Продолжает свою работу Семинар "Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности". Следующее заседание семинара пройдет 2 ноября (c 16:20) в смешанном формате: в форме вебинара на платформе Контур.Толк и в конференц-зале НОЦ "Суперкомпьютерные технологии" МГУ (http://agora.guru.ru/display.php?conf=sct&page=place).
Для участия в семинаре просим Вас заполнить форму:
https://forms.yandex.ru/u/653bac9590fa7b5d1854d864/
На указанный Вами адрес электронной почты впоследствии придёт ссылка на конференцию в Контур.Толк (https://kontur.ru/talk).
Обращаем Ваше внимание, что для более высокого качества видеосвязи мы рекомендуем заранее установить приложение Контур.Толк и заходить в конференцию через приложение, НЕ через браузер. Для участия в конференции регистрация в Контур.Толк НЕ требуется.
Приложения (десктоп и мобильное), можно скачать по ссылке https://kontur.ru/talk#app.
Если Вы планируете очно участвовать в работе семинара, и у вас нет пропуска в МГУ, необходимо не позднее 31 октября (вторник) заполнить форму. Обращаем внимание, что проход будет разрешен только через южный вход Второго корпуса МГУ и только во время работы семинара.
Программа семинара
Бахтизин А.Р., д.э.н., профессор, член-корр. РАН, директор ФГБУН "Центральный экономико-математический институт РАН"
Сушко Е.Д., к.э.н., доцент, в.н.с. ФГБУН "Центральный экономико-математический институт РАН"
Ли Е.Л., к.э.н., руководитель направления "Качество жизни и демографический потенциал" ФАНУ "Восточный центр государственного планирования"
Дорошенко Т.А., руководитель сектора "Моделирование социально-демографических процессов" ФАНУ "Восточный центр государственного планирования"
"Моделирование демографических процессов с использованием агент-ориентированного подхода и суперкомпьютерных технологий"
Одним из наиболее перспективных инструментов для мониторинга и прогнозирования социальных процессов являются агент-ориентированные модели, широко распространенные за рубежом, преимущество которых заключается в рассмотрении изучаемой системы на уровне ее отдельных индивидуумов, что повышает реалистичность этих компьютерных методов оценки. В России данное направление также развивается, хотя и не так активно.
В рамках доклада будет рассмотрена агент-ориентированная модель, включающая в себя 146 млн агентов. С помощью этого инструмента были получены прогноз численности населения России и оценка влияния на этот показатель некоторых мероприятий, направленных на улучшение демографической ситуации. Для ее технической реализации была разработана технология поддержки агент-ориентированного моделирования для суперкомпьютеров - STARS (Supercomputer Technology for Agent-oRiented Simulation), дающая возможность эффективно масштабировать модели этого класса до 1 млрд агентов.
Также будет представлен опыт разработки агент-ориентированной демографической модели Дальнего Востока (ФАНУ "Востокгосплан"). Цель разработки -- создание востребованного практикой инструмента, соответствующего по своим функциям реальным полномочиям органов власти, и обеспечение возможности его использования в качестве системы поддержки принятия решений в области стратегического управления социально-экономическим развитием регионов ДФО. В рамках АОДМ ДФО на начало моделирования реализовано 8,2 млн агентов-дальневосточников (масштаб 1:1). Агенты на микроуровне живут как по одиночке, так и могут объединяться в семьи, домохозяйства, а на более высоких уровнях агрегации представлять население муниципалитетов, субъектов ДФО, а также всего макрорегиона. Агент-дальневосточник проживает жизненный цикл от рождения до смерти, внутри которого он осуществляет движение по четырем частным траекториям. В модели представлено более 700 тысяч единиц информации, более 30 управляемых параметров, более 50
выходных показателей.
Программа, дополнительная информация о докладах, списки литературы:
http://agora.guru.ru/display.php?conf=sct&page=item001
Сайт семинара: http://agora.guru.ru/sct
119991, Russian Federation, Moscow, GSP-1, Leninskie Gory, 1 , p. 4, RCC MSU
+7 495 939-5424,
Details
Content of the RCC MSU website is licensed under: