نوشته انجام موفقیت آمیز پروژه شبیه‌سازی معدن سنگ آهن اولین بار در شرکت شبیه پردازان. پدیدار شد.

چرا باید از دوقلوی دیجیتال استفاده کنیم؟

استفاده از فناوری دوقلوی دیجیتال یا دیجیتال توین دارای مزیت‌های بسیاری است که در این قسمت به مهمترین آنها پرداخته می‌شود:

افزایش بهره‌وری: با ایجاد یک همزاد دیجیتالی از یک سیستم فیزیکی، مهندسان و اپراتورها می توانند مسائل بالقوه را قبل از وقوع شناسایی و به آنها رسیدگی کنند، عملکرد را بهینه کنند و زمان خرابی و هزینه های تعمیر و نگهداری را کاهش دهند.

تصمیم‌گیری بهتر: دوقلوی دیجیتال یا دیجیتال تویین داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌های بی‌درنگ را ارائه می‌کنند و امکان تصمیم‌گیری بهتر و اقدامات آگاهانه‌تر را فراهم می‌کنند. این می تواند منجر به بهبود بهره وری، کاهش هزینه ها و افزایش سودآوری شود.

افزایش ایمنی و پایداری: دوقلوهای دیجیتال را می توان برای شناسایی خطرات احتمالی ایمنی و اثرات زیست محیطی مورد استفاده قرار داد و به اپراتورها اجازه می دهد تا قبل از وقوع حوادث اقدامات اصلاحی انجام دهند. علاوه بر این، با بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های فیزیکی، فناوری دوقلو دیجیتال می‌تواند به کاهش ضایعات و مصرف انرژی کمک کند و منجر به آینده‌ای پایدارتر شود.

بهبود رضایت مشتری: با بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های فیزیکی، فناوری دوقلوی دیجیتال می‌تواند به بهبود کیفیت محصول، کاهش زمان تحویل و افزایش تجربه کلی مشتری کمک کند.

افزایش نوآوری: فناوری دوقلوی دیجیتال را می توان برای شبیه سازی و آزمایش محصولات و فرآیندهای جدید استفاده کرد که چرخه های نوآوری سریع تر و کاهش زمان ورود به بازار را امکان پذیر می کند.

به طور کلی، فناوری دوقلو دیجیتال پتانسیل ایجاد انقلابی در شیوه طراحی، عملکرد و نگهداری سیستم‌های فیزیکی را دارد که منجر به بهبود کارایی، ایمنی و پایداری و همچنین افزایش سودآوری و رضایت مشتری می‌شود.

مراحل ساخت یک دوقلوی دیجیتال

نحوه و مراحل ساخت یک دوقلوی دیجیتال کاملاً وابسته به نوع سیستم مورد بررسی دارد. ولی به صورت کلی چند مرحله وجود دارد که می‌بایست تا رسیدن به یک دوقلوی دیجیتال طی شود که عبارتند از:

تعریف محدوده و اهداف: تعریف محدوده سیستم و تعریف اهداف استفاده از دوقلوی دیجتال اولین گامی است که می‌بایست انجام شود. در این مرحله پارامترها و متغیرهایی جهت مدلسازی و شناسایی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) جهت نظارت تعریف می‌گردند.

جمع آوری داده ها: جمع آوری داده ها در سیستم، از جمله داده های حسگرها، داده های عملکردی و سایر اطلاعات مرتبط. این فرآیند ممکن است شامل نصب حسگرها و سایر دستگاه‌های جمع‌آوری داده و ادغام با منابع داده موجود باشد.

ایجاد دوقلو دیجیتال: از نرم افزارهای مناسب برای ایجاد یک مدل مجازی از سیستم، بر اساس داده های جمع آوری شده استفاده کنید. در این مرحله ممکن است از نرم افزارهای مدل سازی سه بعدی یا نرم افزارهای شبیه‌سازی استفاده شود.

اعتبارسنجی و کالیبره کردن دوقلوی دیجیتال: اعتبارسنجی و کالیبره کردن دیجیتال توین از مقایسه عملکرد آن با عملکرد واقعی سیستم انجام می‌شود. این مرحله ممکن است شامل تنظیم پارامترها و متغیرهای به کار رفته در دوقلوی دیجیتال برای تطابق بهتر آن با سیستم واقعی باشد.

بهینه سازی عملکرد: از دوقلوی دیجیتال برای شبیه‌سازی سناریوهای عملیاتی مختلف و شناسایی فرصت‌ها برای بهینه سازی استفاده شود.

نظارت و تجزیه و تحلیل عملکرد: بر عملکرد سیستم واقعی و دیجیتال تویین نظارت شود و از ابزارهای تحلیلی برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده گردد. در این مرحله ممکن است از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و سایر تکنیک‌های تحلیلی پیشرفته برای شناسایی الگوها و روندها و پیش‌بینی عملکرد آینده استفاده شود.

