CC BY
36
УДК 519.95
ПОСТАНОВКА ОСНОВНЫХ ЗАДАЧ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ МУЛЬТИАГЕНТНОМ ПОДХОДЕ
© Е.В. Черемисина
Ключевые слова: имитационное моделирование; мультиагентный подход; структурная и параметрическая идентификация модели.
Статья посвящена имитационному моделированию. Описаны основные проблемы, возникающие при исследовании явлений и процессов с использованием мультиагентного подхода.
Имитационное моделирование, а в частности муль-тиагентный подход, широко применяется при исследовании различного рода сложных бизнес-процессов и систем в социологии и биологии и позволяет решать трудноформализуемые задачи в условиях неопределенности. Кроме того, данный метод используется для систем поддержки принятия решений, улучшая тем самым экономические показатели организаций, уменьшая риск от реализации решений и экономя средства для достижения той или иной цели.
Реализация имитационных моделей может быть выполнена с помощью различных средств: языков программирования, стандартных пакетов прикладных программ, языков и сред моделирования, однако основным недостатком имитационных моделей, реализуемых с помощью универсальных языков программирования, пакетов прикладных программ, является их специфичность и сложность повторного использования. С другой стороны, среды моделирования могут включать избыточные функции и не всегда позволяют рассматривать особенности исследуемой области, всех возможных правил системы. Это связано с тем, что приемы, используемые при применении имитационное моделирования, разработаны в настоящее время в недостаточной степени. В частности, не решались задачи структурной и параметрической идентификации моделей, а также возникает вопрос о репрезентативности полученных данных, т. е. сколько нужно использовать агентов и какое их количество будет оптимальным, чтобы получить результаты, близкие к реальным. И, кроме того, проблематично осуществить проверку адекватности модели [1-3].
Сложность структурной идентификации моделей для таких объектов обусловлена тем, что 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. Параметрическая идентификация - из-за статистического характера свойств элементов, составляющих систему. Все это делает 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.
В дальнейшем нами будет осуществлена попытка разрешения этих проблем.
ЛИТЕРАТУРА
1. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 400 с.
2. Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов; учеб. пособие для слушателей программы eMBI. Академия АйТи, 2005. 163 с.
3. Коблев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. М.: Дело, 2003.
Поступила в редакцию 16 ноября 2011 г.
Cheremisina Ye.V. POSITION OF MAIN TASKS OF MATHEMATICAL MODELING AT MULTI-AGENT APPROACH The article is devoted to imitation modeling. The main problems appearing at event and processes research with use of multiagent approach are described.
Key words: imitation modeling; multi-agent approach; structural and parameter identification of model.
