ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ И

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ И
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ЗАДАЧ
МУНИЦИПАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ
Бахтизин А.Р.,
Москва, ЦЭМИ РАН,
Сушко Е.Д.
Москва, ЦЭМИ РАН
Целью настоящей работы является создание компьютерной модели,
наглядно имитирующей поведение муниципального образования (МО) на
основе реконструкции его внутренней структуры, а также структуры и
поведения действующих на его территории самостоятельных экономических
акторов с учетом их разнообразия. Такая модель должна позволять
руководству муниципалитета опробовать различные варианты управляющих
воздействий, оценивать возможные последствия этих воздействий, а также
позволять сравнивать варианты стратегий для выбора наиболее приемлемой.
Для имитации поведения сложных социально-экономических систем, к
которым относятся и муниципальные образования, наиболее адекватным
инструментом являются активно развивающиеся в последнее время агенториентированные модели (АОМ). Основная идея, лежащая в основе моделей
этого класса, заключается в построении вычислительного инструмента,
представляющего собой совокупность агентов с определенным набором
свойств и позволяющего проводить симуляции реальных явлений. От
объектно-ориентированных моделей АОМ отличаются «активностью» своих
элементов, каждый из которых обладает не только заданным набором
личностных характеристик («ресурсов»), но и целевой функцией
(«интересами»), на основе чего имитируется его реакция на изменения
внешней среды, затрагивающие сферу его интересов («поведение»).
Появление АОМ можно рассматривать, как результат эволюции методологии
моделирования: переход от моно-моделей (одна модель – один алгоритм) к
мульти-моделям (одна модель – множество независимых алгоритмов). Таким
образом, АОМ представляет собой искусственное общество, состоящее из
взаимодействующих между собой самостоятельных агентов, что позволяет
смоделировать систему максимально приближенную к реальности (Макаров,
2006).
В создаваемой муниципальной АОМ присутствуют агенты двух типов,
соответствующих основным видам экономических акторов, действующих на
территории МО и образующих следующую иерархию: 1) агенты – физические
лица (люди – жители региона); → 2) агенты – юридические лица
(предприятия, организации); → 3) агент-МО в целом.
Каждый агент первого и второго типа обладает некоторыми
«ресурсами» и «производственной функцией», позволяющими ему заниматься
деятельностью, полезной с точки зрения общества, выполняя какую-либо
миссию и внося определенный вклад в общее благополучие – благополучие
агента верхнего уровня, агента-МО. Кроме того, агенты обладают
«потребностями» – требованиями к условиям внешней среды, необходимым
для осуществления их деятельности, «системой ценностей» – критериями, по
которым они оценивают собственное благополучие, а также способностью
взаимодействовать с другими агентами, получать и анализировать
информацию и производить определенные «действия» (самостоятельно
менять свои характеристики) в пределах своих полномочий. Например,
агенты-люди в модели могут менять место работы или поступать на учебу, а
агенты-организации изменять численность своих агентов-работников и оплату
их труда.
Имитация деятельности агентов основана на структуре их «личности», а
также на процедурах, позволяющих учитывать изменения, происходящие в их
внешней среде. Алгоритм, реализующий в модели поведение агентов,
включает следующие процедуры: целеполагания; идентификации ситуации
взаимодействия с внешней средой как требующей принятия каких-либо мер;
принятия решения; выполнения действия и оценки достигнутого результата.
В модели муниципальное образование в целом отличается от агентов
нижестоящих уровней, в первую очередь тем, что хотя и имеет систему
ценностей, и также накапливает информацию для анализа своего социальноэкономического состояния, не способно, тем не менее, к совершению
самостоятельных действий. Решение о необходимости принятия мер, так же
как и выбор управляющих воздействий, предоставлено пользователюэкспериментатору, что и обуславливает требования к интерфейсу модели,
такие как выбор управляемых параметров, а также характер и форма
отображения результатов работы модели.
Основными параметрами модели, то есть, рычагами воздействия на ее
работу со стороны экспериментатора, так же, как и реальными рычагами
воздействия администрации МО на его социально-экономическое состояние,
служит бюджетная политика. Сюда относятся меры по управлению доходной
и расходной частями бюджета МО, а также меры, направленные на участие в
совместных с другими МО проектах с привлечением дополнительных средств.
Важным требованием к модели, создаваемой для использования ее в
процессе территориального управления, является привязка ее к карте этой
территории. Причем, для АОМ, очевидно, необходима привязка к карте и
самостоятельных активных экономических агентов с возможностью
визуализации их динамики. Для решения такой задачи используются
современные геоинформационные системы (ГИС-системы), позволяющие
создавать базы данных, которые сочетают в себе графическое и атрибутивное
представление разнородной информации. Кроме того, эти системы
обеспечивают возможность пространственного анализа данных и
представление его результатов в привычной для пользователей форме (в виде
графиков, диаграмм, таблиц, карт и т.д.). Однако фактически, при реализации
АОМ на базе ГИС с большими объемами данных, обеспечение
удовлетворительной производительности модели вызывает большие
трудности, т.к. ГИС изначально не предназначались для выполнения
множества итераций с большим количеством одновременно выполняемых
запросов со стороны агентов в рамках каждой из них (что отличает АОМ).
Поэтому интеграция АОМ и ГИС в рамках одной модели представляет собой
самостоятельную задачу, механизмы решения которой могут быть различны.
Современные ГИС системы содержат инструменты для сложного
анализа
пространственных
данных,
создания
и
редактирования
пространственных объектов, проведения оценки близости объектов,
размещения символов и надписей на карте, анализа поверхности, задавания
правил пространственного поведения объектов, осуществления операций
экспорта и импорта данных.
