AnyLogic

De la Wikipedia, enciclopedia liberă
Salt la: Navigare, căutare
AnyLogic
Dezvoltator The AnyLogic Company
Ultima versiune Professional 7 [1]
Sistem de operare multiplatformă
Tip software de simulare
Licență proprietară
Site web www.anylogic.com

AnyLogic este o aplicație de modelare a simulărilor de tip multi-metodă dezvoltată de The AnyLogic Company.

Istoric AnyLogic[modificare | modificare sursă]

La începutul anilor ’90 s-a manifestat un interes semnificativ pentru abordarea matematică în cazul modelării și simulării proceselor paralele. Această abordare poate fi aplicată la analiza acurateței programelor paralele și distribuite. Grupul de cercetare Distributed Computer Network (DCN) din cadrul Universității Tehnice din Sankt Petersburg a dezvoltat un astfel de sistem de software în vederea analizei acurateței programelor; noua aplicație fost denumită COVERS (Concurrent Verification and Simulation). Acest sistem permitea notația grafică a modelării structurii și comportamentului sistemului. Această aplicație a fost dezvoltată în cadrul cercetarea pentru Hewlett Packard (?).

În 1998, succesul acestei cercetări a inspirat laboratorul DCN să înființeze o companie având ca scop dezvoltarea unui software de simulare de nouă generație. În cursul dezvoltării s-a pus accent pe metodele folosite: simulare, analiza performanței, comportamentul sistemelor stohastice, optimizare și vizualizare. Noul software lansat în 2000 se baza pe cele mai noi realizări ale tehnologiei informației: o abordare orientată spre obiect, elemente din limbajul standard UML, folosirea limbajului Java, un GUI modern, etc.

Trei abordări ale simulării unei întreprinderi

Aplicația a fost numită AnyLogic, deoarece era compatibilă cu toate cele trei binecunoscute abordări de modelare:

  • Dinamica sistemelor,
  • Simulare bazată pe evenimente discrete,
  • Modelare bazată pe agenți [2].

+ Orice combinație a acestor trei abordări în cadrul unui singur model.[3]. Prima versiune AnyLogic a fost AnyLogic 4, deoarece numerotarea a fost continuată de la COVERS 3.0.

Apariția AnyLogic 5 în 2003 a reprezentat un mare pas înainte. Se axa pe simularea întreprinderilor din următoarele domenii:

Cea mai recentă versiune, AnyLogic 7, a fost lansată în 2014. Platforma pentru mediul de dezvoltare al modelelor AnyLogic 7 este Eclipse. AnyLogic 7 este un software de simulare de tip multiplatformă deoarece rulează pe Windows, Mac OS and Linux.[17]

AnyLogic și Java[modificare | modificare sursă]

AnyLogic cuprinde un limbaj de modelare grafică și de asemenea permite utilizatorului extinderea modelelor de simulare folosind cod Java. Caraterul Java al aplicației AnyLogic avantajează atât specificarea extensiilor modelelor prin codare Java, cât și crearea de applet-uri Java, care pot fi deschise în orice browser obișnuit. Aceste applet-uri facilitează împărtășirea și plasarea modelelor AnyLogic pe pagini web. Versiunea Professional permite pe lângă applet-uri Java și crearea de aplicații Java de sine stătătoare, care pot fi distribuite utilizatorilor. Aceste aplicații Java pot constitui baza pentru aplicații de suport al deciziilor[18][19].

Modelarea simulărilor de tip multi - metodă[modificare | modificare sursă]

În ce măsură corespund abordările de simulare nivelului de abstractizare

Modelele AnyLogic pot fi bazate pe oricare din principalele paradigme de modelare a simulării: cu evenimente discrete sau orientată pe proces (DE), bazată pe dinamica sistemelor (SD) și bazată pe agenți (AB).

Simularea bazată pe dinamică de sistem și cea cu evenimente discrete sunt abordări tradiționale de simulare, cea bazată pe agenți este nouă. Practic, abordarea bazată pe dinamica de sistem este orientată în special spre procese continue, în timp ce modelele sistemelor “cu evenimente discrete” (prin care se înțeleg toți descendenții GPSS, cunoscută și sub denumirea de abordare orientată pe procesul de simulare) și bazate pe agenți, operează îndeosebi în timp discret, ca de ex. sar de la un eveniment la celălalt.

Simularea bazată pe dinamica sistemelor și cea cu evenimente discrete au fost predate în cadrul universităților unor grupuri foarte diferite de studenți, și anume ingineri de management și economie, industrial și de cercetare operațională. Astfel, s-au conturat două comunități distincte de specialiști care nu comunică niciodată între ele.

Modelarea bazată pe agenți era până de curând considerată un subiect pur academic. Cu toate acestea, cererea tot mai mare pentru optimizarea globală a întreprinderilor a determinat modelatori importanți să se orienteze spre abordări combinate, pentru o mai bună înțelegere a proceselor interdependente complexe, care pot avea caracteristici foarte diferite.

