Пространственная динамика агентов

Одним из важных направлений агентного моделирования является управление пространственной динамикой агентов. Такой подход применяется при решении многих задач, в частности следующих:

• • моделирование динамики толпы (crowd behavior);
• • моделирование динамики пешеходов (pedestrian dynamics);
• • моделирование транепортных потоков (например, грузовые перевозки);
• • моделирование пробок {traffic simulation).

При этом в качестве агентов выступают люди, объекты транспорта и др. Динамика движения подобных агентов должна учитывать особенности среды их размещения (например, наличие препятствий, входов и выходов, светофоров и др.), а также динамику других агентов.

Для моделирования пространственной динамики агентов можно использовать уравнения движения частиц, в простейшем случае имеющие следующий вид:

где i=l, 2,…, I — индекс агентов; (x,(?); #,(?)) ^— координаты местоположения агента в двумерном пространстве; s, — заданная скорость перемещения агентов; а, — угол движения агентов.

Для реализации уравнения движения частицы в системе AnyLogic необязательно создавать агентов. Для эксперимента можно использовать простой графический объект (в частности, типа «person»), после разгруппировки которого имеется возможность управления его координатами (рис. 2.6).

Рис. 2.6. Программирование пространственной динамики частицы.

в системе AnyLogic

Для программирования динамики такой частицы можно использовать архетипы системной динамики — накопители х и у, одно простое событие {event) и одну функцию, написанную на языке Java, — myFunction.

Код функции myFunction имеет следующий вид:

Void mvFunction (double х, double у).

{.

ps.x = х;

ps.y = у;

>

Здесь ps — имя графического объекта person, имеющего свойства пространственных координат (х; у).

Событие event вызывается в каждый момент времени t, т. е. является циклическим с шагом (периодом) 1. В результате срабатывания данного события вызывается функция myFunction, которой в качестве параметров передаются значения системных накопителей х и у myFunction (x, у).

В качестве входных параметров для системных накопителей, например, можно использовать следующие:

d (x)/dt = 100*Math.cos (60*Math.PI/180).

d (y)/dt = 100*Math.sin (60*Math.PI/180).

В результате работы модели частица «человечек» будет перемещаться из левого верхнего угла экрана в правый нижний угол по прямой, расположенной под углом 60° к горизонтали.

Следует отметить, что в системе AnyLogic имеются различные библиотеки, поддерживающие расширенные возможности программирования пространственной динамики объектов.

1. Библиотека для моделирования динамики пешеходов {AnyLogic Pedestrian Library). В частности, система AnyLogic поддерживает сбор статистики по плотности пешеходов в моделируемом пространстве и отображение этой информации в виде карты плотности. Карта плотности отображается во время работы модели поверх анимации модели. По мере того как пешеходы двигаются в моделируемом пространстве, план моделируемого пространства постепенно закрашивается различными цветами. В каждой точке пространства цвет соответствует измеренной в этой точке плотности пешеходов. Карта плотности постоянно перерисовывается в соответствии с актуальными значениями. При нулевой плотности закрашивание соответствующего участка не производится вообще. По умолчанию система AnyLogic использует логарифмическую цветовую схему, при которой цвет логарифмически меняется от «минимального» (синего) к «максимальному» (красному) цвету. Вы можете сменить эту схему на линейную, тогда цвета будут меняться от синего к красному линейно. Чтобы понять, какие значения плотности соответствуют каким цветам, можно добавить на анимацию цветовую шкалу (объект.

PedDensityMapLegend). Статистика по плотности пешеходов, собираемая объектом PedGround, доступна с помощью функций объекта: currcntDcnsityO и maximumDensity ().

• 2. Библиотека для моделирования динамики транспортных потоков на железнодорожном транспорте (Rail Yard Library). В частности, железнодорожная библиотека позволяет моделировать и визуализировать железнодорожные сортировочные станции любой сложности, а также железнодорожные подъездные пути предприятий. Модели, разработанные с помощью библиотеки, могут быть интегрированы с дискретно-событийными или агентными моделями, описывающими, например, операции погрузки/разгрузки/перегрузки, бизнес-процессы на станции, процессы обслуживания вагонов и т. д.
• 3. Интеграция имитационной модели с геоинформационными системами (ГИС) и поддержка ГИС в агентном моделировании. В частности, ГИС-пространство позволяет размещать агентов в геопространственной среде, заданной с помощью карты ГИС. Поддержка ГИС-пространства включает возможности помещения агента в новое место, получения информации о текущем местоположении, перемещения агента из текущего местоположения в новое с заданной скоростью, выполнения определенного действия по прибытии, отображения анимации агента (статической или движущейся), установления связей между агентами в зависимости от их расположения и многое другое.