基于主体的仿真建模

什么是基于Agent的仿真建模?

基于Agent的建模主要关注系统中各个独立的活动组件。这与更抽象的系统动力学方法和专注于过程的离散事件方法形成了对比。

使用基于代理的建模,活动实体(称为代理)必须被识别并定义它们的行为。他们可能是人、家庭、车辆、设备、产品或公司,任何与系统相关的东西。建立它们之间的连接,设置环境变量,并运行模拟。系统的整体动力学从许多个体行为的相互作用中显现出来。

AnyLogic将专业的离散事件、系统动力学和基于agent的建模结合在一个平台上,以获得高效、不妥协的结果。在白皮书中,面向业务应用的多方法仿真建模,我们研究了这三种主要的仿真建模方法,并构建了一个多方法模型实例来说明多方法仿真建模的优点。阅读白皮书,了解为什么混合动力车总是更好的选择!

阅读白皮书

基于代理的仿真建模是查看组织的一种新方法

传统的建模方法将公司员工、客户、产品、设施和设备视为统一的组、被动的实体,或者只是流程中的资源。18luck新利网页版

例如,系统动力学模型必须包含这样的假设:“我们研发部门有120名员工,他们每年可以设计大约20种新产品。”或者,“我们有一个1200辆卡车的车队,每个月都有一定的运输能力,每年需要更换其中的5%。”

同时,离散事件模型将组织视为多个流程,例如,“客户呼叫呼叫中心,呼叫首先由a类操作员处理,这平均需要2分钟,然后20%的呼叫需要前转。”

基于Agent的仿真建模

这些方法比基于电子表格的建模功能更强大。它们可以捕捉组织的动态和非线性,但它们忽略了个体实体的独特组成和复杂关系。例如,客户可以在作出购买决定之前咨询他的家人,或者单个飞机的可用性可能由严格的机队维护计划决定。

基于代理的建模方法没有这些限制,因为它直接关注单个对象、它们的行为和它们的交互。因此,基于代理的仿真模型是一组反映现实世界中关系的交互对象。这些结果使基于代理的模拟在理解和管理当今商业和社会系统的复杂性方面自然向前迈出了一步。

大数据与基于agent的建模工作

当今的企业和政府组织在其CRM、ERP、HR等数据库中积累了大量的数据。基于Agent的建模是使数据工作的强大方法。基于agent的仿真模型具有个人特征,可以使用真实的、个性化的属性和行为,直接从这些数据库中获取。通过提供精确、简单和最新的建模、预测和比较场景的方法,结果提供了精细的优化。

基于Agent的建模和多方法建模

AnyLogic是全球唯一一款基于工业实力agent的仿真模型构建的专业软件。此外,基于智能体的仿真模型可以很容易地与离散事件或系统动力学元素相结合,实现完整、不妥协的建模。例如,可以看到仓库在供应链上作为代理运行,但在内部使用离散事件建模。

了解更多关于多重方法建模

你知道如何建立良好的仿真模型吗?

学习多方法仿真建模白皮书

读到现在
Baidu