Курсовая работа по курсу «Теория систем и системный анализ»

Тема: «Имитационное моделирование. Описание работы программы “AnyLogic”»

Министерство образования Российской Федерации

Московский государственный университет экономики статистики и информатики

Институт компьютерных технологий

Курсовая работа

по курсу «Теория систем и системный анализ»

Тема: «Имитационное моделирование. Описание работы программы “AnyLogic”»

Выполнили: студенты группы ДКН-201

Руководитель:

Москва

2005г.

Оглавление

1.  Введение 3

2.  Аналитическая часть

2.1 Постановка задачи и формулировка модели 3

2.2 Общие сведения о ТСиСА 3 - 4

2.3 Сущность имитационного моделирования 4 – 7

2.4. Процесс поиска информации об имитационном моделировании

в сети Internet 8

3. Проектная часть

3.1. Общие сведения о системе имитационного моделирования AnyLogic 9

3.2. Технический проект системы AnyLogic

3.2.1 Принцип действия 9 – 10

3.2.2 Способы моделирования 10 – 11

3.2.3 Описание функций системы имитационного моделирования AnyLogic

3.2.3.1 Оптимизация 11

3.2.3.2 Интерактивная 2D и 3D анимация 11

3.2.3.3 Переносимые модели, работающие в Web‑браузере 11 – 13

3.4. Схема сценария диалога с системой имитационного моделирования

AnyLogic

3.5. Область применения системы AnyLogic

3.6. Описание реализации программы AnyLogic

3.7. Системные требования 29

4. Список используемых ресурсов 29

1. Введение

Управление в  современном  мире становится все более трудным делом, поскольку организационная структура нашего общества усложняется. Эта сложность объясняется характером взаимоотношений между различными элементами наших организаций и физическими системами, с которыми они взаимодействуют.  Хотя эта сложность существовала давно,  мы только сейчас начинаем понимать ее значение.  Теперь мы сознаем, что изменение одной из характеристик системы может легко привести к изменениям или создать потребность в изменениях в  других  частях системы.  В связи с этим получила развитие методология системного анализа ("исследование операций",  "теория управления"), которая  была призвана помочь руководителям и инженерам изучать и осмысливать последствия таких изменений. 

В дальнейшем будет рассмотрена программа, которая применяется в структурном и функциональном анализе программы, а именно в имитационном моделировании, будут рассмотрены ее особенности, системные требования, структура.

2. аналитическая часть

2.1. Постановка задачи и формулировка модели

Дано: ресурсы Интернет

Требуется:

1)  Найти информацию об имитационном моделировании, применяемом в структурном или функциональном анализе программы реализации данного метода.

2)  Изучить структуру имитационной модели.

3)  Описать процесс поиска нужной информации в среде Интернет.

4)  Предоставить результаты работы работы с программой.

Методы: Поиск нужной информации в среде Интернет, работа с программами имитационного моделирования.

2.2. Общие сведения о ТСиСА

Системный подход актуален для специалистов по управлению экономическими объектами, особенно для тех, кто связан с созданием автоматизированных систем управления экономическими объектами. Объектами исследования в теории систем являются любые эмпирические и абстрактные объекты окружающего нас мира. Разнообразие и сложность объектов затрудняет их познание. Количество научных дисциплин, учитывающих конкретные проявления разнообразия, постоянно растет и в настоящее время насчитывает десятки тысяч дисциплин. Возникла проблема интеграции научного знания. Решение этой проблемы - это единое, универсальное научное знание, общее для всех наук, которое является предметом исследования в теории систем.

Современные представления единого, общего, универсального научного знания выражены в законах и моделях систем, методах анализа и синтеза систем. Овладение единым научным знанием обеспечивает формирование фундаментальных основ научного знания, которые способствуют повышению качества обучения при сокращении сроков, улучшению понимания, развитию таких познавательных функций как описание, объяснение и предсказание.

Цель курса:

- дать теоретические основы теории систем и теории информации

- привить практические навыки по использованию знаний теории систем для анализа практической деятельности и работы любых объектов окружающей среды.

Предметом изучения курса являются законы, модели и методы систем, которые отражают универсального научное знание, общее для всех научных дисциплин.

Задачи:

- изучить сущность, свойства, характеристики, классы систем и способ их формального представления.

