Характеристика и примеры сред имитационного моделирования

Среды имитационного моделирования — это программные инструменты, которые помогают создавать, запускать и анализировать модели, особенно когда речь идёт о сложных системах с большим числом взаимосвязанных элементов.

Характеристика и примеры сред имитационного моделирования

Среды имитационного моделирования могут быть общего назначения и специализированными, которые применяются для конкретной предметной области (моделирование транспортных потоков, производственных технологических процессов и т. п.).

Основные характеристики таких сред:

— Предоставляют интерфейс для описания системы, часто в виде блок-схем, диаграмм, процессов или агентов.
— Позволяют автоматически управлять модельным временем, очередями, событиями и статистикой.
— Чаще всего имеют визуальный интерфейс, что упрощает построение моделей без глубокого программирования.
— Поддерживают разные типы моделирования: дискретно-событийное, системно-динамическое, агентное или гибридное.
— Включают инструменты для визуализации результатов, сбора статистики, экспериментов и оптимизации.

Выбор среды зависит от типа задачи, уровня подготовки пользователя и требований к гибкости и визуализации. Современные среды позволяют моделировать как простые процессы, так и сложные системы с десятками взаимодействующих элементов.

Примеры сред имитационного моделирования

ExtendSim – универсальная среда имитационного моделирования, разработанная компанией Imagine That (Сан-Хосе, Калифорния). Среда ExtendSim поддерживает разные подходы к проектированию имитационных моделей систем и процессов:

методы моделирования непрерывных динамических систем;
методы дискретно-событийного моделирования;
методы агентного моделирования;
гибридный подход (комбинация различных методов моделирования в одной модели).

ExtendSim – среда визуального моделирования, в которой модель представляет собой совокупность взаимосвязанных блоков. Каждый блок имеет условное графическое обозначение, блоки связаны между собой линиями-соединителями. Блоки включены в библиотеки. Всего в ExtendSim семь специализированных библиотек для моделирования различных типов систем.

Процесс разработки модели заключается в выборе блоков из библиотеки, размещении блоков в модельном окне, настройке блоков и связывании их с помощью линий-соединителей. С каждым блоком связано диалоговое окно, в котором задаются параметры работы блока (например, закон распределения интервалов между поступлением заявок, время обслуживания заявки, дисциплина обслуживания и т. п.). В ExtendSim встроен также внутренний язык программирования ModL, позволяющий создавать новые блоки, которые затем можно применять при конструировании моделей наряду со стандартными блоками.

ExtendSim позволяет создавать наглядные, интуитивно-понятные имитационные модели процессов и систем разных типов: непрерывных, дискретно-событийных, основанных на агентах, линейных, нелинейных и смешанной природы.

Программа GPSS (General Purpose Systems Simulator) является классической программой имитационного моделирования. Используется для имитационного моделирования систем массового обслуживания, информационных процессов, разработки имитационных моделей в сети интернет с применением объектно-ориентированного программирования.

Классическая среда с текстовым описанием модели.
Основана на дискретно-событийном моделировании.
Используется в образовании и исследованиях.

GPSS предназначена для моделирования систем массового обслуживания (систем с очередями) а также других аналогичных систем, и имеет для этих целей специальные операторы, синтаксис, вспомогательные инструменты (статистическая обработка результатов, их накопление, графическое отображение).

GPSS была создана в 1961 году в фирме IBM Джеффри Гордоном (Geoffrey Gordon) почти в то же время, что и языки FORTRAN и ALGOL. Наряду с ними GPSS имелась на всех компьютерах того времени. Фирма Minuteman Software в 1982 году адаптировала программу к персональным компьютерам для работы в DOS (версия GPSS/PC), в 1993 году создала первую версию GPSS World для OS/2, а в 2000 году — усовершенствованную версию программы GPSS World для Windows (может применяться с Windows 98, 2000 и XP).

Значение программы GPSS не только в том, что её саму можно использовать для моделирования разнообразных технологических, организационных и экономических процессов. При разработке GPSS впервые был применён объектно-ориентированный подход и она сама является первым успешно реализованным объектно-ориентированным программным продуктом. Именно в ней впервые было реализовано понятие транзакт (заявка, требование) и другие понятия теории массового обслуживания. Программирование в GPSS похоже на таковое в других языках (имеются операторы и операнды, ссылки, ветвления и др.), но каждый оператор GPSS представляет собой целую систему (реально — подпрограмму), выполняющую внутри себя несколько функций, которые напрямую внешне не проявляются. Это — сбор статистики об обрабатываемых транзактах, её обработка, изменение различных параметров транзакта и др. Программа включает специфический набор операторов, которые стали основой для разработки других систем имитационного моделирования. В последнее время появились системы имитационного моделирования более высокого уровня (например, AnyLogic, ARENA), обеспечивающие визуальное моделирование (с помощью графического интерфейса в виде специальных блоков и связей между ними). Но в них также используются базовые понятия, введённые ранее в GPSS. Поэтому изучение GPSS позволяет легко осваивать затем и другие программы имитационного моделирования.

