Текущий выпуск Номер 5, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'потребитель ресурса':
Найдено статей: 5
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 6, с. 733-735
    Просмотров за год: 20.
  2. Белотелов Н.В., Коноваленко И.А., Назарова В.М., Зайцев В.А.
    Некоторые особенности групповой динамики в агентной модели «ресурспотребитель»
    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.
  3. Четырбоцкий В.А., Четырбоцкий А.Н.
    Задачи численного моделирования динамики системы «почва–растение»
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 2, с. 445-465

    Рассмотрены современные математические модели динамики системы «почва–растение», составляющими которых выступают: растение сельскохозяйственного назначения, микроорганизмы ризосферы (прикорневой зоны растений), элементы минерального питания растений их подвижной и неподвижной форм. На основании анализа принятых положений разработана модель, в которой учитываются взаимосвязи и определенный согласованный характер совместных изменений ее составляющих. В частности, динамика содержащихся в растениях элементов их минерального питания и динамика биомассы растений определяются текущим содержанием в ризосфере внесенных сюда удобрений и отмершими продуктами жизнедеятельности ризосферных элементов (отмершие корни растений, опавшие листья (опад) и т. д.). Полагаются пространственная неподвижность растений и пространственная подвижность микро- организмов, механизм которой определяется здесь диффузией. Предлагаются формальные соотношения влияния суммарного воздействия на динамику растений сорняков (они характеризуют отдельный вид растений) и вредителей (они характеризуют отдельный вид микроорганизмов), где учитываются взаимные переходы элементов минерального питания из подвижной их формы в неподвижную. Для системы, где каждая из составляющих представлена только одним видом (удобрение, ассоциация микроорганизмов и растения представлены только одним видом), выполнено аналитическое исследование. Для однолетних культур сельскохозяйственного назначения разработана адаптация модели распространения волны в системе «ресурспотребитель» (волны Колмогорова–Петровского–Пискунова). Реализация модели выполнена на примере динамики роста яровой пшеницы Красноуфимская-100 на торфяной низинной почве, куда предварительно были внесены фосфорные и калийные удобрения. Цифровой материал представлен массивом экспериментальных распределений биомассы растений и элементов минерального питания. Специфика экспериментального материала обусловила переход к модели, которая является редукцией сформулированной общей модели. Ее составляющими выступают распределение биомассы растений и содержание в них элементов минерального питания. Оценка адекватности модельных и экспериментальных распределений показала хорошую степень их соответствия.

  4. Решитько М.А., Усов А.Б., Угольницкий Г.А.
    Модель управления потреблением воды в регионах с малой водообеспеченностью
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 5, с. 1395-1410

    В статье рассматривается проблема рационального использования водных ресурсов на уровне региона. Приводится обзор существующих методов контроля качества и количества водных ресурсов на различных уровнях — от отдельных домохозяйств до мирового. В самой работе проблема рассматривается для регионов России с малой водообеспеченностью — количеством воды на человека в год. Особое внимание уделяется регионам, в которых данный показатель мал из-за природных особенностей региона, а не большого числа жителей. В таких регионах много ресурсов выделяется на различную водную инфраструктуру, в том числе водохранилища, переброску воды из соседних регионов. При этом основными потребителями воды являются промышленность и сельское хозяйство. В работе представлена динамическая двухуровневая модель, сопоставляющая потребление регионом воды и объем производства в регионе (валовый региональный продукт, ВРП). На верхнем уровне модели находится администрация региона (центр), назначающая плату за использование воды, а на нижнем — предприятия региона (агенты). Проведены аналитическое исследование и идентификация модели. Аналитическое исследование позволяет с помощью принципа максимума Понтрягина найти оптимальные управления агентов. Идентификация модели позволяет, используя статистические данные для региона, определить коэффициенты модели таким образом, чтобы она соответствовала данному региону. Для идентификации модели используются данные Росстата. Далее следует численное исследование модели для конкретных регионов с использованием алгоритма trust region reflective.

    Для ряда регионов РФ с низким уровнем водообеспеченности приведены результаты идентификации модели на основе данных Росстата, а также возможные значения ВРП и потребления воды в зависимости от выбранной стратегии центра. Для многих регионов расчеты показывают возможность существенного (>20%) сокращения потребления воды при некотором сокращении производства (≈10%).

    Приведенная в работе модель позволяет рассчитывать размер дополнительной платы за использование воды для достижения оптимального соотношения экономических и экологических последствий.

  5. Лотарев Д.Т.
    Размещение точек Штейнера в дереве Штейнера на плоскости средствами MatLab
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 707-713

    Рассматривается способ локализации точек Штейнера средствами MatLab в задаче Штейнера с потоком на евклидовой плоскости, когда соединяемые точки лежат в вершинах четырех-, пяти- или шестиугольника. Матрица смежности считается заданной. Метод использует способ решения трехточечной задачи Штейнера, в которой дерево Штейнера связывает три точки. Представлена визуализация най- денных решений.

    Просмотров за год: 4.

Журнал индексируется в Scopus

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

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

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.