22-23 июня 2022 г. состоялось шестое заседание Рабочей группы стран БРИКС по ИКТ и высокопроизводительным вычислительным системам (6th Meeting of the BRICS Working Group on ICT and HPC) в формате видеоконференции в связи с продолжающейся эпидемиологической ситуацией. Страной-организатором была Индия, а совещание проходило на онлайн платформе Webex.

28 сентября 2021 г. на базе Центрального экономико-математического института РАН состоялась международная конференция «Искусственные общества и информационные технологии» и был проведен круглый стол «Суперкомпьютерные технологии и искусственные общества», собравшие представителей многих организаций, среди которых: (1) Центральный экономико-математический институт РАН, (2) Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, (3) Институт прикладной математики РАН им. М.В. Келдыша, (4) Шэньчжэньский университет (Китай), (5) Государственный академический университет гуманитарных наук, (6) ПАО «Сбербанк», (7) АО «Аргументы и факты», (8) Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, (9) Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, (10) Российская академия естественных наук, (11) Уфимский федеральный исследовательский центр РАН, (12) Орловский государственный университет им. И.С. Тургенева, (13) Воронежский государственный университет, (14) АНО ВО Институт менеджмента экономики и инноваций и др.

27-28 мая 2021 г. состоялось пятое заседание Рабочей группы стран БРИКС по ИКТ и высокопроизводительным вычислениям в формате видеоконференции в связи с текущей эпидемиологической ситуацией. Встреча была организована Центром высокопроизводительных вычислений при поддержке Министерства науки и инноваций Южно-Африканской Республики.

Четвертое заседание Рабочей группы БРИКС по ИКТ и высокопроизводительным вычислительным системам состоялось 8-9 октября 2020 г. в формате видеоконференции в связи с текущей эпидемиологической ситуацией. Встреча была организована Национальным исследовательским Нижегородским государственным университетом им. Н.И. Лобачевского при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации.

22 сентября 2020 г. на базе Центрального экономико-математического института РАН состоялась международная конференция «Искусственные общества и информационные технологии» и семинар «Суперкомпьютерные технологии и искусственные общества», собравшие представителей нескольких организаций, среди которых: (1) Центральный экономико-математический институт РАН, (2) Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, (3) Институт прикладной математики РАН им. М.В. Келдыша, (4) Шанхайская техническая компания Цзинхуа, (5) Государственный академический университет гуманитарных наук, (6) Автономная некоммерческая организация высшего образования «Институт менеджмента, экономики и инноваций», (7) Уфимский федеральный исследовательский центр РАН, (8) Компания Ataccama, (9) Автономная некоммерческая организация «Центр развития деловых компетенций».

В статье представлена конструкция демографической агент-ориентированной модели (АОМ), разработанной в системе проектирования МЁБИУС, которая позволяет создавать АОМ с численностью популяций до 10⁹ агентов, эффективно масштабируемые при запуске на суперкомпьютерах. Система МЁБИУС поддерживает также динамическое изменение численности и пространственного распределения агентов за счет имитации процессов исчезновения агентов и появления новых. Конструкция апробирована при реализации крупномасштабной демографической АОМ России, в которой имитируются процессы естественного движения населения страны в разрезе регионов. Агентами в модели являются люди, которые обмениваются сообщениями, поддерживают родственные связи, рожают детей, стареют и умирают. Показаны результаты апробации АОМ России на реальных статистических данных. Получены прогнозы основных демографических показателей как для России в целом, так и для всех регионов при различных сценариях изменения суммарного коэффициента рождаемости. Показана дифференциация регионов по ожидаемой динамике численности населения и его возрастной структуры. Оценено влияние отдельных социально-экономических факторов на динамику суммарного коэффициента рождаемости.

В исследовании ученых из университета Тохоку (Япония) представлена агент-ориентированная модель, позволяющая имитировать процесс эвакуации населения в городской среде в результате обрушения цунами. Модель построена для технической реализации на суперкомпьютерах на основе гибридной технологии распараллеливания с использованием программных интерфейсов MPI и OpenMP, а проведенные с ее использованием расчеты продемонстрировали высокую реалистичность полученных результатов. К примеру, было воспроизведено цунами, вызванное землетрясением, произошедшим 11 марта 2011 г. в районе острова Хонсю и по оценкам сейсмологов, являющимся сильнейшим в Японии за весь период наблюдений.

