Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика А. Борщев. Exponenta PRO. #3-4 (7-8), 2004г.

Выдержка

Cтатья является практическим руководством для аналитиков-“симуляционистов”, которые хотели бы добавить к своему инструментарию агентное моделирование, ныне вполне для этого созревшее. Предполагается, что читатель имеет базовые знания в системной динамике или дискретно-событийном имитационном моделировании. Моделирование рассматривается в приложении к системам, содержащим большие количества активных объектов (людей, животных, машин, предприятий или даже проектов, активов, товаров, и т.п.), которые объединяет наличие элементов индивидуального поведения, от сложных (цели, стратегии) до самых простых (временные ограничения, события, взаимодействия). 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. На протяжении всей статьи используются классические примеры; все модели сформулированы на графическом языке пакета AnyLogic. 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.

В этой статье моделирование рассматривается как один из способов решения проблем, возникающих в реальном мире: в технике, производстве, обслуживании, маркетинге, финансах, здравоохранении, транспорте и т.д. Моделирование применяется в случае, если эксперименты с реальными объектами/системами или их прототипирование невозможно или слишком дорого. Моделирование позволяет оптимизировать систему до её реализации. Моделирование включает в себя отображение проблемы из реального мира в мир моделей (процесс абстракции), анализ и оптимизацию модели, нахождение решения, и отображение решения обратно в реальный мир. Мы различаем аналитическое и имитационное моделирование. Аналитическая модель допускает аналитическое решение, зависимость выхода от входа можно реализовать статически в виде, например, электронных таблиц. Это требует от аналитика владение всего лишь общепринятыми программными средствами, например, Excel. Однако, к сожалению, аналитические решения не всегда существуют, а существующие не всегда просто найти. В этом случае аналитики применяют имитационное моделирование (ИМ, английский термин – simulation modeling), которое по контрасту можно назвать динамическим.




ассимиляционная динамика испаноязычного населения сша.jpg

論文のダウンロード(PDF)