Как правило, все эти возможности пользователи используют через
графический интерфейс, но в том числе доступ к ним возможен и через
интерфейс программирования API. Это важно, поскольку в последнем случае
пространственный анализ может быть существенно дополнен другими
методами анализа. Таким образом, производители ГИС систем способствуют
расширению областей их применения (в том числе и за счет агентного
моделирования), тем самым увеличивая рыночный потенциал своих
продуктов.
В качестве главных требований к моделям, разрабатываемых на базе
ГИС, выделяют необходимость поддержки всех операций, реализуемых в
модели на уровне ГИС, а также удовлетворительную производительность всей
модели (Longley, Goodchild, Maguire, Rhind, 2005). Также разработчики АОМ
отмечают, что при использовании ГИС возникают проблемы, связанные с тем,
что изначально ГИС не были предназначены для итерационного процесса, и в
этой связи в рамках модели требуется повторный ввод данных на каждом шаге
итераций (Crooks, Castle, 2012).
Выделяют различные механизмы интеграции АОМ и ГИС (Crooks,
Castle, 2012). Первый способ предполагает, что АОМ и ГИС – это два
отдельных программных продукта, а второй – создание единой системы
(рис. 1).
Первый способ также предполагает два типа связывания.
1. Слабая (или неплотная) связь, используемая в случае выполнения
асинхронных операций. Иными словами на уровне ГИС готовятся входные
для модели данные, которые затем поступают в АОМ для обработки и
последующей передачи результатов в ГИС для графического отображения.
Этот подход предусматривает, что ГИС и АОМ «понимают» форматы данных
друг друга или необходимо написать соответствующий конвертер.
2. Сильная связь. Этот тип связи характеризуется одновременным
выполнением программного кода АОМ и команд ГИС, к примеру, через COM
или .NET интерфейсы. Один из вариантов данного подхода также
предполагает, что процессы могут быть запущены на нескольких
компьютерах, объединенных в сеть (т.е. в режиме распределенной обработки).
Для обоих случаев выделяют следующие особенности (Westervelt, 2002):
o Скорость разработки в первом случае выше и при этом
профессионализм разработчика может быть ниже, чем во втором случае.
o Производительность приложения, разработанного с помощью
второго способа значительно выше, чем при первом способе, однако
отладка приложения в случае сильного связывания АОМ и ГИС более
усложненная.
Хотя, наш опыт разработки АОМ на базе ГИС показал, что большой
разницы в отладке приложения, что в первом случае, что во втором, нет.
Второй способ – интегрирование АОМ и ГИС в единую систему,
называемую ГИС-центричной или АОМ-центричной в зависимости от того, на
базе какого из инструментов осуществлено интегрирование (Maguire, 2005).
При этом, как правило, в рамках общей системы используется программный
язык базового инструмента. Интерес к АОМ-центричным системам
объясняется тем, что при их использовании для разработки АОМ на базе ГИС
не требуется особых программистских навыков. Доступ к функционалу ГИС
достигается за счет использования специальных библиотек. Так, к примеру, в
пакете RepastJ для импорта и экспорта данных ГИС используется библиотека
GeoTools, для обработки ГИС данных – библиотека Java Topology Suite (JTS),
а для визуализации – библиотека OpenMap.
Рис. 1. Совместное использование АОМ и ГИС
На практике, первый вариант интеграции используется чаще (Crooks,
Castle, 2012). Со своей стороны, на основе личного опыта практического
применения различных систем, отметим, что совместное использование
ArcGIS и Microsoft Visual Studio предоставляет разработчику гибкие и богатые
возможности моделирования, хотя и более трудоемкие, чем у упомянутого
выше пакета. По возможностям геообработки семейство продуктов ArcGIS
является одним из лидеров ГИС. В свою очередь Visual Studio позволяет
создавать АОМ практически любого уровня сложности.
В том случае, если при работе АОМ, построенной на базе ГИС
необходима анимация агентов, то основное требование к их отображению
заключается в том, что местоположение агентов, их размер и другие
графические атрибуты должны обновляться быстро, без задержек и в
соответствии с логикой работы модели. Далее мы рассмотрим способы
графического отображения агентов в АОМ на базе ГИС, реализованных с
помощью пакета ArcGIS. Таких способов три:
1. использование GraphicTracker;
2. использование динамической графики (или динамического
отображения – dynamic display);
3. использование временного функционального слоя (Temporal Feature
layer).
С учетом нашего опыта, мы можем сделать вывод, что разработка АОМ
на базе ГИС с технической точки зрения не представляется сложным
процессом, но определенные трудности создают аппаратные возможности
компьютеров по вычислениям АОМ на базе ГИС, используемых в таком
новом качестве.
Литература
1. Макаров В.Л. Искусственные общества / Искусственные общества. 2006.
Т. 1. № 1. М: ЦЭМИ РАН, 2006.
2. Crooks A. T., Castle C. (2012): The integration of agent-based modelling and
geographical information for geospatial simulation. In A. J. Heppenstall, A. T.
Crooks, L. M. See & M. Batty (Eds.), Agent-based models of geographical systems
(pp. 219–252). Dordrecht: Springer.
3. Longley P. A., Goodchild M. F., Maguire D. J., Rhind D. W. (2005):
Geographical information systems and science (2nd ed.). New York: Wiley.
4. Maguire D.J. (2005): Towards a GIS platform for spatial analysis and
modelling. In D. J. Maguire, M. Batty, & M. F. Goodchild (Eds.), GIS, spatial
analysis and modelling. Redlands: ESRI Press.
5. Westervelt J. D. (2002): Geographic information systems and agent-based
modelling. In H. R. Gimblett (Ed.), Integrating geographic information systems and
agent-based modeling techniques for simulating social and ecological processes (pp.
83–104). Oxford: Oxford University Press.