Текущий выпуск Номер 1, 2025 Том 17

Все выпуски

Результаты поиска по 'многоагентное моделирование':
Найдено статей: 4
  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).

    Ключевые слова: агентное моделирование, методология моделирования, мультиагентные системы, объектно-ориентированная модель, объектно ориентированное программирование, сложные системы.
    Просмотров за год: 5. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 1, с. 5-7
  3. Житнухин Н.А., Жадан А.Ю., Кондратов И.В., Аллахвердян А.Л., Граничин О.Н., Петросян О.Л., Романовский А.В., Харин В.С.
    Многоагентный протокол локального голосования для онлайнового планирования DAG
    Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 1, с. 29-44

    Планирование вычислительных рабочих процессов, представленных направленными ациклическими графами (DAG), имеет ключевое значение для многих областей информатики, таких как облачные/edge задачи с распределенной рабочей нагрузкой и анализ данных. Сложность онлайнового планирования DAG усугубляется большим количеством вычислительных узлов, задержками передачи данных, неоднородностью (по типу и вычислительной мощности) исполнителей, ограничениями предшествования, накладываемыми DAG, и неравномерностью поступления задач. В данной статье представлен мультиагентный протокол локального голосования (MLVP) — новый подход, ориентированный на динамическое распределение нагрузки при планировании DAG в гетерогенных вычислительных средах, где исполнители представлены в виде агентов. MLVP использует протокол локального голосования для достижения эффективного распределения нагрузки, формулируя проблему как дифференцированное достижение консенсуса. Алгоритм вычисляет агрегированную метрику DAG для каждой пары исполнитель – узел на основе зависимостей между узлами, доступности узлов и производительности исполнителей. Баланс этих метрик как взвешенная сумма оптимизируется с помощью генетического алгоритма для вероятностного распределения задач, что позволяет добиться эффективного распределения рабочей нагрузки за счет обмена информацией и достижения консенсуса между исполнителями всей системы и, таким образом, улучшить время выполнения. Эффективность MLVP демонстрируется путем сравнения с современным алгоритмом планирования DAG и популярными эвристиками, такими как DONF, FIFO, Min-Min и Max-Min. Численное моделирование показывает, что MLVP достигает улучшения makepsan до 70% на определенных топологиях графов и среднего сокращения makepan на 23,99% по сравнению с DONF (современная эвристика планирования DAG) на случайно сгенерированном разнообразном наборе DAG. Примечательно, что масштабируемость алгоритма подтверждается ростом производительности при увеличении числа исполнителей и узлов графа.

    Ключевые слова: многоагентные системы, протокол локального голосования, построение расписаний, направленный ациклический граф.
  4. Чеснокова О.И., Мелких А.В.
    Имитационное моделирование направленного движения в условиях градиента освещенности
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 2, с. 401-406

    Создана имитационная многоагентная модель искусственной жизни. Рассмотрены конкурентные преимущества направленного движения и различные стратегии его использования в популяции простейших организмов в условиях градиента освещенности. Получены результаты, согласующиеся с теорией r-K отбора. Поведение агентов в искусственной экосистеме качественно соответствует наблюдаемому в природе.

    Ключевые слова: многоагентное моделирование, направленное движение, цианобактерии.
    Просмотров за год: 5.

Журнал индексируется в Scopus

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

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

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.

Copyright © 2009–2025 Институт компьютерных исследований