Текущий выпуск Номер 3, 2020 Том 12
Результаты поиска по 'агентное моделирование':
Найдено статей: 10
  1. Стеряков А.А.
    Об одном универсальном методе построения моделей для сложных многоагентных систем
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 4, с. 513-523

    Врабо те предлагается универсальный метод построения агентных имитационных моделей сложных систем, предполагающий их компьютерную реализацию на языках объектноориентированного программирования. Метод определяет способ построения математических моделей агентов и их взаимодействия, а также описывает архитектуру комплекса программ для имитации динамики моделируемой системы. Эффективность предлагаемого метода иллюстрируется примерами его применения для моделирования сложных систем из двух областей: экономической (модель финансового рынка с неоднородными агентами) и биологической (пространственно-временная имитация взаимодействия биологических популяций).

    Просмотров за год: 5. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 6, с. 733-735
    Просмотров за год: 20.
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 5, с. 773-776
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 3, с. 471-473
  5. Клименко А.А., Угольницкий Г.А.
    Подсистема «Разработчик» системы приема коммунальных платежей
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 1, с. 25-36

    В работе рассматривается одна из ключевых подсистем приема коммунальных платежей «Разработчик». Описана разработанная система массового обслуживания, которая моделирует данную подсистему. Поставлена и решена задача о распределении ресурсов (в решении использовался модифицированный «венгерский» алгоритм). Приведено описание имитационной (агентной) модели данной подсистемы и результаты имитационных экспериментов.

  6. Бурлаков Е.А.
    Зависимость работы организации от ее организационной структуры в ходе неожиданных и тлеющих кризисов
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 4, с. 685-706

    В работе описана математическая модель функционирования организации с иерархической структурой управления на ранней стадии кризиса. Особенность развития этой стадии кризиса заключается в наличии так называемых сигналов раннего предупреждения, которые несут информацию о приближении нежелательного явления. Сотрудники организации способны улавливать эти сигналы и на их основе подготавливать ее к наступлению кризиса. Эффективность такой подготовки зависит как от параметров организации, так и от параметров кризисного явления. Предлагаемая в статье имитационная агентная модель реализована на языке программирования Java. Эта модель используется по методу Монте-Карло для сравнения децентрализованных и централизованных организационных структур, функционирующих в ходе неожиданных и тлеющих кризисов. Централизованными мы называем структуры с большим количеством уровней иерархии и малым количеством подчиненных у каждого руководителя, а децентрализованными — структуры с малым количеством уровней иерархии и большим количеством подчиненных у каждого руководителя. Под неожиданным кризисом понимается кризис со скоротечной ранней стадией и малым количеством слабых сигналов, а под тлеющим кризисом — кризис с длительной ранней стадией и большим количеством сигналов, не всегда несущих важную информацию. Эффективность функционирования организации на ранней стадии кризиса измеряется по двум параметрам: проценту сигналов раннего предупреждения, по которым были приняты решения для подготовки организации, и доле времени, отведенного руководителем организации на работу с сигналами. По результатам моделирования выявлено, что централизованные организации обрабатывают больше сигналов раннего предупреждения при тлеющих кризисах, а децентрализованные — при неожиданных кризисах. С другой стороны, занятость руководителя организации в ходе неожиданных кризисов выше для децентрализованных организаций, а в ходе тлеющих кризисов — для централизованных. В итоге, ни один из двух классов организаций не является более эффективным в ходе изученных типов кризисов сразу по обоим параметрам. Полученные в работе результаты проверены на устойчивость по параметрам, описывающим организацию и сотрудников.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  7. Прядеин Р.Б., Степанцов М.Е.
    Об одном подходе к имитационному моделированию спортивной игры с непрерывным временем
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 3, с. 455-460

    Работа посвящена обсуждению методов статистического моделирования исходов спортивных соревнований вообще и спортивной игры с непрерывным временем в частности. Предложен основанный на имитационном моделировании хода такой игры подход к предсказанию результата игры, представляющий собой некоторый промежуточный вариант между чистым статистическим моделированием и агентным моделированием действий отдельных игроков, участвующих в матче. Приведен пример ретроспективного прогноза на основе предложенной модели.

