All
 
|
 
 


The Possibilities of Simulation Modeling for the Creation of Information Societies in the Context of Solving Government Tasks
 
PIIS207751800031695-3-1
DOI10.18254/S207751800031695-3
Publication type Review
Status Approved
Authors
Dmitriy Evdokimov 
Occupation: Researcher
Affiliation: Central Economics and Mathematics Institute RAS, State Academic University for Humanities
Address: Russian Federation, Moscow
Andrey Inshakov
Occupation: senior assistant
Affiliation: Central Economics and Mathematics Institute RAS, State Academic University for Humanities
Address: Russian Federation, Moscow
Alena Sheremet
Occupation: senior assistant
Affiliation: Central Economics and Mathematics Institute RAS, State Academic University for Humanities
Address: Russian Federation, Moscow
Abstract

The active use of simulation and agent-based models is reaching a fundamentally new level. A study of the development of this area in Russia from the perspective of publication activity was published in a previous paper. An approach using advanced tools provides advantages for developers of management mechanisms. Now, language models that are able to generate answers and solve problems at a high level of complexity are gaining popularity. Such developments are already being used together with an agent-oriented approach, which is of particular interest from the point of view of prospects for applied significance. Scaling of research using such a tool can be adjusted to the desired vector and adjusted to different levels of detail - from individual model objects in the form of entities to parametric features of each individual state along with global changes in the world economy.

The article is based on an overview of various models, which analyzes Russian and foreign developments constructed using the methodology of computer simulation models. This method allows specialists to introduce new approaches into the structure of public administration by analyzing and predicting challenges in various spheres of public life. In addition, popular software for working with models of this class is considered. In another block, a selection of applied models is presented with individual customization for each of the tasks, and demonstration of results that convey the specifics of different spheres of public life, from demographic assessment of the population of countries, planning in the health system to military clashes and ending with software products for analyzing the space situation. Examples are models that study the demographic situation in Russia, the spread of the COVID-19 pandemic, voter turnout, comparison of the armed forces of the parties, etc. In the experimental results of some models, it is possible to identify a social orientation that helps to understand the specifics of demographic and social problems well – population decline, the level of support for the political elite, the behavior of people in a stressful situation, government support measures that have a positive effect on the population.

Keywordscomputer modeling, simulation modeling, agent-based modeling, information society, analysis of state policy, digital twin, applied application of models
Received28.07.2024
Number of characters25830
Download pdf To download PDF you should sign in
100 rub.
When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.

Table of contents

Введение
Разновидности популярных программных обеспечений для создания имитационных моделей
Основные сферы применения и прикладные разработки в области имитационного моделирования
Практическое применение имитационного моделирования
Заключение
1

Введение

Множество специалистов успешно применяют имитационное моделирование для решения сложных задач. На новый уровень этот инструмент выводит агент-ориентированный подход, который дает некоторые преимущества перед классическими типами имитационных моделей. За счет таких моделей можно спрогнозировать различные сценарии развития экономики, социальное развитие общества, проводить анализ транспортной инфраструктуры и здравоохранения, а интерпретация результатов по итогам эксперимента дает возможность квалифицированным специалистам принимать решения и выстраивать стратегию работы в условиях динамических процессов и неопределенностей.
2 Данный метод прогнозирования применяется как на уровне отдельной компании, разрабатывающей стратегию привлечения клиентов, так и на государственном уровне, например, для прогнозирования депопуляции населения и экономических кризисов. Выстраивание слаженной работы всех компонентов на уровне государственных проектов стратегически важно, поскольку именно такие проекты являются передовыми и служат индикатором для оценки эффективности принимаемых решений. Государственные органы обладают всеми необходимыми ресурсами для реализации масштабных проектов.
3 Далее будут рассмотрены наиболее популярные виды программного обеспечения, используемые для построения имитационных моделей, а также проанализированы сферы возможного применения этого метода на государственном уровне. Важно отметить, что имитационное моделирование не существует обособленно, а используется совместно с другими технологиями для решения широкого спектра вопросов, например, языковые модели, нейронные сети. Яркими примерами программного обеспечения, которые успешно применены на государственном уровне являются: Arena, Aimsun, Visual Studio, Powersim, AnyLogiс, GPSS World и Simulink [3, 5]. Кроме того, представлены прикладные модели, применяемые в разных областях для анализа общественной жизни: EURACE (моделирование европейской экономики), городской цифровой двойник на агентной основе для изучения динамики пандемии COVID-19, имитационная модель функционирования орбитальной группировки разведывательных космических аппаратов и другие.
4 Потенциально любая модель или ее усложненная версия может быть использована для решения государственных задач. Трудности при анализе использования имитационного моделирования государством возникают из-за отсутствия интуитивно понятного представления об этих многофункциональных разработках, небольшого интереса со стороны СМИ, а также ввиду отсутствия в открытом доступе подробных описаний моделей и прикладного применения на базовых примерах, также некоторые из них охраняются и являются коммерческой тайной, а другие скрыты в целях безопасности.
5 Большинство представленных разработок используют агент-ориентированный подход. Отличительными особенностями таких моделей является возможность создания информационных искусственных обществ, цифровых двойников с оценкой воздействия внешней среды на их состояние. Одним из примеров, может быть, представление общества в виде агентов с индивидуальными параметрами, отладкой стартовых установок эксперимента с целью моделирования результатов выборов на основании оперативных данных в независимости от опросов и голосований, выявления связи политических взглядов граждан и их отношения к вопросу поляризации общества. 
1. Bakhtizin A.R., Makarov V.L., Maksakov A.A., Sushko E.D. Demograficheskaya agent-orientirovannaya model' Rossii i otsenka eyo primenimosti dlya resheniya prakticheskikh upravlencheskikh zadach // Iskusstvennye obschestva. 2021, T. 16, № 2.
2. Bogomolov  A.P., Guliev M.D., Sinyatkin D.A. Imitatsionnaya model' funktsionirovaniya orbital'noj gruppirovki razvedyvatel'nykh kosmicheskikh apparatov // Imitatsionnoe modelirovanie sistem voennogo naznacheniya, dejstvij vojsk i protsessov ikh obespecheniya (IMSVN-2022) : Trudy Vtoroj vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferentsii po imitatsionnomu modelirovaniyu i ego primeneniyu v voennoj sfere, Sankt-Peterburg, 20 oktyabrya 2022 goda. 2022.  S. 31-37.
3. Bochkarev A.A. Modelirovanie v srede AnyLogic: Ucheb. posobie. – SPb.: SPbGIEhU, 2012.
4. Elubaev S.A., Dzhamalov N.K., Alipbaev K.A.  i dr.  Imitatsionnoe modelirovanie osnovnykh komponentov sistemy upravleniya dvizheniem kosmicheskogo apparata // Vestnik SibGAU. 2013, №2(48).
5. Zajtseva N.O. Imitatsionnoe modelirovanie sredstvami sistemno-ob'ektnogo podkhoda // Nauchnye vedomosti Belgorodskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ehkonomika. Informatika. 2012, № 7(126).  S. 155-159.
6. Karpenko A.A. Imitatsionnoe modelirovanie ehkspluatatsii morskikh transportnykh sredstv s uchetom vetro-volnovogo rezhima // Morskie intellektual'nye tekhnologii. – 2021, № 2-1(52).  S. 191-199. DOI 10.37220/MIT.2021.52.2.027.
7. Martynova  L.A., Pronin A.O., Podshivalov G.A., Prokopovich V.V., Gorbachev N.I. Imitatsionnaya model' raboty avtonomnogo neobitaemogo podvodnogo apparata pri realizatsii mul'tiagentnoj tekhnologii v ego sisteme upravleniya // Pyataya mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferentsiya «Imitatsionnoe i kompleksnoe modelirovanie morskoj tekhniki i morskikh transportnykh sistem» (IKM MTMTS-2019). Trudy konferentsii. (ISBN 978-5-00150-311-8) - M. Izdatel'stvo Pero, 2019, s.109-113.