انجام اقدامات اصلاحی: بر اساس بینش به دست آمده از نظارت و تجزیه و تحلیل عملکرد، اقدامات اصلاحی برای بهینه سازی عملکرد سیستم واقعی انجام می‌شود. در این مرحله تنظیم رویه های عملیاتی، برنامه های تعمیر و نگهداری یا سایر عوامل انجام می‌شود.

استفاده از نرم افزار شبیه سازی AnyLogic برای ساخت دیجیتال توین

یکی از نرم افزارهای مطرح شبیه سازی جهت ساخت دیجیتال توین، نرم افزار شبیه سازی AnyLogic است که امکان ساخت مدل شبیه سازی از یک سیستم واقعی را به راحتی فراهم نموده است. AnyLogic به کاربران اجازه می دهد تا مدل های پویا از سیستم های پیچیده ایجاد کنند و می توان از آن برای مدل سازی طیف گسترده ای از سیستم ها، از فرآیندهای تولید گرفته تا عملیات زنجیره تامین تا سیستم های حمل و نقل استفاده کرد.

با استفاده از نرم افزار شبیه سازی AnyLogic، کاربران می توانند رفتار یک سیستم واقعی را شبیه سازی کنند و از آن برای آزمایش سناریوهای مختلف و شناسایی فرصت های بهینه سازی استفاده کنند. AnyLogic به کاربران اجازه می دهد تا هم رویدادهای گسسته و هم فرآیندهای پیوسته را مدل کنند و می توان از آن برای مدل سازی سیستم هایی با درجه بالایی از پیچیدگی و تنوع استفاده کرد.

یکی از مزایای کلیدی استفاده از AnyLogic برای مدل‌سازی دوقلوی دیجیتال، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری آن است و به کاربران اجازه می دهد تا چندین پارادایم مدل سازی و شبیه سازی مانند مدل سازی مبتنی بر عامل، سیستم های پویا و دینامیکی و شبیه سازی رویدادهای گسسته پیشامد را ترکیب کنند و سیستم های پیچیده را با درجه بالایی از دقت مدل کنند.

آموزش ساخت دیجیتال توین یا دوقلوی دیجیتال با نرم افزار شبیه سازی AnyLogic

چنانچه تمایل دارید در زمینه دیجیتال توین تحقیقات انجام دهید و یا یک مدل دوقلوی دیجیتال از سیستم خود بسازید، پیشنهاد میکنیم در دوره آموزش نرم افزار شبیه سازی AnyLogic که توسط شرکت شبیه پردازان به عنوان نمایندگی رسمی نرم افزار در ایران ارائه می‌شود، شرکت نمایید. در این دوره آموزشی با نحوه ساخت مدل شبیه سازی با رویکردهای مختلف شبیه سازی آشنا خواهید شد و به راحتی میتوانید بعد از ساخت مدل شبیه سازی و اتصال آن به پایگاه‌های داده و اطلاعات حسگر و سنسورها، آن را به یک دوقلوی دیجیتال تبدیل کنید و از مزایای آن بهره‌مند شوید.

با توجه به جذابیت موضوع دیجیتال تویین، این موضوع برای پروژه های تحقیقاتی و دانشگاهی نیز بسیار مناسب است و دانشجویان نیز می‌توانند با شرکت در این دوره آموزشی وارد این حوزه جذاب شوند.

برای کسب اطلاعات بیشتر به دوره آموزش نرم افزار AnyLogic مراجعه نمایید.

نوشته دیجیتال توین یا دوقلوی دیجیتال چیست؟ (مراحل انجام و نرم افزارها) اولین بار در شرکت شبیه پردازان. پدیدار شد.

شبیه سازی کامپیوتری چیست؟

در تعریف واژه شبیه سازی کامپیوتری یک تعریف جامع وجود ندارد. چرا که کاربرد آن بسیار وسیع بوده و متناسب با آن ممکن است در برخی مواقع دارای تعاریف متمایزی باشد. اما در تعریف کلی میتوان شبیه سازی کامپیوتری را برنامه‌ای نامید که در محیط کامپیوتر توسعه داده می‌شود و هدف آن تقلید رفتار است. این رفتار ممکن است متعلق به یک سیستم واقعی باشد و یا ممکن است متعلق به یک سیستم فرضی باشد.

شبیه سازی کامپیوتری ابزاری است که با استفاده آن می‌توان رفتارهای پیچیده را تحلیل نمود. رفتارهایی که گاهاً با ساخت مدل ذهنی قادر به تجسم و حل آنها نیستیم. دلیل توسعه این برنامه در محیط کامپیوتر نیز بهره گیری از توان بیشتر کامپیوتر نسبت به ذهن انسان است. بنابراین این برنامه با استفاده از توان محاسباتی و سخت افزاری، رفتار مورد نظر را تقلید و شبیه سازی می‌کند.

انواع شبیه سازی کامپیوتری

در حالت کلی شبیه سازی کامپیوتری را میتوان به دو قسمت تقسیم نمود:

• شبیه سازی مبتنی بر معادله (Euqation-based simulation)
• شبیه سازی مبتنی بر عامل (agent-based simlation)

هر دو نوع شبیه سازی کامپیوتری ذکر شده نیز برای سه هدف فهم (understanding)، پیش بینی (Prediction) و اکتشاف (Exploratory) مورد استفاده قرار می‌گیرند.

