Средства проведения экспериментов на модели

 

AnyLogic поддерживает несколько типов экспериментов, предназначенных для решения разных задач моделирования. Эксперименты хранят набор настроек, с помощью которых конфигурируется работа модели. Один из экспериментов создается автоматически при создании проекта. Этот экс-перимент выбирается в качестве текущего, то есть того эксперимента, настройки которого будут использоваться при запуске модели.

Нестандартный эксперимент позволяет программно задавать сценарии экспериментов на языке Java.

Простой эксперимент позволяет визуально отображать результаты работы модели с помощью анимации, а также поддерживает инструменты для отладки модели. Именно этот эксперимент используется в большинстве случаев. Другие эксперименты нужны в тех случаях, когда важную роль играют значения параметров модели или когда нужно сконфигурировать сложный эксперимент, состоящий из нескольких прогонов.

Эксперимент для варьирования параметров производит повторный запуск модели с разными значениями параметров корневого объекта. Этот эксперимент позволяет сравнить поведение модели при разных значениях параметров и оценить степень влияния отдельных параметров на поведение модели.

Оптимизационный эксперимент позволяет найти значения параметров, при которых достигается наилучший результат моделирования системы, а также изучить поведение модели при заданных условиях.

AnyLogic позволяет останавливать модель при наступлении одного из следующих событий:

- по прошествии заданного времени;

- при достижении доверительным интервалом определенного набора данных
заданного порогового значения;

- при достижении определенной переменной заданного порогового значения;

- при выполнении заданного логического условия.

Условия остановки модели задаются на странице Дополнительные окна свойств эксперимента. Другие условия остановки (основанные на проверке значения переменной, доверительного интервала набора данных или логического условия) называются дополнительными условиями остановки модели. Дополнительные условия остановки модели задаются в диалоговом окне Дополнительные условия остановки.

Среда AnyLogic позволяет:

- осуществлять проверку синтаксиса диаграмм, типов и параметров;

- обнаруживать логические ошибки модели и ошибки в коде и останавливать модель при обнаружении таких ошибок;

- отслеживать процесс выполнения модели с помощью точек останова и журналов;

- просматривать очередь событий моделирующей машины и изменять порядок выполнения запланированных событий;

- отлаживать модель с помощью генерации ошибок при выполнении модели;

- производить отладку Java кода модели с помощью внешних отладчиков.

Моделирование в AnyLogic представляет собой выполнение последовательных событийных и временных шагов.

В процессе выполнения временного шага:

- обновляется значение модельного времени;

- дискретное состояние модели (состояния стейтчартов, портов, событий, потоков) остается неизменным;

- численно решаются текущие активные уравнения (если они есть), и
соответствующим образом изменяются значения переменных;

- проверяются ожидающие события.

В процессе выполнения событийного шага:

- значение модельного времени не изменяется.

- выполняются действия состояний, переходов, таймеров, портов и т.д., связанные с этим событием.

- может измениться состояние модели.

Из очереди событий моделирующей машины AnyLogic могут быть как удалены некоторые запланированные события, так и добавлены некоторые новые.

Варьирование параметров. AnyLogic позволяет оценить степень и характер влияния отдельных параметров на поведение модели. С помощью эксперимента для варьирования параметров модель будет автоматически запускаться заданное количество раз с варьирующимися значениями выбранных параметров. Изучить и сравнить поведение модели при разных значениях параметров можно с помощью диаграмм AnyLogic. Запуская несколько повторных прогонов модели с фиксированными значениями параметров, можно оценить влияние случайных факторов в стохастических моделях.

Оптимизация. Оптимизация модели заключается в последовательном выполнении нескольких прогонов модели с различными значениями параметров и нахождении оптимальных для данной задачи значений параметров. Оптимизатор OptQuest автоматически находит лучшие значения параметров модели с учетом заданных ограничений. Oн настраивается и запускается прямо из среды разработки модели. Оптимизация состоит из нескольких последовательных прогонов модели с различными значениями параметров. OptQuest позволяет находить значения параметров модели, соответствующие максимуму или минимуму целевой функции, как в условиях неопределенности, так и при наличии ограничений.