Система GPSS прекрасно подходит для моделирования процессов массового обслуживания. Однако в данной системе есть несколько недостатков: первый из них заключается в том, что GPSS дает возможность моделирования лишь одного устройства. Если в модели есть два или более параллельно работающих объекта, то такую модель необходимо моделировать с помощью нескольких работающих параллельно работающих устройств. В реальной жизни такими приборами могут быть, например, несколько работающих в магазине касс, несколько операторов колл-центра или несколько одновременно работающих парикмахеров. Другим недостатком является отсутствие графических данных, что отнимает возможность наглядного представления модели в реальности, а также затрудняет процесс обработки информации. Кроме того, в данной программе очень сложно представить процессы обработки информации в виде алгоритмов.

AnyLogic. Программное обеспечение для имитации сложных систем и процессов. Поддерживает направления агентного моделирования, дискретно-событийного моделирования, а также занимается разработкой моделей системной динамики.

Универсальная среда, поддерживает гибридное моделирование: дискретное, системную динамику, агентные модели.
Активно используется в логистике, экономике, здравоохранении.
Позволяет создавать визуальные модели с анимацией.

Работает как с дискретно-событийным моделированием, системной динамикой, так и с агентным моделированием. Данное программное обеспечением было выпущено на преимущественных информационных технологиях, а именно с использованием языка Java, объектно-ориентированного подхода и элементов стандарта UML.

Данный продукт умеет работать со всеми тремя версиями имитационного моделирования, а также с любой из комбинаций данных подходов в пределах одной модели. Данная программа несколько раз видоизменялась, дорабатывалась и совершенствовалась, прежде чем ей удалось приступить к работе с бизнес-процессами, а последняя версия уже была написана на языке программирования Java в популярной среде разработки Eclipse и является кросс-платформенным программным обеспечением и работает под управлением операционных систем Windows, Linux, Mac и OS.

В Any Logic стало возможным разрабатывать модели следующих бизнес-процессов: здравоохранение и фармацевтика; логистика и цепочки поставок; рынок и конкуренция; производство; сфера обслуживания; телекоммуникация и информационные системы; управление активами и проектами; оборона и др.

Arena. Программное обеспечение для имитационного моделирования. Позволяет создавать виртуальные подвижные компьютерные модели, с помощью которых можно наглядно представить работу многих реальных систем. Среда Arena — одна из самых известных и широко применяемых систем дискретно-событийного имитационного моделирования, особенно в производстве, логистике, здравоохранении и бизнес-процессах.

Ориентирована на дискретно-событийное моделирование.
Часто используется в производственных и логистических задачах.
Основана на блоках, которые соединяются в поток процессов.

Arena — программный продукт компании Rockwell Automation, предназначенный для визуального создания имитационных моделей, где система описывается как последовательность событий, состояний и объектов, взаимодействующих во времени.

Её основное преимущество — интуитивный интерфейс на основе блоков: пользователь собирает модель как конструктор, используя графические элементы (например, приход клиента, обработка, задержка, выход и т.д.).

Arena — это среда имитационного моделирования, в которой система описывается как последовательность действий, происходящих с объектами во времени. Основная идея в том, что ты моделируешь не все сразу, а именно события: кто-то пришёл, встал в очередь, был обслужен, ушёл. Такой подход хорошо подходит для изучения процессов, где важны потоки, задержки, загрузка ресурсов и очереди.

Работа в Arena напоминает сборку схемы из блоков. Каждый блок отвечает за определённое действие: появление нового объекта (например, клиента или детали), его обработку, принятие решений, задержку, движение и выход из системы. Эти блоки соединяются линиями, по которым двигаются условные «агенты». Всё это делается визуально: ты буквально строишь карту работы системы.

