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Perché simulare ?

Perché simulare ?. Introduzione Concetti Applicazioni Metodologie Strumenti. Contenuto della Presentazione. 1 – Introduzione 2 – Modelli di Dinamica dei Sistemi Epidemie Strategie 3 – Modelli Discreti Progettazione di servizi in un ospedale

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Perché simulare ?

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Presentation Transcript


  1. Perché simulare ? Introduzione Concetti Applicazioni Metodologie Strumenti Preparato da Roberto Berchi

  2. Contenuto della Presentazione • 1 – Introduzione • 2 – Modelli di Dinamica dei Sistemi • Epidemie • Strategie • 3 – Modelli Discreti • Progettazione di servizi in un ospedale • Analisi di processi organizzativi • 4 – Modelli ad agenti • 5 – Discussione - Indirizzi Preparato da Roberto Berchi

  3. 1- Introduzione la nostra percezione della dinamica • Esercizi introduttivi • Obiettivi • Storia Preparato da Roberto Berchi

  4. Preparato da Roberto Berchi

  5. Il Trattato di Kyoto Percezione Modello reale Preparato da Roberto Berchi

  6. Il magazzino 12 4 Preparato da Roberto Berchi

  7. Obiettivi • Perché Simulare ? • Ruoli e conoscenze? • Quanto costa ? • In quali casi ? • Esempi • Metodologie disponibili • Strumenti attuali e futuri Preparato da Roberto Berchi

  8. Hystory c Klaus G. Troitzsch. Preparato da Roberto Berchi

  9. 2 – La Dinamica dei Sistemi Modelli come mezzi di comunicazione • Definizione • Learning Organizations • Gli Strumenti • Diagrammi causa effetto • Archetipi • Modelli Stock Flow • Controllo, SIR • Esempi applicativi • Controlli • “Zanzara tigre” e Febbri Emorragiche Preparato da Roberto Berchi

  10. System Dynamics (SD) • Nasce con la cibernetica : teoria del controllo • Due strumenti di analisi • Diagrammi Causa-Effetto • Modelli Flussi – Livelli • Il sistema è modellabile come un insieme di variabili continue. • Equazioni differenziali • Analogia a modelli idraulici • Molti modelli disponibili (dal 1956) • Semplice e comunemente accettato anche come strumento di comunicazione e condivisione • Tempi e costi di sviluppo limitati Preparato da Roberto Berchi

  11. Passi (metodologia) Soluzione di un problema 1 - ‘Problem Space’ :Definizione di Elementi fisici e non fisici che determinano il problema 2 - ‘Solution Space’ :Identificare alternative che possono cambiare o evitare aspetti del problem space Sintomi Dati storici ed esperienze Cause Per scoprire Risultati desiderati Per ottenere Azioni Effetti negativi Risorse necessarie Effetti positivi Preparato da Roberto Berchi

  12. Archetipi http://www.systems-thinking.org/theWay Controllo (Balancing Loop) Preparato da Roberto Berchi

  13. Crescita e sottoinvestimento Come uscire dalla situazione pericolosa ? Preparato da Roberto Berchi

  14. Escalation If Tom and Anne's results are the same then better results of Anne relative to Tom will be zero and nothing happens. Yet if we consider the case where Anne's results are actually better than Tom's results these will interact in such a way that the better results of Anne relative to Tom, because of Tom's insecurity, adds to the perceived threat to Tom. This perceived threat to Tom adds to the actions by Tom to add to Tom's results. Tom's results then subtract from the better results of Anne relative to Tom. Now that Tom's results have decreased the better results of Anne relative to Tom this subtracts less from the threat to Anne. This is actually a double negative which Anne perceives as an increases threat. The threat to Anne adds more to the action by Anne to add more to Anne's results. This finally adds more to the better results of Anne relative to Tom, which adds to the threat to Tom and we're going round the first loop again. Preparato da Roberto Berchi

  15. Managing the Structure The second approach is to to begin evaluating the composite of Anne and Tom's actions rather than their individual actions. In this way they begin to see the value of cooperation rather than competition and the structure turns into two synergistic reinforcing loops. One approach is to disconnect the two loops so Anne and Tom are no longer competing with each other but competing with themselves. This produces two reinforcing loops. Preparato da Roberto Berchi

