Социально-природные и социо-эколого-экономические модели, созданные с помощью метода агентного моделирования

В статье дан обзор актуальных, разработанных за рубежом в течение последнего десятилетия социальноприродных и социо-эколого-экономических моделей, созданных с помощью метода агентного имитационного моделирования, успешно применяемого для решения широкого круга задач, связанных с исследованием характера взаимовлияния компонентов социально-природных систем и оценкой последствий социальноприродного взаимодействия, а также поиском оптимальных стратегий устойчивого экономического развития регионов с соблюдением принципов экологической безопасности. Проведен анализ конструктивных особенностей агент-ориентированных и мультиагентных моделей и на основе его результатов предложена классификация моделей, в соответствии с которой их можно объединить по двум группам, в каждой из которых существует несколько подтипов в зависимости от назначения и специфики концептуальной идеи построения имитационного процесса. Первая группа включает модели, в которых воспроизводится структура взаимосвязанных компонентов системы «природа – общество» и имитируются антропогенные процессы в границах исследуемых территорий (регионов), вторая – модели, с помощью которых создаются системы для интерактивного мониторинга и контроля качества окружающей среды, имитируются процессы загрязнения окружающей среды вредными веществами и оценивается влияние экологических условий на состояние здоровья населения, проживающего в границах исследуемых территорий (регионов). Приведены примеры моделей, построенных с привлечением геоинформационных и информационно-телекоммуникационных технологий. Дальнейшее усовершенствование современных методов научного анализирования и прогнозирования, моделирование крупномасштабных высокодетализированных систем и процессов, связанных с изучением социально-экологических проблем взаимодействия общества и природы, а также создание интеллектуальных систем управления качеством окружающей среды напрямую связаны с задачей увеличения производительности моделей, решению которой способствует переход от последовательного имитационного моделирования к параллельному и распределенному, а также использование специализированных программно-аппаратных средств и суперкомпьютерных ресурсов для обеспечения параллельных вычислений.

1. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д. Агент-ориентированная социо-экологоэкономическая модель региона // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2015. – № 3 (288). – С. 2–11.

2. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д. Регулирование промышленных выбросов на основе агент-ориентированного подхода // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2017. – Т. 10. – № 6. – C. 42–58.

3. Akhbari M. Models for Management of Water Conflicts: a Case Study of the San-Joaquin Watershed, California. PhD thesis / Colorado State University. Fort Collins. – Colorado, 2012.

4. Athanasiadis I. N. A Review of Agent-Based Systems Applied in Environmental Informatics // Zerger A., Argent R. M. (eds.). MODSIM 2005. International Congress on Modelling and Simulation. Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand. – Melbourne, 2005. – Р. 1574–1580.

5. Beklaryan L. A., Akopov A. S., Beklaryan A. L., Saghatelyan A. K. Agent-Based Simulation Modeling for Regional Ecological-Economic Systems. A case study of the Republic of Armenia // Machine Learning and Data Analysis. – 2016. – Vol. 2. – Issue 1. – P. 104–115.

6. Borri D., Camarda D. Planning for the Environmental Quality of Urban Microclimate: a Multi-Agent-Based Approach // Lecture Notes in Computer Science. – 2011. – Vol. 6874. – P. 129–136.

7. Bousquet F., Trebuil G., Hardy B. (eds). Companion Modeling and Multi-Agent Systems for Integrated Natural Resource Management in Asia. Los Bacos. – Philippines : International Rice Research Institute, 2005.

8. Brady M., Sahrbacher C., Kellermann K., Happe K. An Agent-Based Approach to Modeling Impacts of Agricultural Policy on Land Use, Biodiversity and Ecosystem Services // Landscape Ecology. – 2012. – Vol. 27 (9). – P. 1363–1381.

9. Cartel J. E., Clutario W. A. Socio-Environmental Agent-Based Simulation on the Livability of Two Cities // Journal of Science, Engineering and Technology. – 2016. – N 4. – P. 44–59.

10. Conruyt N., Sébastien D., Courdier R., David D., Sébastien N., Ralambondrainy T. Designing an Information System for the Preservation of the Insular Tropical Environment of Reunion Island Integration of Databases, Knowledge Bases and Multi-Agent Systems by Using Web Services // Advanced Agent-Based Environmental Management Systems. – 2009. – P. 61–90.

11. Corchado J. M., Mata A., Rodriguez S. OSM: a Multi-Agent System for Modeling and Monitoring the Evolution of Oil Slicks in Open Oceans // Advanced Agent-Based Environmental Management Systems. – 2009. – P. 91–117.

12. Entwisle B., Williams N. E., Verdery A. M. et al. Climate Shocks and Migration: an AgentBased Modeling Approach // Population and Environment. – 2016. – Vol. 38. – Issue 1. – P. 47–71.

13. Ghazi S., Khadir T., Dugdale J. Multi-Agent Based Simulation of Environmental Pollution Issues: a Review // Communications in Computer and Information Science. – 2014. – N 430. – P. 13–21.

14. Gunkel A. The Application of Multi-Agent Systems for Water Resources Research – Possibilities and limits : Diploma thesis / Institut für Hydrologie der Albert-LudwigsUniversität. – Freiburg, 2005.

15. Happe K., Kellermann K., Balmann A. Agent-Based Analysis of Agricultural Policies: an Illustration of the Agricultural Policy Simulator AgriPoliS, its Adaptation and behavior // Ecology and Society. – 2006. – Vol. 11 (1): 49 [online]. – URL: http://www.ecologyandsociety.org/vol11/iss1/art49/

16. Hülsmann F. Integrated Agent-Based Transport Simulation and Air Pollution Modeling in Urban Areas – the Example of Munich. Dissertation / Technischen Universität. – München, 2014.

17. Newth D., Gunasekera D. An Integrated Agent-Based Framework for Assessing Air Pollution Impacts // Journal of Environmental Protection. – 2012. – N 3. – P. 1135–1146.

18. Papaleonidas A., Iliadis L. Hybrid and Reinforcement Multi-Agent Technology for Real Time Air Pollution Monitoring // Advances in Information and Communication Technology. – 2012. – Vol. 381. – P. 274–284.

19. Pereira A., Reis L. P., Duarte P. EcoSimNet: A Multi-Agent System for Ecological Simulation and Optimization // Lecture Notes in Computer Science. – 2009. – Vol. 5816. – P. 473–484.

20. Pulter N., Schepperle H., Böhm K. How Agents Can Help Curbing Fuel Combustion: a Performance Study of Intersection Control for Fuel-Operated Vehicles // Proceedings of 10th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems – Innovative Applications Track. 2–6 May 2011. – Taipei, Taiwan, 2011. – P. 795–802.

21. Shindler J. A Multi-Agent System for Simulating Land-Use and Land-Cover Change in the Atankwidi Catchment of Upper East Ghana. PhD thesis / Rheinischen Friedrich Wilhelms Universität. – Bonn, 2009.

22. Sokolova M. V., Fernández-Caballero A. Evaluation of Environmental Impact Upon Human Health with DeciMaS Framework // Expert Systems with Applications. – 2012. – N 39. – P. 3469–3483.

23. Tang W., Bennett D. A. Parallel Agent-Based Modelling of Land-Use Opinion Dynamics Using Graphics Processing Units // Journal of Land Use Science. – 2009. – N 6. – P. 121–135.

24. Yang S., Qu H., Luan S., Kroeze C. Environmental Implications of Rural Policies in China: a Multi-Agent Model at the Level of Agricultural Households // Journal of Integrative Environmental Sciences. – 2014. – Vol. 11. – Issue 1. – P. 17–37.