moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2019.27.4.005 694 АГЕНТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЩЕСТВЕННО-ПОЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ПРОЦЕССОВ: ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ AGENT-BASED MODELING OF SOCIAL-POLITICAL SYSTEMS AND PROCESSES: HISTORY OF DEVELOPMENT AND FUTURES FOR PRACTICAL APPLICATION Агеева Алина Фагимовна Ageeva Alina Fagimovna ageevaalina@yandex.ru aff-1 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Центральный экономико-математический институт Central Economics and Mathematics Institute of the Russian Academy of Sciences 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2019.27.4.005 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

В статье дан обзор имитационных моделей, разработанных с помощью агентного подхода, в которых воспроизводятся устройство и процесс эволюции общественнополитических систем, а также динамика международных процессов и социально-политических явлений. Научно обоснованы перспективность и эффективность практического применения агент-ориентированного моделирования в области политического знания. Анализ концептуальных особенностей и архитектуры агент-ориентированных моделей, рассмотренных в научном обзоре, демонстрирует преимущества использования агентного моделирования для реализации прикладных междисциплинарных проектов и научно-исследовательских задач, основанных на синтезе нескольких дисциплин в рамках общественного и политического знания: политической социологии и политической психологии, истории и археологии, международных отношений и социальной культурологии. Показаны возможности агент-ориентированного моделирования в аспекте его прикладного значения для гипотетического тестирования в рамках политического анализа. Представлена краткая история практического применения агентного моделирования в области политического знания: проведен ретроспективный и структурный анализ моделей, созданных видными учеными политологами, социологами и экономистами, и показано влияние их работ на дальнейшее развитие научного направления. Представлены выводы относительно перспектив практического применения агент-ориентированного моделирования в области политических наук, связанных с привлечением суперкомпьютерных ресурсов для имитирования крупномасштабных и полномасштабных общественнополитических систем, а также международных процессов и социально-политических конфликтов, протекающих в мировых масштабах.

The article provides an overview of agent-based models that reproduce the structure of sociopolitical systems and dynamics of international processes and socio-political phenomena. The effectiveness and futures of the practical application of agent-based modeling in the field of political knowledge are scientifically proved. An analysis of the conceptual and construction features of agentbased models considered in the scientific review demonstrates the advantages of agent-based modeling for realization applied interdisciplinary projects and research tasks based on the synthesis of several disciplines within the framework of public and political knowledge: political sociology and political psychology, history and archeology, international relations and social culturology. The potentialities and advantages of agent-based modeling in the aspect of its applied meaning for hypothetical testing in the framework of political analysis are shown. A brief history of the practical application of agent-based modeling in the field of political knowledge is presented through a retrospective and structural analysis of models created by prominent political scientists, sociologists and economists, and the impact of their work on the further development of the scientific field is shown. Conclusions regarding the futures for the practical application of simulation in the field of political sciences related with the participation of supercomputer technologies to simulate large-scale socio-political systems, as well as international processes and scenarios that occur on a global scale are presented. The article has been prepared with the support of the Russian Science Foundation (Grant № 19-18- 00240)

