AnyLogic

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AnyLogic
Entreprise /
Développeur
XJ Technologies
Licence XJ Technologies EULA
Dernière version stable Advanced 6 [1] [+/−]
Site web AnyLogic

AnyLogic est l’outil de simulation développé par XJ Technologies. AnyLogic possède un langage de modélisation graphique et facilite également l’extension du modèle de simulation avec le code Java.

Sommaire

Historique D’AnyLogic

Dans le domaine informatique, au début des années 1990, il y eut un grand intérêt pour l’utilisation d'une approche mathématique dans la modélisation de processus parallèles. Cette approche a été appliquée également à l'analyse de programmes parallèles et distribués. Le groupe de chercheurs de l’Université Technique de Saint-Petersbourg développa alors un logiciel pour l'analyse de justesse de système; le nouvel outil fut nommé COVERS (Vérification Parallèle et Modélisation). Le système des processus analysés a été spécifié graphiquement, à l'aide de la description de la structure et du comportement des composants parallèles qui peuvent interagir avec l'environnement et d'autres processus. L'outil a été utilisé dans des projets de recherches de la société Hewlett-Packard.

En 1998, compte tenu du succès des résultats cette recherche, les chercheurs ont mis sur pied une société commerciale qui avait pour mission de créer un logiciel nouveau de simulation dynamique. Le développement devait porter sur l’application des méthodes de simulation de systèmes stochastiques et d’optimisation et de visualisation de la modélisation. Le nouveau logiciel fut mis sur le marché en 2000, il tient compte des dernières avancées dans la technologie de l'information : approche orientée objet, éléments du standard UML, programmation Java, Interfaces Graphiques d’Utilisateur (GUI) modernes, etc.

Trois approches de simulation

AnyLogic est un outil de simulation pouvant avoir pour support ces différents types de modélisation et de simulation :

La version 4 - Anylogic 4.0 - a été assignée, comme la continuation de la numérotation des versions du développement précédent - COVERS 3.0. Une étape importante a été franchie en 2003, quand est sortie la version AnyLogic 5, orientée à la simulation de processus en business. Avec AnyLogic 5, il est possible de développer des modèles pour les applications suivantes:

La dernière version est AnyLogic 6.4.1, sortie le 23 juillet 2009. Elle est écrite en langage de programmation Java dans l’environnement de développement intégré Eclipse. AnyLogic fonctionne sur la plupart des Systèmes d’Exploitation : Windows, Mac OS, Linux.

AnyLogic et le langage Java

AnyLogic comprend le langage de modélisation graphique et il permet aussi à l'utilisateur d'effectuer des modèles de simulation avec le code Java. La nature de l’utilisation de Java dans AnyLogic est liée à l’extension de modèles personnalisés via le codage en Java, aussi bien qu’à la création d’applettes Java, qui peuvent être ouvertes avec n'importe quel navigateur standard. Ces applettes rendent les modèles AnyLogic très faciles à partager ou à placer sur des sites Web. En plus des applettes, la version Professionnelle permet la création d’applications indépendantes Java qui peuvent être distribuées aux utilisateurs. Ces applications Java peuvent servir de base comme outil d‘aide à la décision[16],[17].

Les approches de simulation correspondent au niveau d'abstraction

Comment les approches de simulation correspondent au niveau d'abstraction

Les modèles AnyLogic peuvent être basés sur n'importe quel paradigme de simulation : Evénement discret ou centrés sur des processus (DE), Dynamique de systèmes (SD) et Systèmes Multi-agents (SMA).

La dynamique de systèmes et l'événement discret sont des approches de simulation traditionnelles. Quant à SMA, il s’agit d’une nouvelle approche. Techniquement, la dynamique de système s'apparente surtout à des méthodes de simulation de processus continus, tandis que par l’approche "événement discret", nous comprenons tous les descendants de GPSS aussi connus comme l'approche de simulation centrée sur des processus et SMA basé surtout sur le temps discret, c'est-à-dire sur le saut d'un événement à un autre.

La dynamique des systèmes et la simulation par événement discret ont été enseignées historiquement à des groupes très différents d'étudiants, soit dans les universités spécialisées dans l'économie et la gestion, soit à des étudiants d’écoles d’ingénieurs et de recherches opérationnelles. Et la conséquence est que ces communautés distinctes ne se parlent jamais l'une à l'autre.

Les Systèmes Multi – Agents ont été, jusqu’à récemment, presque purement un sujet universitaire. Cependant, la demande croissante de l'optimisation globale des processus en business oblige des modeleurs à s’intéresser à des approches combinées en vue d’obtenir une vision plus profonde des processus interdépendants complexes et de nature très différente.

