Отправить статью по E-mail Агент-ориентированное моделирование как инновационный метод исследования социально-экономических процессов: методология и практика применения
- Авторы: Бричев Т.Ю1
-
Учреждения:
- Московский финансово-промышленный университет Синергия
- Выпуск: № 2 (2025)
- Страницы: 212-218
- Раздел: Статьи
- URL: https://ogarev-online.ru/2500-3747/article/view/369273
- ID: 369273
Цитировать
Аннотация
в статье рассмотрен метод агент-ориентированного моделирования как инновационного инструмента исследования социально-экономических процессов. В исследовании использованы методы теоретического анализа, синтеза и систематизации научной литературы. Применены инструменты математического моделирования, включая теорию игр и статистический анализ. Представлена методология построения агентных моделей, включающая механизмы определения и классификации агентов, формализации их поведения через карты состояний, описания взаимодействий между агентами. Сформирована математическая модель рыночного взаимодействия с формализацией функций спроса, предложения и ценообразования. Систематизированы преимущества и ограничения метода агентного моделирования. Отмечено, что агент-ориентированное моделирование является эффективным инструментом исследования сложных социально-экономических систем, позволяющим учитывать гетерогенность агентов и моделировать эмерджентные явления. Практическая значимость метода подтверждается успешными примерами его применения в бизнесе, городском планировании и здравоохранении.
Список литературы
- Арский А.А. Агентное моделирование в управлении отраслевыми логистическими системами // Вестник Московского финансово-юридического университета МФЮА. 2023. № 4. С. 125 – 129.
- Бекларян Г.Л. Агентное моделирование и оптимизация характеристик научно-производственных кластеров // Бизнес-информатика. 2024. № 1. С. 36 – 51.
- Исраилова С.Т. Основные аспекты имитационного моделирования бизнес-процессов предприятия с помощью сетей Петри и агентного моделирования // Новости науки Казахстана. 2021. № 1 (148). С. 1 – 8.
- Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л. и др. Агентное моделирование социально-экономических последствий миграции при государственном регулировании занятости // Экономика и математические методы. 2022. № 1. С. 113 – 130.
- Суслов В.И., Доможиров Д.А., Ибрагимов Н.М. и др. Агентно-ориентированное моделирование на базе моделей Затраты-Выпуск // Модели, анализ и прогнозирование пространственной экономики / Институт экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения Российской академии наук. Новосибирск: Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, 2022. С. 196 – 225.
- Agent-Based Modeling in the Philosophy of Science. Stanford Encyclopedia of Philosophy. [Электронный ресурс] // Доступ: https://plato.stanford.edu/entries/agent-modeling-philscience/ (дата обращения: 30.09.2024)
- Anthes G. Procter & Gamble and Others: Using Agent-Based Modeling for Supply Chain Management. 2003. P. 26 – 27. [Электронный ресурс] // Доступ: https://highered.mheducation.com/olc/dl/255639/10rwc3.pdf (дата обращения: 30.09.2024)
- Azevedo C.L. and other. SimMobility Short-Term: An Integrated Microscopic Mobility Simulator. Submitted to the 95th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington. 2016. 18 p.
- Fischbach K., Marx J. Weitzel T. Agent-based modeling in social sciences // J Bus Econ. 2021. № 91. P. 1263 – 1270.
- Jackson J.C., Rand D., Lewis K., Norton M.I., Gray K. Agent-Based Modeling: AGuide for Social Psychologists // Social Psychological and Personality Science. 2017. Vol. 8 (4). P. 387 – 395.
- Monti C., Pangallo M., De Francisci Morales G. et al. On learning agent-based models from data // Sci Rep. 2023. № 13. 30 p.
Дополнительные файлы