25 февраля 2020 года Президиум Российской академии наук присудил премию имени Л.В. Канторовича за применение суперкомпьютерных технологий в общественных науках.

«Премию Канторовича было единогласно решено присудить авторскому коллективу в составе: академик Валерий Леонидович Макаров, член-корреспондент Альберт Рауфович Бахтизин, кандидат экономических наук Елена Давидовна Сушко за цикл научных работ: «Суперкомпьютерные технологии в общественных науках». Центральный экономико-математический институт известен такими фундаментальными работами» – отметил академик-секретарь отделения общественных наук РАН Андрей Вадимович Смирнов.

На основе разработанной авторами ранее программы (регистрационный номер RU 2019614589) была разработана система, позволяющая создавать эффективно масштабируемые агент-ориентированные модели с популяциями агентов разных типов до 1 млрд. агентов. Система поддерживает динамическое изменение численности и пространственного распределения агентов за счет имитации процессов исчезновения агентов и появления новых. Апробирована при реализации крупномасштабной демографической агент-ориентированной модели России, в которой имитируются основные процессы движения населения страны в разрезе регионов. Агентами в ней являются люди, которые обмениваются сообщениями, образуют семьи, поддерживают родственные связи, рожают детей, стареют и умирают. Тестирование модели проводилось на суперкомпьютерах Ломоносов-2 (МГУ) и Млечный путь-2 (Гуанчжоу, Китай). Система кроссплатформенная, написана на C++ и С#. Объем 66 Мб.

В статье представлена агент-ориентированная демографическая модель России, предназначенная для запуска на суперкомпьютерах. Использованные в модели технологии позволяют создавать искусственное общество с числом агентов до 10⁹ и эффективно распараллеливать работу симулятора. Программный комплекс, созданный для реализации модели, объединяет отдельные подсистемы, написанные на языках программирования разного уровня. С одной стороны, это обеспечивает эффективную балансировку нагрузки между вычислительными процессами и обмен сообщениями между агентами (реализовано на языке С++), а с другой, упрощает разработку блоков модели, реализующих симуляцию демографических процессов (реализовано на С#). Демографические процессы в модели имитируются на основе действий отдельных агентов с учетом их родственных связей, которые они поддерживают, обмениваясь сообщениями. Ключевыми особенностями демографической агент-ориентированной модели являются следующие: а) динамическое изменение численности и состава популяции агентов – удаление части агентов (их «смерть») и возникновение новых («рождение»); и б) разделение действий, выполняемых на шаге имитации по этапам, в конце каждого из которых может происходить пересмотр общих параметров, относящихся к регионам или группам агентов, и/или обмен сообщениями между агентами. Модель в ходе компьютерных экспериментов прошла апробацию на реальных данных и показала высокие результаты при тестировании по следующим параметрам: а) качество воссоздания на популяции агентов возрастно-половой структуры населения как по стране в целом, так и в разрезе регионов; б) устойчивость работы модели и низкая погрешность получаемых результатов прогнозирования основных демографических показателей в сравнении с вариантами официального прогноза Росстата; в) эффективность распараллеливания программного кода при запуске на суперкомпьютерах. Модель является базовой для разрабатываемой комплексной региональной имитационной модели, однако может быть полезна как самостоятельный инструмент прогнозирования.

24 сентября 2019 г. на базе Центрального экономико-математического института РАН состоялся семинар «Суперкомпьютерные технологии в общественных науках», собравший представителей нескольких организаций, среди которых: (1) Центральный экономико-математический институт РАН, (2) Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, (3) Институт прикладной математики РАН им. М.В. Келдыша, (4) Государственный академический университет гуманитарных наук, (5) Вологодский научный центр РАН, (6) Институт менеджмента, экономики и инноваций, (7) Уфимский федеральный исследовательский центр РАН, (8) ПАО «Сбербанк России», (9) компания «Моторин & партнёры», (10) компания «IQ Systems».

25 сентября 2019 г. подписано соглашение о создании китайско-российского экономико-математического центра, объединяющего три стороны:

(1) Научный центр провинции Гуандун, подведомственный департаменту науки и технологий провинции Гуандун.
(2) Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Центральный экономико-математический институт РАН.
(3) Гуанчжоу Майлстоун Компани Лтд.

