Моделирование социально-экономических процессов на основе

Валиев К.К.
Студент 4 курса механико-математического факультета НГУ
МОДЕЛИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ
КОМПЛЕКСНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АГЕНТО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ И
ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ
Развитие информационного общества ставит серьезные задачи по масштабному
использованию средств математической экономики для получения новых знаний. В
нашем
исследовании
речь
идет
о
компьютерном
моделировании
социально-
экономических процессов с использованием комплексного подхода, сочетающего агентоориентированные модели (АОМ) и ГИС-технологий.
Основной научной базой для исследования являлись работы как зарубежных (Epstein,
Johansen, Berck, Golan, Smith, Adams, Horridge, Parmenter и др.), так и отечественных
ученых (Бахтизин, Макаров). Так, работа Эпштейна Д. сосредоточена на выявлении
свойств и характеристик АОМ 1 , работы Тасфатсона и Аксельрода концентрируется на
решении задач социологии и экономики. АОМ является удобным инструментарием
моделирования
сложных
объектов,
таких
как
городские
системы,
в
которых
приоритетными направлениями могут являться транспортный комплекс, комплекс ЖКХ,
социальная сфера и др. На федеральном уровне – это использование АОМ в военнопромышленном комплексе, в космических и авиационных системах.
В АОМ присутствует два ключевых элемента – агент и среда. Агентом является некая
автономная «сущность», которая находится в постоянном взаимодействии со средой. С
точки
зрения
взаимодействий
экономической
таким
интерпретации
ключевым
звеном
могут
и
моделирования
являться
субъекты
пространства
социально-
экономических отношений, участвующих в производстве и распределении экономических
и социальных благ, при этом важной составляющей формирования модели является
принцип неоднородности агентов.
Под средой в АОМ понимается непрерывное пространство заданной формы, размера,
возможными состояниями, сферами влияния, определенными правилами динамического
изменения и многим другим. Среда может быть представлена непрерывно на базе ГИС, а
также в виде дискретной решетки (состоящей из квадратов, треугольников или
шестиугольников) или пассивной платформы для агентов, что существенно ограничивает
потенциал модели.
1
Epstein Joshua M. Remarks on the Foundations of Agent-based Generative Social Science // SEI Working Paper,
Santa Fe Institute, 2005
Разработка АОМ не требует использования специализированных программных
продуктов. Для разработки математических моделей можно использовать общие языки
программирования, такие как С++, Java, Delphi и др; математические инструментальные
средства, такие как Mathematics, MATLAB или таблицы Microsoft Excel. Однако
использование специализированного программного обеспечения (как AnyLogic, SWARM,
Repast и др.) позволяет в значительной степени облегчить процесс разработки АОМ за
счет набора готовых библиотек для представления агентов и среды модели. Двумерная и
трехмерная визуализация, перемещение агентов в графическом пространстве входят в
стандартный набор специализированных программных сред.
В журнале «Journal of Artificial Societies and Social Simulation» можно найти множество
примеров использование инструментов АОМ, такие например, как:
1.
Распространение инфекции (модель распространения инфекции);
2.
Решение
различных
социальных
вопросов
(различные
мульти-агентные
социальные пространственные модели);
3.
Проблема перегрузки транспортных магистралей и т.д.
Для более точного проектирование экономической политики и измерения параметров
социально-экономического развития в рамках национальной экономики был использован
синтез АОМ и вычисляемых общих равновесных моделей (CGE). Так, пионерами этого
направления были Cockburn, Annabi, Cisse, Cockburn, Deenluwe, Rutherford, Shepotylo, Tarr
и др. CGE модели можно определить в трех ключевых аспектах:
1. При использовании результатов деятельности агентов экономической системы;
2. Определение равновесного состояния на рынках товаров и услуг, а также факторов
производства;
3. Получение количественных результатов для дальнейшего проектирования и
моделирования социально-экономических процессов.
За рубежом CGE моделирование получило довольно широкое распространение, были
разработаны:
1) Модель анализа дохода штата Калифорния;
2) Динамическая региональная модель Австралии и др.
В российской литературе по экономике термин «GCE» практически отсутствует. Тем
не менее была создана В. Л. Макаровым в 1997 г. RUSEC (RUSsian EConomy).2
При синтезе
агенто-ориентированных моделей и ГИС-технологий существует два
подхода:
2
Подробнее на http://data.cemi.rssi.ru/GRAF/center/methodology/macroeconom/2/rusec.pdf
2
1) За основу берется программа AnyLogic (или другая программа для
разработки АОМ) и в ней рисуется карта;
2) За основу берется ГИС (к примеру, ArcGis3) и в среду помещаются агенты с
заданными свойствами.
В работе Макарова В.Л.
окружающая
среда
в
приоритет отдается второму подходу 4 . В этом случае
модели
представляется
в
виде
подробной
ГИС-карты
муниципалитета, управляемой программой ArcGis 10. ГИС-карта имеет несколько слоев, с
помощью которых моделируется поведение агентов в окружающей среде:
1) Первый слой: показатели объектов карты (дома, улицы и т.д.);
2) Второй слой: местоположение агентов на карте, их характеристики (портрет,
состояние);
3) Третий слой: перечисление и описание возможных действий агентов, а так
же правила выбора агентами действий;
Помимо удобных инструментов для создания карт в ArcGis, есть еще инструмент
«Business Analyst», в котором есть свой набор средств для анализа, а так же возможность
написания своих собственных аналитических методов. Business Analyst позволяет
анализировать
места
расположения
клиентов,
рынков,
торговых
площадей,
и
конкурентов. Поможет строить модели, визуализировать их на карту и анализировать
результаты 5 . Как мне кажется, этот инструмент может помочь объединить ГИСтехнологий, АОМ и CGE – модели.
Список литературы:
1. Бахтизин А.Р. (2008): Агент-ориентированные модели экономики. М.:Экономика
2. Макаров В.Л. (2012): Искусственные общества//Экономика и математические
методы, том 48, №3
3. Макаров В.Л. (2007а): Искусственные общества //Искусственные общества, том 1
№1
4. Makarov V.L. (2010): Artificial Societies: A powerful Tool to study Economics and
Related Systems // Искусственные общества, том 5 №1-4
5. Epstein Joshua M. (2005): Remarks on the Foundations of Agent-based Generative
Social Science SEI Working Paper (Santa Fe Institute)
Подробнее на esri.com
В.Л.Макаров(2012) Искусственные общества//Экономика и математические методы, том 48, №3
5
Подробнее на http://www.esri.com/software/arcgis/extensions/businessanalyst/key-features
3
4
3
6. Epstein J.M., Axtell R. (1996): Growing Artificial Societies: Social Science from the
Bottom Up. Washington DC.: Brooking Institution Press and MIT Press.
7. Макаров В.Л. (2007б): Искусственные общества: мощный инструмент для
изучения экономических и подобных систем //Искусственные общества, том 2 №34.
8. Макаров В.Л. (1999): Вычислимая модель российской экономики (RUSEC),
Препринт #WP/99/069, М.: ЦЭМИ РАН
9. Бахтизин А.Р. (2003): Применение GCE подхода для оценки эффективности мер
государственной политики
10. LEIGH TESFATSION , KENNETH L. JUDD (2006): Handbook of Computational
Economics, Vol. 2 AGENT-BASED COMPUTATIONAL CONOMICS. Amsterdam
11. http://www.esri.com/software/arcgis/extensions/businessanalyst/key-features
4