Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

• медицинский имитационный моделирование модель
• Введение
• 1. Анализ предметной области «Работа скорой медицинской помощи»
• 1.1 Анализ организации системы скорой медицинской помощи
• 1.1.1 Существующая нормативная база
• 1.1.2 Анализ работы медицинских учреждений Сокольского муниципального района
• 1.2 Существующие модели
• 1.3 Постановка задачи
• 2. Практическая часть
• 2.1 Возможности использования имитационного моделирования
• 2.2 Выбор инструментария для разработки модели
• 2.3 Выбор подхода имитационного моделирования
• 2.3.1 Агентное моделирование
• 2.3.2 Системная динамика
• 2.3.3 Дискретно-событийное моделирование
• 2.3.4 Многопроходное моделирование
• 2.4 Реализация модели в AnyLogic Personal Learning Edition
• 2.5 Анализ результатов
• Заключение
• Список использованных источников

Введение

В России функционирует система оказания населению скорой медицинской помощи. Она включает в себя больше трех тысяч станций и отделений скорой медицинской помощи, в которых работают приблизительно двадцать тысяч врачей и больше семидесяти тысяч средних медицинских работников.

Ежегодно служба скорой медицинской помощи выполняет от сорока шести до сорока восьми миллионов вызовов, оказывая медицинскую помощь более чем пятидесяти миллионам граждан.

К марту 2010 года был проведен анализ работы скорой медицинской помощи. Было выявлено, что сложившаяся система организации скорой медицинской помощи населению не эффективна и, к тому же, требует слишком больших финансовых затрат.

Как показывает анализ, почти в шестидесяти процентах случаев служба скорой медицинской помощи выполняет не свойственные ей функции, подменяя обязанности амбулаторно-поликлинической службы. Так же значительное количество выездов бригад скорой медицинской помощи к больным, нуждающимся в экстренном поддержании жизненных функций, на места происшествий выполняется недостаточно быстро.

Специализированные врачебные бригады большую часть времени не задействованы или выполняют непрофильные вызовы.

Остаётся на низком уровне оказание скорой медицинской помощи сельскому населению.

Из-за финансового состояния нарастают проблемы с оснащением техником и медикаментами.

Вышеперечисленные проблемы и еще много других недостатков существующей системы скорой медицинской помощи говорят нам о необходимости создания нового подхода к оказанию экстренной медицинской помощи гражданам.

Современные информационные технологии позволяют с наименьшими затратами провести исследование различных способов реорганизации службы скорой медицинской помощи.

С помощью AnyLogic мы создадим модель, в которой будут взаимодействовать несколько станций скорой помощи, машины скорой помощи и пациенты.

1. Анализ предметной области «Работа скорой медицинской помощи»

1.1 Анализ организации системы скорой медицинской помощи

1.1.1 Существующая нормативная база

Работа и порядок оказания скорой медицинской помощи, в том числе специализированной больным и пострадавшим различного профиля устанавливается следующими документами:

1) Федеральный закон от 29 ноября 2010 г. № 326-ФЗ «Об обязательном медицинском страховании в Российской Федерации»;

2) Федеральный закон от 21 ноября 2011 г. № 323-Ф3 «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации»;

3) Постановление Правительства РФ от 20.09.2012 № 950 «Об утверждении правил определения смерти человека, в том числе критериев и процедуры установления смерти человека, правил прекращения реанимационных мероприятий и формы протокола установления смерти человека»;

4) приказы Министерства здравоохранения Российской Федерации;

5) устав организации.

В соответствии с Приказом Минздрава РФ от 20.06.2013 № 388Н (в ред. Приказов Минздрава РФ от 26.05.2016 № 283Н) скорая медицинская помощь оказывается при заболеваниях, травмах, несчастных случаях, отравлениях и других состояний требующего срочного медицинского вмешательства с учётом клинических рекомендаций и стандартов медицинской помощи. Скорая медицинская помощь может оказываться стационарно, амбулаторно или по месту вызова бригады скорой.

Скорая медицинская помощь оказывается в двух формах: экстренной и неотложной. Экстренная - когда есть угроза жизни пациента, а неотложная - когда нет явных признаков угрозы жизни пациента. К какой форме относится вызов, определяет фельдшер (реже медицинская сестра) по приёму вызовов и передаче их выездным бригадам (диспетчер скорой помощи) с помощью ряда вопросов. Поэтому важно в первую очередь сообщить причину вызова скорой помощи и обязательно ответить на все вопросы диспетчера. Ниже представлен примерный перечень вопросов задаваемых диспетчером скорой помощи.

1) ФИО;

2) возраст;

3) пол пациента;

4) количество человек, нуждающихся в медпомощи;

5) кто вызывает - родственник, сослуживец, прохожий;

6) четкое описание состояния больного;

7) количество пострадавших;

8) точный адрес или месторасположение.

Время, за которое скорая должна добираться до места вызова не должно превышать двадцати минут. Этот норматив действует в случаях, когда установлено, что причина вызова угрожает жизни пациента. Но это время может быть скорректировано с учетом различных факторов в каждом отдельно взятом регионе в соответствии с программой государственных гарантий бесплатного оказания гражданам медицинской помощи.

«В удаленных или труднодоступных населенных пунктах (участках населенных пунктов), вдоль автомобильных дорог для оказания скорой, в том числе скорой специализированной, медицинской помощи могут организовываться филиалы (посты, трассовые пункты) скорой медицинской помощи, являющиеся структурными подразделениями медицинской организации, оказывающей скорую, в том числе скорую специализированную, медицинскую помощь.» (в ред. Приказа Минздрава РФ от 22.01.2016 N 33н)

«При угрозе возникновения чрезвычайных ситуаций, в том числе в местах проведения массовых мероприятий, организовываются дежурства выездных бригад скорой медицинской помощи» (в ред. Приказа Минздрава РФ от 22.01.2016 N 33н).