شبیه سازی کامپیوتری مبتنی بر معادله

شبیه سازی کامپیوتری مبتنی بر معادله (equation-based) معمولاً در مواقعی مورد استفاده قرار میگیرد که قوانین حاکم بر سیستم مورد بررسی بتواند به صورت روابط ریاضی و معادلات دیفرانسیل بیان شوند. مدلهای فیزیکی نمونه‌ای از شبیه سازی مبتنی بر معادله هستند.

مدلسازی سیستمهای پویا (System dynamics modeling) یا مدلسازی سیستمهای دینامیکی نیز مثال دیگری از شبیه سازی کامپیوتری مبتنی بر معادله است که با استفاده از آن رفتار سیستمها را در سطح کلان مورد بررسی قرار می‌دهند.

شبیه سازی کامپیوتری مبتنی بر عامل

شبیه سازی مبتنی بر عامل (Agent based modeling) همانطور که از نام آن پیدا است مبتنی بر عنصرهایی است که عامل نامیده می‌شوند. این عاملها دارای رفتار مستقل هستند و همچنین قابلیت تعامل و تاثیرگذاری و تاثیرپذیری را دارند.

در ابتدا شبیه سازی مبتنی بر عامل در علوم رفتاری و اجتماعی رایج بود اما در سالهای اخیر با توجه به انعطاف بسیار بالای آن، در تمامی حوزه ها به کار گرفته شده است. در ادبیات موضوع شبیه سازی مبتنی بر عامل را با نامهای “مدلسازی عامل بنیان” و “مدلسازی عامل محور“ نیز نامگذاری میکنند.

تفاوت اصلی شبیه سازی کامپیوتری مبتنی بر عامل با شبیه سازی مبتنی بر معادله در این است که در اینجا صحبتی از معادلات اصلی و مرکزی وجود ندارد. عاملها دارای رفتار هستند و رفتار آنها توسط قوانین محلی خودشان تعیین میشود. از زاویه دیگر در شبیه سازی مبتنی بر عامل، ما با عاملهای فعال (active) روبرو هستیم که به عنوان یک جزء دارای استقلال، حافظه و رفتار تعریف می‌شوند.

مثال شبیه سازی کامپیوتری

شبیه سازی دارای کاربردهای بسیار زیادی است که در زیر به برخی از آنها اشاره می‌شود:

• شبیه سازی زنجیره تامین 
• شبیه سازی سیستم های ساخت و تولید
• شبیه سازی سیستمهای حمل و نقل و انبارداری
• شبیه سازی سیستمهای ریلی
• شبیه سازی فرآیندهای معدنی و صنایع معدنی
• شبیه سازی سیستمهای نفت و گاز و پتروشیمی
• شبیه سازی ترمینال و بندر
• شبیه سازی سیستمهای درمان
• شبیه سازی فرآیندهای تجاری
• شبیه سازی مدیریت داراییها
• شبیه سازی فرآیندهای بازاریابی
• شبیه سازی فرآیندهای اجتماعی
• شبیه سازی سیستمهای دفاعی

با کلیک کردن بر روی هر یک از کاربردهای ذکر شده، مدلهای نمونه شبیه سازی کامپیوتری را می‌توانید مشاهده کنید.

ساخت مدل شبیه سازی با نرم افزار AnyLogic

همانطور که ذکر شد، AnyLogic برترین ابزار شبیه سازی است که امکان ساخت مدل شبیه سازی کامپیوتری را فراهم نموده است. این نرم افزار با پشتیبانی از هر سه رویکرد شبیه سازی که عبارت است از شبیه سازی گسسته پیشامد (Discrete Event Simulation)، مدلسازی سیستم های پویا (System Dynamics) و مدلسازی عامل بنیان (Agent-based Modeling)، امکان ساخت مدل شبیه سازی کامپیوتری با هر پیچیدگی و ابعادی را فراهم نموده است.

نرم افزار AnyLogic با استفاده از زبان برنامه نویسی جاوا توسعه داده شده است و برای ساخت مدل شبیه سازی کامپیوتری از انعطاف این زبان برنامه نویسی هم بهره مند خواهید بود. نرم افزار شبیه سازی AnyLogic علاوه بر طراحی ابزارهای عمومی مختلف برای ساخت مدل شبیه سازی، دارای کتابخانه های تخصصی مانند ترافیک، انبار و جابحایی مواد، انتقال مایعات، سیستم های ازدحام و تخلیه و … است که با استفاده از آنها به راحتی میتوان مدل شبیه سازی تخصصی را ایجاد نمود.

در صورتی که تمایل دارید نحوه ساخت مدل شبیه سازی کامپیوتری با استفاده از نرم افزار AnyLogic را یاد بگیرید، پیشنهاد میکنیم در دوره های آموزش نرم افزار AnyLogic که توسط شرکت شبیه پردازان به عنوان نماینده رسمی این نرم افزار ارائه میشود، شرکت نمایید.

