58. Агентно-орієнтоване моделювання. Суть агентно-орієнтованого моделювання.

Агентне моделювання. Основу цього підходу до моделювання складають агентно-орієнтовані моделі (АОМ). АОМ — спеціальний клас обчислюваних моделей, що базуються на індивідуальній поведінці агентів та створюються для комп’ютерних симуляцій. Такі комп’ютерні симуляції тісно взаємозв’язані з наступними поняттями: складні системи, метод Монте-Карло, обчислювальна соціологія, системи з безліччю агентів і еволюційне програмування тощо. В основі агентно-орієнтованих моделей лежать три основні ідеї: 1) об’єктна орієнтованість; 2) здатність агентів до навчання (або їх еволюція); 3) складність обчислень. Домінуючим методологічним підходом є підхід, при якому обчислюється рівновага або псевдорівновага системи, що містить у собі безліч агентів. При цьому, власне моделі, використовуючи прості правила поведінки, можуть видавати вельми цікаві результати. АОМ складаються з агентів, що динамічно взаємодіють за певними правилами. Середовище, в якому вони взаємодіють, може бути достатнє складним. Основними властивостями агентів в АОМ є: 1) інтелектуальність. У той же час, ця властивість має бути помірною для того, щоб агенти не могли пізнати щось більше, що виходить за рамки правил гри; 2) наявність життєвої мети; 3) розташування в часі і просторі. Мається на увазі деяке «місце існування», яке може бути представлена і у вигляді грат, так і у вигляді набагато складнішої структури. Інколи результат взаємодії агентів у «місці існування» — рівновага, інколи — безперервний процес еволюції, а інколи — нескінченний цикл без певного рішення. Вважається, що АОМ доповнюють традиційні аналітичні методи. Останні дозволяють нам охарактеризувати рівновагу системи, а АОМ — досліджувати можливість отримання такого

стану. АОМ можуть пояснити причину виникнення таких явищ, як: терористичні організації, війни, обвалення ринку акцій та ін. В ідеалі АОМ можуть допомогти ідентифікувати критичні моменти часу, після настання яких надзвичайні наслідки матимуть незворотній характер. З середини 1990-х років АОМ стали використовувати для вирішення безлічі комерційних і технологічних проблем. Прикладами можуть послужити завдання: а) оптимізації мережі постачальників і логістика; б) моделювання споживчої поведінки (у тому числі соціальні мережі); в) розподілених обчислень; г) менеджменту трудових ресурсів; е) управління транспортом; є) управління інвестиційними.

59. Агентно-орієнтоване моделювання. Суть агентно-орієнтованого моделювання. Побудова агентних моделей. Засоби розробки систем аом.

Агентне моделювання. Основу цього підходу до моделювання складають агентно-орієнтовані моделі (АОМ). АОМ — спеціальний клас обчислюваних моделей, що базуються на індивідуальній поведінці агентів та створюються для комп’ютерних симуляцій. Такі комп’ютерні симуляції тісно взаємозв’язані з наступними поняттями: складні системи, метод Монте-Карло, обчислювальна соціологія, системи з безліччю агентів і еволюційне програмування тощо. В основі агентно-орієнтованих моделей лежать три основні ідеї: 1) об’єктна орієнтованість; 2) здатність агентів до навчання (або їх еволюція); 3) складність обчислень. Домінуючим методологічним підходом є підхід, при якому обчислюється рівновага або псевдорівновага системи, що містить у собі безліч агентів. При цьому, власне моделі, використовуючи прості правила поведінки, можуть видавати вельми цікаві результати. АОМ складаються з агентів, що динамічно взаємодіють за певними правилами. Середовище, в якому вони взаємодіють, може бути достатнє складним. Основними властивостями агентів в АОМ є: 1) інтелектуальність. У той же час, ця властивість має бути помірною для того, щоб агенти не могли пізнати щось більше, що виходить за рамки правил гри; 2) наявність життєвої мети; 3) розташування в часі і просторі. Мається на увазі деяке «місце існування», яке може бути представлена і у вигляді грат, так і у вигляді набагато складнішої структури. Інколи результат взаємодії агентів у «місці існування» — рівновага, інколи — безперервний процес еволюції, а інколи — нескінченний цикл без певного рішення. Вважається, що АОМ доповнюють традиційні аналітичні методи. Останні дозволяють нам охарактеризувати рівновагу системи, а АОМ — досліджувати можливість отримання такого

стану. АОМ можуть пояснити причину виникнення таких явищ, як: терористичні організації, війни, обвалення ринку акцій та ін. В ідеалі АОМ можуть допомогти ідентифікувати критичні моменти часу, після настання яких надзвичайні наслідки матимуть незворотній характер. Відзначають характерні риси в побудові агентних моделей. На додаток до стандартних задач побудови моделі, практичне АМ потребує виконання наступних кроків: 1) визначення агентів і теоретичних основ поведінки агентів; 2) визначення взаємовідносини між агентами і теоретичних основ таких відносин; 3) пощук платформи для АМ і розробка стратегії АМ моделі; 4) отримання необхідних даних для агентів; 5) перевірка (етап валідації) моделі поведінки агентів (на додаток до всієї моделі в цілому); 6) запуск моделі та аналіз вихідних даних з точки зору зв’язку між поведінкою агентів на мікрорівні та поведінкою всієї системи в цілому.