Все выпуски

Анализ экономических показателей региона играет важную роль в управлении и планировании развития, при этом валовой региональный продукт (ВРП) является одним из ключевых индикаторов экономической деятельности. Применение искусственного интеллекта, в том числе нейросетевых технологий, позволяет значительно повысить точность и надежность прогнозов экономических процессов. В данном исследовании сравниваются три модели нейросетевых алгоритмов для прогнозирования ВРП одного из типичных регионов РФ — Удмуртской Республики — на основе временных рядов за период с 2000 по 2023 год. В качестве моделей выбраны нейронная сеть с алгоритмом летучей мыши (BA-LSTM), модель нейронной сети обратного распространения ошибки, оптимизированная с помощью генетического алгоритма (GA-BPNN), и нейросетевая модель Элмана, оптимизированная алгоритмом роя частиц (PSO-Elman). В ходе исследования были выполнены такие этапы нейросетевого моделирования, как подготовка исходных данных, обучение моделей и их сравнительный анализ по показателям точности и качества прогнозов. Такой подход позволяет оценить преимущества и недостатки каждой модели в контексте прогнозирования ВРП, а также определить наиболее перспективные направления для дальнейших исследований. Использование современных нейросетевых методов открывает новые возможности для автоматизации анализа региональной экономики и повышения качества прогнозных оценок, что особенно актуально при ограниченных данных и для оперативного принятия решений. В исследовании в качестве входных данных для прогнозирования ВРП используются такие факторы, как величина производственного капитала, среднегодовая численность трудовых ресурсов, доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, а также показатель, учитывающий инфляцию. Высокая точность прогнозов, достигнутая в результате включения этих факторов в нейросетевые модели, подтверждает наличие сильной связи между этими факторами и ВРП. Результаты исследования показали высокую точность нейросетевой модели BA-LSTM на валидационной выборке: коэффициент детерминации составил 0,82, средняя абсолютная процентная ошибка — 4,19%. Качество и надежность этой модели свидетельствуют о ее способности эффективно предсказы- вать динамику ВРП. В прогнозном периоде до 2030 года в Удмуртской Республике ожидается ежегодное увеличение ВРП +4,6% в текущих ценах или +2,5% в сопоставимых ценах 2023 года. К 2030 году прогнозируется ВРП на уровне 1264,5 млрд руб.

Analysis of regional economic indicators plays a crucial role in management and development planning, with Gross Regional Product (GRP) serving as one of the key indicators of economic activity. The application of artificial intelligence, including neural network technologies, enables significant improvements in the accuracy and reliability of forecasts of economic processes. This study compares three neural network algorithm models for predicting the GRP of a typical region of the Russian Federation — the Udmurt Republic — based on time series data from 2000 to 2023. The selected models include a neural network with the Bat Algorithm (BA-LSTM), a neural network model based on backpropagation error optimized with a Genetic Algorithm (GA-BPNN), and a neural network model of Elman optimized using the Particle Swarm Optimization algorithm (PSO-Elman). The research involved stages of neural network modeling such as data preprocessing, training model, and comparative analysis based on accuracy and forecast quality metrics. This approach allows for evaluating the advantages and limitations of each model in the context of GRP forecasting, as well as identifying the most promising directions for further research. The utilization of modern neural network methods opens new opportunities for automating regional economic analysis and improving the quality of forecast assessments, which is especially relevant when data are limited and for rapid decision-making. The study uses factors such as the amount of production capital, the average annual number of labor resources, the share of high-tech and knowledge-intensive industries in GRP, and an inflation indicator as input data for predicting GRP. The high accuracy of the predictions achieved by including these factors in the neural network models confirms the strong correlation between these factors and GRP. The results demonstrate the exceptional accuracy of the BA-LSTM neural network model on validation data: the coefficient of determination was 0.82, and the mean absolute percentage error was 4.19%. The high performance and reliability of this model confirm its capacity to predict effectively the dynamics of the GRP. During the forecast period up to 2030, the Udmurt Republic is expected to experience an annual increase in Gross Regional Product (GRP) of +4.6% in current prices or +2.5% in comparable 2023 prices. By 2030, the GRP is projected to reach 1264.5 billion rubles.

