Pourquoi l’approche multiparadigme?

Parfois vous avez besoin d’expérimenter votre système en vue de comprendre son fonctionnement, vous faites des tests et comparez les différents scénarios, ou bien vous cherchez les solutions optimales. Quoi qu’il en soit, il existe des cas dans la vie où vous ne pouvez pas faire d’essais, soit parce que ce serait trop coûteux ou même impossible. Dans de tels cas, vous vous détournez du monde reél vers le monde virtuel de la modélisation, vous expérimentez dans un environnement dépourvu de risques avec le modèle du système et vous plaquez dans le monde réel la solution trouvée.

Si le système est vraiment dynamique, ce qui veut dire que son état change avec le temps, il est dépendant à la fois de causes et du temps, il a des contraintes de temps, etc. et il est complexe (on ne peut pas le représenter par des calculs analytiques, par des formules), la seule voie qui reste pour explorer le comportement du système est de simuler son modèle - construire une trajectoire du système en relation avec le temps. Le modèle dans ce cas est un ensemble de règles indiquant comment obtenir l’état futur du système à partir de l’état actuel. Suivant la méthode de simulation utilisée, cette combinaison de règles peut être soit des équations différentielles, des diagrammes d’état (graphiques d’état), des schémas de processus, etc. Dans la simulation dynamique pour des applications courantes, on trouve trois principales méthodologies de modélisation : celle de la Dynamique des Systèmes (SD), celle des Evénements Discrets (DE) et celle du Système Multi-Agents (SMA). 

Les deux premières approches sont nées respectivement dans les années 1950 et 1960, tandis que celle du Système Multi-Agents (SMA) a commencé à être adoptée par les experts en simulation après l’an 2000, depuis celle-ci n’a rencontré que des succès. La méthodologie Dynamique des Systèmes (SD) et celle de la simulation par Evénements Discrets (DE) proposent une approche systémique du haut vers le bas (top-down), tandis que dans celle des Systèmes Multi-agents (SMA), l’approche est de bas en haut (bottom-up), l’accent étant mis sur le comportement des objets individuels (agents).

La méthode Dynamique des Systèmes propose un haut niveau d’abstraction et elle est normalement utilisée pour des problèmes de niveau stratégique. La simulation par Evénements Discrets est principalement utilisée pour des niveaux opérationnels ou tactiques.

 La simulation SMA peut être utilisée pour la résolution des problèmes sur différents niveaux d’abstraction : entreprises, consommateurs, projets, idées, véhicules, piétons, robots, etc. Malheureusement les spécialistes en développement de modèles en Dynamique des Systèmes (SD) (par exemple modèles de dynamique de marché) communiquent rarement avec des spécialistes en simulation par Evénements Discrets (DE) ou SMA (par exemple, qui développent des modèles de production ou de chaîne logistique) – ils parlent simplement des langages différents). De plus, ce qui sépare ces différentes communautés, ce sont les outils qu’ils utilisent. Les outils traditionnels de simulation sont conçus pout servir de support à un seul paradigme de simulation, soit Dynamique des Systèmes, soit simulation par Evénements Discrets ou soit SMA.

Simulation modeling methods


L’objectif principal d’AnyLogic est de réaliser les trois paradigmes de simulation sur une même plate-forme Nous soulignons les deux principaux avantages que peuvent obtenir les utilisateurs d’AnyLogic:
  1. Vous pouvez facilement faire varier le niveau d’abstraction et l’approche jusqu’à ce que cela cadre parfaitement avec le problème. Avec AnyLogic vous pouvez finalement dire « Non » à ceux qui tournent en rond. Vous oubliez à jamais les discussions concernant de choix du langage ou du logiciel de simulation.
    • Si vous sentez que le niveau d’abstraction de Dynamique des Systèmes (stocks, flux, niveaux, boucle de rétroactions) est suffisant pour résoudre votre problème, utilisez l’approche macroscopique.
    • Si le fonctionnement du système peut être représenté facilement comme un processus (séquence d’opérations, entités, ressources) – utilisez l’approche par Evénements Discrets.
    • Si vous pensez qu’il est mieux de spécifier le comportement individuel des objets (personnes, véhicules, entreprises, valeurs, projets, etc.) – utilisez l’approche SMA.
  2. Et vous pouvez mélanger les différentes méthodes dans un modèle.

Choisir AnyLogic comme plate-forme de base de simulation de votre entreprise vous permettra d’approfondir l’interdépendance et la complexité des processus qui existent à l’intérieur et à l’extérieur de votre organisation.