La dynamique des systèmes traitant des ensembles agrégés est évidemment utilisée au niveau d'abstraction le plus haut. La modélisation par événement discrets est utilisée à l’échelle basse et moyenne d’abstraction. Quant à SMA, cette technique est utilisée à travers tous les niveaux d'abstraction et d’agents peuvent être des objets de modèles de nature très diverse par rapport à l'échelle : les agents de niveau "physiques" peuvent être par exemple des piétons ou des voitures ou des robots, au niveau moyen - des clients, au niveau le plus haut - des sociétés concurrentes[18].

AnyLogic permet au modélisateur de combiner ces approches de simulation dans le même modèle. Il n'y a aucune hiérarchie fixe. Ainsi, par exemple, on pourrait créer un modèle d'industrie expédiant des paquets où les transporteurs sont modélisés comme des agents qui agissent/réagissent indépendamment, tandis que les fonctionnements internes de leurs systèmes de transport et des réseaux d'infrastructure pourraient être modélisés par approche de simulation par événements discrets. De même, on peut modéliser des consommateurs comme des agents dont le comportement global alimente un modèle de dynamique de systèmes de flux tout comme des revenus ou des coûts qui ne doivent pas être liés aux agents individuels. Cette approche de langage combinée est directement applicable à une large variété de problèmes complexes qui peuvent être modélisés via chaque approche indépendamment ou bien avec de leurs combinaisons.

Les constructions de langage de simulation fournies par AnyLogic

Constructions de base de langage de simulation AnyLogic

Le langage de simulation AnyLogic est composé des éléments suivants[19]:

  • Les Diagrammes des Stocks et des Flux sont utilisés pour la modélisation de Dynamique de Système.
  • Statecharts (diagrammes d’état) sont utilisés surtout dans les Systèmes Multi-Agents pour définir le comportement d'agents. Ils sont aussi souvent utilisés dans la modélisation par Événements Discrets : par exemple, simuler la panne de machine.
  • Les diagrammes d'Action sont utilisés pour définir des algorithmes. Ils peuvent être utilisés dans la modélisation par Evénements Discrets (par exemple, pour l'acheminement d'appels) ou dans les Systèmes Multi-Agents (par exemple pour la logique de décision d'agent).
  • Les Diagrammes de Flux sont la base de la construction des processus dans la modélisation par Événements Discrets. Quand vous regardez ces diagrammes, vous comprenez pourquoi l’approche par Événements Discrets est souvent appelée Approche Centrée Processus.

Le langage inclut aussi le niveau bas de constructions de la modélisation (variables, équations, paramètres, événements etc.), les formes de présentation (lignes, polylignes, ovales etc.), moyens d'analyse (ensembles de données, histogrammes, graphiques), outils de connectivité, images standard et les outils d’expérimentations.

Les bibliothèques d’AnyLogic

AnyLogic inclut les bibliothèques standard suivantes[19]:

  • La Bibliothèque D'entreprise est conçue pour supporter la simulation dans les Domaines de la Fabrication, des Chaînes d'approvisionnement, de la Logistique et des secteurs de la Santé. En utilisant des objets de Bibliothèque D'entreprise vous pouvez réaliser des modèles de systèmes en termes d'entités (des transactions, des clients, des produits, des parties, des véhicules, etc.), en termes de processus (les ordres d'opérations impliquant typiquement des files d'attente, des retards, l'utilisation de ressources) et en termes de ressources. Les processus sont spécifiés par les Diagrammes de Flux.
  • La Bibliothèque Piétonne est consacrée pour simuler des flux piétons dans un environnement "physique". Elle vous permet de créer les modèles dans des espaces de forts flux piétonniers (stations de métro, contrôles de sécurité etc.) ou rues (les grands nombres de piétons). Les modèles peuvent prendre en compte toutes les données statistiques sur la densité piétonne dans des secteurs différents. Cela permet de s’assurer des performances acceptables des points de service avec une charge hypothétique, d’estimer les longueurs de séjour dans des secteurs spécifiques et de détecter des problèmes potentiels avec la géométrie intérieure (comme l'effet des obstacles multiples, par exemple), et d'autres types d’applications . Dans des modèles créés avec la Bibliothèque Piétons, les piétons se déplacent dans l'espace continu, réagissant aux différents obstacles (murs, variété des espaces) et à d'autres piétons. Les piétons sont simulés comme des agents interagissant avec des comportements complexes. La Bibliothèque Piétonne d’AnyLogic fournit une interface de niveau plus haut pour la création rapide de modèles piétons dans le style de Diagrammes de Flux.
  • La Bibliothèque de Chantier supporte la modélisation, la simulation et la visualisation des opérations d'un chantier de triage ferroviaire de n'importe quelle complexité et échelle. Les modèles de chantier de triage ferroviaire peuvent être combinés avec les modèles SMA ou événements discrets: chargement et déchargement, assignation de ressource, maintenance, processus commerciaux et d'autres activités de transport.