При вызове скорой помощи главный врач бригады моет принять решение о госпитализации больного. Медицинская эвакуация включает в себя эвакуацию наземными, водными или воздушными средствами. Эвакуация может осуществляться с места вызова или из другой медицинской организации. Например, если в больнице нет возможности оказать необходимую медицинскую помощь.

«Выбор медицинской организации для доставки пациента при осуществлении медицинской эвакуации производится исходя из тяжести состояния пациента, минимальной по времени транспортной доступности до места расположения медицинской организации и профиля медицинской организации, куда будет доставляться пациент»(в ред. Приказа Минздрава РФ от 22.01.2016 N 33н).

Приказом Минздрава РФ от 20.06.2013 № 388Н (в ред. Приказов Минздрава РФ от 26.05.2016 № 283Н) утверждены нормативы для количества сотрудников станции или отделения скорой помощи, а так же стандарты по количеству оборудования.

В зависимости от количества вызовов в течение года станции скорой помощи делятся на четыре категории. Станции корой помощи первой и второй категории, на которых выполняется более пятидесяти тысяч вызовов, являются самостоятельными медицинскими учреждениями и подчиняются городскому органу управления. Станции, которые выполняют меньше пятидесяти тысяч выездов в год, относятся к третьей и четвертой категории. Они являются отделением при больнице и подчиняются её руководству. Расчет количества автомобилей скорой помощи зависит от населения. На каждые десять тысяч жителей должна приходится одна машина скорой помощи.

Бригады скорой помощи по составу делятся на фельдшерские и врачебные. Так же бригады делят на специализированные и общепрофильные. Специализированные выездные бригады скорой медицинской помощи подразделяются на бригады: анестезиологии-реанимации, в том числе педиатрические, педиатрические, психиатрические, экстренные консультативные, авиамедицинские.

«Количество и профиль выездных бригад скорой медицинской помощи устанавливаются с целью круглосуточного обеспечения населения скорой, в том числе скорой специализированной, медицинской помощью, с учетом численности, плотности и возрастной структуры населения территории обслуживания, средней нагрузки на одну выездную бригаду скорой медицинской помощи в сутки, климатических и географических особенностей территории обслуживания, особенностей застройки, насыщенности территории обслуживания промышленными предприятиями, состояния транспортных магистралей, интенсивности движения и иных факторов, а также значений критериев доступности медицинской помощи, установленных территориальными программами государственных гарантий бесплатного оказания гражданам медицинской помощи». (Собрание законодательства Российской Федерации, 2011, N 48, ст. 6724; 2012, N 26, ст. 3442, 3446).

Состав бригады различается в зависимости от профиля бригады. Обычно в состав бригады входят два или три медицинских работника и водитель. В общепрофильной фельдшерской бригаде два медицинских работника - оба фельдшеры. А в специализированных бригадах есть как минимум один врач - специалист.

Водитель скорой помощи подчиняется главе бригады, должен обеспечивать немедленный выезд бригады скорой помощи и обеспечить движение по самому короткому маршруту. Так е водитель следит за техническим состоянием автомобиля и за сохранностью имущества внутри него.

1.1.2 Анализ работы медицинских учреждений Сокольского муниципального района

В Сокольском районе все медицинские учреждения подчиняются Сокольской центральной больнице. У ЦРБ есть два филиала, это Кадниковская районная больница №2 и поликлиника №3, расположенная в самом Соколе. Так же в городе Сокол расположены: детская поликлиника, стационарное отделение, отделение скорой медицинской помощи, отделение ортопедической стоматологии, патологоанатомическое отделение, аптека, физиотерапевтическое отделение и другие вспомогательные службы.

На территории Сокольского района расположены четыре амбулатории и четырнадцать фельдшерско-акушерских пунктов.

Отделение скорой медицинской помощи располагается в городе Сокол и является отделением центральной районной больницы. Так же машины скорой неотложной помощи есть в каждой амбулатории. На рисунке 1.1 представлено примерное расположение отделения скорой помощи и амбулаторий и административные центры муниципальных образований Сокольского района.

Рисунок 1.1 Расположение отделений скорой помощи

В Сокольском районе, как и во всей Вологодской области, действуют общие стандарты времени, за которое бригада скорой помощи должна добраться до места вызова. То есть двадцать минут для экстренного вызова, и до двух часов для неотложного вызова.

В городе Сокол отделение скорой помощи работает круглосуточно и на ней работает не меньше пяти бригад скорой помощи. Амбулатории обеспечиваются автомобилями касса «А». Это значит, что в амбулаториях работают фельдшерские бригады скорой помощи.

Сокольский район состоит из двух городов, Сокол и Кадников, и семи сельских поселений. Через район проходит Северная железная дорога, соединяющая Сокол с Вологдой и Архангельском. Также через район проходит автомобильная дорога федерального значения Москва - Ярославль - Вологда - Архангельск и автодорога Чекшино - Никольск. Обе автодороги покрыты асфальтом и активно эксплуатируются. Кроме автодороги Холмогоры (М8) в Вельск ведет асфальтированная дорога через город Сокол и рабочий посёлок Коноша.

Так же через город Сокол проходит водная магистраль - река Сухона. Южнее Сокола она впадает в реку Вологда, проходящую через административный центр Вологодской области, и поэтому её можно использовать для медицинской эвакуации водными средствами.

Для медицинской эвакуации воздушными средствами используется аэропорт Вологда, находящийся примерно в тридцати километрах от города Сокол.

По данным федеральной службы государственной статики в Сокольском районе на первое января 2017 года проживает 49 077 человек. Из них, примерно, 7 700 сельских жителей и 41 300 городских жителей.

1.2 Существующие модели

На сегодняшний день большинство моделей связанных со здравоохранением моделируют распространение заболеваний.

