УДК 303.092.5:324 Машкова А.Л., Новикова Е.В. Mashkova A.L., Novikova E.V.

УДК 303.092.5:324
Машкова А.Л., Новикова Е.В.
Mashkova A.L., Novikova E.V.
ПРОЕКТИРОВАНИЕ АГЕНТНОЙ МОДЕЛИ ПРОТЕКАНИЯ ПОЛИТИЧЕСКИХ
ПРОЦЕССОВ В ДВУХПАРТИЙНОМ ДЕМОКРАТИЧЕСКОМ ГОСУДАРСТВЕ
DEVELOPMENT OF THE AGENT-BASED MODEL OF POLITICAL PROCESSES
IN A BIPARTIAL DEMOCRATIC STATE
В статье рассматриваются вопросы разработки структуры и информационного обеспечения агенториентированной вычислительной модели протекания политических процессов в двухпартийном
демократическом государстве. Факторы, влияющие на голосование агентов, формализуются в
математических оценках уровня жизни. Предлагаются различные критерии сравнения уровня жизни
отдельного агента с его окружением с учетом состава домохозяйств. Информационное обеспечение модели
представлено в виде инфологической модели в стандарте UML, алгоритмическая составляющая отражена на
событийной граф-схеме.
Ключевые слова: агент-ориентированная вычислительная модель, информационное обеспечение,
правила принятия решений, моделирование динамики политических процессов.
The article is devoted to the development of structure and information support of agent-oriented computing
model of political processes in a democratic bipartial state. Factors influencing voting of the agents are formalized in
the mathematical estimates of living standards. There are different criteria for comparing living standards of an
individual agent with its environment, taking into account composition of the agent’s household. Information support of
the model is presented as an infological model in UML standard, algorithmic component is reflected on the eventgraph-scheme.
Keywords: agent-based computational model, information support, decision-making rules, modeling of
political processes dynamics.
ВВЕДЕНИЕ
Современный уровень развития программного обеспечения позволяет исследовать и
применять методы компьютерного анализа не только к решению простых задач, но и к таким
сложным сферам исследования как социология, экономика, политика. Для исследования
многих политических процессов в настоящее время широко используется прогнозирование
и моделирование [1,3-11].
В статье рассматривается случай двухпартийной системы как наиболее
распространенной в странах с развитой демократией. Модель основана на допущении, что
господствующие партии имеют различную социальную направленность (так называемые
«левая» и «правая» партии), что отражается на их политических программах. В свою очередь
избиратели отдают предпочтение той партии, политическая программа которой, по их
мнению, будет способствовать повышению их уровня жизни. Поскольку такая оценка крайне
субъективна, в архитектуре агента заложены ограничения рациональности, позволяющие ему
принимать решения в условиях неопределенности. Теория ограниченной рациональности
была предложена в 50-х годах ХХ века Гербертом Саймоном как альтернатива широко
распространенной теории ожидаемой предельной полезности, полагавшей полную
рациональность экономических агентов [2]. В модели концепция ограниченной
рациональности реализуется через сравнительную оценку уровня жизни агента с некоторым
эталоном: уровнем жизни его знакомых, средним уровнем жизни по стране или уровнем
жизни 10% самых богатых членов общества. В зависимости от результатов оценивания агент
делает выбор в пользу «левой» или «правой» партии.
ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРАВИЛ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ АГЕНТОМ
Сложность поставленной задачи определяет необходимость введения допущений, на
основе которых модель позволит исследовать изменение политических взглядов отдельных
групп населения в зависимости от социально-экономической ситуации в обществе, и, как
следствие, распределение голосов между партиями на выборах. В качестве основного
допущения принимаем, что государственном управлении участвуют две партии: «левая» и
«правая». Каждая из этих партий имеет собственную политическую программу. Избиратели
принадлежат к одному из трех классов: правящий (класс собственников), средний и рабочий,
причем граница между средним и рабочим условна и определяется лишь уровнем дохода.
Распределение голосов избирателей зависит от их оценки уровня жизни, который в свою
очередь зависит от ниже перечисленных факторов.
Одним из основных факторов, влияющих на выбор, является доход домохозяйства.
Под доходом домохозяйства в данном случае понимается доход семьи. Для рабочего класса:
Доход домохозяйства =(ЗП-Н)+ПС,
где ЗП – заработная плата,
Н-налоги,
ПС-пособия (на ребенка, пенсия).
Уровень дохода рабочего класса не должен быть ниже прожиточного минимума. Для
среднего класса доход такой же, как и для рабочего класса, но он не ниже средней
заработной платы. Для правящего класса доход рассчитывается следующим образом:
Доход домохозяйства =((С*10%)-Н)+ПН+ПС,
где С-стоимость собственности,
Н-налоги,
ПС-пособия (на ребенка, пенсии).
