07.06.2013
По заверения разработчиков, проект «Средневековые военные действия» аналогичен известной игре-симулятору Сида Мейера (Sid Meier) «Цивилизация» (Civilization) в части возможной имитации исторических процессов.

Работа главным образом сконцентрирована на описании конструкции агентов и их взаимодействий. Для большего правдоподобия армия императора Романа Диогена IV была смоделирована в реальном масштабе (1:1), а кроме того были с такой же детализацией представлены потребляемые ресурсы (скот, зерно и др.). Естественно, что реализация агентной модели такой размерности потребовала применения суперкомпьютера.

Структура модели MWGrid

Концептуальная структура MWGrid модели приведена на рис. 1. Она содержит две основные части – систему моделирования и систему анализа окружающей агентов среды.

medieval1.jpg
Рис. 1. Структура MWGrid модели

Система моделирования отвечает за выполнение агентной модели и передачу файлов с результатами расчетов для последующей обработки (к примеру, для получения статистики относительно использования ресурсов, уровня здоровья агентов (как отдельных, так и нужной совокупности), времени, затрачиваемого на передвижение и т.д.).

Также в системе есть возможность визуализации результатов моделирования в 3D формате (рис. 2).

medieval2.png
Рис. 2. Фрагмент 3D визуализации

Также отметим, что система моделирования состоит из трех уровней: 1) агент-ориентированная модель; 2) распределенное ядро для симуляций (PDES-MAS); и 3) промежуточный программный интерфейс между первым и вторым уровнем.

МОДЕЛЬ

Модель состоит из двух основных частей:
(1) среда, включающая в себя местность, инфраструктуру и ресурсы Малой Азии;
(2) агенты, представляющие людей – воинов армии Византийской империи, а также агенты-животные, необходимые для обеспечения продовольствием; все живые агенты в модели представлены в соотношении 1:1.

1. Среда 

Малая Азия в 11 веке н.э. представлена собой большую среду для агент-ориентированного моделирования с различным ландшафтом – расстояние от Константинополя до Манцикерта более 700 миль по прямой. Вся территория поделена на ячейки, каждая из которых соответствует 5 м2 реальной местности и, таким образом, размерность всей моделируемой среды составляет 280 700 × 88 980 ячеек. В этой связи, объем данных, имеющих географическую привязку настолько велик, что при использовании простого типа географических данных (ESRI ASCII) размер создаваемого файла составляет около 140 ГБ на 1 слой данных геоинформационной системы.

Для увеличения производительности системы разработчиками предусмотрены два других разрешения – 50 м2 и 500 м2 на одну ячейку, что позволило создать гораздо более управляемые файлы размером 1,4 ГБ и 14 МБ соответственно. Кроме того, при моделировании действий, требующих высокое разрешение (например, передвижение толпы), далеко не всегда требуются данные всех слоев, описывающих географическую среду.

1.1. Местность

Особенности ландшафта Малой Азии играли большую роль в планировании маршрутов для армии. Плохая местность (горные перевалы, реки и т.д.) влияла на скорость передвижения, а также на способ построения войск (в ряде случаев возникала необходимость перестроения в одну колонну). Кроме того, затяжное передвижение вызывало повышенное потребление еды и воды.

Для модели были использованы данные базы ASTER GDEM (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer или усовершенствованный спутниковый радиометр теплового излучения и отражения и Global Digital Elevation Model или глобальная цифровая модель рельефа), разработанной NASA совместно с японским министерством экономики, торговли и промышленности. Она содержит топографические данные с детализацией до 30 м2, которые затем были преобразованы в массив данных ESRI ASCII с детализацией до 50 м2. Местность представляет собой непрерывное пространство и в этой связи информация хранится в виде растровых файлов с разрешением 28 070 × 8 889. В процессе работы модели в каждый момент времени требуется только определенная часть данных, поэтому данные подгружаются и выгружаются из памяти по необходимости.

