МУЛЬТИАГЕНТНЕ МОДЕЛЮВАННЯ В УПРАВЛІННІ ВІДНОВЛЮВАЛЬНИМИ РЕСУРСАМИ

Анотація

Стаття присвячена дослідженню управління відновлюваними ресурсами і, зокрема, мультиагентному підходові. Мультиагентні системи моделюють поведінку і взаємодію мікро-суб'єктів, фокусуючись на їх відносинах з метою дослідження параметрів і поведінки всієї системи на мікрорівні. Мультиагентні симуляції такого роду дозволяють нам досліджувати економічні процеси в абсолютно новий спосіб, фокусуючись на вивченні впливу мікроагентів на макропараметри системи в цілому. Останні дослідження, що стосуються даної проблематики, зосереджують основну увагу на відносинах між мікро- і макрорівнями з використанням підходів знизу-вгору і зверху-донизу. Авторами використано мультиагентний підхід для моделювання життєвого циклу відновлюваних ресурсів. Також, була побудована модель, в якій використовується такий параметр, як “квота” на кількість акумульованого добуваючими агентами ресурсу з метою з'ясування зміни агентами своєї поведінки відповідно до зміни заданого параметру. Поведінка агентів в симуляції заснована на максимізації власної вигоди і параметрі MRS (гранична швидкість заміщення) для аналізу цінового параметру. Було проведено кілька експериментів для різних значень параметра “квота”, в ході яких було проілюстровано зв'язок між рівнем цін на ринках і квотою для вилучення ресурсів. Нижче наводиться опис експерименту, його результати і висновки. Розроблене рішення спрощує реалізацію таких експериментів у цій галузі, роблячи процес їх налаштування більш гнучким і простим. Була, також, розроблена основа для імітаційного моделювання управління поновлюваними ресурсами, що спрощує розробку середовищ з метою їх дослідження і виявлення різноманітних закономірностей, а також, законів всередині системи, з використанням конкретних користувальницьких моделей поведінки агента. Мультиагентний симулятор був розроблений у даному дослідженні з метою ілюстрації та обговорення принципів економічної теорії управління поновлюваними ресурсами. Розроблена авторами основа може бути використана для створення середовищ з метою їх подальшого вивчення з використанням різних моделей поведінки агентів, використанням додаткових параметрів.