Постановка основных задач математического моделирования при мультиагентном подходе Текст научной статьи по специальности «Математика»

УДК 519.95

ПОСТАНОВКА ОСНОВНЫХ ЗАДАЧ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ МУЛЬТИАГЕНТНОМ ПОДХОДЕ

© Е.В. Черемисина

Ключевые слова: математическое моделирование; мультиагентный подход.

Поставлены основные задачи математического моделирования при мультиагентном подходе.

Применение агентов и мультиагентного подхода в проектировании архитектуры программных систем дает широкие возможности по обработке информации. Мультиагентный подход сейчас широко применяется при моделировании различного рода сообществ в биологии, социологии, экономике. Данный подход заключается в замене реальных объектов системы с соответствующим набором их свойств компьютерными аналогами, агентами, функционирующими в среде операционной системы и имеющими правила взаимодействия между собой и с окружением, аналогичные правилам, имеющимся в реальной системе.

Многие приемы, используемые при применении мультиагентного подхода, разработаны в настоящее время в недостаточной степени. В частности, не решались задачи структурной идентификации моделей, т. к. для таких объектов не всегда удается найти фундаментальные законы-зависимости и закономерности, позволяющие связать характеристики всей системы с индивидуальными свойствами составляющих ее элементов, правилами их взаимодействия, динамикой развития и т. д.; параметрической идентификации из-за статистического характера свойств элементов, составляющих систему. А также возникает вопрос о репрезентативности полученных данных, т. е. сколько нужно ис-

пользовать агентов, чтобы получить результаты близкие к реальным. И, кроме того, существует трудность с проверкой адекватности модели.

Указанные обстоятельства делают малопродуктивными известные подходы, базируемые на использовании аппаратов дифференциальных уравнений и методов стохастического моделирования Монте-Карло. С помощью первых удается получить описание развития социальной системы «в среднем», что существенным образом ограничивает применимость подхода. Использование методов Монте-Карло позволяет моделировать статистические закономерности свойств элементов, составляющих систему, а не их взаимодействия.

Есть гипотеза о представлении агентов системы как тензоров и применении к ним аппарата тензорного анализа.

Поступила в редакцию 12 ноября 2010 г.

Cheremisina Ye.V. Staging of main tasks of mathematical modeling at multi-agent approach

The main tasks of mathematical modeling at multi-agent approach are staged.

Key words: mathematical modeling; multi-agent approach.

22б