Исследователи из автономного университета Барселоны разработали инструмент для распараллеливания агент-ориентированных моделей – Care HPS (High Performance Simulation), позволяющий в автоматическом режиме решать задачи распределения выполняемого кода, балансировки вычислительной нагрузки, связи и синхронизации. Ниже кратко описывается предлагаемый фреймворк, а также приводятся результаты экспериментов.

В статье исследователей из университета Салерно (Италия) рассматривается распределенная версия пакета MASON, разработанная в университете Джорджа Мейсона (США) для реализации программного кода агент-ориентированных моделей в распределенной среде – D-MASON. Большинство разработчиков агентных моделей в первую очередь являются специалистами в определенных предметных областях, а их программистские навыки зачастую ограничиваются знаниями специализированных высокоуровневых пакетов, и в этой связи постоянно растет запрос на системы автоматического распараллеливания программного кода без его переработки, сильно упрощающие построение высокопроизводительных приложений. Ранее мы уже описывали подобного рода фреймворки – RepastHPC, Pandora, Polaris и др., а здесь рассмотрим особенности пакета D-MASON, среди которых – эффективное разделение моделируемого пространства (двух и трехмерного), новый механизм согласованности памяти, интеграция с облачными сервисами. Дистрибутив, подробная документация, учебные пособия и прочие материалы можно скачать здесь.

В работе ученых научно-технического университета г. Краков (AGH University of Science and Technology) рассматривается симулятор, построенный на базе агентного подхода, позволяющий имитировать поведение толпы на различных объектах – от небольших помещений до крупных центров притяжения большого количества людей (стадионов, высотных зданий и т.д.). Использование клеточных автоматов в качестве основы для пространственного распределения агентов позволяет эффективно распараллеливать программный код.

Третье совещание рабочей группы стран БРИКС по информационно-коммуникационным технологиям (ИКТ) и высокопроизводительным вычислениям прошло с 13 по 15 мая 2019 года в технологическом парке Итайпу (Фос-ду-Игуасу, Бразилия). Заседание проходило под председательством профессора Аугусто Гадельха (Augusto Gadelha) из Бразильской лаборатории научных вычислений, и в нем приняли участие 22 участника из пяти стран БРИКС.

В статье рассматривается алгоритм декомпозиции графа, применительно к реализации масштабируемой агент-ориентированной модели, с целью эффективной балансировки нагрузки между узлами суперкомпьютера. Агенты модели одновременно задействованы в нескольких процессах, для которых важны различные социальные связи (семья, соседи, друзья и др.).

Разработана система проектирования агент-ориентированных моделей для запуска на суперкомпьютерах, позволяющая эффективно масштабировать агент-ориентированные модели до 1 млрд. агентов. Она была применена при реализации крупномасштабной агентной модели стран Евразии, имитирующей основные процессы движения населения этих стран, а также последствия реализации крупных инфраструктурных проектов как результата действий множества самостоятельных агентов. Тестирование модели было проведено на различных суперкомпьютерах (Ломоносов (МГУ), Млечный путь-2 (Гуанчжоу, Китай)).

Разработка ученых из Политехнического университета Виргинии и университета штата Виргиния (Biocomplexity Institute at Virginia Polytechnic Institute and State University (Virginia Tech)) направлена количественную оценку отдельных параметров Сценария национального реагирования #1 (National Response Scenario Number One) – плана федерального правительства Соединенных Штатов на ядерную атаку. Это один из пятнадцати сценариев, разработанных Министерством внутренней безопасности США (United States Department of Homeland Security) и связанных с национальной системой реагирования (National Response Framework) в которой подробно описываются действия при возникновении чрезвычайных ситуаций. В сценарии #1 наиболее вероятной предполагается атака на крупнейшие города США (Нью-Йорк, Лос-Анджелес и др.) с использованием ядерных зарядов, перемещаемых с помощью подходящих транспортных средств (фургон, внедорожник и т.п.), позволяющих доставить их в центр города и взорвать.

В статье рассматривается технология построения многоагентных симуляций, дающая возможность эффективно масштабировать модели этого класса до 10⁹ агентов, и её применение при создании крупномасштабной агентной модели стран Евразии. Задача модели – имитировать основные миграционные процессы и динамику экономик этих стран, а также последствия реализации крупных инфраструктурных проектов как результата действий множества самостоятельных агентов. Тестирование модели проводилось на различных суперкомпьютерах, что позволило сделать вывод об их технических характеристиках.

