#Anylogic conference 2016 software#
Nella fattispecie, si è costruito un modello di microsimulazione ad eventi discreti a due livelli tramite l’ausilio del software Anylogic per riprodurre le operazioni aeroportuali: il livello “superiore” modella il ciclo di atterraggio e decollo degli aeromobili (in gergo aeronautico noto come ciclo LTO – Landing & TakeOff), mentre il livello inferiore simula le operazioni sottobordo, note come Aircraft Turnaround Operations. L’oggetto di studio di questa tesi è valutare l’impatto di situazioni sfavorevoli o impreviste, definite disruption, sul programma delle attività giornaliere in particolare rallentamenti, ritardi e possibili conseguenze sulla normale programmazione. Sono state analizzate tre diverse politiche di assegnamento dei pazienti alle strutture e alle date in cui effettuare le prestazioni, e valutate configurazioni alternative del sistema.Ĭomplessivamente, gli esperimenti hanno fornito una panoramica su alcuni scenari di interesse strategico per il progetto Gastropack, supportando le decisioni intraprese e proponendo possibili soluzioni alternative da implementare presso le realtà sperimentali. Il lavoro di tesi ha riguardato lo sviluppo di modelli di simulazione, con l’ausilio del software AnyLogic, rappresentativi delle sperimentazioni in atto presso cinque Nuclei di Cure Primarie, afferenti a due Distretti del territorio Bolognese. Esso propone un nuovo paradigma per la presa in carico dell’intero percorso di cura del paziente, con accesso diretto alle prestazioni sanitarie erogabili all’interno di pacchetti giornalieri. Nel 2015, l’Azienda USL di Bologna ha intrapreso un percorso di riorganizzazione ed ottimizzazione del Servizio Sanitario: in ambito gastroenterologico, è nato il progetto Gastropack. The authors share their practical, mainly methodological, experiences with the simulation process and indicate economic cost needed for training as well. Another observed parameter is the maximum time of individual vehicles spent in the model. The optimization problem consists in minimizing the average time that agents (vehicles) must spend in the model, passing the modelled intersection. Due to unavailability of real operational data, the model uses simulation data only, with presence and movement of vehicles only (no pedestrians). Project Bonsai represents an easy-to-use connector, that allows to use AnyLogic models connected to the Bonsai platform - a novel approach to machine learning without the need to set any hyper-parameters. At present, there are trends to simplify machine learning processes as much as possible to make them accessible to practitioners with no artificial intelligence background and without the need to become data scientists. For two scenarios, there are three simulation experiments performed ? fixed time control, fixed time control after AnyLogic-based optimizations, and dynamic control obtained through the cooperation of the AnyLogic tool and the Bonsai platform, utilizing benefits of deep reinforcement learning. The authors use a model of a real road junction created in the AnyLogic modelling tool. The paper deals with the problem of traffic light control of road intersection.
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