 

جهت کسب اطلاعات بیشتر، به لینک “دوره آموزش نرم افزار شبیه سازی AnyLogic“ مراجعه نمایید.

نوشته شبیه سازی کامپیوتری چیست؟ اولین بار در شرکت شبیه پردازان. پدیدار شد.

مراحل انجام پروژه شبیه سازی

انجام شبیه سازی نیازمند طی شدن مراحلی است که اگر هر کدام از آنها به درستی انجام نشود، انجام پروژه شبیه سازی با شکست مواجه می‌شود. در شکل روبرو مراحل مورد نیاز برای انجام پروژه شبیه سازی ارائه شده است.

یکی از مهمترین مراحل انجام پروژه شبیه سازی، شناخت سیستم است. اگر این فاز به درستی انجام نشود، مدل شبیه سازی ایجاد می‌شود که هیچ مشابهتی با سیستم واقعی نخواهد داشت.

بعد از اتمام فاز شناخت سیستم، می‌بایست رویکرد مناسب برای شبیه سازی انتخاب شود. به صورت کلی 3 رویکرد شبیه سازی وجود دارد:

• شبیه سازی سیستمهای گسسته پیشامد (Discrete Event Simulation)
• شبیه سازی سیستم های پویا (System Dynamics)
• شبیه سازی عامل بنیان (Agent based modeling)

با توجه به تعریف مساله و سطح جزئیات مدنظر، یکی از رویکردهای ذکر شده جهت شبیه سازی می‌بایست انتخاب شود.

انتخاب نرم افزار جهت انجام پروژه شبیه سازی

برای ساخت مدل شبیه سازی نیاز به نرم افزار شبیه سازی وجود دارد. نرم افزارهای شبیه سازی مختلفی برای مدلسازی با سه رویکرد شبیه سازی ذکر شده وجود دارد. هر کدام از این نرم افزارها نقاط قوت و ضعف مختلفی دارند و بسته به نوع رویکرد شبیه سازی انتخاب شده می‌توانند فرآیند ساخت مدل شبیه سازی را تسهیل نمایند.

پیشنهاد ما به شما استفاده از نرم افزار شبیه سازی AnyLogic است. در مقایسه نرم افزارهای شبیه سازی، نرم افزار AnyLogic در حال حاضر به عنوان برترین ابزار شبیه سازی در سطح دنیا مطرح است و بیشترین سهم بازار را به خود اختصاص داده است. آشنایی بیشتر با نرم افزار شبیه سازی AnyLogic شما را با قابلیتهای این نرم افزار آشنا می‌نماید.

همچنین پیشنهاد میکنیم نرم افزار AnyLogic را دانلود و مدلهای نمونه ساخته شده در محیط نرم افزار را مشاهده نمایید.

یادگیری نرم افزار جهت انجام پروژه شبیه سازی

همانطور که ذکر شد برای ساخت مدل شبیه سازی پیشنهاد میکنیم از نرم افزار شبیه سازی AnyLogic جهت مدلسازی استفاده نمایید. به همین منظور، برای یادگیری نرم افزار AnyLogic میتوانید از منابع استفاده کنید.

شرکت شبیه پردازان به عنوان نمایندگی رسمی نرم افزار AnyLogic در ایران، اقدام به برگزاری دوره های آموزش نرم افزار AnyLogic می نماید. جهت یادگیری نرم افزار میتوانید در این دوره های آموزشی شرکت نمایید.

schoolدوره آموزش نرم افزار AnyLogic

نوشته انجام پروژه شبیه سازی اولین بار در شرکت شبیه پردازان. پدیدار شد.

نرم افزار Anylogistix محصول شركت AnyLogic، محصول تخصصي است كه جهت شبیه سازی زنجیره تامین و بهينه سازي آن توسعه يافته است. اين نرم افزار بر روي هسته اصلي نرم افزار AnyLogic توسعه داده شده است و امكاناتي براي شبيه سازي و بهينه سازي زنجيره تامين لحاظ شده است.

مديران فعال در زنجيره هاي تامين مي‌توانند از نرم‌افزار AnyLogistix به عنوان يك ابزار كمك تصميم بهره ببرند. اين ابزار از يك طرف روشهاي تحليلي بهينه‌سازي را در خود دارد و از طرف ديگر انعطاف و قدرت شبيه سازي را ارائه مي‌نمايد. با تركيب بهينه سازي و شبيه سازي، تصميم‌گيرندگان قادر خواهند بود تا تاثير تصميمات خود را قبل از اينكه در واقعيت پياده‌سازي كنند، مشاهده و بهينه نمايند.

ذكر اين نكته ضروري است كه علي‌رغم مشابهت‌هايي كه زنجيره‌هاي تامين به هم دارند، اما تفاوت‌هاي معني داري نيز در آنها مشاهده مي‌شود و بنابراين رسيدن به يك ابزار واحد براي بهينه‌سازي تمام آنها غيرممكن است. بنابراين نياز است تا جهت بهينه‌سازي، مدل شبيه‌سازي زنجيره تامين مورد بررسي در محيط نرم‌افزار توسعه داده شود و در نهايت توسط الگوريتم‌هاي بهينه‌سازي بهينه شود. بنابراين نرم افزار AnyLogistix يك ابزار بسيار مناسب جهت شبيه‌سازي و بهينه‌سازي زنجيره‌هاي تامين است.

