Создание суперкомпьютерной имитации общества с активными агентами разных типов и ее апробация
Статья продолжает цикл работ, посвящённых созданию больших агент-ориентированных моделей, построенных как искусственное общество, и разработке программного обеспечения для их реализации – системы проектирования масштабируемых агент-ориентированных моделей МЁБИУС. Базовым ядром системы служит демографическая модель, имитирующая естественное движение населения. Новым этапом в развитии работ, о котором идёт речь в статье, стало создание на основе данного ядра агент-ориентированной модели России, включающей в качестве агентов нового типа семьи, связанные с агентами-людьми иерархически. Кроме того, в модель введены объекты нового типа – проекты, предусматривающие создание в искусственной среде аналогов комплексных управляющих воздействий, направленных на стимулирование рождаемости. Разработанная на основе имитации реакции отдельных семей на введённые региональные меры поддержки модель позволяет отслеживать их влияние на основные демографические показатели. Агент-ориентированная модель России была апробирована на данных за длительный ретроспективный период на примере запуска программ материнского капитала и показала хорошее совпадение с официальной статистикой.
Моделирование миграционных и демографических процессов с использованием FLAME GPU
В 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.
Анализ демографических процессов с использованием агент-ориентированной модели России, разработанной в системе проектирования МЁБИУС
В статье представлена конструкция демографической агент-ориентированной модели (АОМ), разработанной в системе проектирования МЁБИУС, которая позволяет создавать АОМ с численностью популяций до 109 агентов, эффективно масштабируемые при запуске на суперкомпьютерах. Система МЁБИУС поддерживает также динамическое изменение численности и пространственного распределения агентов за счет имитации процессов исчезновения агентов и появления новых. Конструкция апробирована при реализации крупномасштабной демографической АОМ России, в которой имитируются процессы естественного движения населения страны в разрезе регионов. Агентами в модели являются люди, которые обмениваются сообщениями, поддерживают родственные связи, рожают детей, стареют и умирают. Показаны результаты апробации АОМ России на реальных статистических данных. Получены прогнозы основных демографических показателей как для России в целом, так и для всех регионов при различных сценариях изменения суммарного коэффициента рождаемости. Показана дифференциация регионов по ожидаемой динамике численности населения и его возрастной структуры. Оценено влияние отдельных социально-экономических факторов на динамику суммарного коэффициента рождаемости.
Система проектирования масштабируемых агент-ориентированных моделей
На основе разработанной авторами ранее программы (регистрационный номер RU 2019614589) была разработана система, позволяющая создавать эффективно масштабируемые агент-ориентированные модели с популяциями агентов разных типов до 1 млрд. агентов. Система поддерживает динамическое изменение численности и пространственного распределения агентов за счет имитации процессов исчезновения агентов и появления новых. Апробирована при реализации крупномасштабной демографической агент-ориентированной модели России, в которой имитируются основные процессы движения населения страны в разрезе регионов. Агентами в ней являются люди, которые обмениваются сообщениями, образуют семьи, поддерживают родственные связи, рожают детей, стареют и умирают. Тестирование модели проводилось на суперкомпьютерах Ломоносов-2 (МГУ) и Млечный путь-2 (Гуанчжоу, Китай). Система кроссплатформенная, написана на C++ и С#. Объем 66 Мб.
Агент-ориентированная суперкомпьютерная демографическая модель России: анализ апробации
В статье представлена агент-ориентированная демографическая модель России, предназначенная для запуска на суперкомпьютерах. Использованные в модели технологии позволяют создавать искусственное общество с числом агентов до 109 и эффективно распараллеливать работу симулятора. Программный комплекс, созданный для реализации модели, объединяет отдельные подсистемы, написанные на языках программирования разного уровня. С одной стороны, это обеспечивает эффективную балансировку нагрузки между вычислительными процессами и обмен сообщениями между агентами (реализовано на языке С++), а с другой, упрощает разработку блоков модели, реализующих симуляцию демографических процессов (реализовано на С#). Демографические процессы в модели имитируются на основе действий отдельных агентов с учетом их родственных связей, которые они поддерживают, обмениваясь сообщениями. Ключевыми особенностями демографической агент-ориентированной модели являются следующие: а) динамическое изменение численности и состава популяции агентов – удаление части агентов (их «смерть») и возникновение новых («рождение»); и б) разделение действий, выполняемых на шаге имитации по этапам, в конце каждого из которых может происходить пересмотр общих параметров, относящихся к регионам или группам агентов, и/или обмен сообщениями между агентами. Модель в ходе компьютерных экспериментов прошла апробацию на реальных данных и показала высокие результаты при тестировании по следующим параметрам: а) качество воссоздания на популяции агентов возрастно-половой структуры населения как по стране в целом, так и в разрезе регионов; б) устойчивость работы модели и низкая погрешность получаемых результатов прогнозирования основных демографических показателей в сравнении с вариантами официального прогноза Росстата; в) эффективность распараллеливания программного кода при запуске на суперкомпьютерах. Модель является базовой для разрабатываемой комплексной региональной имитационной модели, однако может быть полезна как самостоятельный инструмент прогнозирования.