În ce măsură corespund abordările de modelare nivelului de abstractizare. Modelarea bazată pe dinamica sistemelor, ocupându-se cu agregate, se folosește în mod evident la cel mai înalt nivel de abstractizare. Modelarea cu evenimente discrete se folosește la nivel scăzut până la mediu de abstractizare. În ceea ce privește modelarea bazată pe agenți, această tehnologie este folosită la toate nivelurile de abstractizare, iar agentul poate modela obiecte de naturi și mărimi diverse : la nivel “fizic“ agenții pot fi de ex. trecători, autovehicule sau roboți, la nivel mediu – clienți, la cel mai înalt nivel – companii concurente[20].

AnyLogic permite modelatorului să combine aceste abordări de simulare în cadrul aceluiași model. Nu există o ierarhie prestabilită. Astfel, de exemplu, se poate crea modelul unei industrii de transport de marfa, unde transportatorii sunt modelati ca agenți, care acționează și reacționeză independent. În același timp funcționarea internă a transportului și infrastructura retelelor lor poate fi modelată cu o simulare folosind evenimente discrete. Asemănător, se pot modela consumatorii ca agenți, al căror comportament agregat alimentează un model de dinamică de sistem, captând fluxuri precum încasări sau cheltuieli, care nu trebuie legate individual de agenți. Abordarea limbajului combinat este aplicabilă direct în cazul unei arii largi de probleme complexe de modelare, care pot fi modelate cu una din oricare dintre abordări, deși cu compromisuri.

Limbaj de simulare[modificare | modificare sursă]

Constructii de simulare bazate pe limbajul de modelare AnyLogic

Limbajul de simulare AnyLogic este alcătuit din următoarele elemente[21]:

  • Diagramele de stoc și de flux sunt folosite pentru modelarea dinamicii sistemelor.
  • Diagramele de stare sunt folosite mai ales la modelarea bazată pe agenți pentru a defini comportamentul agenților. Se folosesc de asemenea la modelarea cu evenimente discrete, de ex. pentru a simula avaria mașinilor.
  • Diagramele de activitate se folosesc pentru definirea algoritmilor. Pot fi folosite la modelarea cu evenimente discrete, de ex. pentru direcționarea apelurilor, sau în modelarea bazată pe agent, de ex. pentru logica de decizie a agenților.
  • Diagramele de flux de proces sunt construcția de bază folosită pentru definirea proceselor în cazul modelării cu evenimente discrete. Privind această diagramă de flux putem observa de ce abordarea cu evenimente discrete este adesea numită orientată pe proces.

Limbajul include de asemenea: construcții de modelare de nivel scăzut (variabile, ecuații, parametri, evenimente, etc.), figuri pentru animație (linii, elipse, etc.) modalități de analiză (seturi de date, histograme, diagrame), aplicații de conectivitate, imagini standard și structuri de experiment.

Librării AnyLogic[modificare | modificare sursă]

AnyLogic cuprinde următoarele librării standard[21]:

  • Process Modeling Library a fost proiectată pentru a sprijini simularea DE în domenii precum industrie, rețele de aprovizionare, logistică și sănătate publică. Folosind obiectele Process Modeling Library se pot modela sisteme reale sub formă de entități (tranzacții, clienți, produse, componente, vehicule, etc.), procese (secvențe de operațiuni care în mod caracteristic implică șiruri de așteptare, întârzieri, utizare de resurse) și resurse. Procesele sunt specificate sub formă de diagrame de flux.
  • Pedestrian Library este dedicată simulării fluxului de trecători într-un mediu “fizic”. Permite crearea unor modele de clădiri intens circulate (precum stații de metrou, puncte de control etc.) sau străzi (număr mare de trecători). Modelele permit colectarea de statistici despre densitatea trecătorilor în diferite zone. Acest lucru asigură o perfomanță satisfăcătoare a punctelor de lucru cu încărcătură ipotetică, estimează durata de staționare în anumite zone și detectează eventuale probleme legate de geometria internă - cum ar fi efectele adăugării prea multor obstacole – și alte aplicații. În modelele create cu Pedestrian Library, trecătorii se mișcă în spațiu continuu, reacționând atât la diferite tipuri de obstacole (pereți, zone diferite) cât și la alți trecători. Trecătorii sunt simulați sub forma unor agenți care interacționează, caracterizați prin comportament complex, însă AnyLogic Pedestrian Library oferă o interfață de nivel mai ridicat pentru crearea rapidă a modelelor de trecători sub formă de diagrame de flux.
  • Rail Yard Library permite modelarea, simularea și vizualizarea operațiunilor unei căi ferate de orice complexitate și dimensiune. Acest model de cale ferată poate fi combinat cu modele cu evenimente discrete sau bazate pe agent în funcție de: încărcare și descărcare, alocarea resurselor, mentenanță, procese de producție și alte activități de transport.