تركيب AnyLogistix با ساير نرم‌افزارهاي موجود در زنجيره تامين

يكي ديگر از امكانات ارائه شده در نرم‌افزار AnyLogistix، امكان يكپارچه كردن مدل توسعه داده شده در اين نرم‌افزار با ساير راه‌ حل‌هاي موجود در زنجيره تامين است. به عنوان مثال نرم افزار AnyLogistix ميتوانيد به راحتي با:

• ERP
• هوش تجاري (BP)
• نرم‌افزارهاي مديريت حمل و نقل
• نرم‌افزارهاي مديريت پيش‌بيني
• نرم‌افزارهاي برنامه‌ريزي توليد
• نرم‌افزارهاي مديريت موجودي

يكپارچه گردد.

فوايد استفاده از نرم افزار AnyLogistix

بكارگيري نرم افزار Anylogistix در زنجيره تامين مزاياي فراواني دارد كه از جمله مي‌توان به:

• ايجاد بهبود و بازطراحي در زنجيره تامين (بستن يا راه‌اندازي واحدهاي جديد)
• مديريت رشد (تلفيق و اكتساب)
• بهينه‌سازي جريان مواد و محصول
• تاثير اضافه شدن محصول جديد بر كل زنجيره تامين
• تحليل و بهينه‌سازي استراتژي‌هاي منبع‌يابي و كنترل موجودي
• بهينه‌سازي سياست‌هاي حمل و نقل
• تحليل و كاهش ريسك‌هاي موجود در زنجيره تامين

اشاره نمود.

تفاوت نرم افزار AnyLogic و Anylogistix

سوالي كه غالباً مطرح ميشود تفاوت بين نرم افزار anyLogistix و AnyLogic است. نرم افزار شبيه سازي اني لاجيك يك نرم افزار شبيه‌سازي چندروشه (multi method) است كه به صورت عمومي براي شبيه‌سازي تمامي سيستم‌ها توسعه داده شده است. اما نرم افزار اني لاجيستيكس نرم‌افزار شبيه سازي و بهينه سازي مختص شبيه سازي زنجيره تامين است و ساير سيستم‌ها را نمي‌توان با آن مدل نمود.

تفاوت كليدي ديگر وجود بهينه سازهاي تحليلي مناسب براي بهينه سازي زنجيره تامين در نرم افزار Anylogistix است. البته در نرم افزار AnyLogic نيز مي‌توان از اين بهينه‌سازها بهره برد اما نياز به زمان و تخصص بيشتري براي پياده‌سازي آن وجود دارد.

البته ذكر اين نكته ضروري است كه از نرم‌افزار AnyLogic نيز به راحتي مي‌توان در شبيه‌سازي زنجيره تامين استفاده نمود. بنابراين اگر شما تسلط به نرم افزار AnyLogic داريد، نيازي به يادگيري نرم‌افزار AnyLogistix براي شبيه سازي و بهينه سازي زنجيره تامين نداريد و ميتوانيد با نرم افزار AnyLogic زنجيره تامين و يا سيستم‌هاي ديگر را شبيه سازي و بهينه سازي كنيد. اما اگر به تازگي قصد يادگيري نرم افزار شبيه‌سازي را داريد و موضوع مدنظر فقط زنجيره تامين است، نرم افزار AnyLogistix گزينه مناسبي براي شروع خواهد بود.

دانلود نرم افزار AnyLogistix

جهت دانلود نرم افزار AnyLogistix بر روی لینک زیر کلیک کنید.

• دانلود نرم افزار AnyLogistix

نوشته نرم افزار AnyLogistix اولین بار در شرکت شبیه پردازان. پدیدار شد.

شبیه سازی در واقع تقلید رفتار یک سیستم واقعی در در محیط کامپیوتری است. این مدل شبیه سازی قادر است همان رفتاری را از خود نشان دهد که در دنیای واقعی مشاهده می‌کنیم. همچنین با وارد کردن تغییرات در مدل شبیه سازی، به راحتی می‌توانیم نتایج آن را بدون ریسک‌هایی مانند هزینه‌ای و زمانی مشاهده کنیم. بنابراین مدل شبیه‌سازی ورودی را از مدلساز می‌گیرد و خروجی را نشان می‌دهد. حال اگر تعیین ورودی به جای مدلساز توسط الگوریتم بهینه ساز صورت گیرد، روش شبیه سازی – بهینه سازی (simulation – optimization) و یا به اختصار SO شکل می‌گیرد. این فرآیند عموماً به صورت رفت و برگشتی انجام می‌شود. این روش نامهای دیگری مانند بهینه سازی مبتنی بر شبیه سازی و الگوریتم بهینه سازی – شبیه سازی نیز نامیده می‌شود.

