シミュレーションの世界で働いている方なら、柔軟性と効率性がシームレスなモデリング体験を提供する鍵であることをご存知でしょう。新しいシミュレーション プロジェクトを扱うときは、機能を最初から再構築することは避けたいものです。AnyLogic でモジュール モデルを使用すると、適応性があり共有可能なコンポーネントを再利用して、シミュレーション体験を拡張できます。
この記事では、スケーラブルで適応性があり、チーム間で簡単に共有できるモジュール式モデルを設計するための基本原則について説明します。また、製造、医療システム、物流のシミュレーション ワークフローを強化して開発の効率を高めるエージェント ライブラリを作成する方法も紹介します。
戦略的なプロジェクト管理におけるシミュレーション技術の適用について詳しくは、「複雑なプロジェクト管理のための進化するツールボックス (Evolving Toolbox for Complex Project Management) 」という書籍の モデリングとシミュレーションの章もご覧ください。
シミュレーションプロジェクトにおける再利用可能なエージェントの重要性
シミュレーション プロジェクトに取り組む場合、効率性はモデルの構築速度だけにとどまりません。作成したエージェントを簡単に再利用し、将来のシミュレーションに適応できることも重要です。AnyLogic では、再利用可能なエージェントまたはプロセス ブロックの構築が不可欠であり、大規模なシミュレーション プロジェクトに取り組み、既存のモデルが進化するにつれて、この必要性がさらに顕著になります。
次のセクションでは、初心者モデラーの一般的な修正すべき点について説明し、モジュール性を高めてより柔軟なシミュレーション体験を可能にする重要な概念について説明します。
コピー＆ペースト症候群 - 繰り返しに囚われたモデラーの物語
適切なトレーニングを受けていない初心者モデラーは、類似のオブジェクトをコピーして貼り付ける習慣に陥りがちです。これを「コピー＆ペースト症候群」と呼びます。
このアプローチは小規模なシミュレーション プロジェクトでは有効かもしれませんが、必要な変更が組織全体に影響を及ぼしかねない場合には問題になります。この方法で構築された小規模なモデルは管理しやすいように思えるかもしれませんが、大規模なシミュレーションではこの方法の非効率性がすぐに明らかになります。
これに当てはまると感じたとしても、それはあなただけではありません。多くの人がまだこれらの方法を使用しています。しかし、この記事を読んだ後は、再利用性の原則を受け入れ、他の人が感心するような合理的で効果的なシミュレーション エクスペリエンスを作成する準備が整うでしょう。
ジェネリック エージェントの使用 - 冗長性を避ける
過去のやり方の問題点を振り返ると、「そんなことはやったことがない」と言う方や、昔のこととして片付けてしまう方もいるかもしれません。しかし、現在のシミュレーション プロジェクトを振り返って、いまだに時代遅れの手法に取り組んでいることに落胆しながら気づく方もいるでしょう。
あなたがそのグループに属しているとしても、ご安心ください。シミュレーション エクスペリエンスを進化させ、強化する機会はまだあります。より効果的なスケール シミュレーション プラクティスに移行しながら、この成長のチャンスを活かしてください。
AnyLogic 開発チームはシミュレーション エクスペリエンスを最優先します。たとえば、カスタム ブロックの作成に関するビデオがこちらにあります。
これは良いスタートです。これらのカスタム ブロックは、作成に使用したモデルを送信することで、他のユーザーと簡単に共有できます。その他にも魅力的な可能性は無数にあります。
- メニューとユーザー インターフェース フレームワークをカスタマイズして、使いやすさを向上させます。
- シミュレーション プロジェクトでよく使用される特性を含むエージェント タイプをカスタマイズします (たとえば、年齢、身長、国籍などの属性を持つ Citizen エージェント、またはビジー状態とアイドル状態の状態チャートを備えた Worker エージェントなど)。他のエージェントはこれらを継承して、特定の特性を獲得できます。
- Custom Experiment を実行するエージェントを設計してシミュレーション実験を実装し、デフォルトでは利用できない可能性のある頻繁に使用されるテストを実行できるようにします。
- 何かを繰り返し使用する場合は、それをエージェントに変換します。この原則は普遍的に当てはまります。
しかし、課題が生じます。チーム A が、患者が看護師に受け入れられ、退院前に医師のオフィスに連れて行かれる方法を管理する、patientHandler というカスタム ブロックを作成したとします。チーム A はこれをチーム B と共有し、進捗を評価します。一か月語、チーム C が同様の機能を要求します。チーム A は patientHandler のバージョンをチーム C に送信し、チーム B も変更を加えた後の修正バージョンを送信します。ここで、チーム C はジレンマに直面します。2 つあるバリエーションのどちらかを選択する必要があり、おそらく調整も必要になるでしょう。
やがて、patientHandler の複数のバージョンが流通するようになり、それぞれ機能や特徴が異なります。再利用可能なエージェントの開発に成功しても、組織はチーム間での効果的な再利用に苦労し、シミュレーション プロジェクトの管理に混乱と非効率が生じます。