Например, модель Cardiovascular Disease (кардиоваскулярные заболевания) основанная на агентах, фокусируется на сердечно сосудистых заболеваниях и их отношении к ожидаемой продолжительности жизни и связанной с лечением затраты. Группа из 1000 пациентов моделируется в течение 100 лет. Все пациенты начинают в возрасте от 0. Каждый год каждый пациент может умереть, иметь инфаркт миокарда, инсульт или не иметь никакого события. Вероятность смерти зависит от индивидуального ми и истории инсульта. Вероятности им и инсульта зависят от индивидуального индекса массы тела, который распределяется случайным образом по всей группе. Каждое событие (смерть, инфаркт миокарда, инсульт) имеет связанную стоимость события. Кроме того, инфаркт миокарда и инсульта также имеют стоимость, которая добавляется каждый год после того, как пациент имеет соответствующее событие. Во время работы модели отображается статистика ожидаемой продолжительности жизни, распределения инфаркт миокарда и возраста инсульта и накопленная совокупная стоимость.

Модель SIR (от Susceptible, Infections, Recovered - восприимчивый к заболеванию, зараженный и выздоревший). Это классическая системно-динамическая модель распространения инфекционного заболевания. Население условно разделяется на три группы в соответствии с их состоянием. По мере распространения болезни люди переходят из состояния «восприимчив к инфекции» в состояние «заражен», и затем, по мере выздоровления, в состояние «здоров». Заболевание распространяется по мере контакта зараженных людей с теми кто еще не заразился, и в то же время уменьшается количество людей восприимчивых к инфекции. В модели можно изменять следующие параметры:

1) contact rate - количество контактов между людьми в день;

2) infectivity - вероятность заразиться при контакте с инфицированным человеком;

3) average illness duration - средняя продолжительность болезни.

Существуют более специфические модели, помогающие оптимизировать алгоритмы работы в больнице.

Модель Ward Medication Management (модель управления лечением в больничном отделении). Эта модель помогает проектировать, тестировать и оценивать различного рода вмешательства для уменьшения наносимого пациентам вреда вследствие ошибок при назначении лекарств и административных ошибок, совершаемых докторами, медсестрами и фармацевтами в больнице. Модель оценивает эффект введения дополнительных проверок (например, проверки выписываемых фармацевтами рецептов) на предотвращение ошибок и возникновение новых ошибок. Анимация такого управления ошибками стилизована под "швейцарский сыр". Модель построена как взаимодействующие друг с другом непрерывный системно-динамический и дискретный агентный компоненты.

Clinical Process Concepts (концепции клинических процессов). Модель системной динамики, представляющая основные этапы посещения клиники пациентами. Описанный здесь процесс состоит из стадий исследования и лечения, технического компонента поступления в клинику. В данной модели нас не интересуют конкретные действия врачей и пациентов, а скорее общая картина потока пациентов в клинике. При разработке модели нам необходимо учитывать время, проведенное в каждом состоянии, которое часто задается темпом обслуживания или временем, потраченным на ожидание и получение обслуживания. Также нам необходимо учитывать часть пациентов, которые используют каждую опцию и которым снова требуется определить состояние здоровья по завершению обслуживания.

Так же существуют модели близкие по содержанию к работе скорой помощи.

Trauma Center (травматологический центр). Модель отделения травматологического центра (обслуживающего за год около 40 000 пациентов). Центр включает в себя как обычное отделение неотложной помощи, так и специализированное отделение экстренной помощи, работающее только в периоды повышенной нагрузки. Модель была разработана для того, чтобы проанализировать эффективность внедрения различных улучшений, таких как процесс регистрации больных непосредственно в койках, расписание работы персонала, часы работы специализированного отделения. В качестве результата модель выдает время пребывания пациента на отделении, а также коэффициенты занятости оборудования, комнат и персонала.

Emergency Department (отделение неотложной помощи). Упрощенная модель отделения неотложной помощи, созданная с помощью Библиотеки моделирования процессов, а именно - ее подчасти, предназначенной для моделирования транспортных сетей. Сеть узлов и связывающих их сегментов задана поверх имеющегося плана отделения. На отделении есть три типа ресурсов: движущиеся - персонал (медсестры, фельдшеры и техники), статические (кабинеты первичносго осмотра, кабинеты неотложной помощи и рентгеновский кабинет) и переносные (ультразвуковые приборы). Процесс включает в себя регистрацию, проведение первичного осмотра, а также рентгеновское и ультразвуковое обследование. В модели собирается статистика по использованию ресурсов и времени пребывания пациентов. Вы можете интерактивно изменять количество ресурсов прямо по ходу выполнения модели и наблюдать, как это влияет на время пребывания пациентов в системе и коэффициенты занятости ресурсов.

1.3 Постановка задачи

При создании имитационных моделей есть определенные требования, которые позволяют достигать максимального соответствия модели реальному объекту.

Адекватность, то есть соответствие модели её реальному объекту. Под адекватностью понимается правильное количественное и качественное описание объекта по существенным для исследователя характеристикам с некоторой точностью.

Простота и сложность. Хоть сложные модели более точно отображают свойства оригинала, они трудно и неудобны для использования. Но при стремлении создать простую модель нужно соблюдать основной принцип упрощения модели: упрощать модель можно до тех пор, пока сохраняются основные свойства, характеристики и закономерности, присущие оригиналу.

Конечность модели. Это требование заключается в том, что модель должна, во-первых, отображать конечное число связей с другими объектами, конечную структуру, конечное количество свойств на данном уровне моделирования. Во-вторых, ресурсы моделирования (финансовые, интеллектуальные, временные и т.д.) конечны.

Истинность модели. Любая модель должна в чем-то правильно отображать оригинал.

