Разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики

Предложена базовая агентно-ориентированная модель функционирования экономики. Перечислены основные структурные компоненты модели и представлены альтернативные способы их формализации. Разработаны алгоритмы обучения для моделирования принятия решений фирмой, основанные на известных методах обучения....

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :	Компьютерная математика
Дата:	2014
Автори:	Гуляницкий, Л.Ф., Омельянчик, Д.А.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2014
Теми:	Математическое моделирование
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84806
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики / Л.Ф. Гуляницкий, Д.А. Омельянчик // Компьютерная математика. — 2014. — № 1. — С. 26-36. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-84806
record_format	dspace
spelling	Гуляницкий, Л.Ф. Омельянчик, Д.А. 2015-07-15T19:43:12Z 2015-07-15T19:43:12Z 2014 Разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики / Л.Ф. Гуляницкий, Д.А. Омельянчик // Компьютерная математика. — 2014. — № 1. — С. 26-36. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. ХХХХ-0003 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84806 330.46 Предложена базовая агентно-ориентированная модель функционирования экономики. Перечислены основные структурные компоненты модели и представлены альтернативные способы их формализации. Разработаны алгоритмы обучения для моделирования принятия решений фирмой, основанные на известных методах обучения. Приведены результаты вычислительного эксперимента по сравнению рассмотренных методов обучения интеллектуальных агентов. Запропоновано базову агентно-орієнтовану модель функціонування економіки. Перераховано основні структурні компоненти моделі та подано альтернативні варіанти їхньої формалізації. Розроблено алгоритми навчання для моделювання прийняття рішень фірмою, засновані на відомих методах навчання. Наведено результати обчислювального експерименту з порівняння розглянутих методів навчання інтелектуальних агентів. The basic agent-oriented model of economics is presented. Main structural components of the model are defined and the alternative ways of their formalization are proposed. In order to model the decisions of a firm, the learning algorithms are developed using the known learning methods. The results of the numerical experiment on comparing the learning methods considered are given. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Компьютерная математика Математическое моделирование Разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики Розробка та дослідження базової агентно-орієнтованої моделі функціонування економіки Developing and investigating the basic agent-oriented model of economics Article published earlier
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
title	Разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики
spellingShingle	Разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики Гуляницкий, Л.Ф. Омельянчик, Д.А. Математическое моделирование
title_short	Разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики
title_full	Разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики
title_fullStr	Разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики
title_full_unstemmed	Разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики
title_sort	разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики
author	Гуляницкий, Л.Ф. Омельянчик, Д.А.
author_facet	Гуляницкий, Л.Ф. Омельянчик, Д.А.
topic	Математическое моделирование
topic_facet	Математическое моделирование
publishDate	2014
language	Russian
container_title	Компьютерная математика
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format	Article
title_alt	Розробка та дослідження базової агентно-орієнтованої моделі функціонування економіки Developing and investigating the basic agent-oriented model of economics
description	Предложена базовая агентно-ориентированная модель функционирования экономики. Перечислены основные структурные компоненты модели и представлены альтернативные способы их формализации. Разработаны алгоритмы обучения для моделирования принятия решений фирмой, основанные на известных методах обучения. Приведены результаты вычислительного эксперимента по сравнению рассмотренных методов обучения интеллектуальных агентов. Запропоновано базову агентно-орієнтовану модель функціонування економіки. Перераховано основні структурні компоненти моделі та подано альтернативні варіанти їхньої формалізації. Розроблено алгоритми навчання для моделювання прийняття рішень фірмою, засновані на відомих методах навчання. Наведено результати обчислювального експерименту з порівняння розглянутих методів навчання інтелектуальних агентів. The basic agent-oriented model of economics is presented. Main structural components of the model are defined and the alternative ways of their formalization are proposed. In order to model the decisions of a firm, the learning algorithms are developed using the known learning methods. The results of the numerical experiment on comparing the learning methods considered are given.
issn	ХХХХ-0003
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84806
citation_txt	Разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики / Л.Ф. Гуляницкий, Д.А. Омельянчик // Компьютерная математика. — 2014. — № 1. — С. 26-36. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.