- понять методы проектирования систем

- изучить что такое управление системы, из каких функций оно складывается

- изучение понятие информации, ее свойств и характеристики, а также ее взаимосвязь с понятием системы.

- изучение возможных направлений системного анализа.

- применение знаний к конкретным экономическим системам, в целях определения эффективности работы объекта и принятия решения по оптимальному управлению работой объектов.

Такой предмет как теория систем и системный анализ помогает сформировать теоретические представления о системном подходе, развить навыки исследования организационных, социальных и технических систем, изучить современные средства поддержки выполнения процедур системного анализа.

Теория систем помогает применять полученные навыки в своей деятельности, с его помощью рассмотрение любой деятельности возможно в системном аспекте для последующего анализа оптимальности ее работы. Применяя математические методы в системном анализе, в дальнейшем возможно формулирование и организация оптимальной работы

2.3. Сущность имитационного моделирования

Имитационное моделирование является  широким и недостаточно четко определенным понятием, имеющим очень большое значение для  лиц,  ответственных за проектирование и функционирование систем. Имитационное моделирование  есть процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы.

  Таким образом,  процесс имитационного моделирования мы понимаем как процесс, включающий и конструирование модели, и аналитическое применение модели для изучения некоторой проблемы. Под моделью реальной  системы мы понимаем представление группы объектов или идей в некоторой форме,  отличной от их реального воплощения. Системы,  существующие еще только на бумаге или находящиеся в стадии планирования, могут моделироваться так же, как и действующие системы.

  Имитационное моделирование  является  экспериментальной  и прикладной методологией, имеющей целью:

А)  описать поведение систем;

Б) построить теории и гипотезы,  которые могут объяснить наблюдаемое поведение;

В) использовать  эти теории для предсказания будущего поведения системы, т. е. тех воздействий, которые могут быть вызваны изменениями в системе  или  изменениями  способов  ее функционирования.

В отличие от большинства технических методов,  которые могут быть классифицированы в соответствии с научными  дисциплинами,  в которые они уходят своими корнями (например,  с физикой или химией), имитационное моделирование применимо в любой отрасли науки. Для моделирования системы нам необходимо  поставить  искусственный эксперимент, отражающий основные условия моделируемой ситуации. Для этого мы должны придумать способ имитации искусственной последовательности происходящих в системе событий.

  Модель является представлением объекта,  системы или понятия (идеи) в некоторой форме,  отличной от формы их реального существования. Модель служит обычно средством,  помогающим нам в объяснении, понимании или совершенствовании системы. Модель какого-либо объекта может быть или точной копией этого объекта (хотя и выполненной из другого материала и в другом масштабе),  или отображать некоторые характерные свойства объекта в абстрактной форме.

  Модель -  это используемый для предсказания и сравнения инструмент, позволяющий логическим путем спрогнозировать последствия альтернативных действий и достаточно уверенно указать,  какому из них отдать предпочтение. Имитация - всего лишь один из видов моделирования.

Достоинства и недостатки имитационного моделирования

Все имитационные модели представляют собой модели  типа  так называемого "черного ящика".  Это означает,  что они обеспечивают выдачу выходного сигнала системы,  если на  ее  взаимодействующие подсистемы поступает входной сигнал.  Поэтому для получения необходимой информации или результатов необходимо осуществлять  "прогон" имитационных моделей,  а не "решать" их. Имитационные модели не способны формировать свое собственное решение в  том  виде,  в
каком это имеет место в аналитических моделях,  а могут лишь служить в качестве средства для анализа поведения системы в  условиях, которые определяются экспериментатором. Следовательно, имитационное моделирование - не теория, а методология  решения проблем. Более  того,  имитационное моделирование является только одним из нескольких имеющихся в распоряжении системного аналитика  важнейших методов решения проблем.

 Необходимость решения задачи путем экспериментирования становится очевидной,  когда  возникает потребность получить о системе специфическую информацию,  которую нельзя найти в известных источниках. Непосредственное экспериментирование  на реальной системе устраняет много затруднений,  если необходимо обеспечить соответствие между моделью и реальными  условиями;  однако  недостатки  такого  экспериментирования  иногда весьма значительны, поскольку:

1. Оно может нарушить установленный порядок работы объекта.
2. Если составной частью системы являются люди,  то  на  результаты  экспериментов может повлиять так называемый хауторнский эффект, проявляющийся в том, что люди, чувствуя, что за ними наблюдают, могут изменить свое поведение.
3. Может оказаться сложным поддержание одних и тех  рабочих условий  при  каждом  повторении эксперимента или в течение всего времени проведения серии экспериментов.
4. Для получения одной и той же величины выборки (и,  следовательно, статистической значимости результатов экспериментирования) могут потребоваться чрезмерные затраты времени и средств.

5. При экспериментировании с реальными системами может  оказаться  невозможным исследование множества альтернативных вариантов.

По этим причинам исследователь должен рассмотреть  целесообразность применения имитационного моделирования при наличии любого из следующих условий:

1. Не  существует законченной математической постановки данной задачи,  либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели. К этой категории относятся многие модели массового обслуживания, связанные с рассмотрением очередей.
  2. Аналитические методы имеются, но математические процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование даст более простой способ решения задачи.
  3. Аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие недостаточной математической подготовки  имеющегося персонала. В этом случае следует сопоставить затраты на проектирование, испытания и работу на имитационной модели с затратами, связанными с приглашением специалистов со стороны.
  4. Кроме оценки определенных параметров, желательно осуществить на  имитационной модели наблюдение за ходом процесса в течение определенного периода.
  5. Имитационное  моделирование  может оказаться единственной возможностью вследствие  трудностей  постановки  экспериментов  и наблюдения явлений в реальных условиях;  соответствующим примером может служить изучение поведения космических кораблей в  условиях межпланетных полетов.
  6. Для долговременно действующих систем или процессов  может понадобиться  сжатие временной шкалы.  Имитационное моделирование дает возможность полностью контролировать время  изучаемого  процесса,  поскольку  явление  может быть замедлено или ускоренно по желанию.

  Дополнительным преимуществом  имитационного  моделирования можно считать широчайшие возможности его применения в сфере образования и профессиональной подготовки. Разработка и использование имитационной модели позволяют экспериментатору видеть и "разыгрывать" на модели реальные процессы и ситуации. Это в свою очередь, должно  в  значительной  мере  помочь ему понять и прочувствовать проблему, что стимулирует процесс поиска нововведений. Когда руководитель достигает подлинного понимания проблемы и начинает  свободно  управлять своей моделью,  он обретает способность видеть содержание своей работы с иных точек зрения.  Он захочет  проверить  на  модели  множество альтернативных вариантов, чтобы оценить открывшиеся ему новые возможности. По сути  дела  он использует  модель  для  повышения  своего мастерства управления, позволяющего ему на новом уровне четко установить все  существенные последствия вносимых в систему изменений. Возможно, он мог бы проделать это и на реальной системе,  но вследствие ее  сложности это было бы очень утомительно и сопряжено с ошибками.  Вот почему он обращается к модели как к  средству оценки  своих  новых  интуитивных предположений и умозаключений.

  Идея имитационного моделирования интуитивно привлекательна и для руководителей,  и для исследователей систем  благодаря  своей простоте.  Поэтому  метод  имитационного  моделирования стремятся применять для решения каждой задачи, с которой приходится сталкиваться.  И хотя людям с высокой математической подготовкой имитационный подход представляется грубым силовым приемом или  последним средством,  к которому следует прибегать,  факт заключается в том,  что этот метод является распространенным инструментом в руках ученых.

Несмотря на недостаточное математическое изящество, имитационное моделирование является одним из наиболее широко распространенных  количественных методов,  используемых при решении проблем управления. 

Отрицательные черты:

1. Разработка  хорошей  имитационной  модели часто обходится дорого и требует много времени,  а также наличия  высокоодаренных специалистов, которых в данной фирме может и не оказаться.

2. Может показаться, что имитационная модель отражает реальное  положение  вещей,  хотя в действительности это не так.  Если этого не учитывать, то некоторые свойственные имитации особенности могут привести к неверному решению.
3. Имитационная модель в принципе не точна, и мы не в состоянии измерить степень этой неточности. Это затруднение может быть преодолено лишь частично путем анализа чувствительности модели  к изменению определенных параметров.
4. Результаты,  которые дает имитационная модель, обычно являются численными,  а их точность определяется количеством знаков после запятой,  выбираемым экспериментатором. В связи с этим возникает  опасность  "обожествления  чисел",  т. е.  приписывания им большей значимости, чем они на самом деле имеют.

2.4. Процесс поиска информации об имитационном моделировании в сети Internet

3.  Проектная часть

3.1. Общие сведения о системе имитационного моделирования AnyLogic

AnyLogic является инструментом имитационного моделирования нового поколения, который основан на результатах, полученных в теории моделирования и в информационных технологиях за последнее десятилетие. По сравнению с традиционными инструментами AnyLogic предлагает существенно более широкий спектр возможностей при меньших трудозатратах, поскольку позволяет:

Моделировать быстрее при помощи визуальных, гибких, расширяемых, повторно-используемых объектов, как стандартных, так и разработанных Вами; Моделировать точнее, применяя любые подходы, в любом сочетании, на любом уровне абстракции Создавать интерактивные 2D и 3D анимации, визуально отображающие результаты работы модели в реальном времени Не ограничивать себя в средствах описания модели, используя как графическое задание моделей (объекты, интерфейсы и иерархия, блочные диаграммы, диаграммы состояний, таймеры, порты и передача сообщений, переменные и алгебро-дифференциальные уравнения и т. д.) так и программирование на объектно-ориентрованном языке Java Увеличить жизненный цикл модели, быстро подстраивая её к меняющимся условиям Использовать мощный арсенал средств анализа и оптимизации непосредственно из среды разработки модели Просто и эффективно интегрировать модель открытой архитектуры с офисным и корпоративным ПО, включая электронные таблицы, БД, ERP и CRM системы

3.2. технический проект системы Anylogic

3.2.1. Принцип действия

AnyLogic™ предлагает на порядок больше средств описания структуры, поведения и данных моделируемой системы, чем любой другой инструмент имитационного моделирования. Объекты, интерфейсы и иерархия, блочные диаграммы, диаграммы состояний, таймеры, порты и передача сообщений, переменные и алгебро-дифференциальные уравнения, а также возможность добавить выражение, оператор, функцию или библиотеку на языке Java™ в любом месте модели предоставляют мощный арсенал средств моделирования для «симуляциониста» любого уровня и специализации.

Модели, построенные в AnyLogic™, имеют открытую архитектуру и могут работать с любым офисным или корпоративным ПО, а также с пользовательскими модулями, написанными на различных языках. Модель может динамически читать и сохранять данные в электронных таблицах, базах данных, системах планирования корпоративных ресурсов (ERP) и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), а также быть встроена в производственный или контур управления.

3.2.2. Способы моделирования

AnyLogic™ позволяет сроить как стохастические, так и детерминированные модели и проводить анализ результатов моделирования. Поддерживается более 35 стандартных вероятностных распределений, можно также определить свои. Stat::Fit позволяет построить аналитическое распределение для AnyLogic™ по накопленным данным. В AnyLogic™ входят средства сбора и анализа статистики в работающей модели, а также её презентации в любых формах и экспорта в другие приложения. С моделью могут быть проведены различные и в том числе эксперименты Монте-Карло, анализ чувствительности, анализ рисков, оптимизация, а также эксперименты по сценарию пользователя. Поддерживая на единой платфрме абсолютно все существующие подходы дискретно-событийного и непрерывного моделирования (блок-схемы процессов, системную динамику, агентное моделирование, карты состояний, системы уравнений и т. д.), AnyLogic™ снимает с пользователя все ограничения – он анализирует проблему, выбирайет средства – и идет к решению кратчайшим путём.

3.2.3. описание функций системы ANYLOGIC

3.2.3.1. Оптимизация. В AnyLogic™ встроен оптимизатор OptQuest™ – лучший из предлагаемых сегодня оптимизаторов. Комбинируя эвристики, нейронные сети и математическую оптимизацию, OptQuest™ позволяет находить значения дискретных и непрерывных параметров модели, соответствующие максимуму или минимуму целевой функции, в условиях неопределённости и при наличии ограничений. OptQuest™ настраивается и запускается прямо из среды разработки модели. Также есть возможность применения пользовательских методов оптимизации, связанных с моделью через Java™ API.

3.2.3.2. Интерактивная 2D и 3D анимация. С помощью совершенной технологии визуализации работающих моделей AnyLogic™ Вы можете создавать интерактивные анимации произвольной сложности, связывая графические объекты (в том числе импортированные чертежи) во встроенном редакторе с объектами модели. Как и модель, анимация имеет иерархическую структуру, которая может динамически изменяться. Возможно создание нескольких точек зрения или нескольких уровней детальности в пределах одной анимации. Элементы управления и развитая бизнес-графика превращают анимацию модели в настоящую панель управления для оценки эффективности решений. Поддерживается как двумерная, так и трёхмерная анимация.

3.2.3.3. Переносимые модели, работающие в Web-браузере. Поскольку модели AnyLogic™ — 100% Java™, их можно не только запускать на большинстве современных платформ, но и помещать на web-сайты в виде апплетов. Это уникальное свойство позволяет удалённым пользователям запускать интерактивные модели в web-браузере без необходимости устанавливать какое-либо программное обеспечение.

Уникальность AnyLogic™ состоит в его способности эффективно решать задачи моделирования любого масштаба и уровня абстракции, в том числе для разнородных сиcтем в их взимосвязи. AnyLogic™ применяется в диапазоне от микро-моделей «физического» уровня, где важны конкретные размеры, расстояния, скорости, времена, до макро-моделей «стратегического» уровня, на котором рассматривается глобальная динамика обратных связей, тенденции на длительных временных отрезках и оцениваются стратегические решения. AnyLogic™ используется ведущими компаниями и организациями по всему миру как инструмент поддержки принятия решений на уровне стратегии.

При помощи AnyLogic™ Вы, например, можете:

Предсказать эффективность действий по продвижению продукта в условиях конкретного рынка Выбрать оптимальную стратегию компании в конкурентной борьбе Исследовать влияние колебаний спроса или внутренних задержек на функционирование цепочки поставок и определить оптимальный «портфель» заказов или проектов с учётом их взаимосвязей и конфликтов в условиях неопределённости Сравнить сценарии развития урбанизированной территории и предсказать экологические последствия Предсказать распространение заболевания и определить адекватные меры его по предотвращению

AnyLogic™ поддерживает все элементы системной динамики (накопители, потоки, обратные связи, задержки, вспомогательные переменные, табличные функции, массивы и уравнения над ними и т. д.), но, в отличие от традиционных инструментов, обеспечивает существенно лучшую структуризацию моделей за счёт понятия объекта, интерфейса и иерархии. Кроме того, в AnyLogic™ Вы можете определить сколь угодно сложную дискретно-событийную логику (например, при помощи диаграмм состояний или диаграмм процессов) и связать её с системно-динамической частью — только увязав структуру и поведение, Вы можете эффективно моделировать взаимодействие компании и её окружения.

Одним из наиболее важных преимуществ AnyLogic™ является возможность быстрого построения многоагентных моделей, которую не даёт ни один из существующих инструментов. Активные объекты AnyLogic™ могут создаваться и уничтожаться динамически, перемещаться, общаться друг с другом, иметь поведение, знания, цели, стратегию — то есть обладают всеми свойствами агентов. При помощи агентов моделируют рынки (агент — потенциальный покупатель), конкуренцию и цепочки поставок (агент — компания), население (агент — семья, житель города или избиратель) и много другое. Только агентные модели позволяют получить представление об общем поведении системы, исходя из предположений о поведении её элементов при отсутствии знания о глобальных законах — то есть в наиболее общем случае.

Моделирование на операционном уровне

·Цепочки поставок

·Трафик

·Переработка отходов

·Электросети

·Транспорт и перевозки

·Динамические системы

·Механизированные системы

Здравоохранение Компьютерные телекоммуникационные системы Эвакуация Сервисные центры Логистика и управление складом Производственные процессы Материальные потоки

AnyLogic™ имеет исключительно развитый базовый язык дискретного и смешанного дискретно/непрерывного моделирования, на основе которого построены решения для конкретных областей: библиотека Enterprise Library, а также Material Flow Library (потоки материалов) и Healthcare Library (работа медицинских учреждений), включенные в состав продукта. Enterprise Library содержит традиционные объекты: очереди, задержки, конвейеры, ресурсы, и т. п., так что модель и анимация быстро строятся в стиле «перетащить и оставить» (drag-and-drop) и очень гибко параметризуется.