Целью данного проекта является создание имитационной модели работы отделений скорой помощи в Сокольском районе. Модель должна отображать весь процесс вызова скорой помощи от возникновения ситуации требующей медицинского вмешательства до полного завершения обслуживания вызова. Модель будет генерировать возникновение ситуации требующей вызова скорой помощи. После поступления звонка в ближайшее отделение скорой помощи на место вызова будет направлена ближайшая свободная бригада скорой помощи. Будет измеряться время, за которое скорая добралась до места вызова. Время обслуживания вызова будет генерироваться случайным образом. После окончания вызова бригада возвращается в отделение скорой помощи. С помощью модели будет проведен эксперимент оптимизации, с помощью которого будет определено какое количество бригад скорой помощи необходимо для обслуживания Сокольского района.

2. Практическая часть

2.1 Возможности использования имитационного моделирования

Имитационное моделирование решает проблемы реального мира безопасно и разумно. Это удобный инструмент для анализа: он нагляден, прост для понимания и проверки. В разных областях бизнеса и науки имитационное моделирование помогает найти оптимальные решения и дает четкое представление о сложных системах.

Биты вместо атомов: имитационное моделирование - эксперимент над достоверным цифровым представлением любой системы. В отличие от физического моделирования, такого как создание макета здания, имитационное моделирование основано на компьютерных технологиях, использующих алгоритмы и уравнения. Имитационную модель можно анализировать в динамике, а также просматривать анимацию в 2D или 3D.

Компьютерное моделирование используется в бизнесе, когда проведение экспериментов на реальной системе невозможно или непрактично, чаще всего из-за их стоимости или длительности.

Возможность анализировать модель в действии отличает имитационное моделирование от других методов, например, от использования Excel или линейного программирования. Пользователь изучает процессы и вносит изменения в имитационную модель в ходе работы, что позволяет лучше проанализировать работу системы и быстро решить поставленную задачу.

Преимущества имитационного моделирования.

1) Безрисковая среда. Моделирование позволяет безопасно применить и проанализировать возможные сценарии «что если». Например, увидеть эффект от изменения количества работников на заводе, не подвергая риску процесс производства. Принимайте правильные решения, прежде чем вносить реальные изменения в систему!

2) Экономьте время и деньги. Виртуальные эксперименты с имитационными моделями обойдутся гораздо дешевле и займут меньше времени, чем эксперименты с реальными системами. Например, вы сможете тестировать эффективность маркетинговых кампаний, не привлекая внимания конкурентов и избегая лишних затрат.

3) Визуализация. Возможность представления имитационных моделей в 2D и 3D сделает любые идеи и концепции более наглядными, их проще проверять и обсуждать с коллегами. Аналитики и инженеры, посмотрев модель в действии, смогут сделать правильные выводы сами и четко донести их до руководства.

4) Понимание динамики. В отличие от аналитики на основе таблиц или методом линейной оптимизации, моделирование дает возможность наблюдать поведение реальной системы во времени с необходимым уровнем детальности. Например, можно проверить уровень загрузки складского помещения на заданную дату.

5) Повышенная точность. Имитационная модель отображает гораздо больше деталей, чем аналитическая. Это делает имитационную модель точнее, а прогнозы на ее основе - более определенными. Например, горнодобывающие компании смогут значительно сократить расходы, если оптимизируют использование ресурсов и сделают прогноз потребности в оборудовании.

6) Управление неопределенностью. Неопределенность во времени и результатах операций легко отражается с помощью имитационной модели, что позволяет оценить степень риска и найти наиболее надежные решения. Например, можно получить реалистичную картину работы логистической сети, если включить в модель случайные величины, такие как сроки доставки.

2.2 Выбор инструментария для разработки модели

Сегодня на российском рынке программного обеспечения можно найти более пятидесяти мощных программных систем имитационного моделирования. Среди них особенно выделяется графическая среда моделирования AnyLogic от российской компанией The AnyLogic Company.

Данное программное обеспечение поддерживает три основных подхода имитационного моделирования: агентное, дискретно-событийное и системная динамика. С помощью AnyLogic эти подходы можно комбинировать между собой, что позволяет создавать модели любой сложности. В AnyLogic это возможность назвали многопроходным моделированием. Смысл этой идеи в том, что бы совмещать методы имитационного моделирования так, чтобы компенсировать недостатки одних методов, достоинствами других. В результате получаются модели соответствующие реальности и простые в сопровождении.

Так же AnyLogic предоставляет представить модель в визуально понятном и привлекательном виде. Это возможно благодаря графической среде AnyLogic, которая включает в себя:

1) диаграмма потоков и накопителей - применяется при разработке моделей, используя метод системной динамики;

2) диаграмма состояний - в основном используется в агентных моделях для определения поведения агентов. Но также часто используется в дискретно-событийном моделировании, например для симуляции машинных сбоев;

3) блок-схемы - используется для построения алгоритмов. Применяется в дискретно-событийном моделировании (маршрутизация звонков) и агентом моделировании (для логики решений агента);

4) процессные диаграммы - основная конструкция, используемая для определения процессов в дискретно-событийном моделировании;

5) низкоуровневые конструкции моделирования (переменные, уравнения, параметры, события);

6) формы представления (линии, квадраты, овалы и т.п);

7) элементы анализа (базы данных, гистограммы, графики);

8) стандартные картинки и формы экспериментов;

9) 2D и 3D анимация.

Так же в последних версиях программного обеспечения предоставляется возможность интеграции с ГИС-картами. AnyLogic предоставляет бесплатные ГИС-карты, с которыми можно работать онлайн и оффлайн. Элементы модели могут быть размещены на карте и перемещаться по существующим дорогам и маршрутам, основываясь на реальных пространственных данных. Встроенный поиск позволяет легко находить города, улицы, дороги, больницы, магазины и автобусные остановки, используя данные ГИС. Поиск работает как при разработке, так и при запуске модели

В AnyLogic реализована возможность проводить различные эксперименты над созданной моделью. Эксперименты “Монте Карло”, “Анализ чувствительности” и “Варьирование параметров” помогут вам узнать, как случайные факторы и изменение параметров влияют на поведение модели. Оптимизация поможет найти лучшие решения для бизнес-задач на основе заданных ограничений и требований.

