ISSN 2304-6600 (Online)
ISSN 1997-0935 (Print)



МУЛЬТИАГЕНТНАЯ ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ РЕГИОНАЛЬНОГО СТРОИТЕЛЬНОГО КЛАСТЕРА КАК ГЕТЕРАРХИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

  • Ануфриев Дмитрий Петрович - Астраханский государственный архитектурно-строительный университет (АГАСУ)
  • Холодов Артем Юрьевич - Астраханский государственный архитектурно-строительный университет (АГАСУ)
DOI: 10.22227/1997-0935.2017.12.1415-1423
Страницы: 1415-1423
Предмет исследования: региональный строительный кластер, который рассматривается как сложная система, территориально локализованная в пределах региона, состоящая из взаимосвязанных и взаимодополняемых предприятий строительной и смежных отраслей, объединенных гетерархическими связями с местными учреждениями, органами власти, сотрудничающими предприятиями. Цели: разработка мультиагентной имитационной модели, позволяющей исследовать бизнес-процессы в региональном строительном кластере как сложной гетерархической системе. Материалы и методы: сформулирована постановка математической задачи описания процессов в гетерархической системе как в особой мультиагентной сети массового обслуживания. Результаты: в статье обосновано применение децентрализованного подхода, основанного на использовании агентной методики. Разработано несколько типов агентов, моделирующих элементарные организационные структуры. Выводы: Дано описание функционального ядра мультиагентной имитационной модели, описывающей гетерархическую организационную. С использованием критерия Фишмана-Кивиа установлена адекватность логического функционирования разработанной модели.
  • имитационное моделирование;
  • мультиагентные модели;
  • сети массового обслуживания;
  • дискретно-событийный подход;
  • агентный подход;
Литература
  1. Ануфриев Д.П. Жилище как элемент социально-экономической системы региона: опыт прикладного исследования // Вестник МГСУ. 2014. № 2. С. 187-195.
  2. Ануфриев Д.П. Математическая модель регионального строительного комплекса // Астрахань - дом будущего : тез. II Междунар. науч.-практ. конф. Астрахань : Изд. Сорокин Роман Васильевич, 2010. С. 58-73.
  3. Ануфриев Д.П. Региональный строительный кластер Астраханской области // Вестник МГСУ. 2017. Т. 12. № 1 (100). С. 99-106.
  4. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука / пер. с англ. под ред. Е.К. Масловского. М. : Мир, 1978. 420 с.
  5. Kuehn P. Approximate analysis of general queuing networks by Decomposition // IEEE Transactions on Communications. 1979. Vol. 27. No. 1. Pp. 113-126.
  6. Henderson W. Queueing networks with negative customers and negative queueing length // Journal of Applied Probability. 1993. Vol. 30. Pp. 931-942.
  7. Henderson W., Taylor P.G. Some new results on queueing networks with batch movement // Journal of Applied Probability. 1991. Vol. 28. Pp. 409-421.
  8. Baskett F., Chandy K.M., Muntz R.R., Palacios F.G. Open, closed, and mixed networks of queues with different classes of customers // Journal of Association for Computing Machinery. 1975. Vol. 22. No. 2. Pp. 248-260.
  9. Kaminsky F.C., Rumpf D.L. Simulating nonstationary poisson processes: a comparison of alternatives including the correct approach // Simulation. 1977. Vol. 29. Pp. 17-20.
  10. Damerdji H., Nakayama M.K. Two-stage multiple comparison procedures for steady-state simulations // ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation. Jan 1999. Vol. 9. No. 1. Pp. 1-30
  11. Schruben L.W. Simulation optimization using frequency domain methods // WSC ‘86 Proceedings of the 18th conference on Winter simulation. Pp. 366-369.
  12. Yucesan E., Schruben L.W. Structural and Behavioral Equivalence of Simulation Models // Journal ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation. 1992. Vol. 2. Issue 1. Pp. 82-103.
  13. Venkatraman S., Wilson J.R. The efficiency of control variates in multiresponse simulation // Operations Research Letters. 1986. Vol. 5. Issue 1. Pp. 37-42.
  14. Avramidis A.N., Wilson J.R. Integrated variance reduction strategies for simulation // Operations Research Letters. 1996. Vol. 44. Pp. 327-346.
  15. Teleb R., Azadivar F. A methodology for solving multi-objective simulation-optimization problems // European Journal of Operational Reserach. 1994. Vol. 72. Pp. 135-145.
  16. Restructuring networks: legacies, linkages, and localities in postsocialism / edited by G. Grabher and D. Stark. London and New York : Oxford University Press, 1997. Pp. 107-134.
  17. Kelton W.D. Perspectives on Simulation Research and Practice // Journal on Computing. 1994. Vol. 6. Pp. 318-328.
  18. Sargent R.G. Verifying and Validating Simulation Models // Proceedings of the 2011 Winter Simulation Conference. December 7-10, 2014 Westin Savannah Harbor Resort Savannah, GA / S. Jain, R.R. Creasey, J. Himmelspach, K.P. White, Fu M. eds. 1996. Pp. 55-64.
  19. Donohue J.M. Experimental designs for simulation // Proceedings of the 1994 Winter Simulation Conference, Orlando. 1994. Pp. 200-206.
  20. Brown R. Calendar Queues: A fast O(l) priority queue implementation for the simulation event set problem // Communications of the Associated Computing Machematics. 1988. Vol. 31. Pp. 1220-1227.
  21. Smith R.L. Efficient Monte-Carlo procedures for generating points uniformly distributed over bounded regions // Operations Research Letters. 1984. Vol. 32. Pp. 1296-1308.
СКАЧАТЬ (RUS)