519.6 Агентная модель культурных взаимодействий на неметризуемых хаусдорфовых пространствах
Белотелов Н. В. (Вычислительный центр им. А.А. Дородницына ФИЦ ИУ РАН/МГТУ им.Н.Э.Баумана), Павлов С. А. (МГТУ им.Н.Э.Баумана)
ХАУСДОРФОВЫЕ ПРОСТРАНСТВА, ФУНКЦИЯ УРЫСОНА, ГЕНЕТИЧЕСКИ АЛГОРИТМЫ, АГЕНТНАЯ ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ
doi: 10.18698/2309-3684-2021-3-105119
Необходимость разработки формализованных компьютерно-ориентированных подходов к проведению междисциплинарных исследований межкультурных взаимодействий является актуальной задачей. В статье описывается подход к разработке агентных моделей межкультурных взаимодействий, основанный на использовании неметризуемых хаусдорфовых пространств с использованием генетических алгоритмов для введения динамических изменений в рассматриваемой структуре культурных агентов. В статье рассматривается прототип агентной модели, в которой состояние агентов описывается в хаусдорфовых пространствах. С помощью выбора опорных точек для каждого агента строится функция Урысона, которая позволяет вводить предпочтения агентов. Далее с помощью технологии генетических алгоритмов, удается получить тактовую динамику изменения всей системы агентов. В статье приводится описание некоторых имитационных экспериментов. Обсуждаются возможные перспективы развития данного подхода.
Форрестер Дж. Мировая динамика. Москва, Физматгиз, 1978, 168 с.
Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г Синергетика и прогнозы будущего. Москва, Наука, 1997, 285 с.
Вайдлих В. Социодинамика: системный подход к математическому моделированию в социальных науках. Москва, Едиториал УРСС, 2005, 480 с.
Димитриенко Ю.И., Димитриенко О.Ю. Кластерно-континуальное моделирование экономических процессов. Доклады Академии наук, 2010, т. 435, № 4, с. 466–469.
Димитриенко Ю. И., Димитриенко О.Ю. Модель многомерной деформируемой сплошной среды для прогнозирования динамики больших массивов индивидуальных данных. Математическое моделирование и численные методы, 2016, №1, c.105–122.
Белотелов Н.В., Бродский Ю.И., Павловский Ю.Н. Сложность. Математическое моделирование. Гуманитарный анализ: исследование исторических, военных, социально-экономических и политических процессов. Москва, Либроком, 2019, 320 с.
Павловский Ю.Н., Белотелов Н.В., Бродский Ю.И. Компьютерное моделирование: учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки ''Прикладные математика и физика''. Москва, Физматкнига, 2014, 303 с.
Бор Н. Единство знаний. Т. 2. Москва, Наука, 1964, 451 с.
Белотелов Н.В., Логинов Ф.В. Модель миграции между странами с учетом образовательного процесса. Моделирование, декомпозиция и оптимизация сложных динамических процессов, 2018, т. 33, № 1, с. 183–190.
Панченко Т.В. Генетические алгоритмы: учебно-методическое пособие. Астрахань, Издательский дом «Астраханский университет», 2007, 87 c.
Энгелькинг Р. Общая топология. Москва, Мир, 1986, 744 с.
Hazewinkel M. Encyclopaedia of mathematics. Springer Netherlands, 1994, 540 p.
Павлов С.А. Агентная модель культурных взаимодействий на неметризуемых хаусдорфовых пространствах. Выпускная квалификационная работа бакалавра, Москва, 2021, 61 с.
Hughes H.P.N., Clegg C.W., Robinson M.A., Crowder R.M. Agent-based modelling and simulation: The potential contribution to organizational psychology. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 2012, vol.85, iss.3, pp.487–502.
Белотелов Н.В, Павлов С.А. Агентная модель культурных взаимодействий на неметризуемых хаусдорфовых пространствах. Математическое моделирование и численные методы, 2021, № 3, с. 105–119.
Скачать статью
Количество скачиваний: 199