Версия AnyLogic Personal Learning Edition для начинающих и студентов была выбрана для создания модели из-за следующих её возможностей.

Это бесплатная версия программы с широким спектром возможностей, которых хватает для обучения студентов и реализации простых моделей.

AnyLogic PLE является единственным свободным программным обеспечением моделирования, которое сочетает в себе дискретные события, системную динамику и агент на основе методы моделирования, позволяющие моделировать любую реальную систему или процесс. Это делает им совершенное программное обеспечение имитации для студентов. Это помогает познакомить их с принципами моделирования и всеми современными подходами к моделированию, а также научить их выбирать правильный уровень абстракции.

Связывание ГИС и моделирования. Исключительной особенностью программного обеспечения AnyLogic PLE является его свободная интеграция с ГИС-технологиями. Поддержка карт на основе плиток от бесплатных интернет-провайдеров позволяет пользователям получать пространственные данные с карт, вычислять маршруты на лету, перемещать агентов по реальным дорогам, а также создавать модели географических систем всего за несколько кликов.

Многоцелевое Бесплатное Программное Обеспечение Для Моделирования. AnyLogic PLE-это гибкий инструмент моделирования: он позволяет пользователям моделировать проблемы в любой отрасли, включая цепочку поставок, логистику, производство, здравоохранение и многое другое. Спасибо своя уникально приспособляемость, AnyLogic самостоятельно могут заменить Для много других инструментов.

Поддержка 2D и 3D анимации. AnyLogic PLE позволяет пользователям легко разрабатывать визуально богатые, интерактивные модели, которые могут иметь 2D и 3D анимации. Изображения и 3D-модели для анимации включены даже в бесплатной версии программного обеспечения моделирования AnyLogic, и вы можете загрузить свои собственные. Анимация поможет вам проверить ваши модели и лучше понять процессы внутри.

Простота в использовании библиотеки. Визуальная среда разработки ускоряет процесс построения модели и доступна в программном обеспечении моделирования AnyLogic PLE бесплатно. Готовые библиотеки объектов позволяют пользователям создавать модели путем перетаскивания элементов из палитр. Специальные отраслевые библиотеки AnyLogic включают дорожное движение, пешеход, рельс, и жидкие библиотеки. Можно создавать собственные многоразовые модули и создавать собственные библиотеки.

Экспорт и совместное использование моделей. Модели AnyLogic полностью отделимы от среды разработки. Бесплатная версия AnyLogic PLE simulation software позволяет экспортировать модели в AnyLogic Cloud, где они могут использоваться совместно с сообществом.

Системные требования:

1) Microsoft Windows 7 SP1, x64, Internet Explorer 1 ( и несколько других платформ);

2) 1,5 Гб свободного дискового пространства;

3) для хорошей производительности рекомендуется иметь 4-8 Гб памяти и современный двухъядерный процессор (для пешеходного моделирования и экспериментов с несколькими "прогонами" рекомендуется иметь более мощный процессор);

4) рекомендуется использовать мышь.

2.3 Выбор подхода имитационного моделирования

Под подходом понимается совокупность методов для перевода объекта из реального мира в мир модели. На сегодняшний день есть три основных подхода в имитационном моделировании:

1) агентное моделирование;

2) системная-динамика;

3) дискретно-событийное моделирование;

4) многопроходное моделирование.

Для реализации модели мы применим подход многопроходного моделирования. Чтобы обосновать свой выбор разберемся в особенностях каждого подхода моделирования, и как можно было бы реализовать требующуюся модель с помощью каждого из методов.

2.3.1 Агентное моделирование

Данное моделирование выделяет отдельных участников модели. Сначала устанавливаются параметры активных объектов -- агентов, и определяется их поведение. В виде агентов может быть представлено что угодно, что имеет значение для исследуемой системы: люди, домохозяйства, автомобили, оборудование, даже продукты и компании. Затем устанавливаются связи между агентами, задается окружающая среда и запускается моделирование. Индивидуальные действия каждого из агентов образуют глобальное поведение моделируемой системы. Агентная модель может быть задана как графически, так и с помощью сценариев. Одним из лучших способов задания поведения агента является диаграмма состояний.

Диаграммы состояний содержат состояния и переходы. Состояния диаграммы являются взаимоисключающими, то есть в каждый момент времени агент может находиться только в одном состоянии. Срабатывание перехода приводит к смене состояния и активации новых переходов.

Создадим популяцию агентов с названием «Бригады». Количество агентов зададим равное количеству бригад скорой помощи в Сокольском районе - двадцати. Создадим диаграмму состояний отдельного агента созданной популяции. Первое состояние будет «Бригада свободна». Из этого состояния агент будет переходить в следующее состояние, которое будет называться «Получение вызова» с заданной интенсивностью. Из этого состояния агент будет переходить в следующее состояние через некоторое время, которое необходимо для подготовки бригады к выезду. Это время будет задано с помощью равномерного распределения от двух до десяти минут. Следующее состояние будет называться «Бригада едет на вызов». Длительность этого состояния будет задана с помощью треугольного распределения от пяти минут до трёх часов. Наиболее вероятным временем доезда до места вызова будет указано двадцать минут. Следующее состояние агента - «Обслуживание вызова». Так же как и у предыдущего состояния, длительность будет задана треугольным распределением с тем же минимальным и максимальным временем, но наиболее вероятное время обслуживания вызова указываем тридцать минут. Из состояния «Обслуживание вызова» агент будет возвращаться в состояние «Бригада свободна».

Минус данной модели - некорректное отображение моделью перехода от состояния «Бригада свободна» к состоянию «Получение вызова». Это происходит из-за того, что слишком много факторов влияет на то, какая конкретно бригада будет отправлена на вызов.