در روش simulation-optimization، مدل شبیه سازی از وضعیت فعلی سیستم ساخته می‌شود. سپس با تعریف تابع هدف و متغیرهای تصمیم و محدودیت‌ها، مدل شبیه سازی به یک بهینه ساز متصل می‌شود. بهینه ساز مقادیر مربوط به متغیرهای تصمیم را با در نظر گرفتن محدودیت‌ها و در جهت رسیدن به بهترین مقدار تابع هدف تعیین می‌نمایند.

الگوریتم‌های بهینه سازی در این روش می‌تواند روش‌هایی مانند الگوریتم ژنتیک (GA)، الگوریتم جستجوی ممنونه (TS)، الگوریتم تبرید شبیه سازی شده (SA) و الگوریتم های مشابه باشد.

مزایای استفاده از روش SO

مزایای استفاده از روش SO نسبت به حل مساله صرفاً با روشهای بهینه‌سازی مانند مدلسازی ریاضی عبارت است از:

• لحاظ نمودن پیچیدگی‌های دنیای واقعی، عدم قطعیت‌ها و فرآیندهای احتمالی در مدل شبیه سازی
• لحاظ نمودن پیچیدگی‌های مدل شبیه سازی در فرآیند بهینه سازی
• امکان بهره گیری از روش‍های سیستماتیک و پارامتریک جهت استخراج جواب بهینه
• صرفه‌جویی در زمان برای حل مساله

برخی از نرم افزارهای شبیه‌سازی، امکان بهره‌گیری از روش SO را فراهم می‌کنند. نرم افزار شبیه سازی AnyLogic نیز این امکان را برای مدلسازان ارائه نموده است که به راحتی بعد از ساخت مدل شبیه سازی با هر یک از رویکردهای شبیه سازی گسسته پیشامد (Discrete Event Siumlation)، سیستم های پویا (System Dynamics) و مدلسازی عامل بنیان (Agent-based Modeling)، آن را با الگوریتم‌های بهینه سازی ترکیب نمایند و مقدار بهینه متغیرهای تصمیم را استخراج کنند.

نوشته روش شبیه سازی بهینه سازی اولین بار در شرکت شبیه پردازان. پدیدار شد.

نوشته معرفی نرم افزار AnyLogic (انی لاجیک) اولین بار در شرکت شبیه پردازان. پدیدار شد.

ما در جهاني زندگي می­کنیم که طور فزاینده­ای پیچیدگی­‌های آن رو به افزايش است و سیستمهايي که نیاز داريم آنها را تجزیه و تحلیل و مدلسازی نماییم، بیشتر و بیشتر به یکدیگر وابسته می­شوند. ابزارهاي مدلسازي سنتي مدتهاست که ديگر پاسخگوي نیاز نیستند و نیاز به ابزارهای مدرن مدلسازی و شبیه سازی مانند مدلسازی عامل بنیان، مدلسازی عامل مبنا، مدلسازی عامل محور و یا مدلسازی مبتنی بر عامل  بیش از پیش احساس میشود.

مدلسازی عامل بنیان یک رویکرد شبیه سازی قدرتمند است که در چند سال اخیر به عنوان بهترین راه حل مسائل دنیای واقعی، کارکرد فراوانی را به خود اختصاص داده است. شبیه سازی عامل بنیان به دلیل ماهیت نگاه پایین به بالا (bottom-up)، از انعطاف بالایی برخوردار است. برای شبیه سازی سیستم با استفاده از مدلسازی عامل بنیان، ابتدا عاملهای سیستم شناسایی می شوند و سپس با تعیین رفتار آنها و نحوه تعامل و نحوه تاثیرگذاری و تاثیرپذیری آنها، رفتار کلان سیستم استخراج می شود.

تعریف عامل

همانطور که از نام مدلسازی عامل بنیان (Agent based Modeling) مشخص است، اساس این روش مدل‌سازی مبتنی بر عامل (agent) است. البته به همین دلیل نامهای دیگری مانند مدلسازی عامل محور و یا مدلسازی عامل مبنا نیز برای این روش در نظر گرفته‌اند.  در تعریف عامل مباحث و مناقشات زیادی وجود دارد. تنها یك اجماع عمومی وجود دارد و آن اینست که استقلال بحث مرکزی و قابل قبول برای همه در مفهوم عامل است. دو تعریف مشخصی که از عامل وجود دارد عبارت است از:

• یك عامل یك سیستم کامپیوتری است که در محیطی قرار داده شود و توانایی کنش مستقل در محیط به منظور رسیدن به اهداف تعبیه شده را دارد. بیان اینکه عامل­ها موجودیتهای کامپیوتری هستند به این معنی است که آنها به صورت فیزیکی در فرم برنامه­هایی هستند که بر روی سیستم­های محاسباتی اجرا میشوند.
• به هر چیزی که بتواند محیط خود را از طریق سنسورها درک کرده و به طور مستقل از طریق محرک­ها بر روی آن محیط کنش کند، عامل گفته می­شود.

