Аптымізацыя рэкламнай стратэгіі

1. Заданне дадатковага патрабавання (праверка насычэння рынку)
2. запуск аптымізацыі

Рынкавая стратэгія ў дадзенай мадэлі гранічна простая: у пэўны момант часу кампанія спыняе рэкламаваць прадукт.

Мы ж хочам знайсці аптымальную рынкавую стратэгію для дасягнення патрабаванага колькасці спажыўцоў да пэўнага моманту часу пры мінімальных выдатках на рэкламу.

Мы можам вырашыць гэтую праблему, выкарыстоўваючы аптымізацыю, пры якой выбраныя параметры мадэлі будуць сістэматычна змяняцца для мінімізацыі або максімізацыі значэння мэтавага функцыяналу.

Стварыце аптымізацыйных эксперымент

1. У панэлі Праекты пстрыкніце правай кнопкай мышы па элементу мадэлі і абярыце Стварыць> Эксперымент з кантэкстнага меню. Адкрыецца дыялогавае акно Новы эксперымент.
2. Выберыце Аптымізацыя са спісу Тып эксперыменту і націсніце Гатова.

Вы ўбачыце, што ў мадэлі будзе створаны яшчэ адзін эксперымент, а ў графічным рэдактары будзе адкрыта яго дыяграма.

Мы будзем аптымізаваць значэння параметраў MonthlyExpenditures і SwitchTime. Падчас аптымізацыі, значэнні параметраў мадэлі будуць сістэматычна змяняцца, каб знайсці найменшае значэнне зменнай TotalExpenditures, абранай у якасці мэтавага функцыяналу, пры якім дасягаецца насычэнне рынку да зададзенага моманту часу.

Задайце аптымізацыйных параметры

1. Вылучыце аптымізацыйных эксперымент у панэлі Праекты і перайдзіце ў панэль Уласцівасці.
2. Усе параметры агента верхняга ўзроўню эксперыменту пералічаныя ў табліцы Параметры, размешчанай у адпаведнай секцыі уласцівасцяў эксперыменту. Па змаўчанні ўсе яны зроблены фіксаванымі, т.e. яны не ўдзельнічаюць у аптымізацыйных працэсе (іх значэння не мяняюцца). Каб уключыць параметр у працэс аптымізацыі (гэта значыць, дазволіць вар'іраванне яго значэння для пошуку найлепшага значэння функцыяналу), вам трэба абраць у вочку Тып адпаведных патрэбным параметрах радках табліцы іншую опцыю замест фіксаваны.
   
3. Давайце спачатку сконфигурируем параметр MonthlyExpenditures. Выберыце бесперапынны ў вочку Тып радкі MonthlyExpenditures. Задайце максімальна магчымае значэнне параметру ў вочку Макс. роўным 10000, а Пачатковую значэнне роўная 1000. Такім чынам мы гаворым аптымізатар, што параметр можа прымаць любыя рэчавыя значэння ў інтэрвале ад 0 да 10000, а пачне аптымізатар працэс аптымізацыі са значэння 1000.
4. Цяпер зробім тое ж для параметру SwitchTime. Выберыце дыскрэтны ў вочку Тып, паколькі мы хочам, каб гэты параметр прымаў толькі значэння, якія адпавядаюць вызначаным часавым прамежку: адзін месяц, два месяцы і г.д. Задайце 0.0833 ў вочку Крок. Гэта значэнне адпавядае аднаму месяцу ў нашай мадэлі, так як 1 адпавядае аднаму годзе, то адзін месяц роўны 1.0 / 12.0 = 0.0833. У вочку Макс. выберыце 1.5, а ў вочку Пачатковую 1.

Стварыце інтэрфейс эксперыменту

1. Пстрыкніце па кнопцы Стварыць інтэрфейс у панэлі уласцівасцяў эксперыменту.

1. Тым самым мы створым зададзенае па змаўчанні інтэрфейс для эксперыменту (гл. Малюнак ніжэй) - набор элементаў кіравання для адлюстравання вынікаў працэсу аптымізацыі па ходзе яго выканання.

Звярніце ўвагу, што стварэнне інтэрфейсу выдаляе ўсе змесціва дыяграмы аптымізацыйных эксперыменту, таму мы рэкамендуем спачатку стварыць прапанаваны па змаўчанні інтэрфейс, а ўжо потым змяняць яго.

Задайце функцыянал аптымізацыі

1. Мы хочам мінімізаваць грошы, затрачаныя на рэкламу прадукту. У панэлі уласцівасцяў эксперыменту увядзіце root.TotalExpenditures ў полі Мэтавая функцыя. Тут мы звяртаемся да агента верхняга ўзроўню эксперыменту як да зменнай root.
2. Пакіньце абранай опцыю мінімізаваць.

Сконфигурируйте аптымізацыю

1. У панэлі уласцівасцяў эксперыменту задайце максімальную колькасць "прагонаў" мадэлі, якое будзе выраблена аптымізатарам. Калі ласка, увядзіце 500 у полі Колькасць ітэрацый.
2. Каб працэс аптымізацыі паспяхова выконваўся, трэба пераканацца ў тым, што ён будзе заканчвацца. Па змаўчанні мадэляванне не сканчаецца, таму аптымізатар не атрымае вынік, які павінен бы быў атрымаць пасля заканчэння выканання кожнага асобнага "прагону" мадэлі. Таму трэба відавочна задаць ўмова супыну "прагону". Перайдзіце ў секцыю уласцівасцяў эксперыменту Мадэльнае час і абярыце опцыю У зададзены час з выпадальнага спісу Спыніць. У поле Канчатковае час увядзіце 1.5. Зараз "прагоны" мадэлі будуць завяршацца па сканчэнні паўтары адзінак мадэльнага часу (гэта значыць, гадоў).

Заданне дадатковага патрабавання (праверка насычэння рынку)

Зараз давайце зададзім дадатковае патрабаванне да вынікаў аптымізацыі, якое будзе правярацца пасля выканання кожнага "прагону" мадэлі. Мы хочам, каб па сканчэнні паўтары гадоў мадэльнага часу прадукт набылі 80000 чалавек.

Задайце патрабаванне да аптымізацыйных эксперыменту

1. Вылучыце аптымізацыйных эксперымент у панэлі Праекты і перайдзіце ў секцыю уласцівасцяў Патрабаванні. Задайце патрабаванне да вынікаў аптымізацыі ў верхняй радку табліцы Патрабаванні (правяраюцца пасля "прагону" для вызначэння таго, ці дапушчальна знойдзенае рашэнне).
2. Увядзіце root.Adopters ў вочку Выраз. Каранёвай агент эксперыменту даступны тут па імі root.
3. Выберыце> = ў вочку Тып.
4. Калі ласка, увядзіце 80000 у вочку Мяжа.
5. Нарэшце, усталюйце сцяжок у самым левым слупку табліцы, каб актываваць гэта абмежаванне.

Мы скончылі заданне дадатковага патрабаванні да вынікаў аптымізацыі. Яно будзе правярацца пасля кожнага "прагону" мадэлі. Калі гэтае патрабаванне не будзе выканана, то атрыманы ў выніку дадзенага "прагону" вынік будзе адкінуты.

запуск аптымізацыі

Цяпер мадэль гатовая да правядзення аптымізацыі.

запусціце аптымізацыю

1. Пстрыкніце правай кнопкай мышы па аптымізацыйных эксперыменту ў панэлі Праекты і абярыце Запусціць з кантэкстнага меню. Вы ўбачыце акно мадэлі, адлюстроўвае прэзентацыю запушчанага эксперыменту.
2. Запусціце працэс аптымізацыі, пстрыкнуўшы па кнопцы Запусціць .

1. AnyLogic запусціць мадэль 500 разоў, змяняючы значэнні параметраў MonthlyExpenditures і SwitchTime. Выніковая інфармацыя аб выніках будзе адлюстроўвацца ў спецыяльных элементах кіравання на дыяграме эксперыменту ў акне прэзентацыі.

Калі працэс аптымізацыі мадэлі завершыцца, вы ўбачыце, што Лепшае значэнне функцыяналу роўна сямі з лішнім тысяч. Эксперымент у выніку выдасць аптымальныя значэнні параметраў SwitchTime і MonthlyExpenditures, пры якіх было дасягнута гэта значэнне функцыяналу.

Зараз можна абнавіць мадэль гэтымі значэннямі параметраў SwitchTime і MonthlyExpenditures. Захавайце атрыманыя значэнні параметраў у эксперыменце Simulation, каб выкарыстоўваць у нашай мадэлі знойдзеную аптымальную стратэгію.

Ўжыеце вынікі аптымізацыі

1. Пасля завяршэння аптымізацыі, пстрыкніце па кнопцы copy на палатне дыяграмы эксперыменту ў акне прэзентацыі. Такім чынам вы скопируете знойдзеныя (аптымальныя) значэнні параметраў у Буфер абмену.
2. Зачыніце акно прэзентацыі і вылучыце эксперымент Simulation ў панэлі Праекты.
3. Ўстаўце скапіраваныя значэння параметраў з Буферы абмену, пстрыкнуўшы па кнопцы Уставіць з буфера ў панэлі уласцівасцяў эксперыменту.

Запусціце эксперымент Simulation. Цяпер мадэль будзе запушчана з аптымальнымі значэннямі параметраў, пры якіх у працэсе аптымізацыі было атрымана найлепшае значэнне функцыяналу. Можаце праверыць, што да зададзенага часу (1,5 года) дасягаецца патрабаваная колькасць карыстальнікаў прадукту.

Цяпер мы спланавалі стратэгію заваёвы рынку такім чынам, каб рэкламная кампанія была найбольш рацыянальнай і эфектыўнай.

Крок 12. Мадэляванне стратэгіі рэкламнай кампаніі