2.3.2 Системная динамика

Системная динамика позволяет моделировать сложные системы на высоком уровне абстракции, не принимая в расчет мелкие детали: индивидуальные свойства отдельных продуктов, событий или людей. Такие модели позволяют получить общее представление о системе и хорошо подходят для стратегического планирования.

Причинно-следственные диаграммы позволят описать глобальное поведение системы. Сложные взаимосвязи встречаются повсеместно, в любых сферах бизнеса и исследований. Системная динамика помогает разобраться в них, отследить результаты внесения изменений в систему, протестировать разные варианты и оценить их эффективность.

Циклы обратной связи -- базовая концепция системной динамики. Например, чем больше денег вы вкладываете в маркетинг, тем больше ваши доходы, и тем больше денег вы можете потратить на маркетинг. Описать циклы обратной связи и смоделировать реальный мир в системной динамике можно с помощью накопителей (материалы, знания, люди, деньги), потоков между накопителями и динамических переменных -- меняющихся во времени элементов данных. Системная динамика не принимает в расчёт единичные события и даёт общее представление о системе, фокусируясь на глобальных трендах.

Системно-динамический метод позволяет:

1) создавать абстрактные модели без лишних деталей;

2) использовать глобальные взаимосвязи и задавать значения параметров и переменных в системе.

В реальном мире зависимости никогда не бывают линейными, поэтому для их моделирования нужны более мощные инструменты, чем таблицы. С точки зрения математики, системно-динамическая модель представляет собой систему дифференциальных уравнений, которые решаются численно, когда модель запущена.

Системная динамика чаще всего используется для разработки долгосрочных стратегических моделей и предполагает высокий уровень агрегации объектов: модели системной динамики рассматривают людей, товары, ресурсы и другие отдельные элементы как совокупность объектов. Поэтому с помощью этого подхода сложно реализовать модель работы скорой помощи.

2.3.3 Дискретно-событийное моделирование

Большинство бизнес-процессов легко описывается как последовательность отдельных дискретных событий. Например, грузовик прибывает на склад, едет к разгрузочным воротам, разгружается и уезжает. Для моделирования подобных процессов часто применяется дискретно-событийный метод.

При дискретно-событийном моделировании движение поезда из точки А в точку Б представляется как два события: отправление и прибытие. Непосредственно движение поезда - лишь временная задержка между событиями. Эти события и движение между ними можно анимировать.

При использовании дискретно-событийного метода система моделируется на среднем уровне абстракции. Конкретные физические детали, как геометрия автомобиля или ускорение поезда, как правило, не учитываются. Дискретно-событийное моделирование широко применяется в производстве, логистике и здравоохранении.

Модель задается графически в виде диаграммы процесса, блоки которой представляют собой отдельные операции. Как правило, диаграмма процесса начинается с блока «источник», генерирующего агентов. Этот блок передает агентов в последующие блоки диаграммы, задающие операции моделируемого процесса. Завершается диаграмма процесса обычно блоком, уничтожающим этих агентов. Под агентами, называющимися в GPSS транзакциями, а в некоторых других моделирующих программах - заявками, могут пониматься клиенты, пациенты, телефонные звонки, документы, компоненты изделий или сами изделия, поддоны, автомобили, проекты, идеи и т.д. Под ресурсами может пониматься персонал, врачи, рабочие, оборудование и транспорт. Типовыми операциями дискретно-событийной модели являются задержка (моделирующая выполнение определенной операции, например, обработку звонка или детали), обслуживание агента ресурсом, ветвление процесса и т.д. Поскольку агенты конкурируют за обладание ресурсами, необходимыми для выполнения операций, то это может приводить к задержкам, и практически во всех дискретно-событийных моделях присутствуют очереди.

Типовыми результатами дискретно-событийной модели являются:

1) занятость ресурсов;

2) время, проведенное агентом в системе или определенной ее части;

3) длины очередей;

4) время ожидания;

5) пропускная способность и узкие места системы.

Реализованная этим методом модель будет состоять из цепочки действий заболевшего человека и работников отделения скорой помощи. Начальный блок диаграммы будет генерировать вызовы, поступающие в отделение скорой помощи. Дальше вызовы будут поступать в блок «Опрос», в котором будут от двух до десяти минут. Следующий блок - «Передача вызова бригаде». В нем вызов будет находиться от одной до четырёх минут. Таких блоков будет пять, расположенных параллельно, и вызов будет передаваться в свободный блок. С этого блока у нас будет пять параллельно выполняющихся одинаковых процессов. Следующий блок будет моделировать время, за которое скорая добирается до места вызова. Назовём его «В дороге». Он будет «задерживать» вызов на время от пяти минут до трёх часов. Следующее действие будет последним. Это «Обслуживание вызова», которое будет длиться от десяти минут до нескольких часов. После выхода из этого блока вызов, прошедший по всей цепочке будет уничтожен.

С помощью AnyLogic весь процесс можно анимировать с помощью 2D или 3D графики. А дискретно-событийная диаграмма в AnyLogic отображает всю статистику для каждого блока.

2.3.4 Многопроходное моделирование

AnyLogic предоставляет возможность совмещать и комбинировать все три подхода имитационного моделирования. Используя один метод моделирования, сложно представить систему в модели на необходимом уровне абстракции. Например, для моделирования поведения автономных объектов можно использовать системную динамику, но с задачами такого рода отлично справляется агентное моделирование, а значит нет необходимости вводить дополнительный уровень абстракции и предположений. И наоборот, бессмысленно использовать дискретно-событийное моделирование для непрерывных закономерностей, когда есть системная динамика.

Задачи, которые приходится решать в реальном бизнесе, чаще всего сложны, поэтому при моделировании разумнее разбивать их на составные части и описывать, применяя разные методы. Невозможно достоверно передать сложную бизнес-систему и ее внутренние и внешние связи, используя один подход - некоторые элементы приходится исключать или искать обходные пути при моделировании.

