УДК 004.942: 574.34

АНАЛИЗ МЕТОДОВ И ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ ДЛЯ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ

Голубничий Артем Александрович1, Туксина Елена Андреевна2
1Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова, старший преподаватель кафедры инженерной экологии и основ производства
2Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова, магистрант кафедры программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем

Аннотация
В статье рассматриваются методы имитационного моделирования для прогнозирования экологических процессов и систем. Наиболее оптимальными по мнению авторов выступают методы: системная динамика и агентное моделирование. Рассматривается возможность реализации модели «хищник – жертва» каждым из обозначенных методов моделирования в программном продукте AnyLogic 7.3.6 PLE.

Ключевые слова: имитационное моделирование, моделирование экологических процессов


ANALYSIS OF METHODS AND SOFTWARE FOR THE SIMULATION OF ENVIRONMENTAL PROCESSES AND SYSTEMS

Golubnichiy Artem Aleksandrovich1, Tuksina Elena Andreevna2
1Katanov Khakass State University, Senior lecturer at the Department of Engineer Ecology and Bases of Production
2Katanov Khakass State University, Student of the Department of Computing Software and Automated Systems

Abstract
The article describes simulation methods to predict the ecological processes and systems. The most optimal according to the authors advocate techniques: system dynamics and agent-based modeling. The possibility of implementation of the model "predator - prey" by each of the designated modeling techniques in software product AnyLogic 7.3.6 PLE.

Keywords: AnyLogic, modeling of environmental processes, simulation


Библиографическая ссылка на статью:
Голубничий А.А., Туксина Е.А. Анализ методов и программных продуктов для имитационного моделирования экологических процессов и систем // Современная техника и технологии. 2017. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2017/01/11852 (дата обращения: 28.05.2017).

В настоящее время наиболее популярными методами имитационного моделирования являются: системная динамика, диксретно-событийное моделирование и агентное моделирование. Большая часть современных средств в области имитационного моделирования специализируется на каком-то одном из вышеназванных методов. Так «системная динамика» реализована в программных продуктах: iThink, ModelMaker, PowerSim, VenSim, «дискретно-событийное моделирование» реализовано в Facsimile, Tortuga, EcosimPro, Flexsim, Lanner, Promodel, относительно новый вид имитационного моделирования – агентное моделирование реализуется в программах: Galatea, NetLogo, Mobility Testbed, Swarm, RePast [1].

При этом есть ряд программных продуктов, поддерживающих более одного вида имитационного моделирования и их комбинацию. Особый интерес в данном случае представляет программный продукт российской фирмы The AnyLogic Company [2]. Программный продукт с аналогичным названием – AnyLogic в настоящее время является лидером в сфере разработки имитационных бизнес-приложений в России и поддерживает все вышеназванные виды имитационного моделирования. В данном продукте, однако, разрабатываются приложения из разных сфер деятельности, так в рамках курса Массачусетского технологического института 15.879 Agent-Based Modeling for Health Policy рассматривались вопросы моделирования процессов принятия решений в области здравоохранения [3]. Таким образом, имитационное моделирование возможно для прогнозирования любых систем вне зависимости от сферы деятельности.

Выбор на имитационном моделировании останавливается в том случае, если применение аналитических моделей затруднительно. Факторами, создающими такие трудности, являются: стохастическая природа процессов и поведения объектов, а также необходимость моделирования на протяжении какого-то интервала времени. Оба фактора практически всегда присущи экологическим процессам и системам. При рассмотрении большинства направлений экологии, как науки, требуется решения оценки событий, имеющих явную стохастическую природу, так в общей экологии взаимодействие видов можно рассматривать как случайный процесс, длящийся во времени. Аналогичным образом можно рассмотреть процесс диффузии загрязнителей из области инженерной экологии. Данный процесс можно описывать в виде аналитических формул, однако наложение фактора времени, на столь большое количество исходных данных перегружает модель и требует определенного абстрагирования для решения конкретной задачи.

