Modellierung von Agenten mit reicher innerer Struktur. Struktur anhand eines Einkaufzentrums

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1 Modellierung von Agenten mit reicher innerer Struktur anhand eines Einkaufzentrums Technische Universität Wien 19. November 2015

2 Inhalt 1 Einleitung 2 Discrete-Event Simulation System Dynamics Agenten-basierte Simulation 3 4 Modell Geschäfte Kunden Szenarios 5

3 Einleitung Verschiedene Verknüpfung zur Fehlerkompensierung Modellierung von Agenten-basierter Simulation und System Dynamics mit AnyLogic (Agenten mit reicher innerer Struktur) Ziel: Analyse der Wechselwirkung zwischen den Simulationsmodulen

4 Discrete-Event Simulation System Dynamics Agenten-basierte Simulation Discrete-Event Simulation (DES) Diskrete Zeit Sequenzen von Events, die den Systemzustand verändern Warteschlangen und Ereignisse Einzeln repräsentierte Objekte Hohe Komplexität und Detailtreue

5 Discrete-Event Simulation System Dynamics Agenten-basierte Simulation System Dynamics (SD) Für dynamische Systeme Bildung von Differentialgleichungen Kausalschleifendiagramme Rückkoppelung d H(t) = E(t) S(t) dt H(t) = H(t 0 ) + t t 0 (E(t) S(t))dt

6 Discrete-Event Simulation System Dynamics Agenten-basierte Simulation Das Henne-Ei Beispiel Basiselemente Stock Flow Source Sink Parameter

7 Discrete-Event Simulation System Dynamics Agenten-basierte Simulation Vor- und Nachteile Leichter Nachbau von komplexen Systemen mit Rückkopplung mittels einfacher Bausteine Keine selbst organisierte Entwicklung während der Simulation möglich Die Kombination mit Agenten-basierter Modellierung bietet die Möglichkeit, diesen Nachteil zu kompensieren!

8 Discrete-Event Simulation System Dynamics Agenten-basierte Simulation Agenten-basierte Simulation (AB Simulation) Modernster Ansatz System aus einzelnen Agenten mit eigener Entscheidungsfindung Informationsaustausch/Interaktion Bewegung innerhalb einer Umgebung

9 Discrete-Event Simulation System Dynamics Agenten-basierte Simulation Vor- und Nachteile Auftretende Phänomene werden erfasst (Interaktion) Natürliche Beschreibung eines Systems (Individualität) Flexibilität (Lernfähigkeit) Hoher Rechenaufwand Vollständiges Nachempfinden (menschlichen) Verhaltens kaum möglich

10 Individuelles Verhalten + beschreibende Gleichungen AB Simulation + System Dynamics 3 Ansätze Integrated

11 Individuelles Verhalten + beschreibende Gleichungen AB Simulation + System Dynamics 3 Ansätze Integrated Interfaced

12 Individuelles Verhalten + beschreibende Gleichungen AB Simulation + System Dynamics 3 Ansätze Integrated Interfaced Sequential

13 Integrated 3 Umsetzungsmethoden Agents with rich internal structure

14 Integrated 3 Umsetzungsmethoden Agents with rich internal structure Stocked agents

15 Integrated 3 Umsetzungsmethoden Agents with rich internal structure Stocked agents Parameters with emergent behavior

16 Modell Geschäfte Kunden Szenarios Aufgabenstellung Simulation vom Typ Integrated eines Einkaufszentrums Agenten mit reicher innerer Struktur Kunden und Geschäfte als Agenten Entscheidungsfindung der Kunden durch SD-Modul Untersuchung der Kopplungsmechanismen anhand der Ressourcenauslastung Umsetzung mittels Anylogic (Java basiert)

17 Modell Geschäfte Kunden Szenarios Das Modell Bestandteile: Darstellung der Hauptansicht Einkaufszentrum in 2D Einkaufszentrum in 3D Graph, der den Umsatz der Geschäfte wiedergibt Space Markup-Palette von Anylogic zur Erstellung des Netzwerkes Path Node Attractor

18 Modell Geschäfte Kunden Szenarios Geschäfte 10 Geschäfte im Modell mit wahlweise drei verschiedenen Typen Restaurant Bookstore Clothesstore Attraktivität und Typ werden an Kunden übermittelt Erfassung der Besuchszahlen

19 Modell Geschäfte Kunden Szenarios Kunden Kernstück des Modells. Bei Erstellung zufällige Zuteilung von Startpunkt im Modell Geschlecht, Bildungsgrad und Alter Grundbedürfnissen Anzahl an zu besuchenden Geschäften Zustandsdiagramme Shopping und Walking SD-Modul Interessenschwelle überschritten und passendes Geschäft vorhanden Kunde betritt es

20 Modell Geschäfte Kunden Szenarios SD-Modul Differentialgleichungen zum Ermitteln der individuellen Bedürfnisse (Essen, Kleidung, Bücher) Werden von kundenabhängigen Parametern beeinflusst Wechselwirkung zwischen den Differentialgleichungen Nach Besuch eines Geschäfts wird entsprechender Stock zurückgesetzt

21 Modell Geschäfte Kunden Szenarios Das Modell Vorstellung des Modells.

22 Modell Geschäfte Kunden Szenarios Analyse der Wechselwirkung zwischen den Modulen Szenario 1 - Veränderung des Einkaufverhaltens (SD-Modul) Variation der Schwellwerte, ab denen ein Geschäft besucht wird Gute Möglichkeit, die Differentialgleichungen zu manipulieren ohne sie in ihrer grundlegenden Zusammensetzung zu verändern Szenario 2 - Veränderung der Geschäfte (AB-Modul) Variation von Position und Attraktivität der Geschäfte Durchmischen der verschiedenen Geschäftstypen wichtig für Diversität beim Einkaufsverhalten

23 Zusammenfassung und The growing interest in hybrid simulation approaches may be partly explained by improvements in simulation education and by the increasingly complex nature of problems being faced by OR [Operations Research] professionals. Chris Swinderd ermöglicht Schwächen verschiedener Simulationsmethoden erfolgreich zu eliminieren und Stärken zu kombinieren Sehr geeignet komplexe Problemstellungen zu bewältigen

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