    Просмотров за год: 3. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  8. Серков Л.А., Красных С.С.
    Объединение агентного подхода и подхода общего равновесия для анализа влияния теневого сектора на российскую экономику
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 3, с. 669-684

    В предлагаемой публикации используется объединение оптимизационного подхода общего равновесия, позволяющего объяснить поведение спроса, предложения и цен в экономике с несколькими взаимодействующими рынками, и мультиагентного имитационного подхода, формализующего поведение домашних хозяйств. Интегрирование двух этих подходов рассматривается на примере динамической стохастической модели, включающей теневой, неформальный и сектор домашних хозяйств, производящих блага для собственного потребления. Синтеза гентного подхода и подхода общего равновесия осуществляется с помощью компьютерной реализации рекурсивной обратной связи между микроагентами и макросредой. В предлагаемом исследовании для реализации взаимодействия микроагентов с макросредой используется один из самых популярных подходов, аппроксимирующий распределение доходов индивидуальных агентов дискретным и конечным набором моментов. Особенностью алгоритма реализации рекурсивной обратной связи является получение индивидуальных поведенческих функций микроагентов при их взаимодействии с макросредой, имитационное моделирование с помощью метода Монте-Карло индивидуальных доходов всей совокупности агентов с последующей агрегацией доходов. Параметры модели оцениваются с помощью байесовской эконометрики на статистических данных экономики России. Исходя изс равнения функций правдоподобия, сделан вывод, что исследуемая модель с неоднородными агентами более адекватно описывает эмпирические данные российской экономики. Поведение функций импульсного отклика основных переменных модели свидетельствует об антициклическом характере политики, связанной с наличием теневых секторов экономики (включая неформальный сектор и сектор производства домохозяйств) во время рецессий. Важным фактором является также то, что индивидуальность в поведении агентов способствует повышению эластичности предложения труда в исследуемых секторах экономики. Научной новизной исследования является объединение мультиагентного подхода и подхода общего равновесия для моделирования макроэкономических процессов на региональном и национальном уровне. Перспективы дальнейших исследований могут быть связаны с моделированием и компьютерной реализацией большего числа источников гетерогенности, позволяющих, в частности, описать поведение неоднородных групп агентов в секторах, связанных с производством товаров и услуг.

  9. Вигонт В.А., Миронычева Е.С., Топаж А.Г.
    Модификация модели роста грибов Чантера–Торнли и ее анализ средствами многоподходного имитационного моделирования
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 2, с. 375-385

    Классическая математическая модель выращивания грибов Чантера–Торнли модифицирована и реализована в среде имитационного моделирования AnyLogic с одновременным использованием элементов системной динамики, дискретно-событийного и агентного подхода. Проведено численное исследование построенной модели и решена оптимизационная задача нахождения возраста срезания плодовых тел, обеспечивающего максимальный интегральный урожай грибов по всем «волнам» плодообразования.

    Просмотров за год: 3. Цитирований: 3 (РИНЦ).
  10. Погорелова Е.А., Лобанов А.И.
    Высокопроизводительные вычисления в моделировании крови
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 4, с. 917-941

    Приведен обзор методов моделирования движения и реологических свойств крови как суспензии взвешенных частиц. Рассмотрены методы граничных интегральных уравнений, решеточных уравнений Больцмана, конечных элементов на подвижных сетках, диссипативной динамики частиц, а также агентные модели. Приведен анализ применения этих методов при расчетах на высокопроизводительных системах различной архитектуры.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 3 (РИНЦ).

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук ВАК, группы специальностей: 01.01.00, 01.02.00.
 

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал индексируется в Scopus