2021年からのAnyLogicブログ投稿トップ5のご紹介です。ブログでは、AnyLogic開発状況、およびその年のさまざまなシミュレーション関連のコンテンツを定期的ご紹介しています。
投稿の多くは、AnyLogic Cloudで、実際に試すことができるシミュレーションモデルを含んでいます。AnyLogic Cloudは、シミュレーションモデルをオンラインで共有するのに最適な環境です。AnyLogicやクラウドプラットフォームは、新機能やユーザーエクスペリエンスを改善する更新を通年で行っています。これらの情報の、トップ5ブログ投稿をご紹介します：
5. AnyLogicとAnyLogic Cloudのアップデート：実験、AGV、およびRoad Trafficライブラリィ
AnyLogic 8.7とAnyLogic Cloudは、2021年3月末にアップデートされました。AnyLogic 8.7.3とAnyLogic Cloudの改善点の概要は次のとおりです。
新しい密度マップ機能が追加されました。これにより、マップは現在（瞬間）の密度表示だけでなく、指定された期間の平均も表示できるようになりました。例えば、店舗の人数の1時間ごとの変化や、シフトごとにワークショップエリアを移動するフォークリフトの平均数を追跡できます。これを行うには、マップ設定で、Time periodパラメーターのSliding windowオプションを選択します。
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4. AnyLogic 9開発状況 － 新しいコネクタ部品のご紹介
AnyLogicのブログをフォローすると、業界をリードするシミュレーションツールであるAnyLogicの次期バージョン９の開発状況を先取りして知ることが出来ます。
ブログの読者は、AnyLogic 9の新機能を製品のリリース前にご覧いただけます。今回は、新しいフローチャートの作成についてご紹介します： 新しいバージョンでは、フローチャートの作成と編集がさらに簡単になります。
3. 製品配送の強化学習
Accentureは、サンフランシスコを拠点とするAI企業Pathmindと提携して、シミュレーションにおける新しい強化学習（以下RLと表記）の可能性を調査しました。
得られた結果は非常に良好でした。この方法では、Nearest Agentヒューリスティックよりも4倍以上短い待機時間が生成されました。
このブログでは、Agustin Albinatiがモデルの要約とニューラルネットを定義する際の3つの重要な考慮事項を紹介します。さらに彼のチームの調査結果をご紹介します。ブログの最後にリンクされているのは、Pathmindのステップバイステップのハウツーです。ぜひご覧ください！
2. 生産最適化ソフトウェアを使用した鉄鋼製造ユニットのスループット向上
Tata Steelは、世界最大の鉄鋼メーカーおよびサプライヤーの1つとして、鉄鋼製造ユニットの内部ロジスティクスを最適化する必要性に直面していました。同社は、AnyLogicを生産最適化ソフトウェアとして使用することで、ユニットの全体的なスループットを向上させる可能性があると考えました。
このケースをぜひご覧ください。
1. 修理可能なスペアパーツの資産管理最適化
ITC Infotechは、複雑な資産集約型業界での在庫管理を最適化するための作業に着手しました。シミュレーション、機械学習、最適化を組み合わせることで、サービスレベルと在庫コストのバランスをとることで、循環/修理可能（rotable/repairable）なスペアパーツの効果的な資産管理と在庫最適化を実証しました。
Kumar SumitとITC Infotechの彼のチームが、修理可能な資産の管理最適化に、OptQuest最適化、Python、およびディシジョンツリー機械学習をAnyLogicでどのように使用したかをご覧ください。
これらが、2021年のブログのハイライトトップ5になります。AnyLogicコミュニティに参加したばかりの場合は、以前のブログを含めてご覧ください。ここで強調表示されているのは単なるサンプルとなります。
2022年のブログではどのようなテーマをご希望ですか？ぜひ以下のコメント欄にアイディアをお書きください！
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