Distributed simulation optimization and parameter exploration framework for the cloud

Simulation models are becoming an increasingly popular tool for the analysis and optimization of complex real systems in different fields. Finding an optimal system design requires performing a large sweep over the parameter space in an organized way. Hence, the model optimization process is extremely demanding from a computational point of view, as it requires careful, time-consuming, complex orchestration of coordinated executions. In this paper, we present the design of SOF (Simulation Optimization and exploration Framework in the cloud), a framework which exploits the computing power of a cloud computational environment in order to carry out effective and efficient simulation optimization strategies. SOF offers several attractive features. Firstly, SOF requires “zero configuration” as it does not require any additional software installed on the remote node; only standard Apache Hadoop and SSH access are sufficient. Secondly, SOF is transparent to the user, since the user is totally unaware that the system operates on a distributed environment. Finally, SOF is highly customizable and programmable, since it enables the running of different simulation optimization scenarios using diverse programming languages – provided that the hosting platform supports them – and different simulation toolkits, as developed by the modeler. The tool has been fully developed and is available on a public repository1 under the terms of the open source Apache License. It has been tested and validated on several private platforms, such as a dedicated cluster of workstations, as well as on public platforms, including the Hortonworks Data Platform and Amazon Web Services Elastic MapReduce solution

On planning production and distribution with disrupted supply chains

This paper presents a model for short-term time-horizon production and distribution planning of a manufacturing company located in the middle of a supply chain. The model focuses on an unbalanced market with broken supply chains. This reflects the state of the current post-COVID-19 economy, which is additionally struggling with even more uncertainty and disruptions due to the Russian aggression against Ukraine. The manufacturer, operating on the post-pandemic and post-war market, on the one hand observes a soaring demand for its products, and on the other faces uncertainty regarding the availability of components (parts) used in the manufacturing process. The goal of the company is to maximise profits despite the uncertain availability of intermediate products. In the short term, the company cannot simply raise prices, as it is bound by long-term contracts with its business partners. The company also has to maintain a good relationship with its customers, i.e. businesses further in the supply chain, by proportionally dividing its insufficient production and trying to match production planning with the observed demand. The post-COVID-19 production-planning problem has been addressed with a robust mixed integer optimisation model along with a dedicated heuristic, which makes it possible to find approximate solutions in a large-scale real-world setting

Preference elicitation in synthetic social networks

W artykule rozważano scenariusz, w którym administracja publiczna wykorzystuje internetową platformę społecznościową do komunikacji z obywatelami i uzyskiwania informacji o ich preferencjach. Z platformy tej korzysta tylko część całej populacji (subpopulacja), co powoduje, że preferencje obserwowane na platformie mogą być niereprezentatywne dla całego społeczeństwa. W niniejszym opracowaniu uwzględniono dwa problemy związane z brakiem reprezentatywności preferencji, tj.: (1) odmienną strukturę demograficzną populacji i subpopulacji oraz (2) różnice w procesie dynamiki preferencji w całej populacji i subpopulacji wyrażającej swoje opinie na platformie społecznościowej. Dane wykorzystane w analizie obejmują informacje o aktywności użytkowników na platformie społecznościowej, ich dane socjodemograficzne oraz dane o populacji pochodzące ze spisu powszechnego. W celu badania dynamiki preferencji skonstruowano wieloagentowy model symulacyjny, w którym sieć społeczną przedstawiono za pomocą nieskierowanego grafu, gdzie węzły reprezentują obywateli, a łuki ich relacje społeczne. W procesie analizy najpierw jest generowana sztuczna populacja i na niej jest symulowana dynamika preferencji. Następnie losowo, metodą kuli śnieżnej (ang. snowballsampling) są wybierane różne niereprezentatywne subpopulacje, na których są testowane algorytmy uogólniania preferencji przez odtwarzanie dynamiki całej populacji. Miarą jakości modelu jest zgodność preferencji między subpopulacją a całą populacją. Rezultaty przeprowadzonych symulacji wskazały na skuteczność zastosowanej metody: wraz z kolejnymi krokami symulacji wzrasta zgodność między populacją rzeczywistą a syntetyczną. Okazało się również, że najistotniejszymi determinantami błędów uogólniania preferencji są model dyfuzji preferencji oraz waga opinii własnej agenta.The paper considers a scenario in which public administration (PA) uses an online social platform to collect information on citizens' preferences. However, the opinions of the sub-population that uses the online platform might be not representative. The author develops a method for generalization of the dynamics of the preferences observed on the social platform onto the entire population. The available data include information collected by the PA from the online platform (assuming that it is run and administered by the PA) and census data regarding the population. Hence, the PA has access to basic personal data of platform users (e.g. gender and age), position in the online social network, and opinions revealed on the platform. The online users' data can be analyzed along with the aggregated census data on the entire population. The author has implemented a multi-agent simulation model that takes into account the distribution of personal attributes, social network data, and opinion diffusion dynamics. The analysis involves showing how different algorithms enable generalization of preferences collected by the online platform to the entire population. The results of the analysis prove that the proposed method is efficient in the preference elicitation process – with each simulation step, the preference congruence level between real and synthetic populations increases. The main determinants of preference elicitation errors include the preference diffusion model and the weight of the agents’ own opinions

