Применение суперкомпьютерных технологий для моделирования социально-экономических систем
DOI:
https://doi.org/10.17059/2015-2-24Ключевые слова:
качество жизни, модель, прогноз, система, суперкомпьютерные технологии, экономика качестваАннотация
К настоящему времени накоплен значительный опыт в исследовании проблематики в области качества, оценки систем управления, моделирования устойчивости экономических систем. Проведенные исследования создали основу для формирования нового научного направления - экономики качества, инструменты которого позволяют использовать возможности имитационного моделирования при построении математических моделей, адекватно отражающих роль качества в естественных, технических, социальных закономерностях функционирования сложных социальноэкономических систем. Широкое использование и разработка моделей, а также системное моделирование с использованием суперкомпьютерных технологий, по нашему глубокому убеждению, выведут проводимые исследования социально-экономических систем на принципиально новый уровень. Кроме того, данное научное направление вносит заметный вклад в имитационное моделирование мультиагентных социальных систем, и, что не менее важно, оно относится к приоритетным направлениям в развитии науки и техники в нашей стране. В статье уделено внимание вопросам применения суперкомпьютерных технологий в общественных науках, в первую очередь, - в части технической реализации крупномасштабных агент-ориентированных моделей (АОМ). Суть данного инструмента в том, что благодаря увеличению мощности компьютеров стало возможным описывать поведение многих отдельных фрагментов сложной системы, каким являются социально-экономические системы. Также в статье будет рассмотрен опыт зарубежных ученых и практиков в запуске АОМ на суперкомпьютерах, а также пример АОМ, разработанной в ЦЭМИ РАН. Проанализированы этапы и методы эффективного отображения счетного ядра мультиагентной системы на архитектуру современного суперкомпьютера. В заключение представлены эксперименты на основе имитационного моделирования по трем сценариям прогнозирования численности населения Санкт-Петербурга как одного из важнейших факторов, влияющих на развитие социально-экономической системы и качество жизни населения.Библиографические ссылки
Okrepilov V. V. (2013). Ekonomika kachestva kak metodologicheskaya osnova upravleniya regionami [Economy of ualityas methodological basis of management of regions]. Ekonomika i upravleniya [Economics and management], 1 (87), 8-14.
Deissenberg, C., Hoog, S. van der & Herbert, D. (2008, June). EURACE: A Massively Parallel Agent-Based Model of the European Economy. Document de Travail, 39.
Roberts, D. J., Simoni, D. A. & Eubank, S. (2007). A National Scale Microsimulation of Disease Outbreaks. RTI International. Research Triangle Park. Blacksburg: Virginia Bioinformatics Institute.
Bisset, K., Chen, J., Feng, X., Kumar, V. S. A. & Marathe, M. (2009). EpiFast: A fast algorithm for large scale realistic epidemic simulations on distributed memory systems. Yorktown Heights, New York; 2009:430–439. Proceedings of 23rd ACM International Conference on Supercomputing (ICS’09).
Epstein, J. M. (2009, August). Modeling to Contain Pandemics. Nature, volume 460, 687.
Collier, N. (2012, February 23). Repast HPC Manual. Available at: http://repast.sourceforge.net (date of access: 2013, May).
Keith, R. B., Jiangzhuo, C., Xizhou, F., Kumar, A. V. S. & Madhav, V. M. (2009). EpiFast: A Fast Algorithm for Large Scale Realistic Epidemic Simulations on Distributed Memory Systems ICS’09. June 8–12. N.Y.: Yorktown Heights.
Ambrosiano, N. (2006). Avian Flu Modeled on Supercomputer. Los Alamos National Laboratory NewsLetter, 7, 8, 32.
Makarov, V. L., Bakhtizin, A. R., Vasenin, V. A., Roganov, V. A. & Trifonov I. A. (2011). Sredstva superkompyuternykh sistem dlya raboty s agent-orientirovannymi modelyami [Services of supercomputer systems for work with agent-focused models], 3.
Babkin, A. V. & Shamin, L. K. (2008). Analiz primeneniya metodologicheskikh podkhodov k upravleniyu ekonomicheskimi sistemami [The methodological approache application analysis to economic system management]. Nauchno-tekhnicheskie vedomosti SPbGU. Ekonomicheskie nauki [Scientific and Technical Journal of Peter the Great St. Petersburg Polytechnical University. Economic Sciences], 1(53), 18-22.
Zusev, G. Yu. & Plotnikov, V. A. (2011). Sotsialnyye zakonomernosti i rol cheloveka v sovremennom ekonomicheskom razvitii [Social regularities and role of himan being in modern economic development]. Nauchno-tekhnicheskie vedomosti Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo politekhnicheskogo universiteta [Scientific and Technical Journal of Peter the Great St. Petersburg Polytechnical University. Economic Sciences], 2, 119, 22-26.
Gnevko, V. (2012). Municipalities — roots of democracy and economics. USA: Society and Science press, 295.
Epstein, J. M. & Axtell, R. L. (1996). Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up. Ch. V. Cambridge, Massachusetts: MIT Press.
Parker, J. (2007). A Flexible, Large-Scale, Distributed Agent Based Epidemic Model. Center on Social and Economic Dynamics. Working Paper, 52, 25.
Lynar, T. M., Herbert, R. D. & Chivers, W. J. (2009). Implementing an Agent Based Auction Model on a Cluster of Reused Workstations. International J. of Computer Applications in Technology, 34, 4, 13-24.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2015 V.V. Okrepilov, S.N. Kuzmina, V.L. Makarov, A.R. Bakhtizin

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