Pe lângă aceste librării standard, utilizatorii pot crea și pot distribui propriile lor librării.

Note[modificare | modificare sursă]

  1. ^ Ultimele lansări pe pagina oficială.
  2. ^ Cynthia Nikolai, Gregory Madey. Tools of the Trade: A Survey of Various Agent Based Modeling Platforms, Journal of Artificial Societies and Social Simulation vol. 12, no. 2 2, 31 March 2009
  3. ^ Andrei Borshchev, Alexei Filippov. From System Dynamics and Discrete Event to Practical Agent Based Modeling: Reasons, Techniques, Tools,The 22nd International Conference of the System Dynamics Society, July 25 - 29, 2004, Oxford, England
  4. ^ Maxim Garifullin, Andrei Borshchev, Timofei Popkov. "Using AnyLogic and Agent Based Approach to Model Consumer Market", EUROSIM 2007, September, 2007.
  5. ^ Kirk Solo, Mark Paich A Modern Simulation Approach for Pharmaceutical Portfolio Management, SimNexus LLC
  6. ^ Yuri G. Karpov, Rostislav I. Ivanovski, Nikolai I. Voropai, Dmitri B. Popov. Hierarchical Modeling of Electric Power System Expansion by AnyLogic Simulation Software, 2005 IEEE St. Petersburg PowerTech, June 27-30, 2005, St. Petersburg, Russia
  7. ^ Michael Gyimesi, Johannes Kropf. "C14 Supply Chain Management - AnyLogic 4.0", Simulation News Europe, December, 2002.
  8. ^ Ivanov D.A., Sokolov B., Kaeschel J. "A multi-structural framework for adaptive supply chain planning and operations control with structure dynamics considerations", European Journal of Operational Research, 2009.
  9. ^ Ivanov D.A. "Supply chain multi-structural (re)-design.", International Journal of Integrated Supply Management, No. 5(1), 19-37., 2009.
  10. ^ Ilmarts Dukulis, Gints Birzietis, Daina Kanaska. Optimization models for biofuel logistic system, Engineering for Rural Developments, Jelvaga, 29-30 May 2008
  11. ^ Peer-Olaf Siebers, Uwe Aickelin, Helen Celia, Chris W. Clegg. "understanding Retail Productivity by Simulating Management Practices", EUROSIM 2007, September, 2007.
  12. ^ Peer-Olaf Siebers, Uwe Aickelin, Helen Celia, Chris W. Clegg. "A Multi-Agent Simulation of Retail Management Practices", Proceedings of the Summer Computer Simulation Conference (SCSC 2007), 2007.
  13. ^ Arnold Greenland, David Connors, John L. Guyton, Erica Layne Morrison, Michael Sebastiani. "IRS post-filing processes simulation modeling: a comparison of DES with econometric microsimulation in tax administration" , Proceedings of the 2007 Winter Simulation Conference, 2007, Washington D.C., USA
  14. ^ V.L. Makarov, V.A. Zitkov, A.R. Bakhtizin. "An agent-based model of Moskow traffic jams", Agent Based Spatial Simulation Workshop, 24-25 November 2008, Paris, France
  15. ^ David Buxton, Richard Farr, Bart Maccarthy. "The Aero-engine Value Chain Under Future Business Environments: Using Agent-based Simulation to Understand Dynamic Behaviour", MITIP2006, 11-12 September, Budapest.
  16. ^ Roland Sturm, Hartmut Gross, Jörg Talaga. Material Flow Simulation of TF Production Lines –Results & Benefits (Example based on CIGS Turnkey), Photon equipment conference, March 2009, Munich.
  17. ^ The full system requirements list on the official web-site.
  18. ^ Christian Wartha, Momtchil Peev, Andrei Borshchev, Alexei Filippov. Decision Support Tool Supply Chain, Proceedings of the 2002 Winter Simulation Conference, 2002
  19. ^ Explore different probability distributions and fit your own dataset online - interactive tool
  20. ^ Yuri G. Karpov. "AnyLogic – a New Generation Professional Simulation Tool", VI International Congress on Mathematical Modeling, September 20-26th, 2004, NizniNovgorog, Russia
  21. ^ a b Ajutor online AnyLogic pe pagina ofială de distribuire.

Bibliografie[modificare | modificare sursă]

  • Law, Averill M. (2006). Simulation Modeling and Analysis with Expertfit Software. McGraw-Hill Science. ISBN 978-0-07-329441-4 
  • Banks, Jerry; John Carson, Barry Nelson, David Nicol (2004). Discrete-event system simulation - 4th edition. Prentice Hall. ISBN 978-0-13-144679-3 
  • Sterman, John D. (2000). Business Dynamics: Systems thinking and modeling for a complex world. McGraw Hill. ISBN 0-07-231135-5 

Legături externe[modificare | modificare sursă]