Имитационное моделирование многоагентных региональных социально-экономических систем: методы и примеры

В работе представлен новый подход к моделированию многоагентных региональных социально-экономических систем. В рамках предлагаемого подхода изучаются возможности построения гибридных многоуровневых имитационных моделей, использующих методы системной динамики и агентного моделирования, предназначенные для оценки состояний отдельных регионов, характеризующих темпы экономического роста (динамику ВРП) и поиска решений по их улучшению. В результате обеспечивается возможность исследования характеристик региональной социально-экономической системы с учётом сложных взаимосвязей и взаимодействий между экономическими агентами и внешней средой. При этом использование платформы имитационного моделирования класса AnyLogic позволяет реализовать систему поддержки принятия решений регионального социально-экономического планирования в виде программного комплекса.

Ключевые слова

имитационное моделирование региональных систем, системная динамика, агентное моделирование, многоагентные региональные системы AnyLogic

Получено

22.12.2023

Дата публикации

28.12.2023

Кол-во символов

12994

Цитировать Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

ГОСТ	Бекларян Г. Л. Имитационное моделирование многоагентных региональных социально-экономических систем: методы и примеры // Вестник ЦЭМИ – 2023. – Tом 6. – Выпуск 4 [Электронный ресурс]. URL: https://cemi.jes.su/S265838870029157-5-1 (дата обращения: 20.07.2024). DOI: 10.33276/S265838870029157-5
MLA	Beklaryan, Gayane "Simulation modelling of multi-agent regional socio-economic systems: methods and examples." Vestnik CEMI 6.4 (2023) DOI: 10.33276/S265838870029157-5
APA	Beklaryan G. (2023). Simulation modelling of multi-agent regional socio-economic systems: methods and examples. Vestnik CEMI 6(4) DOI: 10.33276/S265838870029157-5

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»


1	Введение
2	В настоящее время актуализируются задачи рационального управления многоагентными региональными социально-экономическими системами. Наблюдаемое неоднородное развитие регионов РФ и региональное экономическое неравенство обуславливают необходимость разработки инструментария для поиска оптимальных решений, существенно влияющих на индивидуальное поведение экономических агентов и характеристики региональной социально-экономической системы в целом. Создание такого инструментария может быть основано на комбинированном использовании методов имитационного моделирования, в частности, системной динамики [11, 31, 33, 35, 38], агентного моделирования [9, 10, 12–14, 29, 37], дискретно-событийного-моделирования [15, 39] и др. Подобный подход позволяет учесть влияние сложных внутренних обратных связей, например, между динамикой основных фондов и трудовых ресурсов, объемом валового регионального продукта (ВРП), выручкой от реализации готовой продукции и реинвестиций в увеличение производственных мощностей на региональном уровне [7]. С другой стороны, можно изучить влияние результатов деятельности каждого региона на характеристики федерального округа, объединяющего подобные субъекты РФ [8].
3	На характеристики, а также конечные состояния регионов существенное влияние оказывают миграционные и демографические процессы, реализуемые, в частности, под влиянием «гравитационного эффекта» [9]. Наблюдаемое экономическое неравенство между соседними регионами приводит к перераспределению численности населения, и, следовательно, трудовых ресурсов между регионами в пользу тех из них, которые характеризуются более высоким уровнем средней заработной платы, размером рынка труда, ВРП на душу населения и т. д. Для преодоления дисбалансов, вызванных региональным неравенством, можно использовать механизм выравнивания доходов населения через государственные дотации и субсидии, централизованного увеличения ставок заработной платы [8]. При этом могут возникнуть негативные последствия, обусловленные ухудшением конкурентной среды и снижением стимулов у экономических агентов. Возможно, что именно циркуляция трудовых ресурсов из региона в регион, от периферии к центру и в обратном направлении, необходима для устойчивого территориального развития и перехода к состоянию общего экономического равновесия [22].
4	Таким образом, требуется динамическое управление характеристиками многоагентной региональной социально-экономической системы, предусматривающее адаптивное изменение значений ее параметров, в том числе, с использованием методов оптимизационного моделирования, в частности, генетических алгоритмов (ГА) [1, 2, 4–6, 17–20, 23, 24]. При этом, генетические оптимизационные алгоритмы основаны на принципах естественного отбора: эвристических операторах селекции, скрещивания и мутации. Они могут быть агрегированы по целевым функционалам и ограничениям с разрабатываемыми имитационными моделями. В частности, примером такого подхода является максимизация акционерной стоимости вертикально-интегрированной нефтяной компании (ВИНК) при заданных производственных и инвестиционных ограничениях, значение которой вычисляется с использованием имитационной модели ВИНК [1, 2, 20, 24]. Также ГА используются для поиска рациональных решений: в многоагентных экологических системах, направленных на минимизацию концентрации вредных выбросов [17, 18]; для оптимизации структуры занятости с использованием мультисекторной модели ограниченного соседства [4, 6]; для определения наилучших стратегий поведений при реализации торговых взаимодействий [5, 23]; улучшения характеристик интеллектуальных транспортных систем [21, 25] и др.

