Файл: Построение имитационное модели распространения нового продукта на рынке.docx

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации



Санкт-Петербургский горный университет
Дир. НЦ ____________

____________________________

(звание, Ф.И.О)

“__” ___________ 20__ г.

КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

по итогам освоения программы ДПК

«Имитационное моделирование средствами AnyLogic. Базовый курс»

наименование программы
на тему: «Построение имитационное модели распространения нового продукта на рынке»
Автор: студент гр. _______ ____________________ /Ревякина А.И. /

^{(шифр) (подпись) (Ф.И.О.)}

Руководитель _______________ ______________ /Л.А. Николайчук /

^{(должность) (подпись) (Ф.И.О.)}

Санкт-Петербург

2023

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации



Санкт-Петербургский горный университет
Дир. НЦ ____________

____________________________

(звание, Ф.И.О)

“__” ___________ 20__ г.

ЗАДАНИЕ

на выполнение квалификационной работы

по итогам освоения программы ДПК

«Имитационное моделирование средствами AnyLogic. Базовый курс»

наименование программы
на тему: «Построение имитационное модели распространения нового продукта на рынке»
Срок сдачи студентом квалификационной работы: 20.05.2023

Исходные данные к выполнению квалификационной работы: алгоритм построение имитационной модели, финансовая и бухгалтерская отчетность публичных акционерных обществ, открытое программное обеспечение AnyLogic: PersonalLearningEdition.

Содержание пояснительной записки квалификационной работы (перечень подлежащих разработке вопросов): составление краткого описания, состоящего из цели моделирования, подхода и факторов, перечень формул, применяемых в диффузии по Бассу, построение и описание структурных элементов имитационной модели.

---

Руководитель _______________ ______________ /Л.А. Николайчук /

^{(должность) (подпись) (Ф.И.О.)}
Задание принял к исполнению: студент гр.ГТС-19 ____________ /Ревякина А.И. /

^{(шифр) (подпись) (Ф.И.О.)}
Дата выдачи задания: 03.04.2023

Оглавление

Введение

Моделирование — это процесс изучения реального объекта путем построения и исследования его модели, которая отображает только те элементы реального мира, которые исследуются, то есть что необходимо включать в модель, определяется целями моделирования. Например, поставлена задача разработки новой эффективной формы для спортсменов-пловцов. При разработке модели этой формы будут учитываться физические параметры спортсменов, физика их движения в воде, но вот состояние их внутренних органов при этом не важно для целей моделирования.

В данной работе рассмотрена имитационная модель «Диффузия по Бассу». Модель Басса описывает процесс распространения продукта. Изначально продукт никому не известен, и для того, чтобы люди начали его приобретать, он рекламируется. В итоге определенная доля людей приобретает продукт под воздействием рекламы. Также люди приобретают продукт в результате общения с теми, кто этот продукт уже приобрел. Процесс приобретения нового продукта под влиянием убеждения его владельцев чем-то похож на распространение эпидемии.

Глава 1

Моделирование является одним из способов решения практических задач. Зачастую решение проблемы нельзя найти путем проведения натурных экспериментов: строить новые объекты, разрушать или вносить изменения в уже имеющуюся инфраструктуру может быть слишком дорого, опасно или просто невозможно. В таких случаях строится модель реальной системы, то есть описывается на языке моделирования. Данный процесс подразумевает переход на определенный уровень абстракции: опуская несущественные детали, учитываетс только то, что считаем важным. Система в реальном мире всегда сложнее своей модели.

---

После создания модели – а иногда и в процессе разработки – начинается исследование структуры и понимание поведения системы, проверка, как она ведет себя при определенных условиях, сравнение различных сценарии и оптимизаия ее. Когда оптимальное решение будет найдено, можно применить его в реальном мире.

Типы моделей.

Есть много типов моделей, включая ментальные модели, которые помогают понять, как устроен мир вокруг нас: друзья, семья, коллеги, город, в котором мы живем. Все наши решения - что следует сказать своему ребенку, что съесть на завтрак, за кого голосовать и в какой ресторан сходить на выходных, – основаны на ментальных моделях.

Мощным инструментом моделирования являются компьютеры, ведь они предоставляют легко управляемый виртуальный мир, в котором можно создать практически все, что способны представить. Конечно, существует множество различных типов компьютерных моделей: от электронных таблиц, позволяющих моделировать расходы, до сложных инструментов имитационного моделирования, которые помогают исследовать динамические системы, например, потребительский рынок или зону боевых действий.

Сравнение аналитического и имитационного моделирования.

Аналитическая модель (таблица MS Excel).

Суть технологии моделирования с использованием электронных таблиц крайне проста: вы вводите данные модели в одни ячейки и получаете выходные данные в других. Входные и выходные данные связаны формулами. Для задания дополнительной логики можно добавить в таблицу макросы. Различные надстройки позволяют вам выполнять эксперименты варьирования параметров, оптимизации или Монте-Карло.

