1.5. Парадигмы и пакеты имитационного моделирования
Термин «парадигма» происходит от греческого слова «parádeigma», что означает «пример, образец». Парадигмы (подходы) в имитационном моделировании – системы взглядов, концепций и приемов, стилей моделирования, используемых в качестве «фундамента» при построении моделей [22].
В настоящее время существуют пять наиболее распространенных подходов к имитационному моделированию:
1. Дискретно-событийное моделирование.
2. Системная динамика (непрерывное моделирование).
3. Агентное моделирование.
4. Динамические системы.
5. Метод Монте-Карло.
Каждая из этих парадигм применяется и продвигается специалистами различных школ [63, 111]. Кроме того, они соответствуют разным уровням абстракции (уровень, по которому можно определить, что важно, а что нет в процессе моделирования) при создании модели, что обуславливает применение того или иного подхода.
Дискретно-событийное моделирование – подход, основанный на концепции заявок (пассивных объектов, транзактов, entities), ресурсов и потоковых диаграмм (flowcharts), определяющих потоки транзактов и использование ресурсов [42]. Транзакты, например, детали, требующие обработки на станках. Ресурсы – станки, на которых эти детали обрабатываются. Дискретно-событийное моделирование было открыто Д. Гордоном из IBM (разработчик General Purpose Simulation System, GPSS) в 1960-х гг. Дискретно-событийное моделирование работает на низком и среднем уровнях абстракции [24].
Системная динамика – парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель «проигрывается» на компьютере [36]. Системная динамика была открыта профессором Sloan School of Management Д. Форрестером во второй половине 1950-х гг. [132]. В 1960-х гг. концепция системной динамики была применена им при моделировании систем на крупных промышленных предприятиях. Это направление получило название индустриальной динамики, широкое применение которой актуально и в настоящее время [80]. Системная динамика, заменяя индивидуальные объекты их агрегатами, предполагает наивысший уровень абстракции [22].
Агентное моделирование – направление в имитационном моделировании, исследующее поведение децентрализованных агентов и их влияние на поведение всей системы в целом. Агенты (Agents) – базовый элемент модели. Под агентом понимают объект, имеющий внутреннюю структуру, собственное поведение и возможность взаимодействия с окружением и другими объектами [23]. Агентное моделирование стало развиваться в середине 90-х гг. прошлого века. Оно может применяться практически на любом уровне абстракции. На самом низком уровне абстракции агентами могут быть пешеходы, автомобили, на среднем уровне – клиенты или продавцы, на высоком уровне – конкурирующая компания. Агентное моделирование часто применяется при моделировании поведения отдельных участников производственного процесса либо при моделировании взаимодействия предприятия с внешней средой (поставщиками, потребителями, конкурентами, рынками). Уровень детализации для данных ситуаций моделирования зависит от конкретной постановки задачи и интересующих выходных показателей моделирования.