work_keys_str_mv	AT gulânickiilf razrabotkaiissledovaniebazovoiagentnoorientirovannoimodelifunkcionirovaniâékonomiki AT omelʹânčikda razrabotkaiissledovaniebazovoiagentnoorientirovannoimodelifunkcionirovaniâékonomiki AT gulânickiilf rozrobkatadoslídžennâbazovoíagentnooríêntovanoímodelífunkcíonuvannâekonomíki AT omelʹânčikda rozrobkatadoslídžennâbazovoíagentnooríêntovanoímodelífunkcíonuvannâekonomíki AT gulânickiilf developingandinvestigatingthebasicagentorientedmodelofeconomics AT omelʹânčikda developingandinvestigatingthebasicagentorientedmodelofeconomics
first_indexed	2025-11-24T05:54:52Z
last_indexed	2025-11-24T05:54:52Z
_version_	1850842037709963264
fulltext	26 Компьютерная математика. 2014, № 1 Предложена базовая агентно- ориентированная модель функцио- нирования экономики. Перечисле- ны основные структурные компо- ненты модели и представлены альтернативные способы их фор- мализации. Разработаны алго- ритмы обучения для моделирова- ния принятия решений фирмой, основанные на известных методах обучения. Приведены результаты вычислительного эксперимента по сравнению рассмотренных мето- дов обучения интеллектуальных агентов.  Л.Ф. Гуляницкий, Д.А. Омельянчик, 2014 УДК 330.46 Л.Ф. ГУЛЯНИЦКИЙ, Д.А. ОМЕЛЬЯНЧИК РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ БАЗОВОЙ АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ МОДЕЛИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЭКОНОМИКИ Введение. Неспособность экономической теории своевременно выявлять предпосылки появления глобальных кризисов определила необходимость в разработке качественно новых подходов к моделированию экономи- ческих систем. Одним из современных мате- матических инструментов анализа и прогно- зирования экономики является агентно- ориентированное моделирование. Основная идея этого подхода заключается в пред- ставлении об экономике как о сложной адаптивной системе, поведение которой фор- мируется в результате множественных вза- имодействий автономных гетерогенных эко- номических агентов, обладающих разным поведением и способностью к обучению. С помощью математических методов раз- работчики агентно-ориентированных моде- лей (АОМ) создают компьютерную симуля- цию реального мира, в которой изучают по- следствия различных сценариев действий, прогнозируют развитие экономических сис- тем, анализируют причинно-следственные связи между переменными. Цель работы – представить разработанную базовую агентно-ориентированную модель (АОМ) функционирования экономики, опи- сать адаптированные версии известных алго- ритмов обучения интеллектуальных агентов типа «фирма» и проанализировать результа- ты вычислительного эксперимента, в кото- Компьютерная математика. 2014, № 1 27 ром исследовалась примени- мость различных методов обучения в разработанной АОМ. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ БАЗОВОЙ АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ МОДЕЛИ … Компьютерная математика. 2014, № 1 27 1. Базовая АОМ функционирования экономики. Агентно-ориенти- рованный подход к моделированию экономической системы позволяет созда- вать модели, обладающие большим числом степеней свободы и гибкостью. По сути, исследователи получают конструктор моделей, т. е. возможность модифи- цировать конкретную реализацию модели, не меняя ее структуры, и сравнивать полученные таким образом результаты. Предложенная нами базовая АОМ функционирования экономики также представляет собой семейство моделей с однотипной структурой, но допускающей вариантные реализации независимых друг от друга компонент. Разработанная модель содержит два типа активных агентов: фирмы- производители и домохозяйства. Взаимодействие между ними происходит не прямо, а с помощью специальных сущностей-посредников – рынка товаров и рынка труда. На каждой итерации модель последовательно выполняет такие структурные блоки действий: взаимодействие фирм и домохозяйств на рынке труда, производство продукции, ценообразование, определение величины потребления, взаимодействие фирм и домохозяйств на рынке товаров, обучение фирм. Каждый структурный блок может быть реализован различными способами в зависимости от целей исследования и независимо от реализации других блоков. Далее представим ключевые аспекты реализации указанных блоков в предложенной АОМ, а