петля обратной связи (feedback loop), под которой понимается совокупность взаимосвязанных логических причинно-следственных отношений, которые вызывают усиление (положительная обратная связь) или ослабление (отрицательная обратная связь) условий или поведения в рамках системы. (См. рис.6.2.).

Системная динамика абстрагируется от отдельных объектов и событий и предполагает “агрегатный” взгляд на процессы, концентрируясь на политиках, этими процессами управляющих.

Системная динамика представляет структуру и поведение системы как множество взаимодействующих положительных и отрицательных обратных связей и задержек. Математически, системно-динамическая модель – это система дифференциальных уравнений.

Рис. 6.2. Пример, положительного влияния обратной связи на увеличение числа установок ОС Windows

По сути, такой вид моделирования более всех других подходов помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии.

Дискретно-событийное моделирование — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. В основе этого подхода лежит концепция заявок (транзактов, entities), ресурсов и потоковых диаграмм (flowcharts), определяющих потоки заявок и использование ресурсов. Основан Джеффри Гордоном в 1960х годах.

Дискретно-событийное моделирование используется для построения модели, отражающей развитие системы во времени, когда состояния переменных меняются мгновенно в конкретные моменты времени.

Структура дискретно-событийного моделирования включает в себя следующие компоненты:

• сущности (entity),

• действия и события (activities and events),

• ресурсы (resources),

• глобальные переменные (global variables),

• генератор случайных чисел (random number generator),

• сборщики статистики (statistics collectors).

Сущности – это динамические объекты, которые создаются, перемещаются по какой-либо части моделируемой системы, а затем обычно исключаются. Прогон модели завершается, когда в системе не остается ни одной активной сущности. Каждая сущность обладает уникальным набором свойств. Значения свойств могут меняться по ходу продвижения сущности и влиять на путь сущности в модели.

Действия – это процессы, происходящие по ходу моделирования и логика модели. События – обстоятельства, которые в определенный момент времени изменяется состояние системы. Событие возникает, когда над сущностью производится какое-либо действие. Есть три основных типа действий:

Задержка – действие, задерживающее сущность на определенное время.

Очередь – место, где сущность ожидает в течение неопределенного промежутка времени. Очереди размещаются перед ресурсами (см. ниже) или перед логическими действиями для ожидания нужного состояния.

Логические действия – действия, позволяющие организовать нелинейность модели.

Ресурсы представляют собой все, что имеет ограниченную емкость. Наиболее типичными примерами ресурсов являются рабочие, станки, узлы сетей связи, транспортные развязки и т.д.

Глобальные переменные – переменные доступные в любом месте модели в любое время.

В каждом пакете моделирования есть генератор случайных чисел. Генератор случайных чисел – алгоритм, генерирующий последовательность чисел, элементы которой почти независимы друг от друга и подчиняются заданному распределению.

Сборщики статистики – часть модели, собирающая статистику об определенных состояниях системы, значениях глобальных переменных или свойств сущностей.

Дискретно-событийную модель можно рассматривать как глобальную схему обработки заявок, обычно со стохастическими элементами.

Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов.

Агентное моделирование — относительно новое (1990е-2000е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы.

Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться. Общепризнанного определения “что такое агент” не существует, его характеризуют инициативность и реактивность, ориентация в пространстве, способность обучаться, общаться, “интеллект” и т.д.

Объединяет все агентные модели существенная децентрализация. В отличие от системной динамики или дискретно-событийных моделей, здесь нет такого места, где централизованно определялось бы поведение (динамика) системы в целом. Вместо этого, аналитик определяет поведение на индивидуальном уровне, а глобальное поведение возникает (emerges) как результат деятельности многих (десятков, сотен, тысяч, миллионов) агентов, каждый из которых следует своим собственным правилам, живёт в общей среде и взаимодействует со средой и с другими агентами

Агентное моделирование ­­­̶̶ это подход, в котором в последнее время отмечается наибольшее количество исследований и разработок в различных областях знания, например, в искусственном интеллекте, теории сложных систем, теории игр и т.д.

Рис.6.3. Виды имитационного моделирования

Примеры программных продуктов имитационного моделирования рассматриваются в главе 8.