Software toolkit of game simulation modelling in economics and management

Действительность требует искать инструменты, с которыми можно делать прогнозы, при этом не вмешиваться в настоящую деятельность. Имитационное моделирование (ИМ) симулирует поведение сложных систем с помощью виртуальных моделей. В промышленности и логистике его потенциал давно отмечен. Но только около 15% специалистов в области проектного управления в строительстве (по состоянию на 2024 год в России) действительно знакомы с ИМ и используют его в своей работе

.

Благодаря ИМ можно анализировать динамику процессов и проверять возможные сценарии развития событий без рисков и финансовых потерь, которые сопровождают обычно реальные эксперименты

.

Концепция «цифрового двойника» говорит о связи между имитационной моделью и данными реальных объектов. Так, можно оперативно обновлять модель и получать рекомендации в режиме реального времени. Например, «двойник» предприятия собирает телеметрию со станков или линий производства, отражает актуальные параметры работы и помогает менеджерам прогнозировать развитие ситуации. Это стимулирует быстрое расширение рынка цифровых двойников (ожидается ежегодный рост на ~60% вплоть до 2027 года, когда объём рынка может превысить 70 млрд долларов). Но для внедрения технологий нужно преодолеть технические и организационные барьеры: выстроить и согласовать ИТ-инфраструктуру, создать интеграцию с корпоративными системами, найти специалистов и обеспечить финансовую сторону

.

Актуальность темы имитационного моделирования в экономике и менеджменте обусловлена возросшей потребностью в современных программных инструментах, которые позволят проектировать модели социально-экономических систем (и организаций), хранить и обрабатывать реалистичные данные о деятельности. Цель данной работы — проанализировать и обобщить принципы разработки программного инструментария для имитационного моделирования в сфере экономики и управления, а также предложить подходы к выбору оптимальных программных средств для учебного и прикладного использования

. В работе решены следующие задачи:

1. Проведён обзор популярных средств имитационного моделирования, доступных экономистам и менеджерам (включая студентов профильных специальностей).

2. Сформулированы ключевые черты и функциональные преимущества данных средств.

3. Предложена концепция программного инструментария (совокупности программ и библиотек), упрощающего построение моделей предприятий.

4. Разработана и описана экспериментальная модель для конкретного российского кейса 2025 года.

5. Проанализированы результаты тестовых экспериментов и рассмотрены перспективы дальнейшей эволюции таких инструментов.

Работа носит комплексный характер и базируется на анализе научной литературы, сравнительном обзоре программных продуктов, а также результатах экспериментального моделирования. На первом этапе изучались отечественные и зарубежные публикации 2020–2025 гг., связанные с технологиями имитационного моделирования и цифровых двойников в экономике. Проведён контент-анализ основных методологических парадигм — дискретно-событийного моделирования (DES), агентного моделирования (ABM) и системной динамики (SD), которые нередко комбинируются при изучении социальных и экономических систем.

На втором этапе мы изучили программные инструменты, удовлетворяющие критерию относительной простоты и востребованности в образовании и на практике. В таблице 1 приведён список основных характеристик выбранных продуктов.

На основе проведённого обзора было решено, что действительно универсального пакета для всех случаев не существует. Однако актуальная тенденция — стремление к объединению разных методологий в рамках одной программной платформы (AnyLogic, Simio, FlexSim и др.). Параллельно формируется и другой тренд: интеграция имитационных возможностей в языки программирования общего назначения (Python, R). Подобные библиотеки (SimPy, Simmer и др.) хотя и требуют навыков кодинга, дают исследователям гибкость в настройке экспериментов, статистических расчётах и построении интерактивных сервисов

.

Была выбрана стратегия комбинировать мультиметодную среду (AnyLogic) с Python-библиотеками для более глубоких математических вычислений и возможной интеграции с потоками данных в режиме реального времени. Такая связка уже проверена в ряде публикаций

,

[6]

, а наша задача заключалась в прикладном тестировании этого подхода на отечественном кейсе, представленном далее.