также коротко отметим альтернативные подходы, которые будут реализованы в дальнейшем. Рынок труда характеризует спрос на труд со стороны фирм. Запрос фирмы на заполнение вакансии содержит количество работников, которых требуется нанять, и предложенную заработную плату. Поиском работы на рынке труда занимаются безработные домохозяйства и недовольные своей зарплатой работники фирм. Взаимодействие фирм и домохозяйств на рынке труда реализовано с помощью следующего алгоритма подбора: • фирмы выставляют вакансии на рынок труда, если количество фактических работников фирмы меньше планового на данный период; • незанятые домохозяйства и домохозяйства, неудовлетворенные своей текущей заработной платой, рассматривают открытые вакансии и подают заявки на их заполнение; • фирмы рассматривают полученные заявки от домохозяйств и рассылают приглашения избранным. Количество таких приглашений не превышает количества недостающих работников фирмы; • домохозяйства рассматривают полученные от фирм предложения и выбирают самый выгодный для них вариант. О своем решении они сообщают в форме согласия выбранной фирме и в форме отказа – остальным, приславшим приглашения; • фирмы обновляют информацию о своих работниках на основе решения домохозяйств. Цикл подбора выполняется ровно два раза и прерывается, даже если фирмам не удалось полностью заполнить открытые вакансии. Л.Ф. ГУЛЯНИЦКИЙ, Д.А. ОМЕЛЬЯНЧИК Компьютерная математика. 2014, № 1 28 В качестве альтернативного алгоритма подбора можно использовать, например, алгоритм случайного выбора работодателя аналогичный алгоритму, применяющийся для выбора товаров, причем вероятность выбора той или иной фирмы пропорциональна предложенной зарплате [1]. Производство продукции. Производственная деятельность фирмы опреде- ляется ее производственной функцией, связывающей наличный капитал и труд с объемом произведенной продукции. В базовой АОМ мы рассматриваем период, в котором производственные мощности фирмы не подвергаются существенным изменениям, поэтому значимым для производства продукции является только труд, т. е. объем произведенной продукции Y определяется формулой ˆ,Y L= α где α – производительность труда, L̂ – фактическое количество работников. В качестве альтернативных производственных функций могут быть выбраны, например, классические производственные функции Кобба-Дугласа или CES (с постоянной эластичностью замещения). Ценообразование. Цена продукции является одним из основных параметров управления фирмы, т. е. путем изменения цены фирма-производитель может непосредственно влиять на реакцию окружающей среды. В разработанной модели цена p может изменяться в результате работы одного из алгоритмов обучения или же задаваться с помощью формулы [2] , 1 1 w p =  α + ε  (1) где w – установленная заработная плата, ε – эластичность спроса на продукцию фирмы. Определение величины потребления. Цикл жизнедеятельности домо- хозяйств модели предусматривает потребление продукции, которую производят фирмы. Потребность домохозяйства в продукции можно измерить в условно денежных или натуральных единицах. В существующей реализации базовой АОМ домохозяйства определяют бюджет потребления B в денежных единицах, пользуясь простым правилом [3]: ( ) , , иначе Money Money w Money w B Money − κ − φ⋅ > φ⋅ =   , где Money – объем наличных денег, ( )0 1κ < κ < – склонность к сбережению, φ – порог, при достижении которого домохозяйство пытается направить все наличные деньги на поддержание собственной жизнедеятельности. Другими словами, правило определения величины потребления предусматривает существования некоторого критического объема наличных средств на руках. Когда объем доступных средств опускается ниже фиксированного порога, РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ БАЗОВОЙ АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ МОДЕЛИ … Компьютерная математика. 