カプセル化 - パラメータ化されたアプローチの歴史
前述の課題に対処するには、シミュレーション プロジェクトを効率化するために次の手順に従う必要があります：
- ハードコーディングは避けてください。これは本当に重要です。ハードコーディングされた値は柔軟性と適応性を制限します。
- エージェントが外部要因から独立していることを確認します。この自律性により、さまざまなモデル間での再利用と統合が向上します。
- エージェントを外部の影響から保護します。エージェントの機能の整合性を維持することは非常に重要です。
パラメータ化の考え方は、エージェントが使用するすべてのデータがパラメータ内に存在する必要があることを意味します。カプセル化の概念は、エージェント内のすべてのものがエージェント自体内で動作し、一部の部分は内部の動作を保護するために非公開にされることを意味します。これには、プライベート変数の使用と、それらに安全にアクセスするためのメソッドの追加が含まれます。これらのプラクティスは、より強力なシミュレーション エクスペリエンスを作成し、エージェントが大規模なシミュレーションで確実に動作できるようにするのに役立ちます。
ゲッター (getters) とセッター (setters) の使用に関する詳細については、次のビデオをご覧ください:
これらのプラクティスを適用すると、エージェントは再利用可能で、柔軟かつ安全に使用できるようになります。しかし、まだ 欠けていることがあります。それは、エージェントを、簡単に共有できる再利用可能なコンポーネントにパッケージ化することです。
ライブラリ作成—再利用性の向上
これまで、優れた実践に向けて長い道のりを歩んできました。これで、パラメータ化されカプセル化されたエージェントを使用してライブラリを作成する準備が整いました。幸い、ライブラリの構築は簡単で、AnyLogic Help ドキュメントに明確な手順が記載されています。
このアプローチにより、将来のシミュレーション プロジェクトで再利用することを目的とした、パラメータ化されカプセル化されたすべてのエージェントを含む新しいライブラリを AnyLogic パレットに追加できます。このライブラリをチーム内、またはより広いグループ間で共有することが簡単になります。また、ライブラリの機能を制御し、ソース コードにアクセスして要求された更新を処理するため、複数のバージョンの問題も解消されます。
リポジトリと抽象化—コラボレーション力のゲートウェイ
ライブラリの作成者として、特にライブラリの人気が高まるにつれて、新機能の追加やユーザー リクエストの管理を常に担当したくないと思うかもしれません。代わりに、他のユーザーが独自に変更できる権限を与えるのが賢明です。GitHub などの共有リポジトリを使用すると、他のチームが最新バージョンをクローンし、変更を加えて、更新をプッシュできます。
ただし、柔軟性を保ち、テストしやすいように、特定のメソッドが最小限の依存関係でエージェントまたはクラス間で一貫して実装されていることを確認する必要があります。ここで Java インターフェースが登場します。Java インターフェースは、一貫した動作を維持するのに役立ち、シミュレーション プロジェクトを効率化したい場合に不可欠です。
ライブラリを世界と共有する
ライブラリは、組織内だけでなく、無料でもライセンス付きでも世界中で共有できます。AnyLogic は、Pypeline や Alpyne などの外部ライブラリをすでに作成しています。
Noorjax Consulting では、共有するライブラリをいくつか作成しており、製品ページで見つけることができます:
- ChatGPT Bridge: シミュレーション プロジェクトの進行中にモデルのデータ出力に関する情報を提供する AI チャットをモデル内で実行できます。
- Robotic Arm: これは、複数の業界の生産で使用される一般的な製造コンポーネントです。
- Stacker Crane: 自動化されたシステムを使用して、ネイティブ ストレージ オブジェクト内のエージェントを保存、取得、および再配置します。
- Automated Sorting System: 仕分けコンベアを自動的に作成し、外部ソフトウェアと統合してオブジェクトの優先順位付けとルーティングを行うことで、シミュレーション エクスペリエンスを強化する複雑なライブラリです。
- Special Optimization and Monte Carlo experiments: 最適化とモンテカルロ実験の信頼区間停止基準（confidence intervals stop criteria）を自動化するソリューション。
- Elevator Group for Normal Agents and Resources: プロセス・モデリング・ライブラリー内のエージェントおよびリソースを移動させるために作動するエレベータ群。
準備は整いましたか？
シミュレーション プロジェクトの構築に集中する時が来ました。ライブラリの作成に取り組んでいる場合でも、すでに作成している場合でも、問題をお持ちの場合は、専門家のコンサルティングをご利用ください。Noorjax は、シミュレーションのアイデアを簡単に拡張し、完全なシミュレーション エクスペリエンスを実現するお手伝いをします。
シミュレーション プロジェクトをさらに進めましょう。今すぐ AnyLogic をダウンロードして、スケーラブルでインパクトのあるシミュレーションの構築を開始してください。
