Агент-ориентированные модели как инструмент апробации управленческих решений

Авторы

  • Валерий Леонидович Макаров Центральный экономико-математический институт РАН , The Central economic-mathematical institute of the Russian Academy of Sciences , Государственный академический университет гуманитарных наук , Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "State Academic University for the Humanities" Автор
  • Альберт Рауфович Бахтизин Центральный экономико-математический институт РАН , The Central economic-mathematical institute of the Russian Academy of Sciences , Государственный академический университет гуманитарных наук , Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "State Academic University for the Humanities" Автор
  • Елена Давидовна Сушко Центральный экономико-математический институт РАН , The Central economic-mathematical institute of the Russian Academy of Sciences , Государственный академический университет гуманитарных наук , Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "State Academic University for the Humanities" Автор

Ключевые слова:

агент-ориентированное моделирование, демография, международная миграция, трудовая миграция, прогнозирование численности и структуры населения, территориальное планирование

Аннотация

В работе показано применение агент-ориентированного подхода при моделировании социо-эколого-экономических процессов, дан обзор наиболее характерных агент-ориентированных моделей (АОМ), разработанных за последние годы для решения практических задач территориального управления. Показана целесообразность использования АОМ как инструмента планирования развития территорий, в том числе стратегического. Представлена конструкция разработанной авторами территориальной демографической модели, в которой на основе поведения отдельных членов искусственного общества имитируются процессы смертности, рождаемости и миграции. Так, создание новых агентов (рождение детей) в модели является результатом выбора агентов-женщин репродуктивного возраста, и выбор этот зависит от их внутренних установок. При этом популяция агентов в этом отношении неоднородна - часть агентов придерживается современной репродуктивной стратегии (с низкой рождаемостью), а часть - традиционной (с высокой рождаемостью). Миграция агентов обусловлена разницей в уровне среднедушевых доходов как между различными территориями внутри страны, так и между различными странами. При выборе цели миграции большое значение имеют социальные связи агентов. Представленная конструкция послужила основой создания трех АОМ: 1) модели воспроизводства населения Санкт-Петербурга; 2) модели трудовой миграции из приграничных территорий Китая в Россию; 3) модели внутренней и внешней миграции в странах Европейского союза. Все модели были апробированы в ходе компьютерных экспериментов на реальных данных. Получены предварительные результаты, показавшие адекватную реакцию моделей на изменения управляемых параметров, связанных с экономическими и институциональными характеристиками среды агентов.

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Библиографические ссылки

Макаров В. Л., Бахтизин А. Р. Социальное моделирование -новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели). М.: Экономика, 2013.

Тарасов В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС, 2002.

Agent-Based Computational Demography: Using Simulation to Improve Our Understanding of Demographic Behaviour/ed. by F. C. Billari and A. Prskawetz. Heidelberg: Springer-Verlag, 2003.

Bloomquist K. M. A comparison of agent-based models of income tax evasion/Social Science Computer Review, 2006. 24, 4. P. 411-425.

Companion Modeling and Multi-Agent Systems for Integrated Natural Resource Management in Asia Los Baños (Philippines)/ed. by F. Bousquet, G. Trébuil, B. Hardy. International Rice Research Institute, 2005.

Davis J. S., Hecht G., Perkins J. D. Social Behaviors, Enforcement and Tax Compliance Dynamics//Accounting Rev. 2003. P. 39-69.

Diaz B. A. Agent-Based Models on Social Interaction and Demographic Behaviour (Ph. D. Thesis). Wien: Technische Universität, 2010.

Janmaat J., Lapp S., Wannop T., Bharati L., Sugden F. Demonstrating Complexity with a Role-playing Simulation: Investing in Water in the Indrawati Subbasin, Nepal. International Water Management Institute, Sri Lanka. 2015. Research Report 163 . URL: http://www.iwmi.cgiar.org/Publications/IWMI_Research_Reports/PDF/pub163/rr163.pdf (дата обращения: 14.11.16).

Klabunde A., Zinn S., Leuchter M., Willekens F. An agent-based decision model embedded in the life course. Max Planck Institute for Demographic Research.Working Paper (WP 2015-002) . URL: http://www.demogr.mpg.de/papers/working/wp-2015-002.pdf (дата обращения: 14.11.16).

Laing D., Park C., Wang P. A Modified Harris-Todaro Model of Rural-Urban Migration for China . URL: http://pages.wustl.edu/files/pages/imce/pingwang/harris-todarochina_2005.pdf (дата обращения: 14.11.16).

Makowsky M., Tavares J., Makany T., Meier P. An Agent-based Model of Crisis-Driven Migration. Santa Fe Institute, New Mexico: 2006 . URL: https://irevolution.files. wordpress.com/2012/07/sfi-migration-model-aug2006.pdf (дата обращения: 14.11.16).

Naivinit W., Le Page C., Trébuil G., Gajaseni N. Participatory agent-based modeling and simulation of rice production and labor migrations in Northeast Thailand//Environmental Modelling & Software. 25 (11). 1345-1358. DOI: 10.1016/j.envsoft.2010.01.012.

Pablo-Marti F., Santos J. S., Kaszowska J. An agent-based model of population dynamics for the European regions. Emergence: Complexity and Organization. 2015 . URL: https://journal.emergentpublications.com/article/an-agent-based-model-of-populationdynamics-for-the-european-regions/(дата обращения: 14.11.16).

Silverman E., Bijak J., Hilton J., Cao V. D., Noble J. When Demography Met Social Simulation: A Tale of Two Modelling Approaches//Journal of Artificial Societies and Social Simulation (JASSS). 2013. Vol. 16 (4) Art. 9 . URL: http://jasss.soc.surrey.ac. uk/16/4/9.html (дата обращения: 14.11.16).

Silverman E., Bijak J., Noble J., Cao V., Hilton J. Semi-Artificial Models of Populations: Connecting Demography with Agent-Based Modelling. In: Chen, S.-H. et al. (eds.), Advances in Computational Social Science: The Fourth World Congress, Agent-Based Social Systems. 2014. Vol. 11. P. 177-Springer Japan. DOI: 10.1007/978-4-431-54847-8_12.

Sokolowski J. A., Banks C. M., Hayes R. L. Modeling population displacement in the Syrian city of Allepo. Proceedings of the 2014 Winter Simulation Conference. IEEE. 2014. P. 252-263 . URL: http://www.informs-sim.org/wsc14papers/includes/files/023.pdf (дата обращения: 14.11.16).

Tsekeris T., Vogiatzoglou K. Multi-Regional Agent-Based Economic Model of Household and Firm Location and Transport Decisions//Proc. of the 10th STRC Swiss Transport Research Conference. Monte Verità, 2010 . URL: http://www.strc.ch/conferences/2010/Tsekeris. pdf (дата обращения: 14.11.16).

Загрузки

Опубликован

2016-12-15

Выпуск

Раздел

Статьи

Как цитировать

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Агент-ориентированные модели как инструмент апробации управленческих решений // Управленческое консультирование. 2016. № 12. С. 16–25.