После того как модель собрана, её можно запустить как симуляцию: на экране видно, как объекты входят в систему, как формируются очереди, сколько времени занимает обработка. Можно посмотреть, какие ресурсы перегружены, где образуются узкие места. Например, если ты моделируешь работу поликлиники, станет видно, сколько времени пациенты ждут приёма, как загружены врачи, и что произойдёт, если изменить расписание или добавить сотрудников.

Кроме визуализации, Arena собирает статистику: среднее время в очереди, количество обслуженных объектов, коэффициенты загрузки. Это помогает принимать решения на основе данных, а не интуиции. Причём можно смоделировать разные сценарии — и сравнить их.

Arena широко используется в промышленности, логистике и сервисных системах. Она хорошо подходит для тех случаев, когда система состоит из многих событий, происходящих с разными объектами, и когда важно понять поведение во времени.

Plant Simulation. Программная среда для имитационного моделирования процессов, основной целью которой является оптимизация входящих потоков, загрузки ресурсов, логистика, а также методы управления планирования как отдельных линий и участков, так целого производства.

Plant Simulation — это профессиональная среда для объектно-ориентированного имитационного моделирования, разработанная компанией Siemens. Она используется в первую очередь для анализа, оптимизации и проектирования производственных систем, логистических потоков и комплексных цепочек поставок.

Работа в Plant Simulation предполагает создание цифрового двойника производственной системы. В модели отражаются реальные элементы: станки, линии сборки, склады, транспортные средства, маршруты перемещения материалов, графики смен и технологические ограничения. Всё это представлено в виде графических объектов, размещаемых на рабочем поле и связанных логикой движения и обработки.

Основной подход — объектно-ориентированный: компоненты модели можно переиспользовать, настраивать и наследовать. Это делает возможным создание сложных иерархических структур, где каждый модуль описывает отдельный участок предприятия или логистической цепи. Система поддерживает использование встроенного языка программирования SimTalk для задания логики поведения, условий перехода, приоритетов и обработки исключений.

Во время симуляции визуализируется поведение всей системы: движение деталей, загрузка оборудования, формирование очередей, простоев, потери времени или накопление запасов. Наряду с графическим представлением, Plant Simulation позволяет собирать статистику: показатели времени обработки, загрузки ресурсов, пропускной способности, утилизации мощностей, энергетических и материальных затрат.

Благодаря таким возможностям Plant Simulation применяется на предприятиях для проверки проектных решений до их реализации, выявления узких мест, оценки эффективности новых производственных сценариев и повышения общей эффективности процессов. Среда особенно востребована в машиностроении, автомобилестроении, логистике, а также при разработке умных фабрик в рамках концепции цифрового производства.

SimBioSys: C++. Специализированная среда имитационного моделирования, ориентированная на моделирование биологических, экологических, социальных и физиологических процессов, особенно с учётом их сложности, стохастичности и многоагентной природы. В отличие от визуальных систем вроде Arena или Plant Simulation, SimBioSys — это библиотека для C++, которая требует программирования и глубокой настройки со стороны пользователя.

Моделирование в SimBioSys строится вокруг многоагентной архитектуры. Каждый агент может представлять, например, клетку, организм, популяцию или даже человеческого участника в социальной модели. Эти агенты могут взаимодействовать, изменяться во времени, обучаться, мигрировать и развиваться в зависимости от правил, заданных пользователем. Основное внимание уделяется поведению агентов, их адаптации к условиям среды, внутренним процессам и реакции на изменения.

Поскольку среда написана на C++, она предоставляет высокую производительность и точность, что особенно важно при моделировании большого количества элементов или сложных взаимодействий. Пользователь сам реализует структуру модели, определяет поведение агентов, описывает события, управляющие изменения состояния, и управляет временем моделирования. Такая свобода требует большего опыта в программировании, но взамен даёт тонкий контроль над моделью.

SimBioSys особенно полезна, когда нужно смоделировать нелинейные, эволюционные или индивидуализированные процессы, например, рост опухоли, взаимодействие иммунной системы, распространение болезни в популяции, поведение животных в экосистеме или распространение информации в социальной сети. Система также поддерживает работу с пространственными моделями, сетями и стохастическими процессами.

Использование SimBioSys предполагает написание кода на C++ с использованием её библиотеки и API. Это не графическая среда, а скорее мощный фреймворк для тех, кто создает собственные имитационные системы с нуля. Такой подход ценится в академических и исследовательских проектах, где важны кастомизация, гибкость и воспроизводимость.