  16. Modello Causa effetto : DiffusioneMalattie / Passa Parola x : Suscettibili - + Contatti con + w : nuovi Popolazione + suscettibili PROBABILITA' infetti + INFEZIONE PER + CONTATTO Contatti INCONTRI / + GIORNO + + y : infetti Preparato da Roberto Berchi

  17. Magazzino : soluzione Preparato da Roberto Berchi

  18. Inventory game No backlog init Material init stock Travelling Material stock Travelling Sold Material Material Shipped received Transportation Delay Demand init delayed orders Delayed orders orders Incoming shipped Orders orders Transmission Delay INDEX Preparato da Roberto Berchi

  19. Game controllo Preparato da Roberto Berchi

  20. Policy : Ritardo effetto / rilevazione Preparato da Roberto Berchi

  21. Preparato da Roberto Berchi

  22. Preparato da Roberto Berchi

  23. Cosa succede Se : Infett alta Mortalità alta Morte immediata Preparato da Roberto Berchi

  24. Epidemie da Insetti Preparato da Roberto Berchi

  25. Processo di Infezione parametri Preparato da Roberto Berchi

  26. Possibili Azioni Comunicazione alla popolazione : riduzione focolai larvali Interventi larvicidi periodici Interventi larvicidi dopo una certa soglia di pioggia Leve : quando e quanto investire? Preparato da Roberto Berchi

  27. Fattori climatici per gli anni 2001 e 2002 a confronto Preparato da Roberto Berchi

  28. VALIDAZIONE DEL MODELLO PER GLI ANNI 2001 E 2002 Preparato da Roberto Berchi

  29. Maggiore diffusione della dengue nel 2002 imputabile alla maggiore piovosità estiva di quest’anno rispetto al precedente. • Numero massimo di malati rilevato in entrambi i casi tra agosto e settembre per un totale di 406 nel 2001 e di 4.477 nel 2002. • I costi per spese mediche: 101.624 € per il 2001, 1.119.000 € per il 2002 . Preparato da Roberto Berchi

  30. Modelli discreti Preparato da Roberto Berchi

  31. Notazione teoria code Sistema Aperto Entità  =  /  =  Ts = Ts/ Ta Fattore di utilizzazione Sorgente Coda Pozzo Servizio .ta= Tempo interarrivo Var. aleatoria Ta= E(ta ) Tempo medio i.a. = 1/Ta frequenza media arrivi .f(ta) = funzione densità  = Numero unità in coda p() = prob  t= tempo di attesa E(tq) = tempo medio attesa .ts = tempo servizio Var. aleatoria Ts= E(ts) Tempo medio servizio  =1/ Ts frequenza media di servizio f(ts) = funzione densità q = Numero unità nel sistema t q= tempo nel sistema E(tq )= E(tq) + E(ts) t q= t + ts Preparato da Roberto Berchi

  32. Modello m/m/1 Entità .m/m/1 (arrivi Markovian servizi ,Markovian, 1 servente) .f(ta) esponenziale negativa .f(ts) “ “ 1 servente Risultati analitici P(0) = (1- ) P(t>t) =  e -( - ).t P(n) = n (1- ) E(q) = /(1- ) P(tq > t) = e -( - ).t E() =  E(q) E(t) = /( - ) E(tq) =1/( - ) Preparato da Roberto Berchi

  33. La struttura del modello EXTEND (Libreria BPR) u # # L W P 989 R R 1 2 A P V D P Genera/ entrata Pozzo / Uscita Servizio Coda Risultati Parametri Preparato da Roberto Berchi

  34. Il modello DE del 118 di Roma • Contesto : Giubileo 2000 • Disponibilità dei dati giornalieri • Domanda : Numero chiamate , loro distribuzione giornaliera e triage • Risorse : • Numero di ALS e BLS • Numero operatori alla centrale • Numero di canali radio • Servizio • Tempi di arrivo al luogo delle chiamate • Azioni necessarie • Tempi di servizio al pronto soccorso Preparato da Roberto Berchi

