@ARTICLE{26583204_580904904_2022, 
	author = {В. Л. Макаров and А. Р. Бахтизин and Г. Л. Бекларян and А. С. Акопов and Н. В. Стрелковский}, 
	keywords = {, агентное моделирование, миграционные и демографические процессы, популяционная динамика, крупномасштабное моделирование, параллельные вычисления на GPU, суперкомпьютерное моделированиеподдержка принятия решений},
	title = {<p class="text">Моделирование миграционных и демографических процессов с использованием FLAME GPU</p>},
	journal = {Бизнес-информатика},
	year = {2022},
	number = {1 Vol 16},
	pages = {7-21},
	url = {https://bijournal.hse.ru/2022--1 Vol 16/580904904.html},
	publisher = {},
	abstract = {&nbsp; &nbsp; &nbsp; В данной статье представлен подход к моделированию миграционных и демографических процессов с использованием платформы FLAME GPU, предназначенной для крупномасштабного агент-ориентированного моделирования. Данный подход основан на ранее предложенной имитационной модели взаимодействия двух сообществ: мигрантов и коренных жителей, реализованной в системе AnyLogic. Такая модель имела относительно малую размерность дискретного пространства для существования популяций и детерминированную систему принятия решений каждого агента. Вместе с тем, наличие множественных взаимодействий между агентами и переходов между их состояниями обуславливает высокую вычислительную сложность подобной модели. Использование FLAME GPU позволило существенно расширить возможности проведения численных экспериментов, главным образом, за счет распараллеливания вычислительных процессов на уровне каждого агента и занимаемого им ресурса, а также реализации механизма множественных вычислений класса Монте-Карло. В результате исследованы зависимости ключевых характеристик рассматриваемой системы (в частности, общей численности населения, доли мигрантов, количества ассимилированных мигрантов, темпов роста ВВП и др.) от наиболее важных параметров модели (например, доли новых мигрантов, государственных расходов на интеграцию, периодичности создания новых рабочих мест и др.). Предложенный подход может быть использован для разработки систем поддержки принятия решений по планированию найма новых сотрудников на основе прогнозной динамики миграционных и демографических процессов},
	annote = {&nbsp; &nbsp; &nbsp; В данной статье представлен подход к моделированию миграционных и демографических процессов с использованием платформы FLAME GPU, предназначенной для крупномасштабного агент-ориентированного моделирования. Данный подход основан на ранее предложенной имитационной модели взаимодействия двух сообществ: мигрантов и коренных жителей, реализованной в системе AnyLogic. Такая модель имела относительно малую размерность дискретного пространства для существования популяций и детерминированную систему принятия решений каждого агента. Вместе с тем, наличие множественных взаимодействий между агентами и переходов между их состояниями обуславливает высокую вычислительную сложность подобной модели. Использование FLAME GPU позволило существенно расширить возможности проведения численных экспериментов, главным образом, за счет распараллеливания вычислительных процессов на уровне каждого агента и занимаемого им ресурса, а также реализации механизма множественных вычислений класса Монте-Карло. В результате исследованы зависимости ключевых характеристик рассматриваемой системы (в частности, общей численности населения, доли мигрантов, количества ассимилированных мигрантов, темпов роста ВВП и др.) от наиболее важных параметров модели (например, доли новых мигрантов, государственных расходов на интеграцию, периодичности создания новых рабочих мест и др.). Предложенный подход может быть использован для разработки систем поддержки принятия решений по планированию найма новых сотрудников на основе прогнозной динамики миграционных и демографических процессов}
}