В статье представлена квазипериодическая двухкомпонентная динамическая модель, которая позволяет воспроизводить временные и спектральные характеристики кардиосигнала, в том числе вариабельность сердечного ритма. Описана методика определения морфологии кардиоцикла для синтеза кардиосигнала реалистичной формы. Определен способ описания динамической системы кардиосигнала путем построения трехмерного фазового пространства и уравнений, которые описывают траекторию движения точек в этом пространстве. Представлена методика решения уравнений движения в трехмерном фазовом пространстве динамической системы кардиосигнала с применением метода Рунге–Кутты четвертого порядка. На основе модели разработан алгоритм и программный комплекс, с помощью которого проведен эксперимент по синтезу кардиосигнала и исследована взаимосвязь его диагностических признаков.

In the article, a quasi-periodic two-component dynamical model with possibility of defining the cardio-cycle morphology, that provides the model with an ability of generating a temporal and a spectral cardiosignal characteristics, including heart rate variability is described. A technique for determining the cardio-cycle morphology to provide realistic cardio-signal form is defined. A method for defining cardio-signal dynamical system by the way of determining a three-dimensional state space and equations which describe a trajectory of point’s motion in this space is presented. A technique for solving equations of motion in the three-dimensional state space of dynamical cardio-signal system using the fourth-order Runge–Kutta method is presented. Based on this model, algorithm and software package are developed. Using software package, a cardio-signal synthesis experiment is conducted and the relationship of cardio-signal diagnostic features is analyzed.

В данной статье предлагается методика работы с унаследованными информационными системами. В процессе профессиональной деятельности специалистам в области машиностроения приходится сталкиваться с тем, что компьютерные приложения, с помощью которых было спроектировано изделие, устаревают значительно быстрее, чем само изделие. В тоже время переход на современные информационные системы может быть затруднен по ряду причин. В таком случае говорят о проблеме унаследованных систем. Она возникает тогда, когда жизненный цикл изделия намного превосходит время жизни программных систем, с помощью которых это изделие создавалось. Для решения этой проблемы в настоящей статье автором предлагается методика, на основе которой был разработан программный комплекс.

In this article a method of legacy information systems handling is offered. During professional activities of specialists of various domains of industry they face with the problem that computer software that was involved in product development stage becomes obsolete much quickly than the product itself. At the same time switch to any modern software might be not possible due to various reasons. This problem is known as "legacy system" problem. It appears when product lifecycle is sufficiently longer than that of software systems that were used for product creation. In this article author offers an approach for solving this problem along with computer application based on this approach.

В настоящей статье представлена укрупненная динамическая модель эколого-экономической системы Республики Армения (РА). Такая модель построена с использованием методов системной динамики, позволяющих учесть важнейшие обратные связи, относящиеся к ключевым характеристикам эколого-экономической системы. Данная модель является двухкритериальной задачей, где в качестве целевого функционала рассматриваются уровень загрязнения воздуха и валовой прибыли национальной экономики. Уровень загрязнения воздуха минимизируется за счет модернизации стационарных и мобильных источников загрязнения при одновременной максимизации валовой прибыли национальной экономики. При этом рассматриваемая эколого-экономическая система характеризуется наличием внутренних ограничений, которые должны быть учтены при принятии стратегических решений. В результате предложен системный подход, позволяющий формировать рациональные решения по развитию производственной сферы РА при минимизации воздействия на окружающую среду. С помощью предлагаемого подхода, в частности, можно формировать план по оптимальной модернизации предприятий и прогнозировать долгосрочную динамику выбросов вредных веществ в атмосферу.