  35. I processi del 118 (1998) Rappresentazione dei processi 118. Risultati utilizzati per il modello strategico . Vincolo di legge (8 minutes arrivo al chiamante per codici rossi) (x118.mox) Centrale operativa Ambulanze Chiamate Preparato da Roberto Berchi

  36. Preparato da Roberto Berchi

  37. Preparato da Roberto Berchi

  38. 118 Alcuni risultati Preparato da Roberto Berchi

  39. 4 - Agent Based Simulation • Principi • Strumenti Preparato da Roberto Berchi

  40. Agent Based • What is an Agent? • · An agent is any entity that can be viewed as perceiving its environment through sensors and acting upon its environment through effectors Russel and Norvig, 1995] Purposes: Understanding vs. Prediction Preparato da Roberto Berchi

  41. Agent Based Simulation • Ambiti di sviluppo • Artificial life • Ecologia • Sistemi sociali • Economia • Domanda Offerta • Sistemi produttivi autoorganizzanti • Studio del territorio (Simulazione + GIS) • Traffico • Evoluzione del territorio • Pollution, 118, commodities, ……) Preparato da Roberto Berchi

  42. How Ants find Food ? (Netlogo-ANTS) Preparato da Roberto Berchi

  43. Flocking Preparato da Roberto Berchi

  44. Riferimenti Bibliografici e su Web www.idsia.ch/~andrea/simtools.html System Dynamics Il libro di riferimento è : John Sterman, 2000,Business Dynamics - Systems thinking and modeling for a complex world, McGraw Hill , With CD ROM Other useful books 1 - Kauffman, Draper L., 1980. Systems 1: An Introduction to Systems Thinking. Pegasus Communications 2 -Roberts, Nancy, 1983. Introduction to Computer Simulation. Portland, Oregon: Productivity Press, 562 pp. 3 - Meadows, Donella H., Dennis Meadows, Jfrgen Randers, 1992. Beyond the Limits: Confronting Global Collapse, Envisioning a Sustainable Future. Post Mills, VT: Chelsea Green Publishing Co., 300 pp. Other source : In the ” help” of the VENSIM simulation environment there is a tutorial that covers all the topics of the course. Internet resources A complete course – Road Maps - can be downloaded from this web site sysdyn.clexchange.org The System Dynamics community (applications , software ) could be reached starting from the root : www.albany.edu/cpr/sds Preparato da Roberto Berchi

  45. Simulazione discreta • Book : • Law, A.M. Kelton, D.W. Kelton, and Kelton D.M. (1999) Simulation Modeling and Analysis. McGraw-Hill • Some Internet Resources : • Pointer to acm (association for Computery Machines) simulation interest goup http://www.acm.org/sigsim/main/about.html • An interesting digital Book on simulation (by Prof. Fishwick , University of Florida) http://www.cise.ufl.edu/~fishwick/book/tableofcontent2_1.html Preparato da Roberto Berchi

  46. Agent Based Simulation Libri - Langton C.G.(1989). Artificial life:proceedings of an interdisciplinaryWorkshop on the syntesis and simulation of living systems . Santa Fè institute studies in the science of complexity.Addison Westley .Redwood city. -Pietro Terna (1998), Simulation Tools for Social Scientists: - Building Agent Based Models with SWARM, http://jasss.soc.surrey.ac.uk/1/2/4.html -Agent-Based Methods in Economics and Finance: Simulations in Swarm. Dordrecht and London, Kluwer Academic. http://www.wkap.nl/book.htm/0-7923-7419-3 Other Internet Resources UML the official OMG page (Object Management Group) www.omg.org/technology/uml/ The Unified Modeling Language Resource Center www.rational.com/uml/index.jsp Preparato da Roberto Berchi

  47. Software System Dynamics VENSIM : www.vensim.com Ithink/Stella : www.hps-inc.com PowerSIm : www.powersim.com SD strutturato(simila) : www.simulistic.com Discrete : EXTEND : www.imaginethatinc.com Arena , Witness (distributori italiani) Agent based ANYLOGIC:www.xjtek.com NETlogo : ccl.northwestern.edu/netlogo REPAST : repast.sourceforge.net SWARM Preparato da Roberto Berchi

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