8. Plotnikov A.M., Ryzhikov Yu.I., Sokolov B.V., Yusupov R.M. Analiz sovremennogo sostoyaniya i tendentsii razvitiya imitatsionnogo modelirovaniya v Rossijskoj Federatsii (po materialam konferentsij «Imitatsionnoe modelirovanie. Teoriya i praktika» (IMMOD)). Trudy SPIIRAN. 2013,  2(25)
9. Sistemno-dinamicheskoe modelirovanie v srede POWERSIM: Spravochnik po interfejsu i funktsiyam. – M.: MAKS-PRESS, 2001. 159 s.
10. Shevchenko D.N., Kravchenya I.N. Imitatsionnoe modelirovanie na GPSS : ucheb.-metod. posobie dlya studentov tekhnicheskikh spetsial'nostej; M-vo obrazovaniya Resp. Belarus', Belorus. gos. un-t transp. – Gomel' : BelGUT, 2007.  97 s.
11. Yakimov I.M., Kirpichnikov A.P., Mokshin V.V., Kostyukhina G.V., Shigaeva T.A. Kompleksnyj podkhod k modelirovaniyu slozhnykh sistem v sisteme BPwin-Arena // Vestnik Kazanskogo tekhnologicheskogo universiteta. 2014, T. 17, № 6. S. 287-292.
12. Imitatsionnoe modelirovanie v obuchenii sestrinskomu i akusherskomu delu. Kopengagen: Evropejskoe regional'noe byuro VOZ; 2022 g. URL: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/354181/WHO-EURO-2022-3296-43055-64465-rus.pdf?sequence=1&isAllowed=y 
13. Imitatsionnoe modelirovanie s Arena // Komp'yuterPress URL: https://compress.ru/article.aspx?id=11212 
14. Ofitsial'nyj sajt Aimsun // URL: https://www.aimsun.com/about-aimsun/ 
15. Ofitsial'nyj sajt AnyLogic. // URL: https://www.anylogic.ru/ 
16. Ofitsial'nyj sajt MathWorks // URL: https://ch.mathworks.com/products/simulink.html 
17. Ofitsial'nyj sajt Powersim // URL: https://www.syssoft.ru/Powersim/ 
18. Ofitsial'nyj sajt Rockwell Automation //  URL: https://www.rockwellautomation.com/en-us/products/software/arena-simulation.html 
19. Ofitsial'nyj sajt Visual Studio // URL: https://visualstudio.microsoft.com/ru/downloads/ 
20. Ofitsial'nyj sajt predstavitelya v Rossii: Ehlina Komp'yuter // URL: http://elina-computer.ru/ 
21. Balibek Emre, Memis Hamdi Alper, Turkish Treasury Simulation Model for Debt Strategy Analysis (June 1, 2012). World Bank Policy Research Working Paper No. 6091, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2084602 
22. Dawid Herbert, Gemkow Simon, Harting Philipp, van der Hoog Sander, Neugart Michael, The Eurace@Unibi Model: An Agent-Based Macroeconomic Model for Economic Policy Analysis (October 1, 2012). Bielefeld Working Papers in Economics and Management No. 05-2012, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2408969  or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2408969 
23. Deissenberg Christophe, van der Hoog Sander, Dawid Herbert. (2008). EURACE: A massively parallel agent-based model of the European economy. Applied Mathematics and Computation. 204. 541-552. 10.1016/j.amc.2008.05.116.
24. Gao Ming, Wang Zhongyuan, Wang Kai, Liu Chenhui, Tang Shiping. (2022). Forecasting elections with agent-based modeling: Two live experiments. PloS one. 17. e0270194. 10.1371/journal.pone.0270194.
25. Hospital Digital Twin to Improve Operations ana Enchance Patient Expirience // URL: https://www.anylogic.ru/resources/case-studies/hospital-digital-twin-to-improve-operations-and-enhance-patient-experience/ 
26. John M. Betts, Ana-Maria Bliuc. 2023. The Effect of Influencers on Societal Polarization. In Proceedings of the Winter Simulation Conference (WSC '22). IEEE Press, 370–381.
27. Lin Tong, Lin Zhulu, Lim Siew Hoon, Jia Xinhua, Chu Xuefeng. A spatial agent-based model for hydraulic fracturing water distribution // Frontiers in Environmental Science / V. 10 – 2022. URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fenvs.2022.1025559  DOI=10.3389/fenvs.2022.1025559
28. Ma Yan, Shen Zhenjiang, Nguyen Dinh Thanh. Agent-Based Simulation to Inform Planning Strategies for Welfare Facilities for the Elderly: Day Care Center Development in a Japanese City // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2016, 19 (4) 5 doi: 10.18564/jasss.3090
29. Rodrique Kafando, Ho Tuong, Nguyen Manh Hung. An Agent-based Simulation for Studying Air Pollution from Traffic in Urban Areas: The Case of Hanoi City. // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2019, 10. 596-604. 10.14569/IJACSA.2019.0100376.
30. Souvik Barat, Vinay Kulkarni, Aditya Paranjape, Ritu Parchure, Shrinivas Darak, and Vinay Kulkarni. Agent Based Simulatable City Digital Twin to Explore Dynamics of Covid-19 Pandemic. In Proceedings of the Winter Simulation Conference (WSC '22). IEEE Press, 2023.  557–568.
31. Tutun Salih, Wang Haifeng, Liu Zhao, Yildirim Mehmet, Khanmohammadi Sina. (2016). An Agent Based Approach for Understanding Complex Terrorism Behaviors.
32. Wright Mason, Sengupta Pratim Modeling Oligarchs' Campaign Donations and Ideological Preferences with Simulated Agent-Based Spatial Elections // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2015, 18 (2) 3 doi: 10.18564/jasss.2736
33. Zhao Bingyu, Kumar Krishna, Casey Gerard, Soga Kenichi. Agent-Based Model (ABM) for City-Scale Traffic Simulation: A Case Study on San Francisco. 2019.  203-212. 10.1680/icsic.64669.203.

Система Orphus

Loading...
Up