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.

Система проектирования масштабируемых агент-ориентированных моделей
21.02.2020
Система проектирования масштабируемых агент-ориентированных моделей

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.

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.).

Система проектирования агент-ориентированных моделей для запуска на суперкомпьютерах
10.04.2019
Система проектирования агент-ориентированных моделей для запуска на суперкомпьютерах

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)).


Исследования 1 - 5 из 12
Начало | Пред. | 1 2 3 | След. | Конец Все
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