A modelagem baseada em agentes (Agent-Based Modeling) foca nos componentes ativos individuais de um sistema. Essa abordagem contrasta com a dinâmica de sistemas, que é mais abstrata, e com a modelagem por eventos discretos, que é centrada em processos.
Na modelagem baseada em agentes, é necessário identificar as entidades ativas — chamadas de agentes — e definir seus comportamentos. Esses agentes podem ser pessoas, residências, veículos, equipamentos, produtos, empresas ou qualquer outro elemento relevante para o sistema em estudo. São estabelecidas as conexões entre os agentes, definidos os parâmetros do ambiente, e então a simulação é executada. A dinâmica global do sistema emerge das interações entre os comportamentos individuais.
O AnyLogic combina, em uma única plataforma, as abordagens profissionais de eventos discretos, dinâmica de sistemas e modelagem baseada em agentes — oferecendo resultados eficientes, sem compromissos.
No nosso white paper “Modelagem de Simulação Multimétodo para Aplicações Empresariais“, exploramos essas três abordagens principais de modelagem e construímos um exemplo prático de modelo multimétodo para ilustrar as vantagens dessa estratégia.
Leia o white paper e descubra por que os modelos híbridos quase sempre são a melhor escolha!
As abordagens tradicionais de modelagem tratam colaboradores, clientes, produtos, instalações e equipamentos como grupos uniformes, entidades passivas ou simplesmente como recursos dentro de um processo.
Modelos de dinâmica de sistemas, por exemplo, geralmente envolvem suposições como:
“Temos 120 colaboradores em P&D, e conseguimos desenvolver cerca de 20 novos produtos por ano” ou
“Nossa frota tem 1.200 caminhões com uma capacidade mensal definida de entregas, e 5% precisam ser substituídos anualmente.”
Já modelos de eventos discretos enxergam a organização como uma sequência de processos, como:
“Um cliente liga para o call-center, o atendimento é feito por um operador do tipo A, com duração média de 2 minutos, e 20% das chamadas precisam ser transferidas.”
Essas abordagens são, sem dúvida, superiores aos modelos baseados apenas em planilhas. Elas conseguem representar dinâmicas organizacionais e comportamentos não lineares. No entanto, ainda ignoram a individualidade e as complexas relações entre os diversos elementos do sistema. Por exemplo: Um cliente pode consultar sua família antes de tomar uma decisão de compra.
A disponibilidade de uma aeronave pode depender de uma rígida agenda de manutenção da frota.
A modelagem baseada em agentes rompe essas limitações ao focar diretamente nos objetos individuais, seus comportamentos e interações.
Com isso, um modelo de simulação baseado em agentes se torna uma representação realista e dinâmica, composta por objetos interativos que refletem as relações do mundo real.
O resultado? Um avanço natural para compreender e gerenciar a complexidade dos sistemas empresariais e sociais atuais.
Empresas e órgãos públicos acumulam hoje grandes volumes de dados em sistemas como CRM, ERP, RH e outros. A modelagem baseada em agentes permite dar um uso estratégico a esses dados.
Modelos que representam indivíduos podem ser alimentados com informações reais e personalizadas diretamente dessas bases, resultando em previsões mais precisas, comparações de cenários mais eficazes e otimizações mais refinadas.
O AnyLogic é o único software profissional que permite desenvolver modelos robustos de simulação baseada em agentes em nível industrial.
Além disso, esses modelos podem ser facilmente combinados com elementos de eventos discretos ou dinâmica de sistemas, oferecendo uma abordagem multimétodo completa e sem concessões.
Um exemplo comum é o de centros de distribuição: eles podem ser modelados como agentes dentro de uma cadeia logística, mas operam internamente com processos descritos por eventos discretos.
Saiba mais sobre modelagem multimétodo e descubra como ela pode transformar sua organização.
