Анализ демографических процессов с использованием агент-ориентированной модели России, разработанной в системе проектирования МЁБИУС
24.04.2020
Анализ демографических процессов с использованием агент-ориентированной модели России, разработанной в системе проектирования МЁБИУС

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.

Агент-ориентированная суперкомпьютерная демографическая модель России: анализ апробации
13.12.2019
Агент-ориентированная суперкомпьютерная демографическая модель России: анализ апробации

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.

Декомпозиция графа для оптимизации ресурсоемких агент-ориентированных моделей
16.04.2019
Декомпозиция графа для оптимизации ресурсоемких агент-ориентированных моделей

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.).

Разработка агент-ориентированной демографической модели России и ее суперкомпьютерная реализация
07.09.2018
Разработка агент-ориентированной демографической модели России и ее суперкомпьютерная реализация
Рассмотрено применение агент-ориентированного подхода при моделировании естественного движения населения. Представлена демографическая модель России с учетом ее административного деления, в которой на основе моделирования поведения отдельных членов искусственного общества имитируются процессы смертности, рождаемости и миграции. Для моделирования поведения искусственного общества в целом требуется проведение модельных расчетов с числом агентов до 109 и использование суперкомпьютерных технологий. Важной задачей в таких расчетах становится оптимальное распределение агентов по процессорам кластера. Показано применение декомпозиции модели с использованием алгоритма METIS с учетом основных особенностей агентной модели. Обсуждаются результаты апробации модели.

Моделирование социальных процессов на суперкомпьютерах: новые технологии
03.08.2018
Моделирование социальных процессов на суперкомпьютерах: новые технологии

Статья продолжает работу, результаты которой публиковались в “Вестнике РАН” ранее (2016, № 3, 5). В предыдущих статьях были проанализированы международный опыт подготовки и использования агент-ориентированных моделей и технические наработки по их реализации на суперкомпьютерах, подробно описаны этапы и методы эффективного отображения счётного 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). STARS была апробирована на двух построенных в Центральном экономико-математическом институте РАН мультиагентных демографических моделях, различающихся уровнем детализации при имитации репродуктивного поведения людей. В настоящей публикации рассматриваются 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.


Публикации 1 - 5 из 19
Начало | Пред. | 1 2 3 4 | След. | Конец Все

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