В качестве демонстрационного кейса выбрано моделирование локальной транспортной системы на уровне городского квартала в России (2024–2025 гг.). Эта задача особенно актуальна в контексте импортозамещения: ранее для таких целей часто применялись зарубежные решения (PTV Vissim и т.п.), но теперь на передний план выходит задача разработать отечественные аналоги или гибридные инструменты. С 2024 года ряд российских компаний объявил о планах создать собственные программные модули для детального моделирования трафика, которые впоследствии будут включены в более обширную платформу «РИТМ» (нацеленную на транспортную сферу и объединяющую микро- и макроуровень моделирования)

.

Мы использовали AnyLogic как центральное приложение для задания дорожной сетки, потоков движения, светофоров и пешеходных переходов, а также Python-скрипты для генерации случайных сценариев появления транспорта и обработки данных в пакетном режиме. Такая комбинация позволила проверить десятки вариантов настройки светофорных циклов, односторонних улиц и дополнительных пешеходных переходов. Задача заключалась в том, чтобы найти оптимальную конфигурацию, снижающую среднее время ожидания в пробках и повышающую безопасность для пешеходов

.

Модель показала адекватный характер формирования очередей при светофорах и логичное поведение в ситуациях с заторами. Затем начался сериальный прогон: для заданных интенсивностей движения мы варьировали длительность светофорных фаз и схемы организации движения. В итоге выявили, что введение адаптивного регулирования (когда фаза светофора удлиняется при накоплении очереди) повышает пропускную способность примерно на 12% относительно статических настроек. Также было обнаружено, что один из выездов из квартала «захлёбывается» независимо от внутренних улучшений, указывая на необходимость учёта внешних магистралей (макроуровня) для комплексной оптимизации

.

Поначалу могло показаться, что добавление ещё одного пешеходного перехода лишь усугубит заторы; однако модель продемонстрировала более сложный эффект: правильная организация кнопочного светофора помогла перераспределить потоки и сократить вероятность опасных скоплений людей у перекрёстка. Общие рекомендации, представленные администрации района, включали перенастройку цикла светофоров, экспериментальное введение одностороннего движения на коротком участке и монтаж дополнительного перехода с кнопочным управлением. По расчётам модели, суммарное сокращение времени ожидания автомобилей может достичь 15–18%, а пешеходы смогут безопаснее пересекать дорогу, избегая массовых скоплений.

С практической точки зрения данный кейс демонстрирует, как имитационное моделирование позволяет просчитать несколько сценариев развития транспортной ситуации и найти более сбалансированное решение, которое не всегда очевидно «на бумаге»

. Параллельно эксперимент показывает силу концепции цифрового двойника: если бы к модели были подключены реальные датчики (например, учитывающие поток машин и пешеходов в режиме реального времени), её можно было бы регулярно обновлять и получать быстрый прогноз, как именно скажется любое изменение (ремонт, авария, перекрытие улицы) на общей картине движения.

Использованный нами программный инструментарий сочетает в себе удобство визуального создания моделей (AnyLogic) и гибкость скриптовых расширений (Python)

. В таком подходе каждая из составляющих усиливает другую: AnyLogic предлагает готовые библиотечные объекты для транспорта и наглядный интерфейс, а Python позволяет автоматизировать анализ, проводить более широкий статистический расчёт, а также интегрироваться с внешними базами. Фактически подобное решение уже близко к цифровому двойнику, так как имитация легко может получать свежие данные через API, представляя актуальную цифровую копию системы .

Широкому внедрению подобных решений препятствует несколько факторов. Не всегда хватает специалистов, способных грамотно строить и калибровать имитационные модели. Даже при наличии доступных программ нужно владеть теорией моделирования, методами статистики, понимать особенности сценарного анализа

.