This article presents an integrated dynamic model of eco-economic system of the Republic of Armenia (RA). This model is constructed using system dynamics methods, which allow to consider the major feedback related to key characteristics of eco-economic system. Such model is a two-objective optimization problem where as target functions the level of air pollution and gross profit of national economy are considered. The air pollution is minimized due to modernization of stationary and mobile sources of pollution at simultaneous maximization of gross profit of national economy. At the same time considered eco-economic system is characterized by the presence of internal constraints that must be accounted at acceptance of strategic decisions. As a result, we proposed a systematic approach that allows forming sustainable solutions for the development of the production sector of RA while minimizing the impact on the environment. With the proposed approach, in particular, we can form a plan for optimal enterprise modernization and predict long-term dynamics of harmful emissions into the atmosphere.

Одним из важных направлений развития облачных технологий на данный момент является разработка методов интеграции различных облачных инфраструктур. В научной сфере актуальность данного направления обусловлена в первую очередь часто возникающей проблемой нехватки собственных вычислительных ресурсов и необходимостью привлечения дополнительных мощностей. В данной статье рассматриваются существующие подходы к интеграции облачных инфраструктур между собой: федеративные объединения и так называемая модель cloud bursting. Федеративное объединение на базе облачной платформы OpenNebula строится по схеме «одна главная зона и несколько управляемых зон», где под «зоной» понимается каждая из инфраструктур федерации. В подобной интеграции все облачные инфраструктуры имеют единую базу пользователей, а управление всей федерацией осуществляется централизованно с главной зоны. Данная схема наиболее подходит для объединения территориально разнесенных облачных инфраструктур, например подразделений одной организации, но не подходит для объединения инфраструктур разных организаций ввиду присущего данному подходу централизованного управления, а в случае использования организациями разных облачных платформ — невозможна. Модель федеративного объединения, реализованная в европейской грид-инфраструктуре «EGI Federated Cloud», хотя и позволяет интегрировать между собой облачные инфраструктуры на базе разных платформ, однако для интеграции подобным способом требуются установка и настройка существенного дополнительного набора специфических для данной конкретной европейской грид-инфраструктуры сервисов, что лишает данный подход универсальности. Модель cloud bursting лишена ограничений перечисленных федеративных подходов, однако в случае OpenNebula, на базе которой построена облачная инфраструктура Лаборатории информационных технологий Объединенного института ядерных исследований (ЛИТ ОИЯИ), такая модель была реализована только для интеграции с фиксированным набором коммерческих поставщиков облачных ресурсов. С учетом этого, а также на основании полученного авторами статьи опыта как по объединению облачных инфраструктур представляемых ими организаций, так и интеграции с европейским облаком EGI Federated Cloud командой ЛИТ ОИЯИ был разработан драйвер для объединения облаков партнерских организаций по модели cloud bursting на базе платформы OpenNebula как с аналогичным, так и с облаками на базе OpenStack. В статье описывается архитектура этого драйвера, используемые в нем технологии и протоколы, а также опыт его применения для объединения облачных инфраструктур организаций из стран-участниц ОИЯИ.

One of the important direction of cloud technologies development nowadays is a creation of methods for integration of various cloud infrastructures. An actuality of such direction in academic field is caused by a frequent lack of own computing resources and a necessity to attract additional ones. This article is dedicated to existing approaches to cloud infrastructures integration with each other: federations and so called ‘cloud bursting’. A ‘federation’ in terms of OpenNebula cloud platform is built on a ‘one master zone and several slave ones’ schema. A term ‘zone’ means a separate cloud infrastructure in the federation. All zones in such kind of integration have a common database of users and the whole federation is managed via master zone only. Such approach is most suitable for a case when cloud infrastructures of geographically distributed branches of a single organization need to be integrated. But due to its high centralization it's not appropriate when one needs to join cloud infrastructures of different organizations. Moreover it's not acceptable at all in case of clouds based on different software platforms. A model of federative integration implemented in EGI Federated Cloud allows to connect clouds based on different software platforms but it requires a deployment of sufficient amount of additional services which are specific for EGI Federated Cloud only. It makes such approach is one-purpose and uncommon one. A ‘cloud bursting’ model has no limitations listed above but in case of OpenNebula platform what the Laboratory of Information Technologies of Joint Institute for Nuclear Research (LIT JINR) cloud infrastructure is based on such model was implemented for an integration with a certain set of commercial cloud resources providers. Taking into account an article authors’ experience in joining clouds of organizations they represent as well as with EGI Federation Cloud a ‘cloud bursting’ driver was developed by LIT JINR cloud team for OpenNebula-based clouds integration with each other as well as with OpenStack-based ones. The driver's architecture, technologies and protocols it relies on and an experience of its usage are described in the article.