В Аргоннской национальной лаборатории (национальный исследовательский центр Министерства энергетики США) разработано программное обеспечение для построения агент-ориентированных моделей, в основном используемых для симуляции транспортных потоков.

Основные утилиты разработанного пакета: (1) модуль, отвечающий за параллельную обработку событий; (2) модуль, реализующий межпроцессный обмен; (3) библиотека для визуализации; (4) библиотека для ввода-вывода данных и др.

Опубликована статья «Development of the Agent-based Demography and Migration Model of Eurasia and its Supercomputer Implementation» в которой описываются результаты исследования, направленного на совершенствование инструментов реализации больших агентных на суперкомпьютерах. Для проведения эффективного расчета модели с использованием суперкомпьютера требуется распределить агентов равномерно по всем задействованным процессорам суперкомпьютера таким образом, чтобы минимизировать связи между агентами, размещенными на разных процессорах. Связи агентов можно представить в виде графа, а затем для его разбиения на относительно изолированные части применить алгоритмы графовой декомпозиции. Для эффективного разбиения множества ячеек на подмножества равного размера с минимумом связей были реализованы алгоритмы графовой декомпозиции METIS/ParMETIS (Karypis, Kumar, 1995), которые успешно применяются для распределения графов больших размерностей (до 10⁹) в задачах декомпозиции и переупорядочивания расчётных сеток, матриц и графов. Для расчетов использовались два суперкомпьютера: МВС-100K (Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН, г. Москва) и Tianhe-2 (Национальный университет оборонных технологий КНР, г. Гуанчжоу).

Агент-ориентированный подход становится все популярнее при изучении клеточных систем, но в то же время их сложность требует использования соответствующих инструментов, построенных с использованием высокопроизводительных вычислений.

В работе исследователей из университета Виго (Universidad de Vigo, Испания) и университета Минью (Universidade do Minho, Португалия) рассматривается последовательный и параллельный алгоритмы применительно к трехмерному моделированию отдельных молекул в сложных структурах с использованием агентного подхода. Разработанные подходы позволяют определять расположение молекул с достаточно высокой точностью и, таким образом, выявлять возможные критические состояния изучаемых объектов. Кроме этого, эти подходы реализованы в рамках кроссплатформенного приложения, что обеспечивает возможность построения трехмерных моделей на любой аппаратной платформе и операционной системе. По результатам расчетов, в том числе было выявлено, что параллельные версии моделей демонстрируют высокую производительность при работе с большим числом агентов, а последовательные – для малых и средних групп.

Разработчики отдельно отмечают, что обозначенные подходы могут быть использованы при построении агент-ориентированных моделей для исследования других предметных областей (в частности, социальных и экономических систем).

В совместной работе исследователей университета им. Иоганна Кеплера в Линце (Австрия), Лондонского университета (Великобритания), высшей технической школы Ингольштадта (Германия) и университета Бахри (Исламабад, Пакистан) рассматривается программная платформа для моделирования городской мобильности на основе агент-ориентированного подхода, геоинформационных и суперкомпьютерных технологий. Разработчики использовали реальную растровую карту небольшого города в Центральной Европе с очень высоким разрешением, преобразованную в мелкозернистую (1.25 м²) двумерную решетку. Соответствующий клеточный автомат связывает перемещающихся агентов с их жизненным пространством. Вместе с тем, учитывая масштаб моделируемого объекта, техническая реализация модели практически невозможна без использования параллельных вычислений.

В университете Гуанчжоу (Guangzhou University, China), а также на базе Aloft Guangzhou University Park с 23 по 26 апреля 2017 года прошла первая встреча рабочей группы стран БРИКС и форум по инновационному сотрудничеству в сфере информационно-коммуникационных технологий и высокопроизводительных вычислений (The First BRICS Working Group Meeting and Innovation Collaboration Forum on Information Technology and Communication and High-Performance Computing).

