仿真建模一直是决策的有力工具。它使我们能够对复杂系统进行建模、测试各种场景，并为未来进行规划。但是，当将仿真与人工智能（AI）和机器学习（ML）相结合时，我们所做的就不仅仅是对未来进行建模了，而是预测未来。其成果就是新一代动态且自适应的仿真，这些仿真能够学习、进化，帮助我们更快地做出更好的决策。
在这篇博客文章中，我们将探讨仿真建模中人工智能和机器学习的动态世界，揭示其中的诸多精妙之处。
内容：
让我们从基础开始
什么是仿真建模？
想象一下，能够预测交通拥堵、测试新的工厂布局，甚至在没有任何现实世界风险或成本的情况下为医院应对紧急情况做好准备。嗯，仿真建模就能让你做到这些。
什么是人工智能？
人工智能和机器学习是能帮助计算机从数据中学习，以进行预测、分类或决策的技术。这些系统旨在执行通常与人类智能相关的任务。
机器学习方法一般分为三类：
- 监督学习：算法从有明确标记的训练数据中学习，依据已知示例进行预测或分类。
- 无监督学习：算法在无标记数据中识别隐藏模式或分组，常用于市场分析、客户细分和异常检测。
- 强化学习（RL）：算法通过与环境的交互进行训练，在这个过程中，它们通过反复尝试来学习如何最大化奖励，动态优化决策。
当与仿真结合时，它们让模型变得更智能、更精确。这些模型不再仅仅依赖过去的数据，而是能够自动适应并对新信息做出反应。
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从基于规则的系统到学习系统
传统的仿真模型依赖于确定性规则。它们擅长基于固定参数运行 “假设分析” 场景，但往往需要持续的手动调整，而且可能无法很好地处理不确定性或复杂性。
这正是人工智能和机器学习发挥作用的地方。机器学习算法无需手动定义每一种行为或结果，而是让模型从数据中学习、检测模式并实时调整。这种从基于规则的系统到基于学习的系统的转变，在复杂性、细节和可变性方面，使仿真更接近现实世界。
为什么要将仿真与人工智能和机器学习相结合？
人工智能与仿真建模相结合时，会在三个关键领域相互促进：
1. 合成数据生成
人工智能应用面临的一个重大挑战是获取足够且高质量的数据。在某些情况下，现实世界的数据收集可能成本高昂、不切实际，甚至根本无法实现。仿真模型，尤其是使用 AnyLogic 开发的模型，可以通过生成无限的合成数据来克服这一问题。
这种合成数据基于详细的系统规则和交互，能够准确地反映现实世界的情况。与纯粹的统计方法不同，仿真生成的数据保留了系统内的因果关系，为训练机器学习模型提供了理想的数据集。
2. 虚拟测试平台
将人工智能解决方案直接集成到现有的现实世界系统中，可能会带来巨大的风险和不确定性。
仿真提供了一个虚拟测试环境，在将人工智能驱动的解决方案应用到现实世界之前，可以在此对其进行严格评估。机构通过安全评估人工智能解决方案如何与整个系统交互并产生影响，能够避免代价高昂的混乱局面，并优化系统性能。
例如，银行可能会使用机器学习模型来加快抵押贷款审批的预筛选步骤。但这真的对整体有帮助吗？通过仿真，银行可以测试整个流程，查看新解决方案是否会在其他环节造成瓶颈。这有助于提升整个系统，而不仅仅是其中某个部分。
3. 强化学习环境
强化学习需要这样的环境：人工智能智能体可以通过持续交互进行试验并学习最优策略。对于重复性测试而言，物理训练环境可能成本高昂、存在危险，或者不切实际。
强化学习智能体已应用于物流、机器人、生产线和能源系统等领域，而这些智能体都是先在仿真环境中进行训练的。
人工智能在仿真中为何重要
仿真和人工智能形成了一个强大的反馈循环：