Поскольку за последние 900 лет рельеф Малой Азии особенно не изменился, для модели были использованы современные топографические данные.

1.2. Дороги

Хорошие дороги могут способствовать быстрому передвижению воинских соединений. Византийская система дорог представляла собой остатки Римской дорожной инфраструктуры, но все еще предоставляла возможность для более эффективного похода, нежели передвижение по пересеченной местности.

Дороги это пример разреженных данных, и объем этого вида информации с детализацией до 50 м2 составляет 3 МБ. Источником для наполнения модели данными о дорогах послужил исторический многотомник «Карта Византийской империи» (Tabula Imperii Byzantini (TIB)).

1.3. Снабжение

Армия снабжается едой и необходимым снаряжением от поселений, через которые происходит поход. В свою очередь маршрут прохождения войск корректировался в зависимости от местонахождения поселений, а к двум основным факторам в выборе последних относятся: 1) размер поселения; 2) наличие водных ресурсов.

1.4. Землепользование

Транспортировка ресурсов через Малую Азию было дорогим мероприятием из-за больших расстояний и в этой связи типы потребляемых ресурсов зависели от возможностей встречаемого населенного пункта, отличающегося от других развитостью определенной отрасли сельского хозяйства. Основными видами потребляемых ресурсов были зерно и мясо. Что касается мяса, то с этим видом ресурса возникали проблемы, связанные с его сохранностью, поэтому зачастую оно транспортировалось в виде живых особей, а это обстоятельство, в свою очередь, добавляло проблем при движении войсковых частей.

2. Агенты

Для имитации реального перемещения войск и последующего сражения было решено использовать число агентов, соответствующего количеству задействованных в реальном событии людей в соотношении 1:1.

2.1. Структура агента

Агент состоит из нескольких блоков (рис. 3): 
1) планировщик событий, содержащий задания, упорядоченные в соответствии с приоритетом, которые агент должен выполнить;
2) пул сообщений, полученных от других агентов (в том числе приказы от начальства);
3) набор характеристик (скрытых (скорость, дальность видения и др.) и видимых (местоположение и др.) для других агентов), часть из которых может меняться в процессе симуляции.

medieval3.jpg
Рис. 3. Структура агента MWGrid модели

Организационная структура византийской армии довольно жесткая и предполагает четкую иерархию (рис. 4).

medieval4.jpg
Рис. 4. Иерархия агентов в модели

Император находится в верхней части пирамиды и принимает решение о маршруте для передвижения всего войска (рис. 5).

medieval5.jpg
Рис. 5. Процесс принятия решений императором

Его приказы идут вниз по цепочке до конкретных исполнителей, обеспечивающих их выполнение. Чем ниже уровень агента в иерархии, тем проще процесс принимаемых им решений, так и меньше их число.

2.2. Движение

Процесс движения армии и ее отдельных агентов является наиболее важной частью модели. Важно понять, как множественные действия агентов – людей на микроуровне влияют на макроуровень (к примеру, на скорость движения всей армии).

Планирование всего маршрута на уровне императора зависит от множества факторов (в первую очередь от рельефа местности и доступности продовольственных ресурсов). Для реализации этого действия использовалась вероятностная дорожная карта (Probabilistic RoadMap (PRM)), которая относится к современным подходам в области планирования траекторий. Дорожная карта это ориентированный граф, вершины которого генерируются в моделируемом пространстве, а ребра определяют стоимость перехода между состояниями. Агенты планируют маршруты и перемещаются между узлами графа по соответствующим ребрам. Таким образом, процесс навигации по большой местности становится значительно эффективнее, чем, если бы он планировался от клетки к клетке.

Как только император определит общий маршрут, агенты более низких уровней перемещаются между узлами, используя алгоритм поиска A*.