Исследователи из Наньянского технологического университета (Nanyang Technological University, Сингапур) отмечают, что крупномасштабные агент-ориентированные модели являются одним из самых перспективных инструментов для решения проблем современных мегаполисов, связанных с транспортными заторами и высокой плотностью проживающего населения. Однако симуляции, проводимые с использованием таких моделей весьма ресурсоемкие, что вызывает необходимость их параллелизации. По мнению разработчиков, наиболее эффективным способом распараллеливания агент-ориентированных транспортных симуляторов является декомпозиция моделируемого пространства на субрегионы. Агенты каждого из них вычисляются соответствующими логическими процессами (Logical Processes, LP), которые необходимо синхронизировать для целостности взаимозависимых данных. В описываемой ниже работе для синхронизации распределенных вычислений используются методы барьерной синхронизации, при которой выполнение программы разделяется барьерами на несколько этапов. Также авторы приводят оригинальную стратегию консервативной синхронизации асинхронных операций, названную стратегией «взаимного назначения» (Mutual Appointment, MA). MA позволяет повысить эффективность барьерной синхронизации и разрешает логическим процессам взаимодействовать непосредственно друг с другом. Упомянутые методы нашли воплощение в параллельном агент-ориентированном транспортном симуляторе SEMSim, использующем реальные данные. Эксперименты показали, что MA позволяет увеличить эффективность параллельных вычислений, а стратегия ослабленного взаимного назначения (Relaxed Mutual Appointment, RMA) совершенствует MA за счет существенного снижения сообщений при синхронизации.

Вышла в свет монография «Моделирование социально-экономических процессов с использованием суперкомпьютерных технологий». Монография организована следующим образом. В первой главе мы обращаемся к зарубежным разработкам в области построения АОМ с использованием суперкомпьютерных технологий, преимущественно тем, которые направлены на моделирование социальных систем и процессов, связанных с их функционированием. Вторая глава посвящена описанию разработанного к настоящему моменту специализированного программного обеспечения для технической реализации агентных моделей на суперкомпьютерах. В третьей главе мы рассматриваем наиболее интересные международные проекты, в рамках которых разрабатываются высокопроизводительные агентные модели, а в четвертой – затрагиваем вопросы использования графических процессоров для запуска АОМ. И, наконец, в пятой главе описываются построенные в ЦЭМИ РАН две мультиагентные демографические модели, различающиеся уровнем детализации при имитации репродуктивного поведения людей. Далее, с использованием разработанной авторами технологии поддержки АОМ для суперкомпьютеров – STARS (Supercomputer Technology for Agent-oRiented Simulation), анализируются этапы и методы эффективного отображения счетного ядра мультиагентной системы на архитектуру современного суперкомпьютера.

Моделирование социально-экономических процессов с использованием суперкомпьютерных технологий [Текст]: монография / В.Л. Макаров, А.Р. Бахтизин, Е.Д. Сушко. - Вологда: ИСЭРТ РАН, 2016. - 183 c.

В исследовании, проведенном в Университете Северной Каролины и Айовском университете (США) рассматривается подход к распараллеливанию ресурсоемких агент-ориентированных моделей, агенты которых обмениваются информацией и имеют пространственную привязку. В рамках проведенных экспериментов тестировалась производительность параллельной версии модели в зависимости от двух фундаментальных свойств пространственных интерактивных систем: (1) размер пространства, связанного с количеством распределенных по нему агентов, участвующих во взаимодействиях (определяет общий объем межагентных взаимодействий) и (2) радиус взаимодействия (определяет максимальное расстояние, на котором пара агентов может связываться). Оценка преимуществ использования многоядерных аппаратных систем для реализации пространственно-распределенных агент-ориентированных моделей осуществлялась путем сравнения производительности параллельной версии модели против ее последовательного аналога.

26-27 сентября 2016 г. в Москве состоялась международная конференция «Суперкомпьютерные дни в России». Сотрудники ЦЭМИ РАН и представители Научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта (НСМИИ РАН) провели отдельную секцию «Суперкомпьютерные технологии в гуманитарных исследованиях». Основные темы, вынесенные на обсуждение:

• Применение суперкомпьютеров в науках о человеке и обществе.
• Суперкомпьютерный инструментарий социальных технологий.
• Суперкомпьютерные технологии в электронной культуре.
• Применение суперкомпьютеров для расшифровки нейтральных кодов психических явлений.
• Методологическая экспертиза суперкомпьютерных проектов в гуманитарной сфере.