SWARM. Предназначена для моделирования искусственного мира. Одна из первых и наиболее известных сред для многоагентного имитационного моделирования, разработанная в середине 1990-х в Институте Санта-Фе (Santa Fe Institute, США). Она была создана специально для моделирования поведения систем, состоящих из множества взаимодействующих агентов, таких как биологические популяции, социальные группы, экономические системы и даже элементы искусственной жизни.

Главная идея Swarm — моделировать поведение не всей системы сразу, а каждого отдельного агента, а затем наблюдать, как из этих локальных действий возникает глобальное поведение. Это особенно полезно в ситуациях, где невозможно точно предсказать поведение всей системы аналитически, но можно описать правила взаимодействия между элементами.

Swarm предоставляет библиотеку классов для создания моделей, где каждый агент — это самостоятельная сущность с собственным состоянием, поведением и способностью к взаимодействию с другими агентами и с окружающей средой. В отличие от графических сред, таких как Arena или AnyLogic, здесь всё строится через программирование — изначально на Objective-C, а позже появились версии с поддержкой Java.

Особенность Swarm — в чётком разделении модели и интерфейса. Пользователь может описывать модель независимо от того, как она будет визуализироваться, что делает систему удобной для повторного использования и модификации.

Swarm применялась в самых разных областях:

моделирование поведения животных и насекомых;
исследование динамики финансовых рынков;
изучение эволюции стратегий в социальных системах;
распространение эпидемий и информации.

Хотя сегодня Swarm считается устаревшей по сравнению с более современными и удобными средствами (такими как NetLogo, Repast или MASON), она оказала огромное влияние на развитие агент-ориентированного моделирования как научной дисциплины. В научных публикациях её всё ещё можно встретить, особенно в исследованиях, опирающихся на исторические или воспроизводимые модели.

Repast (сокращение от Recursive Porous Agent Simulation Toolkit) — это мощная и гибкая платформа для многоагентного имитационного моделирования, ориентированная на создание моделей сложных систем с большим числом взаимодействующих агентов. Repast широко применяется в социальных науках, экономике, экологии, биологии и других областях, где важно понять, как локальное поведение агентов формирует глобальные паттерны.

В основе Repast лежит объектно-ориентированная архитектура, которая позволяет создавать агентов с разнообразными свойствами и поведением, а также задавать сложные правила их взаимодействия и изменения среды. Repast поддерживает различные парадигмы моделирования: от дискретно-событийного до событийно-ориентированного и непрерывного времени.

Платформа предоставляет инструменты для визуализации моделей, сбора и анализа статистики, а также для масштабирования моделей от нескольких десятков до сотен тысяч агентов. Repast разработан на Java (есть версии и для .NET, и для Python), что обеспечивает высокую производительность и переносимость моделей.

Одной из сильных сторон Repast является возможность интеграции с другими аналитическими и научными инструментами, что облегчает проведение экспериментов и анализ результатов. Repast подходит как для исследовательских проектов, требующих глубокой кастомизации, так и для образовательных целей.

Repast — это комплексный фреймворк, дающий пользователю широкие возможности для построения детализированных и масштабируемых моделей сложных систем с многоагентной структурой.

MASON — это высокопроизводительная и расширяемая платформа для многоагентного имитационного моделирования, разработанная в Университете Джорджии. Она ориентирована на создание сложных моделей с большим числом агентов, способных взаимодействовать в пространстве и времени.

В отличие от некоторых визуальных сред, MASON — это библиотека на Java, предоставляющая гибкий программный каркас для создания собственных моделей с нуля. Она поддерживает как дискретно-событийное моделирование, так и модели с непрерывным временем, включая разнообразные способы представления среды — двумерные и трёхмерные сетки, непрерывные пространства и графы.

Одной из ключевых особенностей MASON является акцент на производительность и масштабируемость: платформа оптимизирована для одновременного моделирования большого количества агентов, что важно при исследовании сложных систем, например, экосистем, городских процессов или социальных сетей.

MASON предоставляет инструменты для визуализации моделей в реальном времени, отладки и сбора данных, но при этом оставляет разработчику полную свободу в реализации логики агентов и взаимодействий. Благодаря этому MASON часто выбирают исследователи и разработчики, которым нужна мощная и гибкая база для создания уникальных моделей с высокой производительностью.

MASON — это инструмент для тех, кто готов программировать модели, ценит эффективность и масштабируемость, и хочет иметь максимальный контроль над процессом моделирования и анализа.

