Методология запуска агент-ориентированных моделей на суперкомпьютерах
Ученые из Токийской исследовательской лаборатории компании IBM (Tokyo Research Laboratory, IBM Research) Т. Такахаси (Toshihiro Takahashi) и Х. Мидзута (Hideyuki Mizuta) разработали крупномасштабную агент-ориентированную модель и запустили ее на суперкомпьютере BlueGene. В процессе перевода модели в ее суперкомпьютерную версию было выявлено, что в том случае, если количество контактов между агентами велико, это может серьезно повлиять на производительность конечного приложения. Предлагаемый учеными способ решения данной проблемы заключался в объединении агентов, которые общаются между собой особенно часто. Предполагая в качестве агента узел графа, а передающиеся данные в качестве ребер, которые связывают узлы, решаемая проблема была сведена к задаче о максимальном потоке (Maximum-Flow) и минимальном сечении (Minimum-Cut), которая в оригинале звучит так: величина максимального потока равна величине минимального разреза. В статье описывается разработанный алгоритм и результаты его апробации на простых агент-ориентированных моделях.