Декомпозиция графа для оптимизации ресурсоемких агент-ориентированных моделей
В статье рассматривается алгоритм декомпозиции графа, применительно к реализации масштабируемой агент-ориентированной модели, с целью эффективной балансировки нагрузки между узлами суперкомпьютера. Агенты модели одновременно задействованы в нескольких процессах, для которых важны различные социальные связи (семья, соседи, друзья и др.).
Система проектирования агент-ориентированных моделей для запуска на суперкомпьютерах
Разработана система проектирования агент-ориентированных моделей для запуска на суперкомпьютерах, позволяющая эффективно масштабировать агент-ориентированные модели до 1 млрд. агентов. Она была применена при реализации крупномасштабной агентной модели стран Евразии, имитирующей основные процессы движения населения этих стран, а также последствия реализации крупных инфраструктурных проектов как результата действий множества самостоятельных агентов. Тестирование модели было проведено на различных суперкомпьютерах (Ломоносов (МГУ), Млечный путь-2 (Гуанчжоу, Китай)).
Разработка агент-ориентированной демографической модели России и ее суперкомпьютерная реализация
Рассмотрено применение агент-ориентированного подхода при моделировании естественного движения населения. Представлена демографическая модель России с учетом ее административного деления, в которой на основе моделирования поведения отдельных членов искусственного общества имитируются процессы смертности, рождаемости и миграции. Для моделирования поведения искусственного общества в целом требуется проведение модельных расчетов с числом агентов до 109 и использование суперкомпьютерных технологий. Важной задачей в таких расчетах становится оптимальное распределение агентов по процессорам кластера. Показано применение декомпозиции модели с использованием алгоритма METIS с учетом основных особенностей агентной модели. Обсуждаются результаты апробации модели.
Моделирование социальных процессов на суперкомпьютерах: новые технологии
Статья продолжает работу, результаты которой публиковались в “Вестнике РАН” ранее (2016, № 3, 5). В предыдущих статьях были проанализированы международный опыт подготовки и использования агент-ориентированных моделей и технические наработки по их реализации на суперкомпьютерах, подробно описаны этапы и методы эффективного отображения счётного ядра мультиагентной системы на архитектуру современного суперкомпьютера с использованием разработанной авторами технологии поддержки агент-ориентированного моделирования для суперкомпьютеров – STARS (Supercomputer Technology for Agent-oRiented Simulation). STARS была апробирована на двух построенных в Центральном экономико-математическом институте РАН мультиагентных демографических моделях, различающихся уровнем детализации при имитации репродуктивного поведения людей. В настоящей публикации рассматриваются технология построения многоагентных симуляций, дающая возможность эффективно масштабировать модели этого класса до 109 агентов, и её применение при создании крупномасштабной агентной модели стран Евразии. Задача модели – имитировать основные миграционные процессы и динамику экономик этих стран, а также последствия реализации крупных инфраструктурных проектов как результата действий множества самостоятельных агентов. Тестирование модели проводилось на различных суперкомпьютерах, что позволило сделать вывод об их технических характеристиках.
Алгоритм реализации крупномасштабных агентных моделей на суперкомпьютерах
Опубликована статья «Development of the Agent-based Demography and Migration Model of Eurasia and its Supercomputer Implementation» в которой описываются результаты исследования, направленного на совершенствование инструментов реализации больших агентных на суперкомпьютерах. Для проведения эффективного расчета модели с использованием суперкомпьютера требуется распределить агентов равномерно по всем задействованным процессорам суперкомпьютера таким образом, чтобы минимизировать связи между агентами, размещенными на разных процессорах. Связи агентов можно представить в виде графа, а затем для его разбиения на относительно изолированные части применить алгоритмы графовой декомпозиции. Для эффективного разбиения множества ячеек на подмножества равного размера с минимумом связей были реализованы алгоритмы графовой декомпозиции METIS/ParMETIS (Karypis, Kumar, 1995), которые успешно применяются для распределения графов больших размерностей (до 109) в задачах декомпозиции и переупорядочивания расчётных сеток, матриц и графов. Для расчетов использовались два суперкомпьютера: МВС-100K (Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН, г. Москва) и Tianhe-2 (Национальный университет оборонных технологий КНР, г. Гуанчжоу).