NetLogo. Одна из самых популярных и доступных сред для многоагентного имитационного моделирования, особенно в образовательных, научных и исследовательских целях. Её отличает простота в освоении, визуальность и мощь при построении моделей, в которых важно поведение большого числа агентов — от сотен до тысяч.

В NetLogo моделируемая система строится из «черепашек», «патчей» и «собак» (turtles, patches, links). «Черепашки» — это агенты, которые могут перемещаться, взаимодействовать, воспринимать окружающую среду и изменяться. «Патчи» — это неподвижные ячейки среды (например, участки земли или клетки сетки), на которых черепашки «живут». «Собаки» — это связи между агентами. Все эти элементы программируются через специальный язык NetLogo, разработанный специально для описания поведения агентов. Он достаточно простой и интуитивно понятный даже для тех, кто не имеет опыта программирования.

Пользователь может запускать симуляцию и наблюдать за тем, как ведут себя агенты, как возникают закономерности или хаос, как взаимодействие локальных правил формирует сложную динамику всей системы. При этом можно управлять параметрами через слайдеры и переключатели, наблюдая, как небольшое изменение условий влияет на результаты.

NetLogo широко применяется для моделирования:

распространения болезней и информации,
движения толпы,
поведения животных,
социально-экономических процессов,
взаимодействия видов в экосистемах.

Среди его преимуществ — наличие большой библиотеки готовых моделей (Model Library), которые можно запускать, изменять и использовать в качестве основы. Также присутствует поддержка 3D-моделей и возможность подключения внешних расширений для сложных задач.

NetLogo особенно ценится за свою доступность: его можно скачать бесплатно, установить на любой компьютер и быстро начать моделировать. Это делает его отличным выбором как для начинающих, так и для опытных исследователей, которым важно быстро протестировать идеи или визуализировать поведение системы.

MIMOSE (от MIcro-MOdeling Simulation Environment) — это среда имитационного моделирования, ориентированная в первую очередь на микромоделирование и дискретно-событийные процессы. Она была разработана во Франции и в основном используется в исследовательской и образовательной среде, в том числе для моделирования производственных, транспортных и логистических систем, а также организационного поведения и взаимодействия агентов.

Главная особенность MIMOSE — это концентрация на моделировании поведения отдельных объектов или агентов, особенно в контексте их взаимодействий в дискретном времени. То есть внимание направлено не только на потоковые процессы или агрегированные показатели, а на отдельные элементы системы и события, происходящие с ними. Это делает MIMOSE удобной для анализа ситуаций, где важны индивидуальные решения и их влияние на общее поведение системы.

Среда поддерживает объектно-ориентированную модель описания системы: пользователи могут задавать свойства, состояния и поведение отдельных объектов, а также правила их взаимодействия. Как и в других многоагентных платформах, моделирование выполняется шаг за шагом во времени, с отслеживанием событий, состояний и обмена информацией между агентами. При этом важную роль играет планирование и управление временем событий, что позволяет моделировать сложные сценарии взаимодействий.

MIMOSE поддерживает гибкое задание логики моделей через встроенные языки или скрипты, визуализацию, а также сбор статистики по результатам моделирования. Это делает её подходящей для глубокого анализа и проведения серийных экспериментов при изменении параметров системы.

Хотя MIMOSE менее известна по сравнению с NetLogo или Arena, она интересна как универсальный академический инструмент, способный описывать сложные дискретные процессы на уровне поведения агентов. Особенно хорошо она подходит для задач, где требуется высокая детализация и анализ локальных решений, например, при проектировании организационных структур, транспортных систем, реакций агентов в условиях неопределённости и многокритериальных ограничений..

Simul8. Упрощённая среда для имитации бизнес-процессов. Программная среда для имитационного моделирования дискретных событий, широко применяемая в бизнесе, логистике, здравоохранении, производстве и сфере обслуживания. Её основное назначение — помогать оптимизировать процессы, выявлять узкие места, прогнозировать поведение систем и оценивать альтернативные варианты управления.

Моделирование в Simul8 строится на описании последовательностей событий: поступления задач или объектов (например, пациентов, заказов, деталей), их перемещения по процессам, обработки, ожидания и выхода из системы. Эти процессы моделируются через графическую схему, где используются объекты вроде рабочих центров, буферов, транспорта и источников/приёмников заявок. Пользователь размещает эти элементы на рабочем поле, связывает их стрелками и задаёт параметры — продолжительность операций, вероятность выбора маршрута, загрузку ресурсов и т.д.