Реализация стандартных объектов открыта для пользователя, их функциональность может быть как угодно расширена, вплоть до создания собственных библиотек. Используя иерархию и регулярные структуры объектов, Вы можете создавать масштабируемые модели. Специально разработанная техника анимации позволяет быстро связать модель с техническими чертежами.

Применение AnyLogic™ на операционном уровне позволяет:

·Измерить производительность и обнаружить узкие места системы

·Минимизировать остатки и сбалансировать производственные линии

·Найти наилучший план перевозок в условиях неопределённости

·Оптимизировать размещение элементов производства, склада, офиса и повысить эффективность использования площадей

·Сравнить варианты предполагаемой модернизации

·Оценить эффективность планируемых капиталовложений в оборудование, площади или персонал

·Максимизировать эффективность использования операторов, уменьшить время ожидания клиента и стоимость транзакции

·Оценить эффективность и минимизировать стоимость IT-решения для компании и многое другое

Моделирование на физическом уровне

Для решения многих задач необходимо учитывать не только привычные всем параметры, такие, например, как время, скорость или расстояние, но и физические размеры, геометрию и поведение объектов (агентов) и окружающей их среды, что требует от инструмента имитационного моделирования значительной гибкости и производительности, которые предоставляетAnyLogic™. Благодаря естественной поддержке агентного моделирования, AnyLogic™ позволяет задавать различные модели поведения индивидуумов и их взаимодействия друг с другом и окружающей средой, вплоть до использования элементов искусственного интеллекта, что позволяет более адекватно моделировать систему.

3.4. СХЕМА СЦЕНАРИЯ ДИАЛОГА С ПРОГРАММОй

Взаимодействие с программой может осуществляться тремя способами:

А) Главное меню

Б) Стартовая страница

3) пиктограммы

3.5. Область применения системы AnyLogic

Система имитационного моделирования AnyLogic может применяться в самых различных экономических и социальных областях:

Здравоохранение Компьютерные телекоммуникационные системы Эвакуация Сервисные центры Логистика и управление складом Производственные процессы Материальные потоки

AnyLogic™ имеет исключительно развитый базовый язык дискретного и смешанного дискретно/непрерывного моделирования, на основе которого построены решения для конкретных областей: библиотека Enterprise Library, а также Material Flow Library (потоки материалов) и Healthcare Library (работа медицинских учреждений), включенные в состав продукта. Enterprise Library содержит традиционные объекты: очереди, задержки, конвейеры, ресурсы, и т. п., так что модель и анимация быстро строятся в стиле «перетащить и оставить» (drag-and-drop) и очень гибко параметризуется.

Реализация стандартных объектов открыта для пользователя, их функциональность может быть как угодно расширена, вплоть до создания собственных библиотек. Используя иерархию и регулярные структуры объектов, Вы можете создавать масштабируемые модели. Специально разработанная техника анимации позволяет быстро связать модель с техническими чертежами.

Применение AnyLogic™ на операционном уровне позволяет:

·  Измерить производительность и обнаружить узкие места системы

·  Минимизировать остатки и сбалансировать производственные линии

·  Найти наилучший план перевозок в условиях неопределённости

·  Оптимизировать размещение элементов производства, склада, офиса и повысить эффективность использования площадей

·  Сравнить варианты предполагаемой модернизации

·  Оценить эффективность планируемых капиталовложений в оборудование, площади или персонал

·  Максимизировать эффективность использования операторов, уменьшить время ожидания клиента и стоимость транзакции

·  Оценить эффективность и минимизировать стоимость IT-решения для компании и многое другое

Моделирование на физическом уровне

Для решения многих задач необходимо учитывать не только привычные всем параметры, такие, например, как время, скорость или расстояние, но и физические размеры, геометрию и поведение объектов (агентов) и окружающей их среды, что требует от инструмента имитационного моделирования значительной гибкости и производительности, которые предоставляетAnyLogic™. Благодаря естественной поддержке агентного моделирования, AnyLogic™ позволяет задавать различные модели поведения индивидуумов и их взаимодействия друг с другом и окружающей средой, вплоть до использования элементов искусственного интеллекта, что позволяет более адекватно моделировать систему.

При моделировании на физическом уровне AnyLogic™ позволяет:

·  Измерить пропускную способность дороги, перекрестка, станции метро и т. д.

