|
СодержаниеВведение 3\r\nГлава 1. Методика \\\"Agent-Based Simulation\\\" для моделирования социально-экономических систем 5\r\nЗаключение 16\r\nСписок литературы 17ВведениеОдин из основных результатов социально-экономических приложений Интернет-технологий заключается в появлении в обществе большого числа так называемых онлайновых сообществ. Онлайновые сообщества в простейшем случае представляют собой группы людей, общение которых основано на использовании Интернет-технологий (веб-форумы, списки рассылки, чаты и т.п.). В более сложных случаях – дополнительно к виртуальному способу общения люди используют особые методы координации и согласования своей деятельности, которые отличаются, как от рыночных, так и от иерархических моделей управления социально-экономическими системами.\r\nГруппы людей, которые осуществляют свою социально-экономическую деятельность в последнем режиме, образуют так называемые полнофункциональные онлайновые сообщества. Сетевая экономика является разновидностью онлайнового сообщества, в котором участники реализуют преимущественно экономические цели и задачи, осуществляя свои экономические взаимодействий посредством Интернет-технологий. В общем случае онлайновые сообщества существуют и могут возникать не только в экономике, но и применительно к любым другим видам совместной деятельности человека. \r\nКонцепция информационных взаимодействий предлагает системное описание функционирования социально-экономических систем, которые близки по свойствам онлайновым сообществам. В предлагаемой работе на основе данной концепции сформулирована теоретическая модель онлайнового сообщества и проведено ее компьютерное тестирование. Первый раздел содержит обзор публикаций по агентной технике моделирования, который является базовым для создания модели онлайнового сообщества. Во втором разделе рассмотрены две системы для построения агентных моделей: Swarm Simulation System и Технология Активных Объектов (ТАО). В третьем разделе приведена общая спецификация модели для ТАО. В четвертом – приведены результаты компьютерного эксперимента с моделью. В заключении сформулирован перечень задач, которые ожидают своего решения на основе развития предложенной модели и компьютерных имитаций на ее основе.ЗаключениеОбзор публикаций и характер обсуждений в Интернет-форумах по данной проблематике показывает, что выделяются следующие области в современном применении техники активных агентов для моделирования социально-экономических систем:\r\n1. Приложение имитирующих и полностью искусственных моделей обществ к разработке теоретического инструментария социальной теории, что связано с работой над нормами поведения агентов, а также и проблемой возникновения самих норм.\r\n2. Использование логического формализма для анализа проблем прав, обязанностей и ответственности, которые формируются законодательством и волей случая (как это случается в организациях).\r\n3. Адекватность социальных систем и спецификаций агентов для отражения поведения реальных действующих лиц. Это важно для понимания реальных процессов устойчивого развития, взаимодействий между физическими и социальными системами (например, в процессе климатических изменений и последствий от них).\r\nКроме этого представляет интерес исследование общих свойств сконструированной модели при изменении частных моделей поведения активных агентов. Например, как зависит равновесное распределение сайзеров по рабочим местам от различий в их коэффициентов отдачи? Какова зависимость характеристик равновесия в модели от параметров информационного пространства, институциональной структуры, коллективной модели, характеристик поведения сайзеров и т.п.?ЛитератураПаринов С.А. К построению теоретической модели сетевой экономики – М.: ЮНИТИ, 1999. – 346 с.; \r\n2. Латкин Е.И., Паринов С.И. Микроэкономическая модель взаимодействия агентов // Вестник Российского Гуманитарного Фонда. – 1996, №3; \r\n3. Duncan K. Foley. Statistical Equilibrium Theory of Markets, Journal of Economic Theory, 62 (1994), 321-345 c.; \r\n4. Leigh Tesfatsion. Web Site for Agent-Based Computational Economics (ACE); \r\n5. Robert Axelrod. Complexity of Cooperation; \r\n6. Werner Hildenbrand. Information and Coordination of Economic Activities; \r\n7. Michael Rothschild. The Bionomics Institute, http://www.bionomics.org/; \r\n8. Philip E. Agre. Computational Research on Interaction and Agency; \r\n9. Arie Segev, Carrie Beam. Auctions and Bargaining in Electronic Commerce; \r\n10. Jose Castro Caldas and Helder Coelho. The Origin of Institutions: socio-economic processes, choice, norms and conventions, Journal of Artificial Societies and Social Simulation vol. – 1999, №2; \r\n11. Jose M. Vidal, Edmund H. Durfee. Learning Nested Agent Models in an Information Economy. - 1998, №5;\r\n12. Pietro Terna. Simulation Tools for Social Scientists: Building Agent Based Models with SWARM, Journal of Artificial Societies and Social Simulation. - 1998, №2; \r\n13. I. Shvetsov, T. Nesterenko, S. Starovit. Technology of Active Objects. AAAI Workshop on Constraints and Agents, Providence. – 1999, №1.
|
|