Важно, что Simul8 не требует глубоких знаний программирования, поскольку всё управление происходит через визуальный интерфейс и настройку свойств объектов. Однако при необходимости можно использовать встроенный язык визуального программирования Visual Logic, чтобы задать более сложные сценарии или условия принятия решений.

Система предоставляет мощные средства для сбора и анализа статистики, визуализации хода моделирования и проведения экспериментов. Можно, например, запустить многократное моделирование одного сценария с разными начальными данными, чтобы выявить закономерности и получить достоверные оценки показателей — например, времени ожидания, загрузки оборудования или стоимости операций.

Simul8 активно применяется в проектах по:

повышению эффективности производственных линий;
моделированию потоков пациентов в больницах;
оптимизации цепей поставок;
организации клиентского обслуживания.

Всё это делает его особенно полезным для аналитиков и инженеров, работающих с реальными системами, где важно понять, как изменения в организации процесса повлияют на итоговую эффективность.

SimPy (на Python). Библиотека для дискретно-событийного имитационного моделирования в языке Python, которая позволяет описывать работу систем в терминах событий, ресурсов и процессов. Предназначена для дискретно-событийных моделей, гибкая и легко интегрируется с другими программами.

Она не имеет графического интерфейса, как Arena или Simul8, но зато предлагает огромную гибкость, точность и масштабируемость — особенно для тех, кто хорошо знаком с программированием на Python.

В SimPy основным строительным элементом модели является процесс — например, клиент в очереди, станок на производстве или автомобиль на перекрёстке. Процессы моделируются при помощи генераторов в Python: это функции, которые "приостанавливаются" и "возобновляются" в определённые моменты времени, чтобы воспроизвести задержки, ожидания, события. Например, можно задать, что клиент ждёт 3 минуты — и моделирование продолжится именно после этого интервала.

Одной из ключевых возможностей SimPy является управление ограниченными ресурсами: можно описывать, что клиенту нужно "захватить" кассу или место в очереди, подождать своей очереди, обработаться и освободить ресурс. Всё это работает через понятные конструкции Resource, PriorityResource, Container, Store и другие. Это делает SimPy особенно подходящей для моделирования систем с очередями, серверами и ограниченными мощностями, таких как:

поликлиники и больницы (очередь к врачу),
склады (управление запасами),
заводы (моделирование рабочих центров),
дорожное движение (регулирование светофоров и перекрёстков),
логистика и транспорт.

Отличие SimPy от визуальных систем — полный контроль над логикой модели, а также возможность комбинировать её с другими библиотеками Python. Например, можно подключить matplotlib для визуализации результатов, NumPy для генерации случайных величин, pandas для анализа, или даже scikit-learn для машинного обучения.

Таким образом, SimPy — это средство для тех, кому важна кастомизация, точность и интеграция с аналитическим Python-стеком. Оно особенно подходит для научных исследований, разработки собственных моделей сложных систем, прототипирования и обучения.

Actor Pilgrim - интегрированная система моделирования разработана под руководством А. А. Емельянова в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего образования «Национальный исследовательский университет “МЭИ”» (город Москва). Пакет Pilgrim предназначен для создания дискретно-непрерывных моделей. Он обладает широким спектром возможностей имитации временной, пространственной и финансовой динамики моделируемых объектов. Разрабатываемые модели имеют свойство коллективного управления процессом моделирования. В пакете есть возможность создания пользовательских функций (блоков модели) на стандартном языке C++. В основе лежит парадигма процессно-акторного имитационного моделирования. Актор — специальная агентная программа. Существуют бесплатные версии для начинающих и студентов (Personal Learning Edition), для открытых исследований в университетах (University Researcher) и платная — для компаний и государственных организаций (Professional).

Среда моделирования GPSS STUDIO — программная система, позволяющая автоматизировать разработку дискретно-событийных имитационных моделей и проводить имитационные исследования. Моделирующим ядром системы является язык имитационного моделирования GPSS World. Пакет разработан ООО «ЭЛИНА – КОМПЬЮТЕР» и зарегистрирован в реестре отечественного программного обеспечения и Роспатенте.

Веб-приложение iWebsim. Программа iWebsim представляет собой веб-приложение, предназначенное для имитационного моделирования динамических систем. В iWebsim реализуется комплексный подход к имитационному моделированию динамических систем, базирующийся на принципах и методологии системной динамики, дискретно-событийного моделирования, а также моделирования совокупностей («популяций») динамических объектов, способных к взаимодействию друг с другом