Агент-ориентированное моделирование регионального лесного комплекса

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки

«ВОЛОГОДСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК»

(ФГБУН ВолНЦ РАН)

АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

РЕГИОНАЛЬНОГО ЛЕСНОГО КОМПЛЕКСА

Вологда
2021

УДК 330.45:630                                                                                     Публикуется по решению
ББК 65.050.03:65.341                                                       Ученого совета ФГБУН ВолНЦ РАН
А23

А23
Агент-ориентированное моделирование регионального лесного 
комплекса: монография / С.В. Дианов, К.А. Гулин, М.Б. Антонов, В.А. Ри-
гин. – Вологда: ФГБУН ВолНЦ РАН, 2021. – 155 с.

ISBN 978-5-93299-506-8

В монографии представлены результаты исследований по определению подходов 
к созданию комплексных агент-ориентированных моделей регионального 
лесного комплекса, полученные авторами в ходе работы в рамках проекта РФФИ 
№ 17-06-00514 А.
Основное внимание уделено концептуальным аспектам формирования архитектуры 
мультиагентной среды регионального лесного комплекса и моделей поведения 
ее элементов. В соответствии с ними авторами разработана методология 
создания агент-ориентированных моделей регионального лесного комплекса, позволяющая 
рассматривать агент-ориентированное моделирование как единый 
многоуровневый итерационный процесс, обеспечивающий получение действующих 
моделей систем с различной степенью детализации действительности.
Рассмотрены методы интеграции отраслевых региональных агент-ориентированных 
моделей с геоинформационными системами, определяющие механизмы 
использования геопространственных данных в агент-ориентированных моделях 
отраслевых региональных систем и алгоритмы отображения результатов моделирования 
в геоинформационной системе.
Представлен ряд реализованных агент-ориентированных моделей регионального 
лесного комплекса, в основе которых лежат разработанные в рамках проекта подходы.
Полученные результаты позволяют создавать качественные модели за счет использования 
методологии, охватывающей все аспекты разработки агент-ориентированных 
моделей в лесном секторе. Они могут быть полезными для расширения 
научно-методической базы для принятия эффективных решений в сфере управления 
региональными лесными комплексами.
Книга адресована специалистам-практикам в сфере региональной и отраслевой 
экономической политики, ученым, преподавателям, аспирантам и студентам 
экономических и технических специальностей, интересующимся вопросами имитационного 
моделирования региональных отраслевых систем.
УДК 330.45:630 
ББК 65.050.03:65.341 

Рецензенты:

Родионов Дмитрий Григорьевич,
доктор экономических наук, профессор, 
директор Высшей инженерно-экономической школы Института промышленного 
менеджмента, экономики и торговли ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический 
университет Петра Великого»
Швецов Анатолий Николаевич,
доктор технических наук, профессор,
профессор кафедры автоматики и вычислительной техники ФГБОУ ВО «Вологодский 
государственный университет»

ISBN 978-5-93299-506-8
© Дианов С.В., Гулин К.А., Антонов М.Б., Ригин В.А., 2021
© ФГБУН ВолНЦ РАН, 2021

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ ……………………………………………………………………
5

ГЛАВА 1. АРХИТЕКТУРА МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СРЕДЫ 
РЕГИОНАЛЬНОГО ЛЕСНОГО КОМПЛЕКСА ………………………………
9

1.1. Современное состояние исследований в области 
построения агент-ориентированных моделей в лесном 
комплексе ……………………………………………………………………………….
9
1.2. Анализ предметной области функционирования 
регионального лесного комплекса с точки зрения 
построения мультиагентной среды .………………………………………
21
1.2.1. Существующие подходы к описанию архитектуры 
регионального лесного комплекса ………………………………………...
21
1.2.2. Общие подходы к формированию модели 
регионального лесного комплекса …………………………………………
27
1.2.3. Формирование исследуемых показателей агент-
ориентированной модели регионального 
лесного комплекса ….……………………………………………………………...
31
1.2.4. Формирование управляющих воздействий в агент-
ориентированной модели регионального 
лесного комплекса …………………………………………………………………
36
1.3. Архитектура модели, предназначенная для поиска общих 
путей совершенствования государственного управления 
региональным лесным комплексом ………………………………………
39

