m1044

Рис. 4.3. Добавление параметра для обозначения начального значения накопителя

Мы закончили задание накопителей. Нам осталось добавить на диаграмму потоков и накопителей вспомогательные переменные – потоки клиентов от рекламы и от «сарафанного радио» – и модель будет готова.

4.6. Поток клиентов от рекламы

Создайте константу ЭффективРекл, задающую эффективность рекламы. Задайте значение по умолчанию 0.01, что означает, что каждый сотый, увидевший рекламу, становится клиентом.

На палитре Системная динамика выберите Вспомогатель-

ная переменная и перетащите ее на диаграмму класса активного объекта. Эта переменная будет моделировать поток клиентов от рекламы, который может быть вычислен по формуле ЭффективРекл*ПотенцКлиенты, что и отразим в свойствах этой вспомогательной переменной (рис. 4.4).

Но на диаграмме мы пока не отразили связь ПотокРекл с ЭффективРекл и ПотенцКлиенты. Чтобы это сделать, щелкнем левой кнопкой мыши по красному индикатору и AnyLogic сам предложит установить необходимые связи. Поочередно щелкнув по всем этим пунктам, вы добавите на диаграмму все недостающие связи (рис. 4.5).

41

Рис. 4.4. Добавление константы, обозначающей эффективность рекламы

Рис. 4.5. Добавление необходимых связей

Теперь осталось отразить, что ПотокРекл влияет на ПотокКлиентов, т.е. задать между ними связь (рис. 4.6).

42

Рис. 4.6. Настройка связей для вспомогательной переменной

Полученная модель уже позволяет изучать влияние рекламы на распространение нового продукта, теперь рассмотрим как влияют на этот процесс контакты клиентов с потенциальными клиентами, т.е. «сарафанное радио».

4.7. Поток клиентов от контактов

Предположим, что каждый из клиентов в среднем контактирует с десятью человеками в неделю. Зададим это значение в виде параметра КолКонтактовНед со значением по умолчанию 10

(рис. 4.7).

Рис. 4.7. Настройка количества контактов в неделю

43

Одновременно создадим объект Бегунок и свяжем его с параметром КолКонтактовНед, чтобы можно было менять этот параметр в процессе моделирования (рис. 4.8).

Рис. 4.8. Добавление элемента управления «бегунок»

Для подсчета общего количества контактов всех клиентов введем вспомогательную переменную КолКонтактов, которое легко вычисляется по формуле Клиенты*КолКонтактовНед. Зададим также необходимые связи для этой переменной.

Но среди общего количества контактов КолКонтактов нас интересуют только контакты с потенциальными клиентами. Вероятность того, что контакт произойдет с ними, равна ПотенцКлиенты/ВсегоНаселение. Поэтому введем еще одну переменную ВероятностьНеКлиент для ее вычисления, и зададим необходимые связи (рис. 4.9).

44

Рис. 4.9. Добавление вспомогательной переменной, обозначающей вероятность и настройка связей

Теперь можно вычислить число контактов клиентов с не клиентами КолКонтНеКлиентов через новую вспомогательную переменную КолКонтНеКлиентов (рис. 4.10).

Наконец, нужно учесть тот факт, что в результате общения Клиентов с не клиентами последние не все переходят в разряд клиентов, а только те, кого удалось убедить в полезности нового продукта. Введем параметр эффективности контактов ЭффективнКонтактов и зададим по умолчанию его значение 0.05 (рис. 4.11).

45

Рис. 4.10. Добавление вспомогательной переменной КолКонтНеКлиентов

Рис. 4.11. Настройка свойств параметра эффективности контактов ЭффективнКонтактов

46

Вот теперь можно вычислить поток новых клиентов от контактов населения друг с другом (КолКлиентовОтКлиентов) и задать необходимые связи (рис. 4.12).

Рис. 4.12. Настройка свойств вспомогательной переменной КолКлиентовОтКлиентов

После этого можно добавить к общему потоку клиентов поток от контактов, и модель можно считать построенной (рис. 4.13).

Рис. 4.13. Настройка свойств потока

4.8. Добавление диаграмм

Добавим график, отображающий динамику изменения численностей потребителей и потенциальных потребителей продукта Перетащите элемент Временной график из палитры Статистика на диаграмму класса Main и задайте его свойства (рис. 4.14).

47

Рис. 4.14. Добавление временного графика

4.9. Настройка запуска модели

Задайте остановку модели по прошествии 30 единиц модельного времени (30 недель). Для этого в панели Проекты, выделите эксперимент Simulation:Main щелчком мыши. На странице Мо-

дельное время панели Свойства, выберите В заданное время из выпадающего списка Остановить. В расположенном ниже поле введите 30. Модель остановится после того, как истекут 30 единиц модельного времени (рис. 4.15).

48

Рис. 4.15. Настройка модельного времени

После запуска модели, если ошибок нет, то вы увидите подобное окно (рис. 4.16):

Рис. 4.16. Внешний вид окна запуска эксперимента

Щелкните по этой кнопке. Теперь вы можете запустить модель и изучить динамику изменения численностей потребителей и потенциальных потребителей продукта. Вы увидите классические для рассматриваемого примера системной динамики кривые S-формы, а также колоколообразную кривую продаж по каналу «сарафанное радио» (рис. 4.17).

49

Рис. 4.17. Внешний вид окна эксперимента

4.10.Задание

1.Внесите изменения в модель согласно варианту.

Вариант	Эффективность рекламы	Эффективность контактов
1	0,010	0,01
2	0,010	0,02
3	0,010	0,03
4	0,005	0,04
5	0,005	0,05
6	0,005	0,01
7	0,015	0,02
8	0,015	0,03
9	0,015	0,04
10	0,010	0,05
11	0,010	0,01
12	0,010	0,02
13	0,005	0,03
14	0,005	0,04
15	0,005	0,05
16	0,015	0,01
17	0,015	0,02
18	0,015	0,03
19	0,020	0,04
20	0,020	0,05

2. Приведите результаты моделирования.

50