МЕТОДОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ НА ПРИМЕРЕ С#
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

МЕТОДОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ НА ПРИМЕРЕ С#

Бурилина М.А. 

УДК 519.876.5
DOI:

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

Остается несомненным, что развитие языков программирования, внедрения различных цифровых платформ и навигаций для усовершенствования визуализируемых моделей, в частности агент-ориентированных, приведет к необходимости создания единого языка программирования для суперкомпьютеров. Данная работа может быть полезна при разработке модели с участием интеллектуальных агентов, имеющих GIS- привязку к карте. Рассматриваемая модель построена с помощью языка программирования С#, включает в себя построение децентрализованных агент-ориентированных социальных систем. В работе описывается необходимость процесса распараллеливания для сложных агент-ориентированных моделей.

1. «Intelligent Agents: Theory and Practice. M Wooldridge, NR Jennings» - The knowledge engineering review, Vol. 10:2, 1995, p. 115-152.

2. Бахтизин А.Р. Агентно-ориентированные модели экономики. М.: Экономика, 2008. 279 с

3. Parsopoulos, KE «Recent Approaches to Global Optimization Problems Through Particle Swarm Optimization». Natural Computing 1 (2-3): pp. 235–306. 2002. DOI:10.1023/A:1016568309421.

4. Бурилина М.А., Ахмадеев Б.А. Анализ многообразия архитектур и методов моделирования децентрализованных систем на основе агент-ориентированного подхода. Креативная экономика №7/2016 DOI: 10.18334/ce.10.7.35364

5. Вебер Ш., Давыдов Д., Савватеев А. Институты принятия решений // Вопросы экономики, № 6, Июнь 2017, C. 45-57.

6. В.Л. Макаров, А.Р.Бахтизин, Е.Д. Сушко, А.Ф. Агеева Искусственное общество и реальные демографические процессы, Экономика и математические методы, издательство Наука, том 53, №1, с.3-18.

7. V.L. Makarov, A.R. Bakhtizin, E.D. Sushko, A.F. Ageeva Artificial society and real demographic processes, Economics and mathematical methods, publishing house Science, Volume 53, №1, p.3-18.

8. Simulation of an Organization of Spatial Intelligent Agents in the Visual C#.NET Framework. Reza Nourjou and Michinori Hatayama International Journal of Computer Theory and Engineering, Vol. 6, No. 5, October 2014 DOI: 10.7763/IJCTE. 2014.V6.903 p.426-431

9. [Электронный ресурс] URL: https://habrahabr.ru/post/66562/ (дата обращения: 20.09.2017).

10. Фаттахов М.Р. Агенто-ориентированная модель социально-экономического развития Москвы. Экономика и математические методы, 2013, том 49, N 2, с. 30–43.

Бурилина Мария Алексеевна

Центральный экономико-математический институт РАН

Москва, Российская Федерация

Ключевые слова: агент-ориентированные модели, искусственное общество, поведение агентов, архитектура агентов, распараллеливание, математическое моделирование поведения агентов, интеллектуальные агенты

Для цитирования: Бурилина М.А. МЕТОДОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ НА ПРИМЕРЕ С#. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2017;5(3). URL: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2017/08/Burilina_3_1_17.pdf DOI:

600

Полный текст статьи в PDF

Опубликована 30.09.2017