всего просмотров: 2

Оценка читателей: голосов 0

1. Акопов, А. С. К вопросу проектирования интеллектуальных систем управления сложными организационными структурами. Ч. I. Математическое обеспечение системы управления инвестиционной деятельностью вертикально интегрированной нефтяной компании / А. С. Акопов // Проблемы управления. – 2010. – № 6. – С. 12–18.

2. Акопов, А. С. К вопросу проектирования интеллектуальных систем управления сложными организационными структурами. Ч. 2. Программная реализация системы управления инвестиционной деятельностью вертикально-интегрированной нефтяной компании / А. С. Акопов // Проблемы управления. – 2011. – № 1. – С. 47–54.

3. Акопов, А. С. Моделирование и оптимизация стратегий принятия индивидуальных решений в многоагентных социально-экономических системах с использованием машинного обучения / А. С. Акопов // Бизнес-информатика. – 2023. – Т. 17, № 2. – С. 7–19.

4. Акопов, А. С. Мультисекторная модель ограниченного соседства: сегрегация агентов и оптимизация характеристик среды / А. С. Акопов, Л. А. Бекларян, А. Л. Бекларян // Математическое моделирование. – 2021. – Т. 33, № 11. – С. 95–114.

5. Акопов, А. С. Оптимизация стратегий поведения в имитационной модели многоагентной социально-экономической системы / А. С. Акопов, А. Л. Бекларян // Экономика и математические методы. – 2023. – Т. 59, № 3. – С. 117–131.

6. Акопов, А. С. Оптимизация структуры занятости с использованием мультисекторной модели ограниченного соседства / А. С. Акопов, Г. Л. Бекларян // Вестник ЦЭМИ. – 2022. – Т. 5, Выпуск 1. – URL: https://cemi.jes.su/S265838870019919-3-1 (дата обращения: 01.12.2023).

7. Бекларян, Г. Л. Имитационная модель региона в применении к анализу экономики Красноярского края / Г. Л. Бекларян // Экономика и математические методы. – 2019. – Т. 55, № 3. – С. 47–61.

8. Бекларян, Г. Л. Система поддержки принятия решений для устойчивого экономического развития дальневосточного Федерального Округа / Г. Л. Бекларян // Бизнес-информатика. 2018. № 4 (46). С. 66–75.

9. Макаров, В. Л. Агентное моделирование популяционной динамики двух взаимодействующих сообществ: мигрантов и коренных жителей / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Г. Л. Бекларян и др. // Экономика и математические методы. – 2020. – Т. 56, № 2. – С. 5–19.

10. Макаров, В. Л Агентное моделирование социально-экономических последствий миграции при государственном регулировании занятости / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Г. Л. Бекларян и др. // Экономика и математические методы. – 2022. – Т. 58, № 1. – С. 113–130.

11. Макаров, В. Л. Имитационное моделирование системы "умный город": концепция, методы и примеры / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Г. Л. Бекларян и др.// Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2019. – Т. 15, № 2 (371). – С. 200–224.

12. Макаров, В. Л. Моделирование миграционных и демографических процессов с использованием FLAME GPU / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Г. Л. Бекларян и др. // Бизнес-информатика. – 2022. – Т. 16, № 1. – С. 7–21.

13. Макаров, В. Л. Разработка программной платформы для крупномасштабного агент-ориентированного моделирования сложных социальных систем / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Г. Л. Бекларян, А. С. Акопов // Программная инженерия. – 2019. – Т. 10, № 4. – С. 167–177.

14. Макаров, В. Л. Укрупненная агент-ориентированная имитационная модель миграционных потоков стран Европейского Союза / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Г. Л. Бекларян и др. // Экономика и математические методы. 2019. –Т. 55, № 1. – С. 3–15.

15. Макаров, В. Л. Цифровой завод: методы дискретно-событийного моделирования и оптимизации производственных характеристик / Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Г. Л. Бекларян // Бизнес-информатика. – 2021. – Т. 15, № 2. – С. 7–20.

16. Хачатрян, Н. К. О квазирешениях типа бегущей волны в моделях организации грузоперевозок / Н. К. Хачатрян, А. С. Акопов, Ф. А. Белоусов // Бизнес-информатика. – 2018. – № 1 (43). – С. 61–70.

17. Akopov, A. S. Agent-based modelling for ecological economics: a case study of the republic of Armenia / A. S. Akopov, L. A. Beklaryan, A. K. Saghatelyan // Ecological Modelling. – 2017. – V. 346. – Pp. 99–118.

18. Akopov, A. S. Agent-based modelling of interactions between air pollutants and greenery using a case study of Yerevan, Armenia / A. S. Akopov, L. A. Beklaryan, A. K. Saghatelyan // Environmental Modelling & Software. – 2019. – Vol. 116. – Pp. 7–25.