Оптимальное управление системой топливоснабжения заключается в выборе варианта развития энергетики, при котором достигается наиболее эффективное и надежное топливо- и энергоснабжение потребителей. В рамках реализации программы перевода распределенной системы теплоснабжения Удмуртской Республики на возобновляемые источники энергии была разработана информационно-аналитическая система управления топливоснабжением региона альтернативными видами топлива. В работе представлена математическая модель оптимального управления логистической системой топливоснабжения, состоящая из трех взаимосвязанных уровней: пункты накопления сырья, пункты производства топлива и пункты потребления. С целью повышения эффективности функционирования системы топливоснабжения региона информационно-аналитическая система расширена функционалом оперативного реагирования при возникновении нештатных ситуаций. Возникновение нештатных ситуаций на любом из уровней требует перестроения управления всей системой. Разработаны модели и алгоритмы оптимального управления в случае возникновения нештатных ситуаций, связанных с выходом из строя производственных звеньев логистической системы: пунктов накопления сырья и пунктов производства топлива. В математических моделях оптимального управления в качестве целевого критерия учитываются расходы, связанные с функционированием логистической системы при возникновении нештатной ситуации. Реализация разработанных алгоритмов основана на применении генетических алгоритмов оптимизации, что позволяет достичь наилучших результатов по времени работы алгоритма и точности полученного решения. Разработанные модели и алгоритмы интегрированы в информационно-аналитическую систему и позволяют оперативно реагировать на возникновение чрезвычайных ситуаций в системе топливоснабжения Удмуртской Республики путем применения альтернативных видов топлива.

Optimal management of fuel supply system boils down to choosing an energy development strategy which provides consumers with the most efficient and reliable fuel and energy supply. As a part of the program on switching the heat supply distributed management system of the Udmurt Republic to renewable energy sources, an “Information-analytical system of regional alternative fuel supply management” was developed. The paper presents the mathematical model of optimal management of fuel supply logistic system consisting of three interconnected levels: raw material accumulation points, fuel preparation points and fuel consumption points, which are heat sources. In order to increase effective the performance of regional fuel supply system a modification of information-analytical system and extension of its set of functions using the methods of quick responding when emergency occurs are required. Emergencies which occur on any one of these levels demand the management of the whole system to reconfigure. The paper demonstrates models and algorithms of optimal management in case of emergency involving break down of such production links of logistic system as raw material accumulation points and fuel preparation points. In mathematical models, the target criterion is minimization of costs associated with the functioning of logistic system in case of emergency. The implementation of the developed algorithms is based on the usage of genetic optimization algorithms, which made it possible to obtain a more accurate solution in less time. The developed models and algorithms are integrated into the information-analytical system that enables to provide effective management of alternative fuel supply of the Udmurt Republic in case of emergency.

