Статья продолжает цикл работ, посвящённых созданию больших агент-ориентированных моделей, построенных как искусственное общество, и разработке программного обеспечения для их реализации – системы проектирования масштабируемых агент-ориентированных моделей МЁБИУС. Базовым ядром системы служит демографическая модель, имитирующая естественное движение населения. Новым этапом в развитии работ, о котором идёт речь в статье, стало создание на основе данного ядра агент-ориентированной модели России, включающей в качестве агентов нового типа семьи, связанные с агентами-людьми иерархически. Кроме того, в модель введены объекты нового типа – проекты, предусматривающие создание в искусственной среде аналогов комплексных управляющих воздействий, направленных на стимулирование рождаемости. Разработанная на основе имитации реакции отдельных семей на введённые региональные меры поддержки модель позволяет отслеживать их влияние на основные демографические показатели. Агент-ориентированная модель России была апробирована на данных за длительный ретроспективный период на примере запуска программ материнского капитала и показала хорошее совпадение с официальной статистикой.

В статье представлен подход к моделированию миграционных и демографических процессов с использованием платформы FLAME GPU, предназначенной для крупномасштабного агент-ориентированного моделирования. Данный подход основан на ранее предложенной имитационной модели взаимодействия двух сообществ: мигрантов и коренных жителей, реализованной в системе AnyLogic. Такая модель имела относительно малую размерность дискретного пространства для существования популяций и детерминированную систему принятия решений каждого агента. Вместе с тем, наличие множественных взаимодействий между агентами и переходов между их состояниями обуславливает высокую вычислительную сложность подобной модели. Использование FLAME GPU позволило существенно расширить возможности проведения численных экспериментов, главным образом, за счет распараллеливания вычислительных процессов на уровне каждого агента и занимаемого им ресурса, а также реализации механизма множественных вычислений класса Монте-Карло. В результате исследованы зависимости ключевых характеристик рассматриваемой системы (в частности, общей численности населения, доли мигрантов, количества ассимилированных мигрантов, темпов роста ВВП и др.) от наиболее важных параметров модели (например, доли новых мигрантов, государственных расходов на интеграцию, периодичности создания новых рабочих мест и др.). Предложенный подход может быть использован для разработки систем поддержки принятия решений по планированию найма новых сотрудников на основе прогнозной динамики миграционных и демографических процессов.