Доход правящего класса должен быть выше средней заработной платы. Каждый агент,
будет сравнивать свой доход с одним из четырех показателей:
— средним доходом в обществе;
— доходом правящего класса;
— медианой дохода в обществе;
— доходом ближайших знакомых.
Также будет рассматриваться вариант, что в обществе все агенты пользуются
разными оценками. Во всех случаях выбор агента при голосовании будет меняться в
зависимости от уровня его дохода.
Вторым фактором, влияющим на мнение агента, является уровень социального
обеспечения, к которому относятся: пенсии, пособия на ребенка. Если их уровень будет
расти, в соответствии с социально-экономической политикой проводимой партиями или
наоборот понижаться, голосование агентов будет перераспределяться, и агенты будут
голосовать вероятнее всего за ту партию, которая повышает социальное обеспечение.
Особенно это будет влиять на выбор агентов, которые получают только пенсию и полностью
оказываются на государственном обеспечении, также это будет заметно среди семей,
имеющих несовершеннолетних детей, получающих пособие на ребенка и агентов,
относящихся к рабочему классу, для которых уровень пособий играют большую роль.
Третьим фактором является уровень налогов, которые собирает государство. Будем
считать, что в нашей системе налог будет фиксированным. И в зависимости опять же от того
будет ли он повышаться или понижаться, голоса избирателей могут меняться. Налог будет
влиять на выбор только тех групп агентов, которые работают и получают заработную плату
или тех, кто имеет в своем распоряжении собственность и получает с нее ренту, с которой
платится налог. Особенное влияние на мнение агентов правящего класса, будет оказывать
повышение налога, так как им придется платить большую сумму со своего дохода
государству. Считается, что налог не платится с социальных пособий.
К факторам, влияющим на принятие решение, относятся доходы домохозяйства
(семьи), налоги устанавливаемые правительством и социальное обеспечение [3-6]. Состояние
агента описывается набором переменных:
— УД – доход агента;
— УОД – ожидаемый доход агента.
Возможны следующие сочетания переменных:
УД>=УОД, то есть агент проголосует на выборах, за правую партию, так как его
субъективная оценка показывает, что его доход больше среднего.
УД<УОД, то есть агент проголосует на выборах, за левую партию, так как его
субъективная оценка показывает, что его доход ниже среднего.
Принятие решение агентом происходит по оценке экономического фактора так, как
исследователю необходимо посмотреть, как влияет социально-экономический фактор на
политический выбор агента.
Изучение динамики политической ситуации, строится на основе модели поведения
агентов. В свою очередь модель поведения агентов строится на основе системы образов
каждого агента, которую агент получает из доступной ему информации. Поэтому
необходимо построить инфологическую модель, которая будет отражать все системы
образов агента.
СТРУКТУРА
МОДЕЛИ
И
ИНФОРМАЦИОННОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ
АГЕНТНОЙ
Каждый агент обладает набором характеристик и связей с внешней средой, которые
помогают ему принимать решение. В свою очередь, каждый агент оказывает влияние на
окружающую среду, что обусловливает возникновение так называемых явлений
эмерджентности [1,8,10,11]. Структура информационного обеспечения агентной модели
представлена на рисунке 1 в виде инфологической модели, построенной в соответствии с
требованиями стандарта UML.
Рисунок 1 – Инфологическая модель для построения образов агента
Событийная модель складывается из трех блоков (рисунок 2):

Блок «Демография» включает события: Рождение, Взросление (достижение
трудоспособного возраста), Вступление в брак, Уход в декрет, Выход из декрета,
Достижение пенсионного возраста, Смерть.

Блок «Получение дохода» состоит из событий: Получение личного дохода,
Выплата налогов, Выплата пособий, Расчет среднего дохода домохозяйства. Сначала
происходит событие Получение личного дохода, когда агент получает доход в виде
заработной платы или ренты без получения пособий и выплаты налогов. Затем происходит
событие Выплата налогов, в зависимости от схемы налогообложения. После того как
пополнился государственный бюджет, из
которого будут выплачиваться пособия
происходит событие Выплата пособий, то есть к личному доходу за вычетом налогов
пробавляется сумма пособия. В случае если агент достиг пенсионного возраста (для рабочего
и среднего классов) первые два события не происходят, а сразу наступает событие Выплата
пособий. Далее происходит событие Расчет среднего дохода домохозяйства, где агент
суммирует доход всей семьи и делит его на всех его членов, что показывает средний доход
на каждого члена семьи.

Блок «Принятие решения», в рамках которого происходит событие Пересчет
оценок за период, эта оценка сравнивается другой оценкой по одному из методов сравнения
оценок и происходит событие Голосование, в момент которого агент отдает свой голос за
«левую» или «правую» партию. Затем происходит событие Расчет голосов, Установление
правящей партии и при условии изменения правящей партии выполняется событие
Изменение налогов и пособий. Принятие решения происходит под влиянием блоков
«Демография», «Получение дохода».
Рисунок 2 – Граф-схема агентной модели
На рисунке 2 имеются условные переходы, то есть события происходят, если
выполняются следующие условия:
 U1 – Агент умирает
 U2 – Агент-женщина беременна
 U3 – Агент находит партнера
 U4 – Партия изменилась после выборов
Планирование следующего события происходит через определенный промежуток
времени, по умолчанию нулевой длительности. Примем продолжительность одного такта
модельного времени равной одному месяцу. В таблице 1 представлен перечень переходов
событийной модели, осуществляющихся не мгновенно и по определенному условию.
Для каждого агента время между событиями Взросление и Вступление в брак
рассчитывается отдельно и считается случайным числом. Событие Вступление в брак
происходит, если выполняется условие, что агент нашел партнера. Событие Смерть может
произойти после или во время любого из событий блока «Демография» и время между
любым из событий данного блока и событием Смерть является случайным числом.
Взросление агента происходит раз в год.
Таблица 1 – Задержки в событийной модели
Событиеинициатор
Рождение
Событие-результат
Достижение
трудоспособного
возраста
Достижение
Достижение
трудоспособного пенсионного
возраста
возраста
Уход в декрет
Выход из декрета
Длительность
Условие перехода
216
Возраст агента равен 18 годам
444 (504)
Возраст агента-женщины равен
55 лет; возраст агента-мужчины
равен 60 лет
Продолжительность декретного
отпуска 3 года
36
В блоке «Получение дохода» события Получение дохода, Выплата налогов,
Получение пособий и Расчет среднего дохода домохозяйства происходит раз в месяц. Также
события блока «Получение дохода» не происходят для агентов находящихся в событие
«Рождение».
В блоке «Принятие решения» события Пересчет оценок за период, Сравнение оценок,
Голосование происходит раз в год. События блока «Принятие решения» не происходят для
агентов находящихся в событие «Рождение».
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В представленной статье отражена постановка задачи моделирования протекания
политических процессов в двухпартийном демократическом государстве, формализована
структура вычислительной модели и ее информационного обеспечения. Процессы оценки
внешней среды и процедуры принятия агента согласуются с концепцией ограниченной
рациональности. В настоящее время производится программная реализация модели и
проводятся процедуры верификации. Результаты вычислительных экспериментов будут
представлены в дальнейших публикациях научного коллектива.
Список литературы
1.
Агентное моделирование: определение, методы и области применения
[Электронный ресурс] //Агентное моделирование: [сайт]. URL: http://www.agentnoemodelirovanie.ru/netLogo-vvedenie.php (дата обращения: 14.02.2015).
2.
Машкова А.Л., Савина О.А. Модели экономического поведения в классической
и современной науке Управленческий учет. – 2014.-№8. С.12-17.
3.
Машкова А.Л. Интеллектуальный агент в социальной среде: нечеткие оценки и
правила принятия решений Известия ЮЗГУ. Серия «Управление, иноформатика,
вычислительная техника». – 2014.-№3.С. 12-19.
4.
Машкова А.Л. Когнитивная архитектура интеллектуального агента в
имитационных моделях социально-экономических явлений. Ученые записки ОГУ. Серия
«Гуманитарные и социальные науки» – 2014.-№5. С. 78-81.
5.
Савина А.Л. Алгоритмические аспекты построения агентной модели
миграционных потоков. Пятая всероссийская научно-практическая конференция
«Имитационное моделирование. Теория и практика» ИММОД 2011; 1:255-259.
6.
Савина А.Л. Математическая модель принятия решений агентами в
имитационной модели миграционных потоков. Информационные системы и
технологии 2011, № 6. С.66-72.
7.
Савина О.А. Имитационное моделирование экономических систем и процессов.
Орел: ОрелГТУ, 2004.
8.
Epstein J., Axtell R. Growing Artificial Societies: Social Science From the Bottom
Up. MIT Press/Brookings Institution, 1996.
9.
Epstein J. Modeling Civil Violence: An Agent-Based Computational Approach.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. Vol. 99, No.
10., 2011.
10.
Gilbert N. When Does Social Simulation Need Cognitive Models? In: Cognition and
Multi-Agent Interaction From Cognitive Modeling to Social Simulation. Сambridge Univirsity
Press, 2006.
11.
Sun R. Prolegomena to Integrating Cognitive Modeling and Social Simulation. In:
Cognition and Multi-Agent Interaction From Cognitive Modeling to Social Simulation. Сambridge
Univirsity Press, 2006.