ГЛАВА 2. МОДЕЛИ ПОВЕДЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ 
СРЕДЫ РЕГИОНАЛЬНОГО ЛЕСНОГО КОМПЛЕКСА ……………………
50

2.1. Общие подходы к выбору архитектуры агентов 
в агент-ориентированных моделях регионального лесного 
комплекса ………………………………………………………………………………
50

2.2. Механизмы реализации поведения агентов в моделях 
регионального лесного комплекса ………………………………………..
61

ГЛАВА 3. МЕТОДОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННЫХ
МОДЕЛЕЙ РЕГИОНАЛЬНОГО ЛЕСНОГО КОМПЛЕКСА …………………
66

3.1. Существующие подходы к созданию агент-
ориентированных моделей ……………………………………………………
66
3.2. Методика проектирования агент-ориентированных 
моделей региональных отраслевых комплексов …………………..
68
3.3. Методика формирования элементов социальной среды 
в агент-ориентированных моделях 
лесного комплекса …………...…………………………………………………….
75
3.4. Синтез агент-ориентированных моделей с 
использованием онтологий .…………………………………………………..
84

ГЛАВА 4. ИНТЕГРАЦИЯ АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ 
С ГЕОИНФОРМАЦИОННЫМИ СИСТЕМАМИ ……………………………
89

4.1. Опыт построения агент-ориентированных моделей 
на базе геоинформационных систем ……………………………….…….
89
4.2. Методы интеграции отраслевых региональных агент-
ориентированных моделей с геоинформационными 
системами .……………………………………………………………………………...
98

ГЛАВА 5. РЕАЛИЗАЦИЯ АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ
РЕГИОНАЛЬНОГО ЛЕСНОГО КОМПЛЕКСА ………………………………
104

5.1. Программные средства реализации прототипов агент-
ориентированных моделей .…………………………………………….….….
104
5.2. Агент-ориентированная модель лесного участка как 
элемента экологической системы регионального лесного 
комплекса ………………………………………………………………………….…...
110
5.3. Агент-ориентированная модель процесса 
лесовосстановления ………………………………………………………………..
116
5.4. Агент-ориентированная модель аренды лесных участков 
для целей лесозаготовки ……………………………………………..
123

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ………………………………………………………………..
135

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ………………………….…………………………..
138

ВВЕДЕНИЕ

Лесной комплекс занимает важное место в российской экономике. Общий 
запас древесины в стране насчитывает 82,1 млрд. куб. м, а удельный 
вес ценных пород составляет в нем 77%. Объем расчетной лесосеки исчисляется 
635 млн. куб. м, годичный прирост древесины – 994 млн. куб. 
метров1. Запасы лесных ресурсов в стране позволяют в полной мере обеспечивать 
внутренние потребности в древесине и продуктах ее переработки, 
а также экспортировать данные товары. Правительством РФ была 
утверждена Стратегия развития лесного комплекса РФ до 2030 года. В 
результате реализации стратегии ожидается увеличение вклада лесопромышленного 
комплекса в ВВП России с 0,5% в 2016 г. до 1% в 2030 году. 
Однако значимость лесов нельзя оценивать исключительно с экономических 
позиций. Являясь одним из ценнейших возобновляемых природных 
ресурсов, они выполняют средообразующую и средозащитную роль. 
Произрастающие на территории России леса составляют более 1/4 мировых 
запасов древесной биомассы. В связи с этим оптимальное сочетание 
хозяйственного использования лесов и их сохранения выступает чрезвычайно 
важной задачей. Проблемы сохранения и использования лесов становятся 
все более многообразными и сложными. Изменяются стандарты 
управления лесами, поскольку они должны отвечать возросшим международным, 
социальным, экологическим и экономическим требованиям.
В соответствии с Лесным кодексом РФ полномочия в области лесных отношений 
распределены между органами государственной власти, органами 
исполнительной государственной власти субъектов и органами местного 
самоуправления. Управление лесным хозяйством требует скоординированного 
межведомственного взаимодействия, согласованных усилий органов 