2014, № 1 29 домохозяйство полностью расходует наличные средства. Иначе, агент откла- дывает часть полученных в данном периоде средств в качестве резерва. В качестве альтернативного способа измерения потребности домо- хозяйства в продукции можно использовать известные варианты функции полезности. Рынок товаров. Предполагается, что фирмы производят только один потребительский товар, который является гомогенным, т. е. товары разных фирм-производителей отличаются исключительно ценой. Произведенный товар отправляется на централизованный рынок товаров, где его могут приобрести домохозяйства. Предложение товара состоит из цены на единицу товара и соответствующего объема товара, выставленного на продажу. В рамках базовой модели выбор товара домохозяйством считается случайным, причем вероятность приобретения того или иного товара обратно пропорциональна его цене. Тогда, если обозначить ( ) lnp pν = − ценность товара для домохозяйства, вероятность выбора jprob товара фирмы j определяется формулой [4] ( ) ( ) , j j jj Exp p prob Exp p  λν =  λν ∑ где λ – интенсивность конкуренции на рынке товаров. Выбрав таким образом товар, домохозяйство пытается полностью изра- сходовать бюджет потребления на его приобретение. Если для этого на рынке товара недостаточно, т. е. после покупки у домохозяйства остаются деньги, отведенные на потребление, то оно выбирает следующий товар и пытается потратить остаток бюджета на него. Так происходит до тех пор, пока бюджет не будет использован полностью, или на рынке не закончатся товары. Отметим, что важным для спецификации модели является предположение о бесконечной делимости товара или его отсутствие. В последнем случае домо- хозяйство может оказаться в ситуации, когда оно не сможет использовать ненулевой бюджет потребления на покупку товаров, поскольку установленные фирмами цены будут слишком высокими. Это может существенно повлиять на величину прибыли фирм и, соответственно, принимаемые ими решения. 2. Обучение фирм. Последний структурный этап предложенного семейства моделей посвящен принятию решений. По результатам деятельности на рынке товаров и труда фирма получает реакцию внешней среды на выбранные значения параметров управления и обновляет их в соответствии с заданным алгоритмом. Таким образом, фирма обучается, т. е. пытается достичь своих целей, сопоставляя управляемые ею входные параметры с полученным выходом. Л.Ф. ГУЛЯНИЦКИЙ, Д.А. ОМЕЛЬЯНЧИК Компьютерная математика. 2014, № 1 30 Основными параметрами управления, т. е. переменными, значения которых фирма-агент может изменять непосредственно, могут быть заработная плата, цена единицы продукции, плановое количество работников, план производства. Основными критериями, которые фирма-агент пытается оптимизировать, могут быть прибыль, фактическое количество работников, выручка, рентабель- ность и т. д. Внешняя среда реагирует на действия фирм посредством изменения объе- мов продаж и фактического числа работников. В разработанной АОМ предлагается несколько адаптированных алгоритмов обучения агентов-фирм. Все они принадлежат к классу алгоритмов принятия решений, т. е. активный агент не обладает знанием о существовании других активных агентов, он воспринимает их действия только косвенно, как часть реакции внешней среды. Бессознательное обучение. Основная идея бессознательного обучения [5] состоит в работе с вектором ( ) ( )( ), , a A v t v a t ∈ = который каждому возможному действию a из конечного множества действий A ставит в соответствие вероят- ность его выбора ( , )v a t . В начале работы алгоритма все действия равновероят- ны. Далее вероятность выбранного и реализованного агентом действия обновля- ется по определенному правилу в соответствии с заданным критерием опти- мальности. Таким образом, предполагается, что агенты не владеют информацией относительно своих предыдущих действий и их результатов, но прошлое кос- венно содержится в векторе вероятностей ( ).v t Для адаптации этого метода к условиям базовой АОМ нужно задать правила обновления выбранных параметров управления в форме набора действий агента. Это можно сделать несколькими способами: • каждый параметр управления выбирается из конечного множества по- стоянных значений. Например, фирма-агент имеет возможность выбрать между значениями зарплаты {4,5}w = и цены { }2,3p = соответственно; • для каждого параметра управления w на итерации t допускается при- менение таких действий: увеличить на заданную величину ,a уменьшить на за- данную величину ,a оставить без изменений. Пример правила обновления па- раметров для этого случая выглядит так: ( )1 1 ;t tw a w+ = ± • для каждого параметра управления w на итерации t изменяется величи- на его изменения ∆ : увеличивается на заданную величину a , уменьшается на заданную величину a , остается без изменений. Например, 1tw + = 1 1, ;t t t tw a+ += ∆ ∆ = ∆ ± РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ БАЗОВОЙ АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ МОДЕЛИ … Компьютерная математика. 