Preference elicitation in synthetic social networks

W artykule rozważano scenariusz, w którym administracja publiczna wykorzystuje internetową platformę społecznościową do komunikacji z obywatelami i uzyskiwania informacji o ich preferencjach. Z platformy tej korzysta tylko część całej populacji (subpopulacja), co powoduje, że preferencje obserwowane na platformie mogą być niereprezentatywne dla całego społeczeństwa. W niniejszym opracowaniu uwzględniono dwa problemy związane z brakiem reprezentatywności preferencji, tj.: (1) odmienną strukturę demograficzną populacji i subpopulacji oraz (2) różnice w procesie dynamiki preferencji w całej populacji i subpopulacji wyrażającej swoje opinie na platformie społecznościowej. Dane wykorzystane w analizie obejmują informacje o aktywności użytkowników na platformie społecznościowej, ich dane socjodemograficzne oraz dane o populacji pochodzące ze spisu powszechnego. W celu badania dynamiki preferencji skonstruowano wieloagentowy model symulacyjny, w którym sieć społeczną przedstawiono za pomocą nieskierowanego grafu, gdzie węzły reprezentują obywateli, a łuki ich relacje społeczne. W procesie analizy najpierw jest generowana sztuczna populacja i na niej jest symulowana dynamika preferencji. Następnie losowo, metodą kuli śnieżnej (ang. snowballsampling) są wybierane różne niereprezentatywne subpopulacje, na których są testowane algorytmy uogólniania preferencji przez odtwarzanie dynamiki całej populacji. Miarą jakości modelu jest zgodność preferencji między subpopulacją a całą populacją. Rezultaty przeprowadzonych symulacji wskazały na skuteczność zastosowanej metody: wraz z kolejnymi krokami symulacji wzrasta zgodność między populacją rzeczywistą a syntetyczną. Okazało się również, że najistotniejszymi determinantami błędów uogólniania preferencji są model dyfuzji preferencji oraz waga opinii własnej agenta.The paper considers a scenario in which public administration (PA) uses an online social platform to collect information on citizens' preferences. However, the opinions of the sub-population that uses the online platform might be not representative. The author develops a method for generalization of the dynamics of the preferences observed on the social platform onto the entire population. The available data include information collected by the PA from the online platform (assuming that it is run and administered by the PA) and census data regarding the population. Hence, the PA has access to basic personal data of platform users (e.g. gender and age), position in the online social network, and opinions revealed on the platform. The online users' data can be analyzed along with the aggregated census data on the entire population. The author has implemented a multi-agent simulation model that takes into account the distribution of personal attributes, social network data, and opinion diffusion dynamics. The analysis involves showing how different algorithms enable generalization of preferences collected by the online platform to the entire population. The results of the analysis prove that the proposed method is efficient in the preference elicitation process – with each simulation step, the preference congruence level between real and synthetic populations increases. The main determinants of preference elicitation errors include the preference diffusion model and the weight of the agents’ own opinions.Niniejsze prace badawcze zostały zrealizowane w ramach projektu ROUTE-TO-PA (Raising Open and User-friendly Transparency-Enabling Technologies for Public Administrations) [http://routetopa.eu/], który jest finansowany ze środków Europejskiego Programu w Zakresie Badań Naukowych i Innowacji „Horizon 2020” na podstawie umowy o dotację nr 645860. Autorzy wyrażają również podziękowanie anonimowym recenzentom za ich uwagi dotyczące treści artykułu.Marcin Czupryna: [email protected]ław Szufel: [email protected]ł Kamiński: [email protected] Wiertlewska: [email protected] Marcin Czupryna - Szkoła Główna Handlowa w Warszawiedr Przemysław Szufel - Szkoła Główna Handlowa w Warszawiedr hab. Bogumił Kamiński - Szkoła Główna Handlowa w Warszawiemgr Anna Wiertlewska - Szkoła Główna Handlowa w WarszawieAcemoglu D., Ozdaglar A., 2011, Opinion Dynamics and Learning in Social Networks, „Dynamic Games and Applications”, vol. 1(1).Axtell R. L., 2007, What economic agent do: How cognition and interaction lead to emergence and complexity, „Review Austrian Economics”, no. 20, DOI 10.1007/s11138-007-0021-5.Barton R. R., 1992, Metamodels for simulation input-output relations, [in:] Proceedings of the 1992 Winter Simulation Conference, J. Swain, D. Goldsman, R. Crain, J. Wilson (eds.), IEEE.Bertot J. C., Jaeger P. T., Grimes J. M., 2010, Using ICTs to create a culture of transparency: E-government and social media as openness and anti-corruption tools for societies, “Government Information Quarterly”, no. 27.De Groot M. H., 1977, Reaching a Consensus, “Journal of the American Statistical Association”, no. 69.Fagiolo G., 1998, Spatial interactions in dynamic decentralized economies: a review, “The Economics of Networks”, DOI 10.1007/978-3-642-72260-8_3.Frank O., 1974, Survey sampling in graphs, “Journal of Statistical Planning and Inference”, vol. 126.Haung Z., Williamson P., 2001, A comparison of synthetic reconstruction and combinatorial optimization approaches to the creation of the small-area microdata, “Working Paper”, no. 2, University of Liverpool.Kamiński B., 2012, Podejście wieloagentowe do modelowania rynków. Metody i zastosowania, Oficyna Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa.Kamiński B., 2015, Interval metamodels for the analysis of simulation Input – Output relations, “Simulation Modeling Practice and Theory”, no. 54.Kleijnen J. P., Sargent R. G., 2000, A methodology fitting and validating metamodels in simulation, “European Journal of Operational Research”, no. 120 (1).Krause U., 2000, A Discrete Nonlinear and Nonautonomous Model of Consensus Formation, [in:] Communications in Difference Equations, J. Rakowski (ed.), Gordon and Breach, Amsterdam.Oeffner M., 2009, Agent – Based Keynesian Macroeconomics – An Evolutionary Model Embedded in an Agent-Based Computer Simulation, MPRA Paper, no. 18199, The Munich University Library, Munich.Pyka A., Fagiolo G., 2005, Agent-based modelling: A methodolgy for Neo-Schumpeterian economics, Discussion Paper Series, no. 272, University of Augsburg, Augsburg.Santos I. R., Santos P. R., 2007, Simulation metamodels for modeling output distribution parameters, [in:] Proceedings of the 2007 Winter Simulation Conference, R. Barton (ed.), IEEE.Tesfatsion L., 2002, Agent-Based Computational Economics: Growing Economies From the Bottom Up, “Artificial Life”, vol. 8, no. 1, DOI 10.1162/106454602753694765.Windrum P., Fagiolo G., Moneta A., 2007, Empirical Validation of Agent-Based Models: Alternatives and Prospects, “Journal of Artificial Societies and Social Simulation”, no. 10(2).3(87)314

