Агент-ориентированная имитационная модель поведения взаимодействующих предприятий многоотраслевой модели сектора экономики в AnyLogic
Отзывы
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)


Всего просмотров
25


Скачивания
0
Дата выпуска
11.08.2025
Год выпуска
2025
DOI
10.33276/S265838870035290-2
Агент-ориентированная имитационная модель поведения взаимодействующих предприятий многоотраслевой модели сектора экономики в AnyLogic
Аннотация

В статье представлен подход к моделированию многоагентной социально-экономической системы межотраслевых рыночных взаимодействий, особенностью которой является способ принятия решения о сделке агентами и вычисление функции совокупной полезности системы с использованием системы AnyLogic. Разработанная агент-ориентированная модель позволяет исследовать торговые взаимодействия внутри отрасли при различных параметрах внешней среды. Особенностью предложенного подхода является детализированный способ имитационного моделирования множественных взаимодействий между агентами с вычислением целесообразности совершения каждой сделки, реализованным рыночным механизмом заключения сделок и последующим вычислением значения функции совокупной полезности изучаемой многоагентной социально-экономической системы, выраженной в количестве совершенных сделок. Были проведены численные эксперименты с помощью метода варьирования значений управляющих параметров и выявлены важные зависимости между основными исходными параметрами и целевой функцией полезности. 

Об авторах
Воронцов Илья Алексеевич
лаборант
Центральный экономико-математический институт РАН
Библиография

1. Акопов, А. С. Моделирование и оптимизация стратегии? принятия индивидуальных решении? в многоагентных социально-экономических системах с использованием машинного обучения / А. С. Акопов // Бизнес-Информатика. – 2023. – Т. 17, № 2. – С. 7–19. – URL : https://bijournal.hse.ru/data/2023/07/04/2076328214/1.pdf (дата обращения: 10.03.2025).

2. Бахтизин, А. Р. Демографическая агент-ориентированная модель России и оценка ее применимости для решения практических управленческих задач / А. Р. Бахтизин, В. Л. Макаров, А. А. Максаков, Е. Д. Сушко // Искусственные общества. – 2021. – T. 16, № 2. – URL : https://artsoc.jes.su/s207751800015357-1-1/ (дата обращения: 10.03.2025).

3. Величко, А. С. Интервальная энтропийная модель межрегионального производственного баланса / А. С. Величко, Д. В. Давыдов // Пространственная экономика. – 2009. – № 3. – С. 20-35.

4. Воронцов, И. А. Агент-ориентированная имитационная модель стохастических бартерных взаимодействий в среде AnyLogic / И. А. Воронцов // Искусственные общества. – 2023. – T.18, Вып. 3. – URL: https://artsoc.jes.su/s207751800027094-2-1/ (дата обращения: 10.03.2025).

5. Джурка, Н. Г. Оценка последствий формирования газоперерабатывающего комплекса на Дальнем Востоке / Н. Г. Джурка, О. В. Дёмина // Экономика региона. – 2018. – Т. 14, вып. 2. – С. 450-462.

6. Макаров, В. Л. Агент-ориентированное моделирование для сложного мира / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Дж. М. Эпштейн. – Москва: МАКС Пресс, 2022. – 88 с. ISBN 978-5-317-06764-9.

7. Окрепилов, В. В. Применение суперкомпьютерных технологий для моделирования социально-экономических систем / В. В. Окрепилов, В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, С. Н. Кузьмина // Экономика региона. – 2015. – № 2 (42). – С. 301-312.

8. Akopov, A. S. MBHGA: A Matrix-Based Hybrid Genetic Algorithm for Solving an Agent-Based Model of Controlled Trade Interactions / A. S. Akopov //  IEEE Access. – 2025. – vol. 13. – pp. 26843-26863. – URL :  https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3539460 (дата обращения: 10.03.2025).

9. Akopov, A.S. A Clustering-Based Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm for Solving a Multisectoral Agent-Based Model / A. S. Akopov // Studies in Informatics and Control. – 2024. – 33(2). – Pp. 83-95. – URL : https://doi.org/10.24846/v33i2y202408 (дата обращения: 10.03.2025).

10. Akopov, A. S. Optimization of Characteristics for a Stochastic Agent-Based Model of Goods Exchange with the Use of Parallel Hybrid Genetic Algorithm / A. S. Akopov, A. L. Beklaryan, A. A. Zhukova // Cybernetics and Information Technologies. – 2023. – Vol. 23, no. 2. – Pp. 87–104. – URL : https://doi.org/10.2478/cait-2023-0015 (дата обращения: 10.03.2025).

Полная версия доступна только подписчикам
Подпишитесь прямо сейчас