«Региональная экономика: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

Russian Science Citation Index
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Агентно ориентированный подход: новое средство получения знания

Журнал «Региональная экономика: теория и практика»
т. 13, вып. 10, март 2015

Доступна онлайн: 11.03.2015

Рубрика: ТЕОРИИ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

Страницы: 47-62

Фаттахов Р.В. доктор экономических наук, профессор, директор Института региональных исследований и проблем пространственного развития Финансового университета при Правительстве Российской Федерации fattakhov@mail.ru

Фаттахов М.Р. кандидат экономических наук, научный сотрудник, Центральный экономико-математический институт РАН fatt_marat@rambler.ru

Предмет/тема. Статья рассматривает агентно ориентированный подход, позволяющий моделировать сложные системы, состояние которых меняется при возникновении взаимодействия между агентами. Цели/задачи. Цели работы - подробный анализ, описание агентно ориентированного подхода, поддерживающего принцип моделирования "снизу вверх", а также рассмотрение таких понятий, как агент, среда и этапы проектирования модели. Данный подход нашел широкое применение в областях, охватывающих социальные, физические и биологические аспекты жизнедеятельности человека (авиация, медицина, военная промышленность, экология, анализ рынков, цепочки поставок, прогнозирование распространения эпидемий, решение транспортных задач и вопросов социальной сегрегации, развития городов, регионов и стран). Методология. В результате исследования дано системное описание агентно ориентированного подхода, проведен анализ прикладных аспектов программной реализации, рассмотрены принципы горизонтальной и иерархической организации моделей, показаны возможности использования суперкомпьютеров и сервисов облачных вычислений при масштабировании агентно ориентированных моделей, обозначены ограничения в использовании данного подхода и даны рекомендации по его применению. Дано описание сущности агента, его основных и дополнительных свойств и атрибутов, правил поведения и взаимодействия с другими агентами и со средой агентно ориентированной модели, а также среды модели и возможностей использования геоинформационных систем для ее создания. Рассмотрены возможности использования таких баз данных и систем, как CRM, ERP, HR, в качестве основы (исходных данных) для построения агентно ориентированных моделей. Выводы/значимость. Сделан вывод о том, что данный подход является удобным инструментарием моделирования таких сложных объектов, как городские системы. Он позволит дополнить классические методы моделирования и прогнозирования и получить новые знания.

Ключевые слова: агентно ориентрованная модель, многоагентная система, социальное моделирование, клеточный автомат, агент, среда, геоинформационная система, суперкомпьютер

Список литературы:

  1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: Юнити-Дана, 2001. Т. 2. 656 с.
  2. Бахтизин А.Р. Агентно ориентированные модели экономики. М.: Экономика, 2008. 279 с.
  3. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. и Бахтизина Н.В. CGE-модель социально-экономической системы России со встроенными нейронными сетями. М.: ЦЭМИ РАН, 2005. 152 с.
  4. Орешников В.В., Низамутдинов М.М. Разработка стратегий развития муниципальных образований на основе имитационного моделирования // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2011. № 5. C. 138–146.
  5. Писарева О.М. Методы прогнозирования развития социально-экономических систем. М.: Высшая школа, 2007. 591 с.
  6. Фатхутдинова Л.Р. Прогнозирование развития экономической системы с использованием адаптивных моделей // Человек. Сообщество. Управление. 2012. № 5. C. 49–55.
  7. Юсупова Н.И., Шахмаметова Г.Р., Еникеева К.Р. Интеллектуальная информационная поддержка процесса анализа риска опасных производственных объектов нефтяной отрасли // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. 2011. № 1. С. 173–179.
  8. Юсупова Н.И., Митакович С.А., Еникеева К.Р. Системное моделирование процесса информационной поддержки разработки паспортов безопасности опасных производственных объектов // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2008. Т. 10. № 2. С. 80–87.
  9. Юсупова Н.И., Шахмаметова Г.Р., Еникеева К.Р. Модели представления знаний для идентификации опасностей промышленного объекта // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2008. Т. 11. № 1. С. 91–100.
  10. Axelrod R., Tesfatsion L. A guide for new comers to agent-based modeling in the social sciences: Agent-Based Computational Economics: Handbook of Computational Economics. Amsterdam, Netherlands: North-Holland, 2005. 904 p.
  11. Batty M. Cities and Complexity: Understanding Cities with Cellular Automata, Agent-Based Models, and Fractals. Cambridge, MA: MIT Press, 2007. 592 p.
  12. Casti J.L. Would‐Be Worlds: How Simulation Is Changing the Frontiers of Science. New York: Wiley, 1997. 264 p.
  13. Ferber J. Multi‐Agent Systems: An Introduction to Distributed Artificial Intelligence. Harlow: Addison‐Wesley, 1999. 528 p.
  14. Gilbert G.N., Conte R. Artificial societies: the computer simulation of social life. London: UCL Press, 1995. 257 p.
  15. Gilbert N.S., Troitzsch K.G. Simulation for the Social Scientist. Buckingham: Open University Press, 1999. 312 p.
  16. Ising E. Beitrag zur Theorie des Ferromagnetismus. Zeitschrift für Physik, 1925. Т. 31. P. 253–258.
  17. Macal C.M., North M.J. Agent-based modeling and simulation. Piscataway, New Jersey: Institute of Electrical and Electronic Engineers, 2009. Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference. P. 86–98.
  18. Portugali J. Self‐Organization and the City. Springer New York, 2000. P. 7953–7991. Doi 10.1007 / 978-0-387-30440-3_471.
  19. Schelling T.C. Dynamic Models of Segregation // Journal of Mathematical Sociology. 1971. Vol. 1. P. 143–186.
  20. Turok I., Mykhnenko V. The Trajectories of European Cities, 1960–2005. Cities, 2007. Doi: 10.1016/j.cities.2007.01.007.
  21. White R., Engelen G. Cellular Automata and Fractal Urban Form: A Cellular Modelling Approach to the Evolution of Urban Land Use Patterns. Environment and Planning A, 1993. Vol. 25. P. 1175–1199.
  22. Wooldridge M.J. Agent-based software engineering. IEE Proceedings-software, 1997. Vol. 144. № 1. P. 26–37.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8733 (Online)
ISSN 2073-1477 (Print)

Свежий номер журнала

т. 15, вып. 11, ноябрь 2017

Другие номера журнала