Вопрос интеграции: чтобы цифровой двойник работал в реальном масштабе времени, требуется согласованная инфраструктура для сбора данных с оборудования, датчиков, различных информационных систем. В России в последние годы начинают активно развиваться такие комплексные платформы, позволяющие «подключать» модули моделирования к уже существующим системам (ERP, SCADA и т.д.). Пример — проект PhoenixDS 8.0, в котором добавлен модуль имитации производственных процессов и инструменты для оптимизации с помощью генетических алгоритмов. Подобные системы помогают предприятиям в режиме реального времени анализировать узкие места и распределять ресурсы эффективнее

.

Всё чаще алгоритмы машинного обучения используют для быстрой настройки имитационных моделей или даже для управления самими агентами внутри модели. В экономике и менеджменте это означает появление интеллектуальных симуляторов, способных подстраиваться под исторические данные, выявлять тренды и самостоятельно предлагать оптимальные управленческие меры. Такой тандем ИМ и ИИ формирует, по сути, новое поколение инструментов поддержки решений

.

В представленной работе рассмотрены принципы разработки программного инструментария для имитационного моделирования в экономике и управлении. На основе анализа научных источников и сравнительного обзора программных решений (AnyLogic, Simul8, Arena, NetLogo, Vensim и др.) показано, что мультиметодный подход (сочетающий дискретно-событийные, агентные и системно-динамические принципы) наиболее полно отвечает потребностям, возникающим в реальной управленческой практике. Предложенное решение, основанное на связке мультиметодного пакета и скриптовых Python-модулей, упрощает разработку цифровых двойников организаций и процессов: визуальные средства обеспечивают быстрый старт и наглядность, тогда как возможности программирования дают свободу расширять функционал и подключать анализ в режиме реального времени

.

В результате была создана имитационная модель, способная моделировать разные сценарии и выдавать конкретные рекомендации по оптимизации светофорных циклов, схемы движения и пешеходной инфраструктуры. Эксперименты показали, что даже локальные преобразования (например, переход на адаптивные светофоры и добавление пешеходного перехода) могут существенно снизить заторы и повысить безопасность. Тем самым исследование подтверждает ценность имитационного моделирования как инструмента разработки и проверки управленческих решений ещё до их реального внедрения.

Подведём некоторые общие итоги:

1. Имитационное моделирование в области экономики и управления даёт возможность прорабатывать сложные сценарии, минимизируя риски и не тратя значительных ресурсов на реальные эксперименты.

2. Развитие цифровой трансформации ведёт к появлению новых форм «живых» имитационных моделей — цифровых двойников, которые регулярно обновляются данными реальных объектов.

3. В России, как и во всём мире, формируется спрос на программные продукты, которые объединяют имитацию с корпоративными ИТ-системами. Создание отечественных аналогов, учитывающих наши специфику и стандарты, становится приоритетным направлением.

4. Для масштабного распространения методов ИМ необходимы адаптированные образовательные программы, обучающие будущих экономистов и управленцев не только пользоваться готовыми пакетами, но и понимать логику моделирования.

5. Перспективными направлениями исследований являются интеграция ИМ с искусственным интеллектом, широкое внедрение облачных сервисов для коллективной работы с моделями и более детальная экономическая оценка, обосновывающая окупаемость внедрения цифровых двойников.

Планируется проверить предложенный инструментарий на задачах логистики в торговых сетях, в банковском секторе (для оптимизации обслуживания в отделениях) и в производственной среде. Особый интерес представляет формирование интеллектуальных симуляторов, где имитационная модель и алгоритмы машинного обучения взаимодействуют для выработки оптимальных управленческих стратегий

. Также важен экономический анализ эффективности подобных систем, позволяющий количественно оценить выгоды от сокращения затрат и ускорения процессов принятия решений. Продвигая такие разработки и решения, отечественная научная и деловая среда получит новые инструменты для повышения конкурентоспособности, оперативного тестирования стратегий и адаптации к меняющимся условиям рынка.