ویژگی‌های عامل

در رویکرد مدلسازی عامل مبنا، تعریف عامل و ویژگی‌های آن از اهمیت زیادی برخوردار است. همانطور که در بخش تعریف عامل نیز گفته شد، استقلال یکی از مهمترین ویژگیهای عامل است. از دیگر ویژگی‌های عامل می‌توان به دارای حافظه بودن، تعامل پذیری، قابلیت تاثیرگذاری و تاثیرپذیری و در یک محیط قرار داشتن را می‌توان نام برد.

البته در ویژگیهای دیگری نیز مانند هوشمند بودن و قابلیت تصمیم گیری و … نیز در مقالات ارائه شده است که به دلیل اینکه در برخی از مواقع نیاز به این ویژگیها وجود دارد، به عنوان ویژگیهای اصلی عامل مطرح نمی‌شود.

ابزارهای مدلسازی عامل بنیان

تاکنون چند ابزار برای مدلسازی عامل‌ بنیان توسعه داده شده‌اند و از آنها میتوان برای شبیه سازی مبتنی بر عامل بهره گرفت:

• AnyLogic
• NetLogo
• Repast
• JADE

پیشرفته‌ترین نرم‌افزار جهت مدلسازی عامل‌ بنیان نرم‌افزار شبیه‌سازی AnyLogic است. این نرم‌افزار بر خلاف سایر ابزارها، دارای محیط گرافیکی است و می‌توان از اجزای طراحی شده در محیط نرم‌افزار AnyLogic برای ساخت مدل شبیه‌سازی عامل‌ بنیان بهره گرفت. همچنین حجم کدنویسی در نرم‌افزار AnyLogic بسیار کمتر از نرم‌افزار مشابه مانند NetLogo است. در مدلسازی عامل محور در اختیار داشتن یک رابط گرافیکی مناسب ضروری است که نرم افزار AnyLogic این قابلیت برای ساخت مدل شبیه سازی عامل بنیان ارائه شده است.

چه مواقعی از رویکرد شبیه سازی عامل بنیان استفاده کنیم؟

سوالی که غالباً بیشتر مدلسازان با آن مواجه هستند، انتخاب رویکرد مناسب مدلسازی و شبیه سازی است. با توجه به وجود سه رویکرد شبیه سازی، بهتر است با جایگاه مدلسازی عامل بنیان آشنا شویم.

رویکرد شبیه سازی گسسته پیشامد مناسب مسائلی است که سطح جزئیات بالایی مد نظر مدلساز است. رویکرد مدلسازی سیستم‌های پویا مناسب مسائلی است که در سطح استراتژیک مطرح است و سطح جزئیات پایینی مدنظر مدلساز است. اما رویکرد مدلسازی عامل بنیان به دلیل رویکرد پایین به بالا که در قسمت‌های بالا توضیح داده شد، از انعظاف بالایی برخوردار است.  به دلیل همین انعطاف، طیف بسیار بزرگی از مسائل در سطح استراتژیک با جزئیات پایین تا سطح عملیاتی با جزئیات بالا را می‌توان با رویکرد مدلسازی عامل بنیان و یا مدلسازی عامل محورمدل نمود.

ذکر این نکته ضروری است که زمان مورد نیاز برای ساخت یک مساله با رویکرد عامل بنیان بیشتر از مدلسازی همان مساله با دو رویکرد سنتی گسسته پیشامد و سیستم‌های پویا است. همچنین رویکرد مدلسازی عامل بنیان احتیاج به منابع سخت افزاری (محاسباتی و حافظه) بیشتری نسبت به سایر رویکردهای سنتی دارد. بنابراین در صورتی که مساله با رویکردهای سنتی قابل مدلسازی است، بهتر است از آنها بهره گرفت. ولی مسائلی وجود دارند که هیچ کدام از دو رویکرد سنتی شبیه سازی قابلیت مدلسازی آنها را ندارند. در این مواقع بهترین رویکرد برای شبیه سازی و مدلسازی مساله، استفاده از مدلسازی عامل بنیان و یا مدلسازی مبتنی بر عامل است.

آشنایی با امکانات نرم افزار AnyLogic در ساخت مدلهای عامل بنیان

جهت آشنایی با امکانات و قابلیتهای نرم افزار شبیه سازی AnyLogic برای ساخت مدلهای عامل بنیان یا عامل محور، مطلب “امکانات نرم افزار AnyLogic در ساخت مدلهای عامل بنیان” را مطالعه کنید

نوشته مدلسازی عامل بنیان یا عامل محور چیست؟ اولین بار در شرکت شبیه پردازان. پدیدار شد.

شبیه سازی گسسته پیشامد (Discrete Event Simulation) در واقع روشي است براي شبيه سازي پيشامدهايي كه به صورت گسسته هستند. در ابتدا لازم است بر اين مفاهيم مروري داشته باشيم.

• شبيه سازي (simulation): به تقيلد رفتار سيستم با گذشت زمان ناميده مي شود. در واقع وقتي شما يك سيستم را شبيه سازي مي كنيد، رفتار آن سيستم را تقليد مي كنيد و چون رفتار سيستم در واحد زمان تغيير مي كند، بنابراين تقليد شما نيز بايد در واحد زمان باشد.
• پيشامد (event): به هر تغيير حالتي در سيستم پيشامد گفته مي شود. مثلا در يك بانك، ورود مشتري به سيستم يك پيشامد است. در يك پمپ بنزين، ورود ماشين به پمپ بنزين، اتمام فرآيند بنزين زدن دو پيشامد سيستم است.
• گسسته (Discrete): اين واژه بدان معني است كه اتفاقات و پيشامدها در بازه گسسته از زمان اتفاق مي افتد. (براي آشنايي بيشتر با سيستم هاي گسسته و پيوسته كليك كنيد).