·  Проанализировать различные алгоритмы управления движением

·  Определить наилучшие места для указателей

·  Спланировать использование площадей склада, супермаркета, парковки и т. д.

·  Определить наилучший план эвакуации

·  Проанализировать различные планы застройки с точки зрения людских и транспортных потоков

·  Организовать обслуживание клиентов наилучшим образом и многое другое

3.6.оПИСАНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММЫ AnyLogic(русская версия).

Когда мы запускаете AnyLogicТМ, первым делом отображается Стартовая страница. Стартовая страница предлагает создать новый проект, открыть уже существующий, или открыть один из примеров AnyLogicТМ.

Модель AnyLogicТМ создается в рамках одного проекта. Вы можете управлять проектами с помощью Стартовой страницы AnyLogicТМ и меню AnyLogicТМ Файл.

Для создания нового проекта нужно нажать на кнопку Новый проект на вкладке Проекты Стартовой страницы или выбрать пункт меню Файл/Создать из главного меню.

Затем нужно указать имя и местоположение нового проекта.

Редактирование проекта

Можно редактировать проект с помощью окон среды создания моделей Anylogic. При создании проекта автоматически отображаются окна Проект и Свойства. Первое обеспечивает легкую навигацию по элементам проекта, а второе используется для просмотра и изменений свойств элементов.

Можно копировать, перемещать и удалять любые элементы дерева объектов, управляя таким образом рабочим проектом.

Окно Свойства содержит несколько вкладок, каждая из которых содержит элементы управления, такие как поля ввода, флажки, переключатели, кнопки, с помощью которых можно просматривать и изменять свойства элементов модели.

Чтобы задать описание элемента, нужно открыть вкладку Описание окна Свойства.

В проекте может быть один или несколько пакетов.

Чтобы создать новый пакет, нужно выбрать пункт Вставка/Новый пакет из главного меню.

В Anylogic есть возможность создавать структурные диаграммы активных объектов.

С их помощью можно:

-задать интерфейс класса активного объекта

-добавить в объект вложенные объекты и задать их взаимосвязи

- добавить в класс элементы, задающие поведение объекта.

Пример структурной диаграммы Anylogic:

Структурная диаграмма активного объекта редактируется в окне редактора структуры.

Окно редактора структурной диаграммы:

Anylogic позволяет изучить работающую модель. Окно просмотра работающей модели:

Для отображения дерева объектов модели существует окно Дерево объектов, которое обеспечивает навигацию по модели.

С помощью других диаграмм Anylogic можно изучить динамику моделируемого процесса. На диаграммах могут быть отображены как история изменения значений переменной, так и информацию, накопленную по ходу работы модели.

Чтобы открыть окно диаграммы, отображающей определенный набор данных, необходимо выбрать пункт Диаграмма из контекстного меню окна Дерево объектов. Чтобы создать новую диаграмму, выбираем пункт Вид/Ноая диаграмма из главного меню.

Окно диаграммы:

Окно содержимого диаграммы:

В Anylogic существует редактор анимации, реализующий свои действия с помощью панели инструментов Анимация.

Anylogic позводяет оптимизировать процессы, при этом оптимизатор предлагает более оптимальные значения целевой финкции и оптимизационных параметров.

Как мы видим, рассматриваемая программа позволяет моделировать и оптимизировать процессы в широком спектре областей, отображать ход этих процессов с помощью диаграмм различного типа.

3.7. Системные требования

Оборудование

·  Pentium III или совместимый процессор (рекомендуется не менее 1GHz)

·  Оперативная память — 256 MB (рекомендуется 512 MB)

·  Свободное пространство на диске — 170 MB (в течении установки — 250 MB)

·  Монитор с разрешением 1024x768 или выше

·  Мышь (рекомендуется с колесом прокрутки)

Операционная система

·  Microsoft Windows XP с установленным Service Pack 1, или

·  Microsoft Windows 2000 с установленным Service Pack 4, или

Установленное ПО

·  Microsoft Internet Explorer версии 5.0 или выше

·  Java 2 plug-in (для запуска моделей в браузере)

4.  СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ РЕСУРСОВ

-  http://de. dstu. *****/anna

-  http://www. *****/immod’03

-  http://www. *****/anylogic

-  http://www. /mirrors/russia