19. Akopov, A. S. A multi-agent genetic algorithm for multi-objective optimization / A. S. Akopov, M. A. Hevencev // In: Proceedings – 2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2013. – 2013. – Pp. 1391–1395.

20. Akopov, A. S. Designing of integrated system-dynamics models for an oil company A. S. Akopov // International Journal of Computer Applications in Technology. 2012. – Vol. 45, No. 4. – Pp. 220–230.

21. Akopov, A. S. Improvement of Maneuverability Within a Multiagent Fuzzy Transportation System With the Use of Parallel Biobjective Real-Coded Genetic Algorithm / A. S. Akopov, L. A. Beklaryan, M. Thakur // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. – 2022. – Vol. 23, no. 8. – pp. 12648–12664.

22. Akopov, A. S. Modelling the dynamics of the 'Smarter Region' / A. S. Akopov, G. L. Beklaryan // In: IEEE/IAFE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering, Proceedings (CIFEr). – 2014. – Pp. 203–209.

23. Akopov, A. S. Optimization of Characteristics for a Stochastic Agent-Based Model of Goods Exchange with the Use of Parallel Hybrid Genetic Algorithm / A. S. Akopov, A. L. Beklaryan, A. A. Zhukova // Cybernetics and Information Technologies. – 2023. – Vol. 23, No. 2. – Pp. 87–104.

24. Akopov, A. S. Parallel genetic algorithm with fading selection / A. S. Akopov // International Journal of Computer Applications in Technology. – 2014. – Т. 49, № 3–4. – С. 325–331.

25. Akopov, A. S. Simulation-Based Optimisation for Autonomous Transportation Systems Using a Parallel Real-Coded Genetic Algorithm with Scalable Nonuniform Mutation / A. S. Akopov, A. L. Beklaryan, L. A. Beklaryan // Cybernetics and Information Technologies. – 2021. – Т. 21, № 3. – Pp. 127–144.

26. Beklaryan, A. L. Simulation of Agent-rescuer Behaviour in Emergency Based on Modified Fuzzy Clustering / A. L. Beklaryan, A. S. Akopov // In Proceedings of the 2016 International Conference on Autonomous Agents & Multiagent Systems (AAMAS '16). International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, Richland. – Pp. 1275–1276.

27. Beklaryan, L. A. Model for organization cargo transportation at resource restrictions / L. A. Beklaryan, N. K. Khachatryan, A. S. Akopov // International Journal of Applied Mathematics. – 2019. – Vol. 32, No 4. – Pp. 627–640.

28. Beklaryan, L. Soliton solutions for the Manhattan Lattice / L. Beklaryan, A. Beklaryan, A. Akopov // International Journal of Applied Mathematics. – 2023. – Vol. 36, No. 4. – Pp. 569–589.

29. Epstein, J. M. Growing artificial societies: social science from the bottom / J. M. Epstein, R. Axtell. – Brookings Institution Press, 1996. – 208 p.

30. Forrester, J. W. Industrial Dynamics / J. W. Forrester. – M.I.T Press, 1961. – 464 p.

31. Forrester, J. W. Urban Dynamics / / J. W. Forrester. – Pegasus Communications, 1969. – 285 p.

32. Johansen, Leif. A Multi-Sectoral Study of Economic Growth / Leif Johansen. – North-Holland, 1960. – 177 p.

33. Kypuros, J. System dynamics and control with bond graph modeling / J. Kypuros. – CRC Press, 2013. – 519 p.

34. Leontief, W. Bilanz der russischen Volkswirtschaft. Eine methodologische Untersuchung / W. Leontief // Weltwirtschaftliches Archiv. – 1925. –Vol. 22, No. 2. – Pp. 338–344.

35. Meadows, D. H. Limits to Growth / D. H. Meadows, D. L. Meadows, J. Randers and Behrens III William W. – New York: University books, 1972.

36. Neumann, J. von. Dber ein okonomisches Gleichungssystem und eine Verallgeineinenmg des Brouwerschen Fixpunktsatzcs / J. von. Neumann // Ergebnisse eines Math. Kolloquiums. – 1937, No. 8. – Pp. 73–83.

37. Schelling, T. C. Dynamic Models of Segregation / T. C. Schelling // Journal of Mathematical Sociology. – 1971. – Vol.1, No. 2. – pp. 143–186.

38. Sterman, J. D. Business Dynamics: Systems thinking and mod eling for a complex world / J. D. Sterman. – Boston : Irwin/McGraw-Hill, 2000. – 982 p.

39. Stewart, R. Simulation : the practice of model development and use / R. Stewart. – Wiley. 2004. – 336 p.

40. Stewart, Q. J. The Development of Social Physics / Q. J. Stewart // American Journal of Physics. – 1950. – Vol. 18. – Pp. 239–253.

41. Yap, Y.L. The Attraction of Cities: A Review of the Migration Literature / Y. L. Yap // Journal of Development Economics. – 1977. – Vol. 4, No. 3. – P. 239–264.