Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi1 Perché simulare ? Introduzione Concetti Applicazioni Metodologie Strumenti.

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1 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi1 Perché simulare ? Introduzione Concetti Applicazioni Metodologie Strumenti

2 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi2 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 Contenuto della Presentazione

3 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi3 la nostra percezione della dinamica Esercizi introduttivi Obiettivi Storia 1- Introduzione

4 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi4

5 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi5 Percezione Modello reale Il Trattato di Kyoto

6 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi6 12 4 Il magazzino

7 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi7 Perché Simulare ? Ruoli e conoscenze? Quanto costa ? In quali casi ? Esempi Metodologie disponibili Strumenti attuali e futuri Obiettivi

8 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi8 c Klaus G. Troitzsch. Hystory

9 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi9 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 2 – La Dinamica dei Sistemi

10 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi10 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 System Dynamics (SD)

11 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi11 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 Cause Risultati desiderati Effetti positivi Risorse necessarie Azioni Effetti negativi Per ottenere Per scoprire Dati storici ed esperienze Passi (metodologia)

12 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi12 Archetipi Controllo (Balancing Loop) http://www.systems-thinking.org/theWay

13 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi13 Come uscire dalla situazione pericolosa ? Crescita e sottoinvestimento

14 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi14 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.

15 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi15 Managing the Structure 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. 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.

16 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi16 x : Suscettibili y : infetti w : nuovi infetti - + Contatti + INCONTRI / GIORNO + Popolazione PROBABILITA' INFEZIONE PER CONTATTO Contatti con suscettibili + + + + + Modello Causa effetto : Diffusione Malattie / Passa Parola

17 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi17 Magazzino : soluzione

18 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi18 Material Travelling stock Transportation Delay Material Shipped Material received Sold Delayed orders shipped Incoming Orders Transmission Delay init stock init delayed orders init Material Travelling Demand INDEX Inventory game No backlog

19 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi19 Game controllo

20 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi20 Policy : Ritardo effetto / rilevazione

21 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi21

22 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi22

23 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi23 Cosa succede Se : Infett alta Mortalità alta Morte immediata

24 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi24 Epidemie da Insetti

25 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi25 parametri Processo di Infezione

26 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi26 Possibili Azioni 1. Comunicazione alla popolazione : riduzione focolai larvali 2. Interventi larvicidi periodici 3. Interventi larvicidi dopo una certa soglia di pioggia Leve : quando e quanto investire?

27 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi27 Fattori climatici per gli anni 2001 e 2002 a confronto

28 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi28 VALIDAZIONE DEL MODELLO PER GLI ANNI 2001 E 2002

29 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi29  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.

30 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi30 Modelli discreti

31 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi31 Sistema Aperto SorgenteCoda Servizio Pozzo Entità  = Numero unità in coda p(  ) = prob  t  = tempo di attesa E(t q ) = tempo medio attesa.t a = Tempo interarrivo Var. aleatoria T a = E(t a ) Tempo medio i.a. = 1/T a frequenza media arrivi.f(t a ) = funzione densità.t s = tempo servizio Var. aleatoria T s = E(t s ) Tempo medio servizio  =1/ T s frequenza media di servizio f(t s ) = funzione densità  = /  = T s = T s / T a Fattore di utilizzazione q = Numero unità nel sistema t q = tempo nel sistema E(t q )= E(t q ) + E(t s ) t q = t  + t s Notazione teoria code

32 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi32 Entità.f(t a ) esponenziale negativa.f(t s ) “ “ 1 servente.m/m/1 (arrivi Markovian servizi,Markovian, 1 servente) P(0) = (1-  ) P(t  > t) =  e -(  - ).t P(n) =  n (1-  ) E(q) =  /(1-  ) P(t q > t) = e -(  - ).t E(  ) =  E(q) E(t  ) =  /(  - ) E(t q ) =1/(  - ) Risultati analitici Modello m/m/1

33 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi33 Genera/ entrata Coda Servizio Pozzo / Uscita Parametri Risultati La struttura del modello EXTEND (Libreria BPR)

34 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi34 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 Il modello DE del 118 di Roma

35 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi35 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 Chiamate Ambulanze I processi del 118 (1998)

36 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi36

37 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi37

38 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi38 118 Alcuni risultati

39 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi39 4 - Agent Based Simulation Principi Strumenti

40 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi40 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

41 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi41 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, ……)

42 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi42 How Ants find Food ? (Netlogo-ANTS)

43 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi43 Flocking

44 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi44 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/sdswww.albany.edu/cpr/sds www.idsia.ch/~andrea/simtools.html System Dynamics Riferimenti Bibliografici e su Web

45 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi45 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.htmlhttp://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.htmlttp://www.cise.ufl.edu/~fishwick/book/tableofcontent2_1.html

46 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi46 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/www.omg.org/technology/uml/ The Unified Modeling Language Resource Center www.rational.com/uml/index.jspwww.rational.com/uml/index.jsp

47 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi47 Software System Dynamics VENSIM : www.vensim.comwww.vensim.com Ithink/Stella : www.hps-inc.comwww.hps-inc.com PowerSIm : www.powersim.comwww.powersim.com SD strutturato(simila) : www.simulistic.comwww.simulistic.com Discrete : EXTEND : www.imaginethatinc.comwww.imaginethatinc.com Arena, Witness (distributori italiani) Agent based ANYLOGIC:www.xjtek.com NETlogo : ccl.northwestern.edu/netlogo REPAST : repast.sourceforge.net SWARM

48 Alessandria 9.11.2005Preparato da Roberto Berchi48