Для реализации нашей модели можно создать две популяции агентов. Одина популяция агентов будет генерировать вызовы скорой помощи. Поведение этих агентов будем задавать с помощью диаграммы состояний. С помощью AnyLogic мы можем загрузить в модель карту и привязать отдельных агентов популяции к географическому положению реальных населённых пунктов.

Вторая популяция агентов - это машины скорой помощи. С помощью той же карты мы привяжем их местоположение к географическому расположению отделения скорой помощи.

Взаимодействие двух этих популяции мы опишем с помощью дискретно-событийной диаграммы и еще одного агента «Отделение скорой помощи».

С помощью интеграции карты мы получаем, что машина скорой помощи едет не случайно заданное время, а тратит на дорогу время согласно своей скорости и наличию дороги.

В результате мы получаем модель, которая очень реалистично отображает работу скорой помощи. В этой модели нет необходимости рассчитывать, сколько вызовов приходится на каждую бригаду, как при использовании только агентного моделирования. И один из важных критериев оценки работы скорой помощи - время за которое бригада добирается до места вызова - задаётся не случайной величиной, как при использовании дискретно - событийного метода, а измеряется в условиях модели с помощью интегрированной карты.

2.4 Реализация модели в AnyLogic Personal Learning Edition

Запустим AnyLogic 8.4.0 Personal Learning Edition. После заставки открывается «Начальная страница» представленная на рисунке 2.1.

Рисунок 2.1 Начальная страница AnyLogic

Нажимаем «Создать модель». В открывшемся окне, представленном на рисунке 2.2, вводим имя модели «СМП» и задаем единицы модельного времени - часы. Нажимаем кнопку «Готово».

Рисунок 2.2 Окно создания новой модели

После некоторого времени открывается окно редактора агента «Main», представленное на рисунке 2.3, в котором и будет создана модель.

Рисунок 2.3 Окно редактора агента «Main»

Слева располагаются два окна «Проекты» и «Палитра». В окне «Проекты» отображаются все открытые модели, их может быть несколько, и все элементы этих моделей. Окно используется для быстрой навигации по модели. В окне «Палитра» содержатся все инструменты AnyLogic использующиеся для создания моделей. Они разбиты на шестнадцать групп, но элементы в них иногда повторяются, при необходимости.

Справа расположено окно «Свойства». В этом окне происходит настройка модели. Прописываются действия для каждого элемента модели, их взаимодействие и настройки для всей модели в целом.

Для создания модели перетаскиваем в окно «Main» компонент «ГИС карта» из палитры «Разметка пространства». По-умолчанию в созданной карте отображается карта мира. Двойным щелчком по карте включим режим редактирования карты. В верхнем правом углу карты появится поле для ввода теста. Введем «Сокольский район», поставим галочку напротив «регион» и нажмём клавишу «Enter». Результаты поиска выводятся в нижней части рабочей области программы AnyLogic, как представлено на рисунке 2.4.

Рисунок 2.4 Редактирование компонента «ГИС карта»

В результате поиска в России нашлось два Сокольских района: в вологодской области и в Нижегородской области. Они выделены на карте серам цветом по границе муниципального образования. Прокручиванием колёсика мыши увеличиваем нужный нам район.

Для добавления точку на карту необходимо найти её через поиск. Найдём и отметим город Сокол на карте. В строке поиска набираем «сокол, сокольский район» и отметим, что мы ищем точку, поставив галочку напротив соответствующего пункта. На карте появится отметка серого цвета, острый конец которой будет указывать географическое расположение города Сокол на нашей карте. Чтобы добавить найденную точку в модель, в окне результатов поиска щелкаем правой кнопкой мыши по строке с результатом поиска и выбираем пункт «Преобразовать в ГИС точки/регионы». Отметка города Сокол стала красного цвета, и теперь мы можем, таким же образом, добавить в модель остальные населенные пункты.

Так как в Сокольском районе маленькие деревни и села объединены в сельские поселения, то для упрощения модели, в качестве точек, откуда может поступить вызов скорой помощи, выберем административные центры сельских поселений. А так же, для реалистичности модели, отметим еще три деревни, расположенные максимально близко к границам Сокольского района. Деревня Шулепово располагается севернее города Сокол в пятидесяти семи километрах от него, и к ней ведет асфальтированная дорога в не слишком хорошем состоянии. Деревня Вакориха располагается восточнее города Сокол. Путь до этой деревни, примерно, сто двадцать километров. Из них примерно шесть километров - грунтовая дорога. И третья деревня Лодейщик тоже расположена восточнее города Сокол, путь до нее составляет сорок шесть километров, из которых двадцать пять - грунтовая дорога.

В таблице 2.1 приведен список всех населённых пунктов отмеченных на карте, расстояние до районного центра и примерное время, за которое возможно добраться из города Сокол до указанного населённого пункта.

Таблица 2.1

Список населённых пунктов

Населённый пункт	Путь до г. Сокол, км	Примерное время в пути, мин
1	2	3
Деревня Шулепово	57	56
Село Архангельское	13	16
Город Сокол	0	0
Деревня Литега	15	20
Деревня Марковское	32	37
Город Кадников	20	24
Деревня Лодейщик	46	57
Деревня Чекшино	43	39
Деревня Воробьёво	61	53
Деревня Чучково	84	68
Село Биряково	98	79
Деревня Вакориха	120	95

Результаты добавления всех населённых пунктов на карту представлены на рисунке 2.5.

Рисунок 2.5 Карта населённых пунктов модели

Для того чтобы разместить агентов в этих точка нужно создать коллекцию. Для этого выделим все точки и щелкнув по ним правой кнопкой мыши выберем пункт меню «Создать коллекцию». С помощью свойств переименуем её в «РасположениеНаселённыхПунктов». В AnyLogic пробелы в названиях объектов вызывают ошибку «неверный идентификатор».