2014, № 1 31 • каждый параметр управления w на итерации t определяется как доля ∆ от прибыли .π Величина этой доли может увеличиваться на заданную величину ,a уменьшаться на заданную величину ,a оставаться без изменений. Например, 1 1 1, .t t t t tw a+ + += ∆ π ∆ = ∆ ± Q-обучение. Ключевая идея алгоритма – это определение значений функции качества комбинации состояние-действие : ,Q S A R× → где S – множество состояний среды, а A – множество действий агента. Перед началом обучения функция Q возвращает фиксированное значение. Далее, каждый раз, когда агент получает вознаграждение за свои действия, для каждой комбинации со- стояния s S∈ и действия a A∈ вычисляются новые значения функции Q . Ядро алгоритма – это простое обновление значений функции качества по результатам итерации [6]: ( ) ( ) ( ) ( ) 11 1 1, , max , , tt t t t t t t t a t t t tQ s a Q s a R Q s a Q s a ++ + + ← + α + γ −  , где 1tR + – вознаграждение, полученное после выполнения действия ts в состоя- нии ta , ( ) ( ), 0 1t t ts aα < α ≤ – скорость обучения, ( )0 1γ ≤ γ < – множитель дисконтирования. Чтобы адаптировать этот метод для применения в разработанной АОМ, нужно определить основные его элементы. Множество действий фирмы A за- дается так же, как и для бессознательного обучения. Вознаграждение R опреде- ляется как один из возможных критериев оптимальности, указанных выше. Множество состояний S характеризуется с помощью различных соотношений между индикаторами реакции внешней среды и плановыми показателями аген- та-фирмы. Например, если ввести следующие обозначения: Y – объем произ- водства, Ŷ – объем продаж, L – плановое количество работников, L̂ – факти- ческое число работников, то один из способов задать множество состояний фирмы выглядит так: 1 ˆ ˆ ˆ ˆ: , , 0, 0.S Y Y L L L Y< < > > 2 ˆ ˆ ˆ ˆ: , , 0, 0.S Y Y L L L Y= < > > 3 ˆ ˆ ˆ ˆ: , , 0, 0.S Y Y L L L Y< = > > 4 ˆ ˆ ˆ ˆ: , , 0, 0.S Y Y L L L Y= = > > 5 ˆ ˆ: 0, 0.S Y L= > 6 ˆ: 0.S L = Л.Ф. ГУЛЯНИЦКИЙ, Д.А. ОМЕЛЬЯНЧИК Компьютерная математика. 2014, № 1 32 Интуитивное обучение. Одним из интуитивных подходов к обучению явля- ется экстраполяция тенденции [3], т. е. предположение о том, что будущее повторяет тенденцию из прошлого. В адаптированном методе фирма определяет план производства на основании информации о продажах в предыдущих периодах: ( ) 11ˆ ˆ1 , t t t k k t T Y Y Y T − = − = ξ ⋅ + − ξ ⋅ ∑ где tY – производственный план, k̂Y – величина продаж фирмы в период k , T – интервал сглаживания, ξ – коэффициент сглаживания. Чтобы избежать избыточных колебаний производственного плана, времен- ной ряд продаж сглаживается. Таким образом, фирма может проявлять некую инертность в адаптации объемов продаж к реальным потребностям домо- хозяйств. Отсюда, плановое количество работников можно определить по формуле ( ) 11ˆ ˆ1 , t t k k t T t Y Y T L − = − ξ ⋅ + − ξ ⋅ = α ∑ где tL – плановое количество работников. Заработная плата для этого случая вычисляется с помощью простого прави- ла: если t tL L> ) , т. е. фирма в данном периоде не смогла набрать запланирован- ное число работников, то она повышает предложенную заработную плату на фиксированный процент. Цена единицы продукции фирмы описывается формулой (1). Олигополия. Метод обучения на базе олигополистической структуры рынка разработан для проверки возможности применения достижений классической экономической теории в агентном моделировании. Итак, олигополией называет- ся такая рыночная структура, когда на рынке продукции предложения неболь- шого числа фирм заполняют весь рынок и некоторые из этих фирм владеют зна- чительными долями рынка. Определяющим свойством олигополии является то, что все конкурирующие фирмы имеют возможность неявно влиять на цены на продукцию и факторы производства, т. е. прибыль каждой фирмы зависит от политики остальных конкурирующих фирм. Поэтому, чтобы определить опти- мальную политику, направленную на максимизацию прибыли, каждая фирма должна учитывать не только собственное непосредственное влияние на рынки товаров, услуг (продукции) и ресурсов (факторов), а и косвенное – через взаи- модействие с конкурентами. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ БАЗОВОЙ АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ МОДЕЛИ … Компьютерная математика. 2014, № 1 33 Пусть спрос на рынке товаров задается с помощью линейной функции вида 1 , 0, 0. f j j p a b Y a b = = − > >∑ Тогда равновесие Курно [7] для нашей модели определяется так: , 1, , 1j f a w L j f f b − α= = + α , 1j a f w p f + ⋅ α= + где a и b – параметры функции спроса, определяющиеся с помощью рекурсив- ного метода наименьших квадратов, f – количество фирм-производителей в модели. Рациональное обучение. При рациональном подходе к обучению фирма-агент на каждой итерации решает задачу поиска таких значений параметров управле- ния, при которых достигается оптимальное значение выбранного критерия [8]. Предположим, что фирма имеет некоторое представление о функции спроса на продукцию на рынке товаров ˆp a bY= − и функции предложения на рынке труда ˆ ,L c dw= + где , , ,a b c d – коэффициенты, которые определяются на каждой итерации с помощью рекурсивного метода наименьших квадратов. Тогда, если в качестве критерия оптимальности выбрана прибыль ˆ ˆ ,pY wLπ = − а в качестве параметров управления – заработная плата ,w цена p и плановое количество работников ˆ ,L то решением соответствующей задачи оптимизации относительно Ŷ будет ( ) ( )max 2 ˆ . 2 1 ad c Y bd α α + = + α Параметры управления в свою оче- редь определяются формулами max ˆ ,p a bY= − max ˆ , Y L = α max ˆ . Y c w d − α= α Случайный выбор. Одной из контрольных точек проверки корректности ра- боты модели служит моделирование случайного поведения активных агентов. В адаптированном для базовой АОМ методе параметры управления считаются случайными величинами, равномерно распределенными на заданных отрезках, т. е. фирма-агент имеет возможность, например, выбрать между значениями зарплаты [ ]~ 4,5w U и цены [ ]~ 2, 3 ,p U соответственно. Л.Ф. ГУЛЯНИЦКИЙ, Д.А. ОМЕЛЬЯНЧИК Компьютерная математика. 2014, № 1 34 3. Результаты вычислительного эксперимента. Вычислительный экспе- римент по сравнению методов обучения фирм-производителей в базовой АОМ проводился с помощью специально разработанного программного обеспечения. Начальные условия для всех методов задавались одинаково: 2,f = 100,h = 0 5,p = 0 10,w = 0 20,L = 5,α = 1.5,ε = − 0.8,κ = 0.6,φ = 0 fMoney = 0 0,hMoney= = где f – количество фирм, h – количество домохозяйств, 0p – начальная цена, 0w – начальная заработная плата, 0L – начальное плано- вое количество работников, α – производительность труда, ε – эластичность спроса, κ – склонность к сбережению, φ – порог ликвидности, 0 fMoney и 0 hMoney – начальные денежные средства у фирм и домохозяйств соответст- венно. В таблице далее приведены значения основных статистических показате- лей (средняя заработная плата, средняя цена, совокупное производство, сово- купное потребление, уровень безработицы) после ста итераций работы модели в условных единицах. Заметим, что значения этих показателей вычисляются внутри базовой АОМ. ТАБЛИЦА Метод / Пока- затель Средняя зарплата Средняя цена Произ- водство Потреб- ление Безра- ботица Бессознательное обучение (1-й способ) 3.391 2.034 335 335 0.33 Бессознательное обучение (2-й способ) 0.044 0.026 475 475 0.05 Q-обучение (1-й способ) 3.115 1.869 305 305 0.39 Q-обучение (2-й способ) 9247.98 3734.82 175 175 0.65 Олигополия 10 35.999 130 130 0,74 Интуитивное обучение 10 6 175 175 0.65 Случайный выбор 4.271 2.548 495 388 0.01 Из таблицы видно, что агрегированные результаты работы модели могут существенно различаться в зависимости от выбранного метода обучения. Кроме того, некоторые методы обучения эффективней других оптимизируют поведение фирм одновременно на рынке труда и рынке товаров. Заметим также, что за исключением случайной модели поведения производство и потребление в системе спустя сто итераций находятся в равновесии, но значения других РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ БАЗОВОЙ АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ МОДЕЛИ … Компьютерная математика. 