В работе ученых Института систем и робототехники Лиссабона (Institute for Systems and Robotics), Университета Вооруженных сил Эквадора (Universidad de las Fuerzas Armadas), Университета Минью (Португалия) рассматривается многопоточное Java приложение, реализующее параллельную версию агент-ориентированной модели «Хищник-жертва» (Predator-Prey for High-Performance Computing Agent-Based Model или PPHPC ABM) с целью оценки производительности приложения в результате применения различных способов его распараллеливания.

26 мая на экономическом факультете МГУ им М.В. Ломоносова состоялась защита выпускной квалификационной работы Пронькина Алексея Викторовича «Применение агент-ориентированных моделей в оценке кредитно-денежной политики», цель которой заключалась в оценке влияния различных правил проведения кредитно-денежной политики на основные макроэкономические показатели с помощью агент-ориентированной модели экономики, построенной в рамках парадигмы EURACE@UNIBI с использованием суперкомпьютерных технологий. Жюри конкурса выпускных квалификационных работ отметило высокий уровень работы и оценило ее в качестве одной из лучших на факультете.

В статье рассматривается успешный опыт зарубежных учёных по запуску агент-ориентированных моделей на суперкомпьютерах, а также разработанное к настоящему моменту специализированное программное обеспечение для технической реализации агентных моделей на суперкомпьютерах. В другой статье описываются две мультиагентные демографические модели, построенные в Центральном экономико-математическом институте РАН. Модели различаются уровнем детализации при имитации репродуктивного поведения людей. Анализируются этапы и методы эффективного отображения счетного ядра мультиагентной системы на архитектуру современного суперкомпьютера с использованием разработанной авторами технологии поддержки агент-ориентированного моделирования для суперкомпьютеров – STARS (Supercomputer Technology for Agent-oRiented Simulation).

Одна из проблем, стоящих перед исследователями, специализирующимися в области биомедицины, заключается в возможности интеграции детализированных молекулярных механизмов различных болезней с конструированием эффективных средств соответствующей терапии. В идеале, было бы хорошо иметь в арсенале симуляторы, позволяющие проводить оценку развития болезней на различных уровнях (клеточном, отдельных органов и организма в целом). В Чикагском университете была разработана модель эпителия кишечника с использованием агент-ориентированного подхода и параллельных вычислений, позволяющая имитировать процесс воспаления подвздошной кишки в случае язвенного колита. Хотя это исследование напрямую не относится к общественным наукам, однако, разработанное высокопроизводительное программное обеспечение может быть использовано для реализации агентных моделей в других областях (в частности, при моделировании социальных систем).

Специалисты исследовательской лаборатории компании IBM в г. Токио совместно с учеными Токийского технологического института разработали платформу для построения крупномасштабных симуляторов транспортных потоков с использование нового языка для параллельного программирования X10. Эксперименты с разработанными моделями для более 100 городов всего мира продемонстрировали практически линейный прирост производительности в зависимости от числа используемых процессорных ядер.

В Национальном суперкомпьютерном центре г. Гуанчжоу (КНР) с 5 по 9 декабря 2015 г. прошел международный симпозиум по моделированию экономических процессов с использованием агентного подхода и больших данных (Symposium on Agent-based Computational Economics and Big Data Analysis). Основная цель мероприятия – поиск новых возможностей применения суперкомпьютерных технологий в общественных науках (прежде всего в социологии и экономике).

Ученые из Университета Тафтса (Медфорд, Массачусетс, США) представили пакет SWAGES – среду для разработки распределенных агент-ориентированных моделей с возможностью автоматического динамического распараллеливания программного кода. SWAGES представляет пользователям поддержку нескольких языков программирования, а также возможность подключения плагинов для визуализации, статистического анализа и автоматической обработки ошибок. Результаты вычислений могут быть сконвертированы в файлы для последующего использования в общедоступных средствах обработки данных (типа R или Scilab).

Ученые из Центра прикладной геоинформатики (The Center for Applied Geographic Information Science (CAGIS)) университета Северной Каролины в Шарлотт (University of North Carolina at Charlotte, USA), отмечая актуальность разработки агент-ориентированных моделей, построенных на базе геоинформационных систем с целью более адекватного представления действительности, предложили свой подход к распараллеливанию агентных моделей.

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.