13.12.2019 16:42:00

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.

esc-2019-6-66-43bb70b008--ru.pdf скачан: 11раз.
rss
Назад
Статьи
Суперкомпьютерные технологии Демография Агент-ориентированные модели Транспортные модели пешеходная модель METIS Cуперкомпьютерные технологии БРИКС МЁБИУС Монография Высокопроизводительные вычисления Parallel computing Параллельные вычисления Биомедицина Публикации Axum SWAGES Междисциплинарное исследование Новости Революция Экономические процессы цунами CUDA Microsoft Social Simulation Conference ГИС 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 Исторические процессы Моделирование эпидемий Суперкомпьютерная Академия автоматическое распараллеливание FuturICT Russian Supercomputing Days Агент-ориентированный подход Клеточные автоматы Модель экономики Евросоюза Пространственно-распределенные агентные модели Суперкомпьютерные дни агентная модель GPU SEGMEnT Контакты Мониторинг планеты Пространственные модели большие данные HPABM SSC