X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018
ПРИМЕНЕНИЕ АГЕНТНОГО ПОДХОДА В ИМИТАЦИОННОМ МОДЕЛИРОВАНИИ
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
В процессе имитационного моделирования исследователь изучает реальную систему, разрабатывает логико-математическую модель реальной системы. Затем с помощью ЭВМ осуществляется построение имитационной модели, воспроизводящей структуру и процессы функционирования моделируемой системы, и проводятся имитационные эксперименты.
Имитационное моделирование успешно используется во многих сферах деятельности. Появление новых методов моделирования и рост вычислительной мощности компьютеров позволяет утверждать, что в дальнейшем число областей применения имитационного моделирования будет только расти.
В современном имитационном моделировании используются три подхода (методологии): дискретно-событийное моделирование, системная динамика и агентное моделирование.
Каждый метод применяется в некотором диапазоне уровней абстракции. Системная динамика предполагает очень высокий уровень абстракции и, как правило, используется для стратегического моделирования. Дискретно-событийное моделирование поддерживает средний и низкий уровни абстракции. Между ними находятся агентные модели, которые могут быть как очень детализированными, когда агенты представляют физические объекты, так и предельно абстрактными, когда с помощью агентов моделируются конкурирующие компании или правительства государств. Рассмотрим подробнее агентный подход к моделированию.
Агентное моделирование является относительно новым методом моделирования. Поначалу оно являлось преимущественно предметом теоретических дискуссий в академических кругах, а начиная с 2000-х годов разработчики имитационных моделей стали использовать его на практике. Переход к агентному моделированию был вызван развитием объектно-ориентированного моделирования, которое дало возможность изучить более сложные системы.
Агентное моделирование предлагает альтернативный взгляд на поведение системы. Разработчик модели может не знать поведения системы в целом, но при этом понимать, как ведут себя отдельные ее элементы. В таком случае построение модели начинается с создания моделируемых объектов (агентов) и задания их поведения. Агенты могут быть объединены в сеть и взаимодействовать друг с другом, а также могут быть помещены в собственную среду. В качестве агентов могут быть использованы самые разные объекты: люди, оборудование, транспортные средства, организации и т.д.
Общепризнанного определения понятия «агент» не существует; до сих пор спорят о том, какими же качествами должен обладать агент: инициативностью и реактивностью, ориентацией в пространстве, способностью обучаться, общаться, «интеллектом» и т.д. Однако есть то, что объединяет все агентные модели: они существенно децентрализованы. 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 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. Поэтому агентное моделирование называют ещё моделированием «снизу вверх».
Агентные модели создаются с помощью специальных программных средств. Используемые для этого в большинстве случаев языки программирования – Java или C++. Кроме того, существуют такие инструменты имитационного моделирования, как, например, Netlogo или АnyLogic, которые делают определение графического интерфейса и контроль элементов управления проще для пользователей.
В настоящее время агентное моделирование может применяться во многих областях. Например, потребительский рынок, логистика, производство и др.
Список литературы:
Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов: учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2012. – 256 с.
Ценина Е.В. Агентное моделирование как новый взгляд на деятельность предприятия [Agent-based modeling as a new point of view on the company activities]. Российское предпринимательство. 18. (3). – С. 367-374. doi: 10.18334/rp.18.3.37303.
Борщев А.В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика. Exponenta Pro, № 3, с.38-47, 2004.
Гаврилова А.В. Имитационное моделирование системы управления материальными запасами в среде AnyLogic. Сборник статей Международной научно-практической конференции «Научная дискуссия современной молодёжи: актуальные вопросы, достижения и инновации». – с. 141-143, 2016.