 общественно-политические системы и процессы выборы политический анализ революции международные отношения агент-ориентированное моделирование socio-political systems and processes elections political analysis revolutions international relations agent-based modeling Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. Социальное моделирование - новый компьютерный прорыв. Агент-ориентированные модели. - М. : Экономика, 2013;:295. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Мультиагентные системы и суперкомпьютерные технологии в общественных науках. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2017;5:3-18. Дегтерев Д.А. Распространение культурных норм и ценностей: агентное моделирование. Вестник РУДН. 2016;16(1):141-152. Schelling T. Dynamic Models of Segregation. Journal of Mathematical Sociology. 1971; 1(2):143-186. Шеллинг Т. Микромотивы и макровыбор. - М.: Издательство Института Гайдара, 2016;:344. Anastasopoulos L. An agent-based model simulating political migration and geographic polarization. WP. 2014; Harvard University: 25. Axelrod R. The complexity of cooperation: agent-based models of competition and collaboration. Princeton: Princeton University Press. 1997;:248. Axelrod R. The evolution of cooperation. N.Y.: Basic Books. 2006;:256. Ring J. The diffusion of norms in the international system. PhD thesis. Iowa City: University of Iowa. 2014. [Online]. Available at: http://ir.uiowa.edu/etd/1386 Lustick I. Agent-based modeling of collective identity: testing constructivist theory. Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2000;3(1). Lustick, I. Page in JASSS. Available at: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/14/1/7/lustick.html Lustick, I. Political Science Department of University of Pennsylvania. International Relationship. Available at: https://www.sas.upenn.edu/polisci/people/standing-faculty/ianlustick Lustick I., Miodownik D. Deliberative democracy and public discourse: the agent-based argument repertoire model. Complexity. 2000;5:13-30. Lustick I. PS-I: a user-friendly agent-based modeling platform for testing theories of political identity and political stability. JASSS. 2002;5(3). Available at: http:// jasss .soc.surrey.ac.uk/5/3/7.html Taylor G., Frederiksen R., Vane R.R., Waltz E. Agent-based simulation of geo-political conflict. Proc. of the 19th Nat. Conf. on Artificial Intelligence, Conf. on Innovative Applications of Artificial Intelligence: San Jose, USA. 2004:884-891. Cederman L.-E. Emergent actors in world politic. Princeton: 1997. Princeton Univ. Press: 290. Cederman L.-E. Endogenizing geopolitical boundaries with agent-based modeling. Proc. of Nat. Acad. Sciences. USA. 2002;99(3):7296-7303. Cederman L.-E. Modeling the size of wars: from billiard balls to sandpiles. American Political Sciences Review. 2003;97(1):135-150. Walbert H.J., Caton J.L., Norgaard J.R. Countries as agents in a global-scale computational model. JASSS. 2018;21(3)4. DOI: 10.18564/jasss.3717 Cederman L.-E., Girardin L. Toward realistic computational models of civil wars. Presentation at the Annual Meeting of the American Political Sciences. Association: Chicago. 2007;:25. Epstein J.M. Modeling civil violence: an agent-based computational approach. PNAS. 2002;99(3):7243-7250. Moro A. Why are contemporary political revolutions leaderless? An agent-based explanation. Advances in Practical Applicat. of Agents, Multi-Agent Systems, and Sustainability. 2015:165-174. Bhavnani R., Backer D. Localized ethnic conflict and genocide: accounting for differences in Rwanda and Burundi. Journal of Conflict Resolution. 2000;44(03):283-306. Cioffi-Revilla С., Rouleau M. Mason Rebeland: an agent-based model of politics, environment and Insurgency. International Studies Review. 2010;12(01):31-52. Moro A. Understanding the dynamics of violent political revolutions in an agent-based framework. PLoS ONE. 2016;11(4): e0154175. doi:10.1371/journal.pone.0154175 Lustick I.S., Garces M., McCauley T. An agent-based model of counterfactual opportunities for reducing atrocities in Syria, 2011-2014. Series of Occasional Papers. Simon-Skjodt Center for the Prevention of Genocide. 2017;:51. Cioffi-Revilla C. et al. Agent-based modeling simulation of social adaptation and long-term change in Inner Asia. Proc. of The First World Congress in Social Simulation: Tokyo. 2007. DOI: 10.1007/978-4-431-73167-2_18 Voinea С.А. On mechanism, process and polity: an agent-based modeling and simulation approach. European Quarterly of Political Attitudes and Mentalities. 2014;3(3):15-45. Geller A., Moss S. Growing QAWM: an evidence-driven declarative model of Afghan power structures. Advances in Complex Systems. 2008;11(2):321-335. Fieldhouse E., Lessard-Phillips L., Edmonds B. Cascade or echo chamber? A complex agent-based simulation of voter turnout. Party Politics. 2016;22(2):241-256. Leifeld P. Polarization of coalitions in an agent-based model of political discourse. Computational Social Networks. 2014;1(7): p. 22. Kim S-Y. A Model of political judgment: an agent-based simulation of candidate evaluation. JASSS. 2011. DOI: 10.18564/jasss.1756 Sobkowicz P. Quantitative agent-based model of opinion dynamics: Polish elections of 2015. Plos. 2016. Available at. http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0155098 Muis J. Simulating political stability and change in the Netherlands (1998-2002): an agentbased model of party competition with media effects empirically tested. JASSS. 2009. DOI: 10.18564/jasss.1482 Иванов В.Г. Агентное моделирование эволюции партийной системы РФ на основе распределений Парето и Хотеллинга. Часть I. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология. 2014;4:58-77. Иванов В.Г. Агентное моделирование эволюции партийной системы РФ на основе распределений Парето и Хотеллинга. Часть II. Вестник РУДН. Серия: Политология. 2015;1:5-24. Агеева А.Ф. Обзор современных систем принятия решений, созданных при помощи агентного подхода. Электронные информационные системы. 2018;4(19):29-46. Сушко Е.Д. Мультиагентная модель региона: концепция, конструкция и реализация. Препринт # WP/2012/292. М.: ЦЭМИ РАН. Клебанов Б.И., Москалев И.М., Бегунов Н.А., Крицкий А.В. Мультиагентная имитационная модель муниципального образования. Имитационное моделирование. Теория и практика: сб. докладов третьей Всерос. научно-практической конф.: СПб. ЦНИИТС. 2007;2:86-90. Суслов В.И., Новикова Т.С., Цыплаков А.А. Моделирование роли государства в пространственной агент-ориентированной модели. Экономика региона. 2016;2(3): 951-965.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.