Multiagent Routing Simulation with Partial Smart Vehicles Penetration

The invention and implementation of smart connected cars will change the way how the transportation networks in cities around the world operate. This technological shift will not happen instantaneously—for many years, both human-driven and smart connected vehicles will coexist. In this paper, using a multiagent simulation framework, we model a complex urban transportation system that involves heterogeneous participants. Vehicles are assigned into two groups: the first one consists of smart cars and the second one involves regular ones. Vehicles in the former group are capable of rerouting in response to changes in the observed traffic while regular ones rely on historical information only. The goal of the paper is to analyze the effect of changing smart cars penetration on system characteristics, in particular, the total travelling time. The smart car routing algorithm proposed in this paper reduced travelling time up to 30%. Analysis has shown that the behaviour of the system and optimal configuration of underlying algorithms change dynamically with smart vehicles penetration level

Clustering via hypergraph modularity.

Despite the fact that many important problems (including clustering) can be described using hypergraphs, theoretical foundations as well as practical algorithms using hypergraphs are not well developed yet. In this paper, we propose a hypergraph modularity function that generalizes its well established and widely used graph counterpart measure of how clustered a network is. In order to define it properly, we generalize the Chung-Lu model for graphs to hypergraphs. We then provide the theoretical foundations to search for an optimal solution with respect to our hypergraph modularity function. A simple heuristic algorithm is described and applied to a few illustrative examples. We show that using a strict version of our proposed modularity function often leads to a solution where a smaller number of hyperedges get cut as compared to optimizing modularity of 2-section graph of a hypergraph