В имитационном моделировании сформировались и наиболее часто применяются три основных подхода — дискретно-событийное моделирование, системная динамика и агентное моделирование [1].
Аппарат системной динамики обычно оперирует непрерывными во времени процессами, а дискретно-событийное и агентное моделирование чаще всего используются для дискретных во времени процессов. С другой стороны, системная динамика предполагает максимальный уровень абстракции модели, дискретно-событийное моделирование отражает абстракции низкого и среднего уровня. Агентное моделирование может применяться на любом уровне модели любого масштаба.
Дискретно-событийное моделирование
Дискретно-событийную модель можно рассматривать как описание процессов обслуживания заявок. Дискретно-событийное моделирование реализовано в системе GPSS и ряде других программ. Это GPSS/PC, GPSS/H, GPSS World, Object GPSS, Arena, SimProcess, Enterprise Dynamics, Auto-Mod и др.
В GPSS World имеются средства статистической обработки результатов моделирования, встроенный язык программирования расчетов PLUS и др. Трудоемкость описания моделируемых систем в терминах бизнес-процессов может быть снижена за счет применения таких продуктов, как Object GPSS или ISS 2000. В частности, с помощью ISS 2000 пользователь в диалоговом режиме создает автоматически GPSS-программу и запускает ее на выполнение.
Системная динамика
Системно-динамическая модель описывает поведение системы и ее структуру в виде системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Системная динамика как методология моделирования производственно-хозяйственной деятельности была предложена в 1961 г. Дж. Форрестером. Процессы, происходящие в реальном мире, в системной динамике представляются в терминах накопителей (фондов) и потоков между ними.
Методы системной динамики поддерживаются такими программами, как DYNAMO, Stella, Vensim, PowerSim, iThink, ModelMaker и др.
Пакет Vensim представляет собой инструмент для визуального моделирования, поддерживающий разработку концептуальной модели, документирование, собственно моделирование, анализ результатов и оптимизацию моделей динамических систем.
Программные комплексы Stella и iThink предназначены для преобразования моделей принятия решений в имитационные модели. В них широко используются графические изображения потоков, фондов, эффектов влияния неформализованных факторов. С помощью PowerSim и iThink производится расчет показателей текущего и будущих периодов, прогнозы состояния отдельных сделок и состояния финансовых учреждений.
Агентное моделирование
Агентное моделирование предполагает работу с децентрализованной моделью. В такой модели нет единой точки, определяющей поведение системы в целом. Агентная модель состоит из множества индивидуальных объектов (агентов) и их окружения. Поведение системы описывается на индивидуальном уровне; глобальное поведение рассматривается как результат совокупной деятельности агентов, каждый из которых действует сообразно собственному "уставу", существует в общей среде, взаимодействует со средой и другими агентами. Для описания поведения агентов используются карты состояний, являющиеся стандартным инструментом UML.
Для систем, содержащих большое количество активных объектов с отчетливо выраженным индивидуальным поведением, агентное моделирование является более универсальным подходом, т. к. позволяет учесть структуру и поведение любой сложности.
Другое важное достоинство агентного моделирования — возможность разработки модели даже в отсутствие априорной информации о глобальных зависимостях. Зная индивидуальную логику поведения участников процесса, можно построить агентную модель и спрогнозировать ее глобальное поведение. Помимо этого, агентная модель проще в сопровождении, поскольку уточнения вносятся на локальном уровне по мере накопления данных.
Список литературы
1. М. Румянцев, Средства имитационного моделирования бизнес-процессов // Корпоративные системы, №2, 2007.