- 仿真从数百万种潜在场景中生成合成数据。
- 机器学习模型利用这些数据学习模式、检测异常并优化性能。
- 由此产生的见解被反馈到仿真中，从而创建出更智能、响应更迅速的模型。
基于数据的实时学习
最令人兴奋的进展之一是将仿真与实时数据流相连接。想象一下，有一个仿真模型能随着你的系统一同发展，不断利用传感器或物联网的输入进行自我优化。
这便是数字孪生的基础 —— 真实系统的虚拟复制品，它能够：
- 从实时数据中持续学习。
- 预测未来的行为。
- 实时辅助决策。
通过将真实数据与机器学习和仿真相结合，各机构获得了一种具有适应性和预测性的工具，且该工具会随着时间推移不断完善。无论是仓库、工厂还是交通网络，相应的仿真模型都变成了一个有生命的系统：始终在适应变化，始终在进行优化。
人工智能的实际应用：行业案例
许多行业已经意识到将人工智能与仿真相结合的价值。让我们来看看一些涉及人工智能的案例研究。
1. 供应链
亚马逊将人工智能和强化学习与仿真相结合，以优化其配送物流网络。借助 AnyLogic 的人工智能工具，该公司改善了店铺选址、物流效率以及最后一公里的配送服务。
2. 港口与码头
热那亚的圣乔治码头利用人工智能和仿真技术构建了其集装箱港口运营的数字孪生模型。借助 AnyLogic 软件，他们运用强化学习改进了疏散规划和卡车调配，提升了安全性和码头吞吐量。
3. 制造业
The Model Group 借助人工智能驱动的仿真来应对复杂的调度挑战。他们在 AnyLogic 中运用遗传算法，以优化的、数据驱动的方法取代了人工规划，显著提高了效率。
在另一项案例研究中，Lagor 通过将车间的数字孪生模型与深度强化学习相结合，提高了生产效率。借助 AnyLogic，咨询顾问训练了一个人工智能智能体，以优化核心生产流程，并减少整条生产线的瓶颈。
GSK 采取了不同的方式，将重点放在能源效率上。在他们的一处工厂，该公司把机器学习与仿真相结合，以便更准确地预测不同生产计划的能源消耗情况。通过测试不同的场景，他们减少了排放，降低了成本，并且更接近实现自身的可持续发展目标。
4. 仓库运营
Element AI 利用仿真技术生成合成数据，用以训练需求预测模型，并在虚拟杂货店中测试由人工智能驱动的任务优先级设定策略。借助 AnyLogic，他们探究了人工智能如何从仿真环境中学习，以及在不单纯依赖现实世界数据的情况下改进零售行业的决策制定。
未来：混合智能
仿真的未来并非完全基于人工智能，而是呈现出混合的模式。我们将会看到这样的环境：
- 仿真为机器学习模型提供信息。
- 机器学习增强仿真模型的性能。
- 二者在持续的反馈循环中共同适应和发展。
由人工智能驱动的仿真不再仅仅提出 “如果…… 会怎样？” 的问题，而是会开始回答 “可能会发生什么？” 甚至是 “我们接下来该怎么做？”
在AnyLogic公司，我们致力于构建这样的未来。随着我们不断扩充的人工智能集成工具套件，仿真用户无需再在可解释模型与自适应智能之间做抉择，二者皆可兼得。公司，我们致力于构建这样的未来。随着我们不断扩充的人工智能集成工具套件，仿真用户无需再在可解释模型与自适应智能之间做抉择，二者皆可兼得。
总结思考：是取代还是增强？
人工智能和机器学习并非要取代仿真建模，恰恰相反，它们能够提升仿真建模的水平。二者相结合，提供了一种更丰富、更灵活且更具预测性的建模体验，而这已经在重塑各个行业了。
如果您的组织依赖仿真来指导战略决策，那么现在正是探索人工智能和机器学习如何将您的模型从静态系统提升为具有洞察力的、能学习的动态系统的时候。
