В основе дискретно-событийной модели [1, 2] лежит концепция
заявок, или транзактов, под которыми понимают различные сущности
реального мира, ресурсов и потоковыхдиаграмм, определяющихпо-
токи заявок и использование ресурсов. Заявки проходят через потоко-
вые диаграммы, обрабатываются в очередях, захватывая и освобождая
ресурсы, разделяясь или соединяясь. Важно отметить, что дискретно-
событийную модель можно рассматривать как глобальную схему об-
работки заявок, обычно со стохастическими элементами.
Модель динамической системы [1, 2] является прообразом модели
системной динамики. Соответствующая математическая модель, как и
в случае системной динамики, состоит из набора переменныхсостоя-
ния и системы конечно-разностныхуравнений над ними. В отличие
от модели системной динамики, переменные состояния имеют прямой
физический смысл. Математическое разнообразие и сложность в ди-
намическихсистемахмогут быть значительно выше, чем в системной
динамике, так что в принципе любая системно-динамическая задача
может быть решена инструментами для моделирования динамических
систем, и даже с лучшей точностью.
Описанные традиционные подходы в имитационном моделирова-
нии имеют ряд недостатков, прежде всего сложность добавления дета-
лей к существующим моделям, ихрасширению и изменению. Именно
поэтому в настоящее время широко используется агентное моделиро-
вание [3], которое сглаживает подобные недостатки и позволяет ре-
шать задачи с высокой степенью точности, предоставляя возможность
исследовать нетривиальное поведение сложныхдискретныхсистем и
принимать на основе построенной модели взвешенные и обоснован-
ные управленческие решения. Агентное моделирование применяют
при исследовании децентрализованныхсистем, динамика функциони-
рования которыхопределяется не глобальными правилами и закона-
ми, а наоборот, эти глобальные правила и законы являются результа-
том индивидуальной активности членов управленческихпопуляций.
В то время как рассмотренные традиционные подходы имитационного
моделирования не предназначены для решения подобныхзадач, мно-
гоагентные модели достаточно успешно с ними справляются. Прежде
всего, учитывается поведение отдельно взятыхобъектов системы, в ре-
зультате становится возможным выявлять особенности коллективного
поведения элементов системы, учитывать взаимодействия ихдруг с
другом и с окружающей средой.
Агентная модель [3] описывает сложную дискретную систему в
виде несколькихподсистем, называемыхагентами (рис. 1). Каждый
агент взаимодействует с другими агентами, которые образуют для него
внешнюю среду, и в процессе функционирования может изменить как
внешнюю среду, так и свое поведение. Существует множество опреде-
лений понятия агента [3]. Общим во всехэтихопределенияхявляется
то, что агент — это некоторая сущность, которая обладает активностью,
34 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2009. № 3