Большую часть экологических процессов и систем в зависимости от степени абстрагирования можно рассматривать методами системной динамики или агентного моделирования. В качестве примера остановимся на типичной задаче общей экологии – построение модели «хищник – жертва». В качестве средства моделирования, по обозначенным ранее причинам, выберем программный продукт AnyLogic 7.3.6 PLE. Аббревиатура PLE указывает на использование ограниченной версии программы, предназначенной для учебных целей (Personal Learning Edition). Отличительной особенностью программы AnyLogic является достаточно большой репозиторий моделей, представленный на соответствующем ресурсе [4]. Данный репозиторий пополняется пользователями самостоятельно, существует также набор моделей, встроенных в программу в качестве примеров.

Для построения модели «хищник – жертва» воспользуемся двумя стандартными учебными моделями: Predator Prey и Predator Prey Agent Based Model.

Модель Predator Prey решает поставленную задачу методами системной динамики. Структура модели представлена двумя составляющими: популяцией зайцев и популяцией рысей, каждая их составляющих регулируется двумя естественными потоками: рождения и смерти особей (рисунок 1). При этом модель является регулируемой динамически за счет изменения параметров: HareNatality (рождаемость зайцев), LynxNatality (рождаемость рысей) и Area (площадь). В систему также можно дополнительно вводить дополнительное количество особей любой из популяции соответствующими кнопками: HareInjectEvent и LynxInjectEvent. Для визуализации процесса (изменение численности популяций) используются временной график, при этом для его наглядности количество рысей отображается умноженное на 100. 

Реализация модели Predator Prey (системная динамика)

Рисунок 1 – Реализация модели Predator Prey (системная динамика)

Модель Predator Prey Agent Based Model использует те же абстракции что и первая. В качестве отличия выступает выбор подхода моделирования. Агентное моделирование в своей основе не устанавливает общих правил для функционирования системы, а наоборот, задает поведение ее отдельных элементов (агентов). В рассматриваемой нами задаче явно присутствует два разных вида агентов: зайцы и рыси. Для построения модели необходимо задать стейтчарты (диаграммы состояний) для каждого из них (рисунок 2,3). 

Стейтчарт для агента типа Hare

Рисунок 2 – Стейтчарт для агента типа Hare

Стейтчарт для агента типа Lynx

Рисунок 3 – Стейтчарт для агента типа Lynx

Оба стейтчарта модели Predator Prey Agent Based Model регулируют те же естественные процессы, что и потоки модели Predator Prey. Модель является также динамически регулируемой. Однако процессы рождения новых особей регулируются несколько другим способом. Если в предыдущей модели рождаемость задавалось одним параметром, то в агентной модели данный параметр задается через количество рождений детенышей за год и их количеством в выводке (рисунок 4). 

Реализация модели Predator Prey Agent Based Model

Рисунок 4 – Реализация модели Predator Prey Agent Based Model (агентное моделирование)

Стохастическая природа большинства сложных процессов в экологии требует решения их посредством имитационного моделирования. На примере модели «хищник – жертва» была показана возможность применения двух основных методов имитационного моделирования: системная динамика и агентное моделирование в программном продукте AnyLogic 7.3.6 PLE.


Библиографический список
  1. List of computer simulation software – Wikipedia [Электронный ресурс] https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_computer_simulation_software (дата обращения 25.01.2017)
  2. О компании – Инструменты имитационного моделирования AnyLogic [Электронный ресурс] http://www.anylogic.ru/about-us (дата обращения 25.01.2017)
  3. Lectures for MIT 15.879, Spring 2012 [Электронный ресурс] https://www.cs.usask.ca/faculty/ndo885/Classes/MIT15879/Lectures.html (дата обращения 25.01.2017)
  4. RunTheModel – Simulation Models [Электронный ресурс] https://www.runthemodel.com/ (дата обращения 25.01.2017)


Все статьи автора «Голубничий Артем Александрович»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: