Имитационное моделирование экономических процессов

Имитационное моделирование экономических процессов

Имитационное моделирование — процесс конструирования модели сложной реальной системы, функционирующей во времени, и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы.

Имитационное моделирование предполагает два этапа:
логико-математическая модель исследуемой системы представляет собой алгоритм функционирования системы, программно-реализуемый на компьютере;
проведение экспериментов с этой моделью.
понять поведение исследуемой системы — потребность в этом часто возникает, например, при создании принципиально новых образцов продукции;
оценить возможные стратегии управления системой, что также очень характерно для решения широкого круга прикладных задач.

Достоинства:
имитационная модель обладает известной гибкостью варьирования структуры, алгоритмов и параметров системы;
позволяет описать моделируемый процесс с большей адекватностью;
применение ЭВМ существенно сокращает продолжительность испытаний.
Недостатки:
решение всегда носит частный характер;
большие трудозатраты на создание модели и проведение экспериментов, а также обработку результатов;
возможность ложной имитации из-за вероятностного характера.

В качестве "каркаса" при построении и анализе моделей в имитационном моделировании выделяют следующие системы взглядов:
динамические системы;
системная динамика;
дискретно-событийное моделирование;
мультиагентные модели.

Для решения задач системной динамики используется инструмент Powersim Express Studio для создания имитационных моделей разнообразных процессов, который использует концепцию объектного моделирования.

Системный подход к исследованию «системы управления темпом потока розничной отгрузки».

Позволяет определить запаздывание выполнения заказов розничной торговли, зависимость темпа отгрузки от уровня невыполненных заказов и предельный темп розничной отгрузки.

Схема управления темпом потока розничной отгрузки в динамике

Свойства элементов в нотации Powersim Express Studio

Величина уровня невыполненных заказов (НЗ):
НЗi+1= НЗi+ЗАКАЗ*НЕДЕЛЯ, где

НЗ – заказы, не выполненные розницей (шт.);
ЗАКАЗ – заказы или требования, получаемые розницей.
По условию ЗАКАЗ=2+m, где m-случайная величина с плотностью распределения f2(z) (шт. в неделю);
НЕДЕЛЯ – интервал времени между решениями уравнений (недели).

Уровень запасов в розничной торговле (ЗАПАСЫ):
ЗАПАСЫi+1= ЗАПАСЫi+(ПОСТАВКА-РО*k)*НЕДЕЛЯ, где

ЗАПАСЫ – фактический запас в рознице (шт.);
ПОСТАВКА – поставки, получаемые розницей;
РО – розничная отгрузка (шт. в неделю);
k – коэффициент пропорциональности (недели).
По условию ПОСТАВКА=2+n, где n-случайная величина с плотностью распределения f1(z) (шт. в неделю).

Темп отгрузки (ТО):
ТО=НЗ*k, где
ТО - темп отгрузки товаров покупателям (шт. в неделю);
k – коэффициент пропорциональности (недели);
НЗ – заказы, не выполненные розницей (шт.).

Предельный темп розничной отгрузки (ТОпр):
ТОпр=ЗАПАСЫ/НЕДЕЛЯ, где
ТОпр – предельный темп розничной отгрузки (шт. в неделю);
ЗАПАСЫ – фактический запас в рознице (шт.);
НЕДЕЛЯ – интервал времени между решениями уравнений (недели).

На втором примере в модели «движения денежных средств на предприятии, выпускающем продукцию» можно судить о доходах и прибылях предприятия, учитывая уплату налогов и ставку по взятому кредиту.

Два варианта работы модели в зависимости от объема продаж:
Ступенчатая функция (STEP);
Экспоненциальное распределение (EXPRND).
Доходы и соответственно прибыль предприятия в течение всего периода линейно растет благодаря тому, что постоянно увеличивается производство и объем продаж.

Новое направление в имитационном моделировании – мультиагентное моделирование («agent-based modeling»).

Особенности:
представлена в виде отдельно специфицируемых активных подсистем - агентов;
каждый агент взаимодействует с другими агентами;
агенты функционируют по своим законам асинхронно и принимает решения в соответствии с некоторым набором правил;
функционирование агентов изменяют внешнюю среду и свое поведение (эволюционирует).

Цель агентных моделей — получить представление об общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе.

Среда разработки мультиагентных систем
Среда программирования NetLogo служит для моделирования сложных, развивающихся во времени систем, ситуаций и феноменов, происходящих в природе и обществе.

Среда разработки мультиагентных систем
AnyLogic - инструмент имитационного моделирования, объединивший методы системной динамики, «процессного» дискретно-событийного и агентного моделирования в одном языке и одной среде разработки моделей.

Разработан программный продукт MAS-Economic 1.0 мультиагентного имитационного моделирования конкретной экономической ситуации на рынке. MAS-Economic 1.0 моделирует деятельность агентов в рамках экономики в целом и в зависимости от разнообразных параметров.

Режимы MAS-Economic
Режим прогнозирования

Режимы MAS-Economic
Режим моделирования

Заключение
Технология моделирования динамических систем на основе мультиагентного подхода может служить инструментом комплексного анализа и прогноза развития ситуации. Применение аппарата мультиагентного имитационного моделирования является целесообразным, так как многие из задач прогнозирования и анализа вариантов действий руководства можно решить только при условии детального описания моделей поведения конкретных субъектов экономики, что достигается в рамках агентного моделирования. Разработка агентных систем сама по себе сложнее, но получившийся результат будет более гибким и позволит автоматизировать те виды деятельности человека, которые требуют большего интеллекта.