Однако существует множество задач, для которых аналитическое (основанное на формулах) решение крайне сложно найти, а иногда оно и вовсе отсутствует. К таким задачам относятся в том числе и динамические системы, которым свойственно:

• нелинейное поведение;

• "Память";

• неочевидные зависимости между переменными;

• причинно-следственные связи;

• неопределенность и большое количество параметров.

В большинстве случаев практически невозможно найти точные формулы и тем более построить ментальную модель такой системы.

Имитационная модель всегда является выполняемой моделью: вы запускаете ее, и она строит для вас траекторию изменений состояния системы. Можно сказать, что имитационная модель – это набор правил, согласно которым система переходит из одного состояния в другое. Правила могут задаваться самыми различными способами, например, дифференциальными уравнениями,

---

диаграммами состояний, диаграммами процессов, расписаниями. Выходные данные модели всегда можно проанализировать прямо по ходу моделирования.

Имитационная модель.

Имитационные модели разрабатываются с помощью специализированного программного обеспечения, в котором используются различные языки моделирования.

Преимущества имитационного моделирования.

Можно выделить шесть основных преимуществ имитационного моделирования:

1. Имитационные модели позволяют анализировать системы и находить решения в тех случаях, когда такие методы, как аналитические вычисления и линейное программирование не справляются с задачей.

2. После того, как вы определитесь с уровнем абстракции, разрабатывать имитационную модель будет гораздо проще, чем аналитическую, поскольку процесс создания модели будет инкрементальным и модульным.

3. Структура имитационной модели естественным образом отображает структуру моделируемой системы.

4. Имитационная модель позволяет вам отслеживать все объекты системы, учтенные в выбранном уровне абстракции, добавлять метрики и проводить статистический анализ.

5. Одним из главных преимуществ имитационного моделирования является возможность проигрывать модель во времени и анимировать ее поведение. Анимация будет неоспоримым преимуществом при демонстрации модели и может оказаться полезной для верификации модели и нахождения ошибок.

6. Имитационные модели намного убедительнее электронных таблиц. Если вы используете имитационное моделирование, то при презентации проекта у вас будет явное преимущество перед теми, у кого на руках только цифры и решение, полученное из «черного ящика».

Глава 2

Шаг 1. Создание новой модели

Создаем новую модель:

1. Щелкаем мышью по кнопке панели инструментов Создать . Появится диалоговое окно Новая модель.

2. Задаем имя новой модели. В поле Имя модели вводим Revyakina_A_I.


Рисунок 1 – создание модели

3. Выбираем каталог, в котором будут сохранены файлы модели.

---

4. Выбираем годы в качестве Единиц модельного времени.

5. Щелкаем мышью по кнопке Готово.

Шаг 2. Создание накопителей

Создаем накопитель для моделирования численности потенциальных потребителей:

1. Вначале открываем палитру Системная динамика в панели Палитра. Чтобы открыть какую-либо палитру, нужно щелкнуть мышью по соответствующей иконке на вертикальной панели слева от палитры.



Рисунок 2 – создание накопителя

2. Перетащим элемент Накопитель из палитры Системная динамика на диаграмму типа агентов.

3. На диаграмме появится маленький голубой прямоугольник, обозначающий переменную-накопитель (что соответствует классической нотации системной динамики).

4. В поле Имя вводим новое имя накопителя: PotentialAdopters.

5. Немного увеличим размер значка накопителя. Для этого выделим его щелчком мыши в графическом редакторе и перетащим в сторону появившийся в нижнем правом углу значка маркер.

Создаем накопитель для моделирования численности потребителей:

1. Аналогично создаем еще один накопитель.

2. Поместим новый накопитель справа от накопителя PotentialAdopters, как показано на рисунке 3.

3. Назовем его Adopters.

Шаг 3. Добавление потока продаж продукта

Мы уже создали в нашей модели два накопителя, моделирующие численности потенциальных потребителей и потребителей продукта. Теперь пришло время задать потоки. В нашей простейшей модели есть только один поток - поток продаж продукта, увеличивающий число потребителей продукта и уменьшающий численность потенциальных потребителей.

Добавим поток, ведущий из накопителя PotentialAdopters в накопитель Adopters:

1. Делаем двойной щелчок мышью по накопителю, из которого поток вытекает (PotentialAdopters), а затем щелкаем по тому накопителю, в который он втекает (Adopters).

2. AnyLogic создаст новый поток и сделает его исходящим потоком для накопителя PotentialAdopters и входящим - для Adopters. Поток отображается в виде стрелки со значком вентиля посередине. Стрелка показывает направление потока - в данном случае поток будет уменьшать значение накопителя PotentialAdopters и увеличивать значение Adopters.

3. Выделим стрелку созданного потока в графическом редакторе и изменим имя потока на AdoptionRate. В результате диаграмма потоков и накопителей должна будет выглядеть следующим образом:

---