2.3. Планирование

Каждый агент имеет план нуждающихся в выполнении задач, упорядоченных в зависимости от их приоритета. Выполняемый в конкретный момент времени план состоит из ряда действий, а последующий план состоит из единственной инструкции, которая вызывает свою последовательность действий в момент начала его выполнения (рис. 6).

medieval6.jpg
Рис. 6. Вызов действий последующего плана

Если действия последующего плана должны быть пересмотрены, то вызывающая их инструкция также модифицируется. Эта возможность может быть полезной, к примеру, если агент, планирующий взять необходимый ему ресурс, сталкивается с ситуацией, когда кто-то его опережает. В этом случае последующие действия агента, а также вызывающая их инструкция будет изменена. При построении модели было выяснено, что процесс планирования эффективно работает с ограниченным набором возможных действий.

Моделируемые сценарии похода византийской армии по территории Малой Азии получились более реалистичными при реализации агентами достаточно простых планов (искать ресурс, взять ресурс, бросить ресурс и т.д.), пересылке друг другу несложных инструкций (отдать приказ, запросить информацию и т.д.), а также в результате исполнения некоторых типовых и необходимых для передвижения армии операций (разжечь огонь, установить палатки, копать рвы, патрулирование и т.д.).

2.4. Обмен сообщениями

Агенты в модели осведомлены о том, кто является их начальниками, а также о своих подчиненных (если таковые имеются). Кроме того, они знают ранг всех других агентов. Таким образом, агенты в состоянии определить приоритет получаемых ими сообщений. Каждое сообщение, в том числе, содержит идентификационный номер отправителя и получателя, а содержание может включать в себя, к примеру, информацию об окружающей отправителя обстановке.

Сообщения, содержащие приказы, отправляются по цепочке вниз до тех пор, пока они не достигнут конечного получателя. В модели также предусмотрена обратная связь, т.е. допускаются сообщения снизу вверх, которые позволяют императору принять решение о необходимости организации отдыха для войсковых частей.

3. Межуровневое взаимодействие

Модель реализуется в дискретном режиме с пошаговым выполнением, регулируемым Планировщиком, осуществляющим взаимодействие между агентой моделью и PDES-MAS. Кроме того, на каждом шаге Планировщик вызывает методы агентов, реализуемых в рамках цикла, приведенного на рис. 1. В рамках этих методов все агенты анализируют состояние окружающей среды и получают сообщения согласно их приоритету. Помимо этого, в зависимости от внешних воздействий, а также согласно внутреннему расписанию, у агентов меняются значения некоторых переменных.

Дальнейшее развитие модели авторы видят в ее расширении, путем учета различного вида заболеваний, которые могут значительно ослабить армии во время походов.

Более подробно про модель написано в статье: [Murgatroyd P., Craenen B., Theodoropoulos G., Gaffney V., Haldon J. (2012): Modelling medieval military logistics: an agent-based simulation of a Byzantine army on the march. Computational and Mathematical Organization Theory, December 2012, Volume 18, Issue 4, pp. 488-506].
rss
Назад

Статьи
Суперкомпьютерные технологии Транспортные модели пешеходная модель Монография Биомедицина Параллельные вычисления Parallel computing Модель экономики Евросоюза Пространственно-распределенные агентные модели большие данные Axum Repast Агент-ориентированные модели Исследования Мониторинг планеты Пространственные модели CUDA Russian Supercomputing Days Агент-ориентированный подход Исторические процессы Контакты Публикации Экономические процессы FuturICT SEGMEnT БРИКС Междисциплинарное исследование Новости Революция Эксафлопная производительность GPU SSC Методология запуска О проекте Социальная сеть Эпидемия HPABM SWAGES Высокопроизводительные вычисления Механизм раделяемой памяти Пандемия Ссылки Ядерная атака на США Microsoft Social Simulation Conference ГИС Моделирование мира Пандора Стратегии распараллеливания автоматическое распараллеливание POLARIS TSUBAME Демография Моделирование эпидемий Суперкомпьютерная Академия агентная модель XAXIS Иерархическая платформа