- Главная
- Полезные материалы
- Интересное моделирование: модель вымышленного города в AnyLogic Cloud
Интересное моделирование: модель вымышленного города в AnyLogic Cloud
- Дата публикации: 10.09.2019
Рассказываем о том, как на примере имитационной модели Gotham City можно протестировать возможности системы AnyLogic.
Имитационная модель – это виртуальная копия процесса, который можно запускать с разными настройками его элементов. Проведение экспериментов над действующей или проектируемой системой покажет, как будут развиваться события на горизонте месяца или десятка лет с учетом всей сложности взаимодействия объектов этой системы.
В AnyLogic Cloud, облачном хранилище имитационных моделей вендора AnyLogic, можно обнаружить довольно интересного «цифрового двойника» — модель города Готэм сити, известного многим по истории о Бэтмэне. «Gotham City Crime Simulator» отлично демонстрирует гибкость и вариативность системы:
- перед запуском процесса вы настраиваете количественные элементы городской среды: банкоматы, стройплощадки, ночные клубы, освещение;
- настраивается количество полицейских с возможностью регулирования их уровня подготовки и усталости;
- в процессе симуляции мы можем подключать супергероев (Бэтмэн, Робин, Джокер и др.), которые резко увеличивают показатели той или иной стороны;
- модель города разделена на несколько районов и настройка всех перечисленных выше элементов возможна в каждом по отдельности.
После проведения симуляции мы можем понять возможный процент краж, похищений и преступлений, как правильно и в каком количестве нужно распределить всех полицейских по округам для достижения необходимой цели по обеспечению безопасности в городе.
Анализ поведения сложной системы с помощью классических аналитических инструментов (например, MS Excel) показывает усредненную картину прошлых событий и прогноз результатов планируемых изменений без учета наложения влияния факторов во времени. Тем самым, это накладывает высокий риск на результаты внедрения такого решения. Если в обычном анализе поведения взаимодействие описано исключительно формулами, то в имитационной модели взаимодействие описывается правилами и вероятностями, работа ведётся с физическими характеристиками (движение в пространстве, масса, изменение состояний), при этом имитация будет наглядна и понятна любому пользователю. Имитация поведения реального процесса помогает увидеть, чем закончится введение тех или иных инициатив для стороны, желающей привнести изменения. Построение модели может стать надёжным обоснованием планируемых преобразований и выбора наилучших конфигураций.
Итак, модель «Gotham City Crime Simulator» — это ещё один интересный способ взглянуть на возможности системы Anylogic. Помимо социально-демографических процессов программа позволяет создавать модели связанные с финансами, логистикой, инвестициями, производством, здравоохранением, трафиком, IT, телеком и др. Кроме того, для задач проектирования, оптимизации и анализа цепи поставок компания Anylogic разработала специализированное решение – anyLogistix.
В облачной библиотеке AnyLogic Cloud вы можете протестировать имитационные модели, смоделированные экспертами NFP.
- Рубрика: Полезные материалы
- Май 2022
- Апрель 2022
- Март 2022
- Февраль 2022
- Январь 2022
- Декабрь 2021
- Ноябрь 2021
- Сентябрь 2021
- Август 2021
- Июль 2021
- Июнь 2021
- Май 2021
- Апрель 2021
- Март 2021
- Февраль 2021
- Январь 2021
- Декабрь 2020
- Ноябрь 2020
- Октябрь 2020
- Сентябрь 2020
- Август 2020
- Июль 2020
- Июнь 2020
- Май 2020
- Апрель 2020
- Март 2020
- Февраль 2020
- Январь 2020
- Декабрь 2019
- Ноябрь 2019
- Октябрь 2019
- Сентябрь 2019
- Август 2019
- Июль 2019
- Июнь 2019
- Май 2019
- Апрель 2019
- Март 2019
- Февраль 2019
- Январь 2019
- Декабрь 2018
- Ноябрь 2018
- Октябрь 2018
- Сентябрь 2018
- Август 2018
- Июль 2018
- Июнь 2018
- Май 2018
- Апрель 2018
- Март 2018
- Февраль 2018
- Январь 2018
- Декабрь 2017
- Ноябрь 2017
- Октябрь 2017
- Сентябрь 2017
- Август 2017
- Июль 2017
- Июнь 2017
- Май 2017
- Апрель 2017
- Март 2017
- Февраль 2017
- Январь 2017
- Декабрь 2016
- Ноябрь 2016
- Октябрь 2016
- Сентябрь 2016
- Август 2016