Создадим популяцию агентов, которые будут расположены по координатам найденных населённых пунктов и будут генерировать вызовы скорой помощи. Для этого из палитры «Агент» перетащим в окно «Main» компонент с названием «агент». Появится окно для создания агентов. В нем выбираем «Популяция агентов». Вводим имя нового типа «НаселённыйПункт». Во второй строчке изменяем форму имени на множественное число «НаселённыеПункты», потому что это название для всей популяции агентов. Нажимаем кнопку «Далее» и выбираем 2D анимацию для агентов виде человека. Снова нажимаем «Далее». Пропускаем шаг в котором нужно добавлять параметры. На следующем шаге выбираем пункт «Я хочу добавить агентов позже…». И на этом завершаем создание популяции агентов. Для того чтобы задать количество агентов данного типа в свойствах объекта в верхней части выбираем «Содержит заданное количество агентов» и в окне для ввода текста вводим код Java: РасположениеНаселённыеПункты.size(). Эта строчка возвращает количество элементов коллекции «РасположениеНаселённыеПункты». Для того чтобы привязать созданных агентов к координатам населённых пунктов в разделе свойств «Начальное местоположение» выбираем «в узле»,щелкаем слева от окна ввода текста чтобы картинка изменилась на изогнутую стрелку означающую динамическое значение. И вводим строчку: РасположениеНаселённыеПункты.get(index). Переменная get(index) возвращает номер агента популяции и присваивает его одному элементу из коллекции. По полученному номеру мы будем обращаться к элементу коллекции.

Зададим расположение отделения скорой помощи. Заходим в режим редактирования карты. По адресу найдем расположение отделения скорой помощи в городе Сокол. Из палитры «Разметка пространства» перетащим в найденную точку элемент «ГИС точка». Теперь создадим новый тип агента для управления отделением скорой помощи. При создании агента выберем «Единственный агент», которого назовем «ОтделениеСМП». У него так же не будет параметров. В качестве анимации выберем другую картинку дома. Зададим расположение отделения скорой помощи. В разделе свойств «Начальное местоположение» созданного агента выбираем расположить агентов «в узле», и выбираем в качестве узла последнюю добавленную точку.

Создадим еще одну пустую популяцию агентов, которую назовём «МашиныСкорой». При создании этой популяции добавим параметр «пациент» типа «НаселённыйПункт». Для удобства создадим параметр «КоличествоМашинСМП», с помощью которого будет легко менять количество машин скорой помощи, что понадобится нам для оптимизации. Начальное значение параметра зададим в свойствах равное двадцати. Для них зададим начальное расположение в той же точке, что и отделение скорой помощи.

Создадим еще одного агента для моделирования процесса вызова скорой помощи. Назовем его «Вызов». У него не будет анимации и будет один параметр «Вызывающий» типа «НаселённыйПункт».

Чтобы машины скорой помощи отображались во время выполнения модели необходимо добавить их в отделение скорой помощи. Для этого заходим в окно «Проекты» и двойным щелчком открываем окно редактирования агента «ОтделениеСМП». Из палитры «Библиотека моделирования процессов» перетаскиваем в окно редактирования элемент с названием «Resource Pool». Этот компонент задаёт набор ресурсов определенного типа. Ресурсы это объекты, требуемые агентами для выполнения их задач. Переименуем добавленный элемент в «МашиныСкорой». В свойствах напротив зададим новый ресурс «МашинаСкорой». А в графе количество ресурсов напишем следующий код: main.КоличествоМашинСМП. Это делает количество ресурсов равным количеству машин скорой помощи. Этот блок будет создавать популяцию агентов «МашиныСПМ». Для этого в раздела свойств «Специфические» выбираем «Другую популяцию агентов» и пишем следующий код: main.машиныСкорой. Эта строчка задаст начальное значение популяции агентов «МашиныСМП».

Зададим процесс который будет имитировать вызовы скорой помощи. Для этого через окно «Проекты» двойным щелчком откроем окно редактирования агента «НаселенныйПункт». Для задания поведения этого агента будем использовать диаграмму состояний. Для этого используем палитру с соответствующим названием. У данного агента будет два состояния «ВсеЗдоровы» и «ОжиданиеСМП». Из состояния «ВсеЗдоровы» в состояние «ОжиданиеСМП» будет осуществляться с заданной интенсивностью. Расчитаем интенсивность вызовов скорой медицинской помощи.

У нас имеется сведенья о деятельности бригад скорой медицинской помощи в Сокольском районе за два года, рассчитаем примерное количество вызовов скорой помощи в день. Для этого количество выполненных выездов поделим на количество дней в году, сложим получившиеся значения и поделим на два. В 2016 году в Сокольском районе было выполнено 17 675 выездов, а в 2017 - 16 660. Так же учтем, что 2017 год был високосным и в нем 365 дней. Из всего этого следует, что среднее количество вызовов скорой медицинской помощи в Сокольском районе за два года примерно равно:

Так как случаи, требующие вызова скорой помощи, происходят случайно, то для задания интенсивности поступления вызовов используем равномерное распределение.

Равномерное распределение является непрерывным распределением, ограниченным с обеих сторон. Равномерное распределение используется для представления случайной величины с постоянной вероятностью нахождения в любом малом интервале между min и max. Обратите внимание, что вероятность максимального значения равна 0; максимальная точка никогда не возникает. Нижней границе распределения присвоим значение нуля, потому что существует вероятность, что за день не поступит ни одного вызова. А верхней границе присвоим среднее количество вызовов в день.

Теперь у нас с равной вероятностью будет происходить от 0 до 46 вызовов скорой помощи в случайных населенных пунктах.

Так же при переходе из одного состояния в другое необходимо осуществить вызов скорой помощи. Для этого в свойствах состояния «ОжиданиеСМП», в пункте действие при входе напишем следующий код:

...