Текущий выпуск Номер 4, 2020 Том 12
Результаты поиска по 'агентные модели':
Найдено статей: 13
  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. Топаж А.Г., Абрамова А.В., Толстопятов С.Е.
    Дискретные модели популяционной динамики: достоинства, проблемы и обоснование
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 2, с. 267-284

    Работа посвящена анализу достоинств, недостатков и обоснований применимости дискретных моделей в динамике популяций. Под дискретизацией в общем смысле понимается замена непрерывных величин их дискретными аналогами, то есть сведение задачи от непрерывных к перечислимым множествам. Рассмотрены прецеденты использования временной, пространственной и структурной дискретизации в типичных задачах математической экологии и совершена попытка оценить степень адекватности и границы применимости соответствующих моделей.

    Просмотров за год: 6. Цитирований: 6 (РИНЦ).
  7. 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).
  8. Белотелов Н.В., Коноваленко И.А., Назарова В.М., Зайцев В.А.
    Некоторые особенности групповой динамики в агентной модели «ресурс–потребитель»
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 6, с. 833-850

    В работе исследуются особенности групповой динамики особей-агентов в компьютерной модели популяции животных, взаимодействующих между собой и с возобновимым ресурсом. Такого типа динамика были ранее обнаружены в работе [Белотелов, Коноваленко, 2016]. Модельная популяция состоит из совокупности особей. Каждая особь характеризуется своей массой, которая отождествляется с энергией. В ней подробно описана динамика энергетического баланса особи. Ареал обитания моделируемой популяции представляет собой прямоугольную область, на которой равномерно произрастает ресурс (трава).

    Описываются различные компьютерные эксперименты, проведенные с моделью при различных значениях параметров и начальных условиях. Основной целью проведения этих вычислительных экспериментов было изучение групповой (стадной) динамики особей. Выяснилось, что в достаточно широком диапазоне значений параметров и при введении пространственных неоднородностей ареала групповой тип поведения сохраняется. Численно были найдены значения параметров модельной популяции, при которых возникает режим пространственных колебаний численности. А именно, в модельной популяции периодически групповое (стадное) поведение животных сменяется на равномерное по пространству распределение, которое через определенное количество тактов вновь становится групповым. Проведены численные эксперименты по предварительному анализу факторов, влияющих на период этих решений. Оказалось, что ведущими параметрами, влияющими на частоту и амплитуду, а также на количество групп, являются подвижность особей и скорость восстановления ресурса. Проведены численные эксперименты по исследованию влияния на групповое поведение параметров, определяющих нелокальное взаимодействие между особями популяции. Обнаружено, что режимы группового поведения сохраняются достаточно длительное время при исключении факторов рождаемости особей. Подтверждено, что нелокальность взаимодействия между особями является ведущей при формировании группового поведения.

    Просмотров за год: 32.
  9. Кондратьев М.А.
    Методы прогнозирования и модели распространения заболеваний
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 5, с. 863-882

    Число работ, посвященных прогнозированию инфекционной заболеваемости, стремительно растет по мере появления статистики, позволяющей провести анализ. В настоящей статье представлен обзор основных решений, доступных сегодня для формирования как краткосрочных, так и долгосрочных проекций заболеваемости; указаны их ограничения и возможности практического применения. Рассмотрены традиционные методы анализа временных рядов — регрессионные и авторегрессионные модели; подходы, опирающиеся на машинное обучение — байесовские сети и искусственные нейронные сети; рассуждения на основе прецедентов; техники, базирующиеся на решении задачи фильтрации. Перечислены важнейшие направления разработки математических моделей распространения заболевания: классические аналитические модели, детерминированные и стохастические, а также современные имитационные модели, сетевые и агентные.

    Просмотров за год: 71. Цитирований: 19 (РИНЦ).
  10. 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).
Страницы: следующая

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