2014, № 1 35 переменных, при которых оно достигается, разные. Поиск необходимых и достаточных условий для выбора АОМ, которая наиболее адекватно описывает реальную ситуацию, а, значит, может использоваться для прогнозирования и анализа сценариев, является предметом наших дальнейших исследований. Выводы. Описана разработанная базовая АОМ функционирования эконо- мики. На первом этапе создания этой модели ставилась цель воссоздать механизмы взаимодействия между основными экономическими агентами, фирмами и домохозяйствами на рынке товаров и труда. На втором этапе проводился анализ пригодности различных алгоритмов обучения интел- лектуальных агентов для корректного моделирования поведения фирм и сравнение полученных с помощью них результатов. В дальнейшем планируется разработать и реализовать алгоритмы обучения агентов на базе методов комбинаторной оптимизации и эволюционного программирования. Также воз- можности базовой АОМ будут расширены путем введения новых типов агентов (банк, правительство, внешний рынок), новых механизмов взаимодействия (уплата налогов, кредитование, открытие депозитов) и новых подсистем национальной экономики (регион, отрасль). Л.Ф. Гуляницький, Д.А. Омельянчик РОЗРОБКА ТА ДОСЛІДЖЕННЯ БАЗОВОЇ АГЕНТНО-ОРІЄНТОВАНОЇ МОДЕЛІ ФУНКЦІОНУВАННЯ ЕКОНОМІКИ Запропоновано базову агентно-орієнтовану модель функціонування економіки. Перераховано основні структурні компоненти моделі та подано альтернативні варіанти їхньої формалізації. Розроблено алгоритми навчання для моделювання прийняття рішень фірмою, засновані на відомих методах навчання. Наведено результати обчислювального експерименту з порівняння розглянутих методів навчання інтелектуальних агентів. L.F. Hulianytskyi, D.A. Omelianchyk DEVELOPING AND INVESTIGATING THE BASIC AGENT-ORIENTED MODEL OF ECONOMICS The basic agent-oriented model of economics is presented. Main structural components of the model are defined and the alternative ways of their formalization are proposed. In order to model the deci- sions of a firm, the learning algorithms are developed using the known learning methods. The re- sults of the numerical experiment on comparing the learning methods considered are given. 1. Караев А.К., Мельничук М.В. Агентно-ориентированные технологии дизайна экономиче- ской (фискальной, монетарной) и социальной политики: Монография. – М.: ВГНА Мин- фина России, 2011. – 274 с. 2. Омельянчик Д.А. Агентно-орієнтоване моделювання економіки: особливості, види, про- блеми // Теорія оптимальних рішень. – 2013. – № 12. – С. 9 – 18. Л.Ф. ГУЛЯНИЦКИЙ, Д.А. ОМЕЛЬЯНЧИК Компьютерная математика. 2014, № 1 36 3. Dawid H., Gemkow S., Harting P., Neugart M. On the effects of skill upgrading in the presence of spatial labor market frictions: An agent-based analysis of spatial policy design // J. of Artifi- cial Societies and Social Simulation. – 2009. – N 12 (4). 4. Deissenberg C., van der Hoog S., Dawid H. EURACE: A massively parallel agent-based model of the European economy // Applied Mathematics and Computation. – 2008. – N 204(2). – P. 541–552. 5. Tesfatsion L., Judd K.L. Handbook of computational economics, Vol. 2: Agent-Based Compu- tational economics. – Amsterdam: Elsevier, 2006. – 904 p. 6. Омельянчик Д.А. Моделювання процесу навчання фірм в агентно-орієнтованій моделі функціонування економіки // Системний аналіз та інформаційні технології: матеріали XV Міжнар. наук.-техн. конф. SAIT 2013 (Під ред. Н. Панкратової). – К: ННК «ІПСА» НТУУ «КПІ», 2013. – С. 307. 7. Пономаренко О.І. Сучасний економічний аналіз: У 2 ч. Ч. 1. Мікроекономіка: Навч. посіб. / О.І. Пономаренко, М.О. Перестюк, В.М. Бурим. – К.: Вища шк., 2004. – 262 с. 8. Омельянчик Д.А. Дослідження оптимальної податкової ставки в агентно-орієнтованій моделі економіки // Сучасні проблеми моделювання соціально-економічних систем. матеріали V Міжнар. наук.-практ. конф. (11 – 12 квітня 2013 р.). – Х.: ФОП Александро- ва К.М., ВД «ІНЖЕК», 2013. – С. 314 – 317. Получено 18.12.2013 Об авторах: Гуляницкий Леонид Федорович, доктор технических наук, заведующий отделом Института кибернетики имени В.М. Глушкова НАН Украины, Омельянчик Диана Анатольевна, младший научный сотрудник Института кибернетики имени В.М. Глушкова НАН Украины.

Разработка и исследование базовой агентно-ориентированной модели функционирования экономики

Репозитарії

Схожі ресурси