در صورت تمایل به مطالعه بیشتر در خصوص شبیه سازی گسسته پیشامد یا رخداد گسسته، کتاب آقای جری بنکس پیشنهاد می‌شود.

کاربردهای شبیه سازی گسسته پیشامد

شبيه سازي گسسته پيشامد طيف وسيعي از مشكلات را پوشش مي دهد. به عنوان مثال موارد زير مسائلي است كه به راحتي با استفاده از شبيه سازي گسسته پيشامد قابل حل و بهينه سازي است:

• شبيه سازي سيستم هاي توليدي و مونتاژي
• شبيه سازي سيستم خدماتي مانند بانك، پمپ بنزين، كارواش و …
• مسائل تعميرات و نگهداري
• مسانل كنترل موجودي
• شبيه سازي زنجيره تامين
• و بسياري از حوزه هاي ديگر.

کاربرد شبیه سازی در سیستم‌های تولیدی

يکي از كاربردهاي شبيه سازي گسسته پيشامد در سيستم هاي توليدي است و استفاده از اين ابزار باعث ايجاد اين قابليت براي مديران و مهندسان مي شود تا درک وسيعي از سيستم خود پيدا کرده و بتواند تاثير يک تغيير جزئي را در کل سيستم مورد ارزيابي قرار دهد.

به عنوان مثال فرض کنيد که با ايجاد يک تغيير در يک ايستگاه در خط توليدي، باعث ايجاد تغييراتي در کارايي آن ايستگاه شده ايم. ممکن است اين تغييرات قابل پيش بيني باشند. چرا که سيستم مورد بررسي بسيار کوچک بوده و ارتباط آن با ساير اجزا مورد بررسي قرار نگرفته است. ولي جواب دادن به اين سوال که تغييرات اعمال شده در اين ايستگاه چه تاثيري بر روي کارايي کل خط توليد و چه تاثيري بر روي ساير ايستگاه ها مي گذارد سوالي است که جواب دادن به آن بدون استفاده از ابزار شبيه سازي کاري بسيار مشکل و در بسياري از موارد ناشدني است.

استفاده از شبيه سازي در سيستم هايي مشابه خطوط توليد، باعث مي شود اثر تغييرات اعمال شده بر روي يک ايستگاه را بر کل سيستم و ساير ايستگاه هاي کاري موجود در خط توليد مورد ارزيابي قرار داد. مزاياي ديگر استفاده از ابزار شبيه سازي گسسته پيشامد در مراکز توليدي به شرح زير است:

• افزايش تعداد محصول توليدي در واحد زمان
• کاهش زمان توليد
• کاهش موجودي مواد در فرآيند توليد
• افزايش بازده نيروي انساني و ماشين آلات و استفاده موثر از منابع
• افزايش تعداد محصول تحويل داده شده بدون تاخير
• کاهش سرمايه مورد نياز و هزينه هاي مورد نياز براي توليد محصول
• اطمينان از عملکرد سيستم در سطح مورد انتظار
• سودمند بودن اطلاعات مورد نياز براي ساخت مدل شبيه سازي در بسياري موارد ديگر

استفاده از شبیه‌سازی از فاز طراحی تا بهینه‌سازی وضع موجود

استفاده از مدل شبيه سازي گسسته پيشامد براي سيستم هايي که در فاز طراحي هستند، اين امکان را براي طراحان سيستم به وجود مي آورد که آنها به نکاتي که قبلاً به آنها توجهي نمي‌کردند، توجهي خاص داشته باشند. به عنوان مثال ممکن است مشکلي در سيستم وجود داشته باشد که طراحان به وجود آن هيچ توجهي نداشته اند و يا اثر پارامتر‌هاي موجود در سيستم باعث بروز مشکلاتي شود که اين اثرات در نظر گرفته نشود.

ساخت مدل‌های گسسته پیشامد با نرم‌افزار شبیه‌سازی AnyLogic

شما به راحتی قادر خواهید بود در محیط نرم‌افزار شبیه‌سازی AnyLogic مدل شبیه‌سازی گسسته پیشامد خود را توسعه دهید. همچنین امکان ترکیب مدل ایجاد شده توسط رویکرد گسسته پیشامد با سایر رویکردهای شبیه‌سازی در محیط نرم‌افزار AnyLogic وجود خواهد داشت. جهت یادگیری نحوه ساخت مدل شبیه سازی گسسته پیشامد در محیط نرم افزار AnyLogic، به بخش آموزش AnyLogic مراجعه نمایید.

نوشته شبیه سازی گسسته پیشامد چیست؟ اولین بار در شرکت شبیه پردازان. پدیدار شد.