À côté de bibliothèques standard, l’utilisateur peut créer ses propres bibliothèques et les distribuer.


Notes et références

  1. Les nouvelles de sotrie sur le site officiel.
  2. Cynthia Nikolai, Gregory Madey. Tools of the Trade: A Survey of Various Agent Based Modeling Platforms, Journal of Artificial Societies and Social Simulation vol. 12, no. 2 2, 31 March 2009
  3. Maxim Garifullin, Andrei Borshchev, Timofei Popkov. "Using AnyLogic and Agent Based Approach to Model Consumer Market", EUROSIM 2007, September, 2007.
  4. Kirk Solo, Mark Paich A Modern Simulation Approach for Pharmaceutical Portfolio Management, SimNexus LLC
  5. Yuri G. Karpov, Rostislav I. Ivanovski, Nikolai I. Voropai, Dmitri B. Popov. Hierarchical Modeling of Electric Power System Expansion by AnyLogic Simulation Software, 2005 IEEE St. Petersburg PowerTech, June 27-30, 2005, St. Petersburg, Russia
  6. Michael Gyimesi, Johannes Kropf. "C14 Supply Chain Management - AnyLogic 4.0", Simulation News Europe, December, 2002.
  7. Ivanov D.A., Sokolov B., Kaeschel J. "A multi-structural framework for adaptive supply chain planning and operations control with structure dynamics considerations", European Journal of Operational Research, 2009.
  8. Ivanov D.A. "Supply chain multi-structural (re)-design.", International Journal of Integrated Supply Management, No. 5(1), 19-37., 2009.
  9. Ilmarts Dukulis, Gints Birzietis, Daina Kanaska. Optimization models for biofuel logistic system, Engineering for Rural Developments, Jelvaga, 29-30 May 2008
  10. Peer-Olaf Siebers, Uwe Aickelin, Helen Celia, Chris W. Clegg. "understanding Retail Productivity by Simulating Management Practices", EUROSIM 2007, September, 2007.
  11. Peer-Olaf Siebers, Uwe Aickelin, Helen Celia, Chris W. Clegg. "A Multi-Agent Simulation of Retail Management Practices", Proceedings of the Summer Computer Simulation Conference (SCSC 2007), 2007.
  12. Arnold Greenland, David Connors, John L. Guyton, Erica Layne Morrison, Michael Sebastiani. "IRS post-filing processes simulation modeling: a comparison of DES with econometric microsimulation in tax administration", Proceedings of the 2007 Winter Simulation Conference, 2007, Washington D.C., USA
  13. V.L. Makarov, V.A. Zitkov, A.R. Bakhtizin. "An agent-based model of Moskow traffic jams", Agent Based Spatial Simulation Workshop, 24-25 November 2008, Paris, France
  14. David Buxton, Richard Farr, Bart Maccarthy. "The Aero-engine Value Chain Under Future Business Environments: Using Agent-based Simulation to Understand Dynamic Behaviour", MITIP2006, 11-12 September, Budapest.
  15. Roland Sturm, Hartmut Gross, Jörg Talaga. Material Flow Simulation of TF Production Lines –Results & Benefits (Example based on CIGS Turnkey), Photon equipment conference, March 2009, Munich.
  16. Christian Wartha, Momtchil Peev, Andrei Borshchev, Alexei Filippov. Decision Support Tool Supply Chain, Proceedings of the 2002 Winter Simulation Conference, 2002
  17. Explore different probability distributions and fit your own dataset online - interactive tool
  18. Yuri G. Karpov. "AnyLogic – a New Generation Professional Simulation Tool", VI International Congress on Mathematical Modeling, September 20-26th, 2004, NizniNovgorog, Russia
  19. a et b AnyLogic on-line help on official vendor web-site

Voir aussi

Bibliographie

Liens externes


Wikimedia Foundation. 2010.

Contenu soumis à la licence CC-BY-SA. Source : Article AnyLogic de Wikipédia en français (auteurs)

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