Сравнительный анализ методов имитационного моделирования
Бесплатно
Основная коллекция
Издательство:
Науковедение
Год издания: 2014
Кол-во страниц: 9
Дополнительно
Тематика:
ББК:
УДК:
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Выпуск 1, январь – февраль 2014 Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru Институт Государственного управления, права и инновационных технологий (ИГУПИТ) Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru 1 http://naukovedenie.ru 84TVN114 УДК 51.76:517.22:004.838:007 Аль-Азази Амин Ахмед ФГБОУ ВПО «Тверской государственный технический университет» Россия, Тверь1 Аспирант E-Mail: aminshic@yahoo.com Масленников Борис Иванович ФГБОУ ВПО «Тверской государственный технический университет» Россия, Тверь Декан заочного отделения Профессор, доктор технических наук E-Mail: Bimnew@yandex.ru Сравнительный анализ методов имитационного моделирования Аннотация: Одним из важных приложений методов имитационного моделирования является прогнозирование распространения эпидемических заболеваний. В этой области находят применение системно-динамический и агентный подходы. Парадигма системнодинамического имитационного моделирования заключается в том, что для исследуемой системы строятся графические диаграммы связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени. Созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. Такой вид моделирования более всех других парадигм позволяет проникнуть в суть происходящего в системе и выявить причинно-следственные связи между объектами и явлениями. Целью агентного моделирования является получение представления об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Таким образом, системно-динамические и агентные модели распространения эпидемических заболеваний имеют взаимодополняющие свойства, в связи с чем, задача совместного использования этих классов моделей для прогнозирования динамики эпидемических систем является актуальной и требует всестороннего сравнения их характеристик и свойств. В качестве примера рассматривались две реализации простой SEIR модели распространения эпидемического заболевания - гриппа, в среде имитационного моделирования Anylogic версии 5. Ключевые слова: Имитационное моделирование; системно-динамическое моделирование; агентное моделирование; имитационная модель; SEIR модель; грипп; эпидемия; дифференциальные уравнения; динамические свойства; AnyLogic. Идентификационный номер статьи в журнале 84TVN114 1 170026, г. Тверь, наб. Аф. Никитина, 22. Тверской государственный технический университет