В работе проведен сравнительный анализ предприятий Арктической зоны Российской Федерации (АЗ РФ) по экономическим показателям в соответствии с рейтингом Полярного индекса. В исследование включены числовые данные 193 предприятий, находящихся в АЗ РФ. Применены методы машинного обучения, как стандартные, из открытых ресурсов, так и собственные оригинальные методы — метод оптимально достоверных разбиений (ОДР), метод статистически взвешенных синдромов (СВС). Проведено разбиение с указанием максимального значения функционала качества, в данном исследовании использовалось простейшее семейство разнообразных одномерных разбиений с одной-единственной граничной точкой, а также семейство различных двумерных разбиений с одной граничной точкой по каждой из двух объединяющих переменных. Перестановочные тесты позволяют не только оценивать достоверность данных выявленных закономерностей, но и исключать из множества выявленных закономерностей разбиения с избыточной сложностью.

Использование метода ОДР на одномерных показателях выявило закономерности, которые связывают номер класса с экономическими показателями. Также в приведенном исследовании представлены закономерности, которые выявлены в рамках простейшей одномерной модели с одной граничной точкой и со значимостью не хуже чем $p < 0.001$.

Для достоверной оценки подобной диагностической способности использовали так называемый метод скользящего контроля. В результате этих исследований был выделен целый набор методов, которые обладали достаточной эффективностью.

Коллективный метод по результатам нескольких методов машинного обучения показал высокую значимость экономических показателей для разделения предприятий в соответствии с рейтингом Полярного индекса.

Наше исследование доказало и показало, что те предприятия, которые вошли в топ рейтинга Полярного индекса, в целом распознаются по финансовым показателям среди всех компаний Арктической зоны. Вместе с тем представляется целесообразным включение в анализ также экологических и социальных факторов.

The paper presents a comparative analysis of the enterprises of the Arctic Zone of the Russian Federation (AZ RF) on economic indicators in accordance with the rating of the Polar index. This study includes numerical data of 193 enterprises located in the AZ RF. Machine learning methods are applied, both standard, from open source, and own original methods — the method of Optimally Reliable Partitions (ORP), the method of Statistically Weighted Syndromes (SWS). Held split, indicating the maximum value of the functional quality, this study used the simplest family of different one-dimensional partition with a single boundary point, as well as a collection of different two-dimensional partition with one boundary point on each of the two combining variables. Permutation tests allow not only to evaluate the reliability of the data of the revealed regularities, but also to exclude partitions with excessive complexity from the set of the revealed regularities. Patterns connected the class number and economic indicators are revealed using the SDT method on one-dimensional indicators. The regularities which are revealed within the framework of the simplest one-dimensional model with one boundary point and with significance not worse than p < 0.001 are also presented in the given study. The so-called sliding control method was used for reliable evaluation of such diagnostic ability. As a result of these studies, a set of methods that had sufficient effectiveness was identified. The collective method based on the results of several machine learning methods showed the high importance of economic indicators for the division of enterprises in accordance with the rating of the Polar index. Our study proved and showed that those companies that entered the top Rating of the Polar index are generally recognized by financial indicators among all companies in the Arctic Zone. However it would be useful to supplement the list of indicators with ecological and social criteria.

Работа посвящена анализу конформационных изменений в димерах и тетрамерах тубулина, в частности оценке изгиба составленных из них протофиламентов. В работе рассмотрено три недавно использованных подхода для оценки изгиба тубулиновых протофиламентов: (1) измерение угла между вектором, проходящим через H7 спирали в $\alpha$- и $\beta$-мономерах тубулина в прямой структуре, и таким же вектором в изогнутой структуре тубулина; (2) измерение угла между вектором, соединяющим центры масс субъединицы и связанного с ней ГТФ- нуклеотида, и вектором, связывающим центры масс того же нуклеотида и соседней субъединицы тубулина; (3) измерение трех углов вращения субъединицы тубулина в изогнутой структуре димера тубулина относительно аналогичной субъединицы в прямой структуре димера тубулина. Приведены рассчитанные в соответствии с описанными тремя метриками количественные оценки углов на внутри- и междимерных интерфейсах тубулина в опубликованных кристаллических структурах. Внутридимерные углы тубулина в одной структуре, измеренные по методу (3), как и измерения этим методом внутридимерных углов в разных структурах, были более схожи, чем при использовании других методов, что говорит о меньшей чувствительности метода к локальным изменениям конформации тубулина, и характеризует метод в целом как более устойчивый. Измерения кривизны тубулина по углу между H7-спиралями дают несколько заниженную оценку удельной кривизны тубулина на димер, а метод (2), хотя на первый взгляд и дает цифры, также довольно хорошо совпадающие с оценками криоэлектронной микроскопии, существенно завышает углы даже на прямых структурах. Для структур тетрамеров тубулина в комплексе с белком статмином углы изгиба, рассчитанные по всем трем метрикам, различались для первого и второго димеров довольно существенно (до 20 % и больше), что говорит о чувствительности всех метрик к незначительным вариациям в конформации димеров тубулина внутри этих комплексов. Подробное описание процедур измерения изгибов тубулиновых протофиламентов, а также выявление преимуществ и недостатков различных метрик позволит увеличить воспроизводимость и четкость анализа структур тубулина в будущем, а также позволит облегчить сопоставление результатов, полученных различными научными группами.

This work is devoted to the analysis of conformational changes in tubulin dimers and tetramers, in particular, the assessment of the bending of microtubule protofilaments. Three recently exploited approaches for estimating the bend of tubulin protofilaments are reviewed: (1) measurement of the angle between the vector passing through the H7 helices in $\alpha$ and $\beta$ tubulin monomers in the straight structure and the same vector in the curved structure of tubulin; (2) measurement of the angle between the vector, connecting the centers of mass of the subunit and the associated GTP nucleotide, and the vector, connecting the centers of mass of the same nucleotide and the adjacent tubulin subunit; (3) measurement of the three rotation angles of the bent tubulin subunit relative to the straight subunit. Quantitative estimates of the angles calculated at the intra- and inter-dimer interfaces of tubulin in published crystal structures, calculated in accordance with the three metrics, are presented. Intra-dimer angles of tubulin in one structure, measured by the method (3), as well as measurements by this method of the intra-dimer angles in different structures, were more similar, which indicates a lower sensitivity of the method to local changes in tubulin conformation and characterizes the method as more robust. Measuring the angle of curvature between H7-helices (method 1) produces somewhat underestimated values of the curvature per dimer. Method (2), while at first glance generating the bending angle values, consistent the with estimates of curved protofilaments from cryoelectron microscopy, significantly overestimates the angles in the straight structures. For the structures of tubulin tetramers in complex with the stathmin protein, the bending angles calculated with all three metrics varied quite significantly for the first and second dimers (up to 20% or more), which indicates the sensitivity of all metrics to slight variations in the conformation of tubulin dimers within these complexes. A detailed description of the procedures for measuring the bending of tubulin protofilaments, as well as identifying the advantages and disadvantages of various metrics, will increase the reproducibility and clarity of the analysis of tubulin structures in the future, as well as it will hopefully make it easier to compare the results obtained by various scientific groups.

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.

This article discusses the influence of the shadow, informal and household sectors on the dynamics of a stochastic model with heterogeneous (heterogeneous) agents. The study uses the integration of the general equilibrium approach to explain the behavior of demand, supply and prices in an economy with several interacting markets, and a multi-agent approach. The analyzed model describes an economy with aggregated uncertainty and with an infinite number of heterogeneous agents (households). The source of heterogeneity is the idiosyncratic income shocks of agents in the legal and shadow sectors of the economy. In the analysis, an algorithm is used to approximate the dynamics of the distribution function of the capital stocks of individual agents — the dynamics of its first and second moments. The synthesis of the agent approach and the general equilibrium approach is carried out using computer implementation of the recursive feedback between microagents and macroenvironment. The behavior of the impulse response functions of the main variables of the model confirms the positive influence of the shadow economy (below a certain limit) on minimizing the rate of decline in economic indicators during recessions, especially for developing economies. The scientific novelty of the study is the combination of a multi-agent approach and a general equilibrium approach for modeling macroeconomic processes at the regional and national levels. Further research prospects may be associated with the use of more detailed general equilibrium models, which allow, in particular, to describe the behavior of heterogeneous groups of agents in the entrepreneurial sector of the economy.

Рассматривается одномерная трехскоростная кинетическая решеточная модель уравнения Больцмана, которая в рамках кинетической теории описывает распространение и взаимодействие частиц трех типов. Данная модель представляет собой разностную схему второго порядка для уравнений гидродинамики. Ранее было показано, что одномерная кинетическая решеточная модель уравнения Больцмана с внешней силой в пределе малых длин свободного пробега также эквивалентна одномерным уравнениям гемодинамики для эластичных сосудов, эквивалентность можно установить, используя разложение Чепмена – Энскога. Внешняя сила в модели отвечает за возможность регулировки функциональной зависимости между площадью просвета сосуда и приложенного к стенке рассматриваемого сосуда давления. Таким образом, меняя форму внешней силы, можно моделировать практически произвольные эластичные свойства стенок сосудов. В настоящей работе рассмотрены постановки физиологически интересных граничных условий для решеточных уравнений Больцмана в приложениях к задачам течения крови в сети эластичных сосудов. Разобраны следующие граничные условия: для давления и потока крови на входе сосудистой сети, условия для давления и потоков крови в точке бифуркации сосудов, условия отражения (соответствуют полной окклюзии сосуда) и поглощения волн на концах сосудов (эти условия соответствуют прохождению волны без искажений), а также условия типа RCR, представляющие собой схему, аналогичную электрическим цепям и состоящую из двух резисторов (соответствующих импедансу сосуда, на конце которого ставятся граничные условия, а также силам трения крови в микроциркуляторном русле) и одного конденсатора (описывающего эластичные свойства артериол). Проведено численное моделирование, рассмотрена задача о распространении крови в сети из трех сосудов, на входе сети ставятся условияна входящий поток крови, на концах сети ставятсяу словия типа RCR. Решения сравниваются с эталонными, в качестве которых выступают результаты численного счета на основе разностной схемы Маккормака второго порядка (без вязких членов), показано, что оба подхода дают практически идентичные результаты.

We consider a one-dimensional three velocity kinetic lattice Boltzmann model, which represents a secondorder difference scheme for hydrodynamic equations. In the framework of kinetic theory this system describes the propagation and interaction of three types of particles. It has been shown previously that the lattice Boltzmann model with external virtual force is equivalent at the hydrodynamic limit to the one-dimensional hemodynamic equations for elastic vessels, this equivalence can be achieved with use of the Chapman – Enskog expansion. The external force in the model is responsible for the ability to adjust the functional dependence between the lumen area of the vessel and the pressure applied to the wall of the vessel under consideration. Thus, the form of the external force allows to model various elastic properties of the vessels. In the present paper the physiological boundary conditions are considered at the inlets and outlets of the arterial network in terms of the lattice Boltzmann variables. We consider the following boundary conditions: for pressure and blood flow at the inlet of the vascular network, boundary conditions for pressure and blood flow for the vessel bifurcations, wave reflection conditions (correspond to complete occlusion of the vessel) and wave absorption at the ends of the vessels (these conditions correspond to the passage of the wave without distortion), as well as RCR-type conditions, which are similar to electrical circuits and consist of two resistors (corresponding to the impedance of the vessel, at the end of which the boundary conditions are set and the friction forces in microcirculatory bed) and one capacitor (describing the elastic properties of arterioles). The numerical simulations were performed: the propagation of blood in a network of three vessels was considered, the boundary conditions for the blood flow were set at the entrance of the network, RCR boundary conditions were stated at the ends of the network. The solutions to lattice Boltzmann model are compared with the benchmark solutions (based on numerical calculations for second-order McCormack difference scheme without viscous terms), it is shown that the both approaches give very similar results.