1 
Стратегия развития лесного комплекса Российской Федерации на период до 2020 года: утв. 
Приказом Минпромторга и Минсельхоза России от 31 октября 2008 г. № 248/482.

власти разного уровня на основе единых целевых установок и задач. При 
этом нужно учитывать, что наиболее значимые полномочия по управлению 
лесным комплексом возложены на региональный уровень. В связи с этим 
региональный лесной комплекс можно рассматривать как системообразующий 
элемент лесного комплекса Российской Федерации.
Региональный лесной комплекс представляет собой сложную систему, 
насчитывающую большое количество различных взаимодействующих 
субъектов, начиная с органов государственной власти, лесозаготовительных 
и лесоперерабатывающих предприятий и заканчивая населением, использующим 
лесные ресурсы для собственных нужд. Для него характерны 
географическая разобщенность и удаленность предприятий (лесопользователей), 
разрозненность и различная степень доступности лесных ресурсов, 
а также рынков сбыта. Решение задач развития лесного комплекса 
затруднительно без создания научно обоснованной системы поддержки 
принятия управленческих решений. Одной из перспективных сфер научных 
изысканий в данном направлении может быть разработка, апробация 
и применение имитационных моделей процессов использования, охраны, 
защиты, воспроизводства лесов, лесопереработки и лесопользования.
Для моделирования отдельных элементов работы лесоперерабатывающих 
и лесозаготовительных предприятий традиционно использовались 
ставшие уже классическими методы аналитического моделирования. Но, 
вследствие большой сложности реальной системы взаимоотношений в 
лесном хозяйстве, применение этих методов сталкивается с рядом проблем, 
основной из которых является необходимость поиска «золотой середины» 
между упрощением и сложностью системы. В результате чего 
при разработке моделей приходится отбрасывать факторы, не влияющие 
(слабо влияющие) на исследуемые характеристики системы. Выбор факторов 
в данном случае носит ярко выраженный субъективный характер, 
так как во многом зависит от квалификации и интуиции исследователя. 
Кроме того, при моделировании сложных систем с применением аналитического 
и имитационного методов достаточно сложным оказывается 
вопрос внесения изменений, порой даже незначительных, в структуру 
модели. В этой связи для решения задач моделирования сложных систем 
возникла парадигма агент-ориентированного моделирования (АОМ), использующая 
интеллектуальных агентов как высокоуровневую абстракцию 
для формализации и структурирования предметной области и как 
мощное программное средство для разработки и реализации сложных 
моделей. АОМ является разновидностью имитационного моделирования. 
Его отличительная особенность – использование в качестве основных 

элементов агентов, имеющих индивидуальное поведение. Агенты характеризуются 
такими свойствами, как активность, инициативность, способность 
обучаться, общаться, интеллект. При этом каждый из агентов 
обладает не только заданным набором личностных характеристик, но и 
целевой функцией, на основе чего имитируются реакции на изменения 
внешней среды и поведение других агентов. К одному из основных преимуществ 
агент-ориентированного подхода относится возможность моделирования 
системы, максимально приближенной к реальности. Ограничения 
на степень детализации таких моделей накладываются только 
вычислительной производительностью используемых компьютеров [1]. 
Другим важным преимуществом моделей такого типа является моделирование «
снизу-вверх», обеспечивающее возможность построения адекватных 
моделей при отсутствии знаний о глобальных зависимостях по 
данной предметной области.
Использование АОМ позволит разработать систему мониторинга, анализа 
и управления региональным лесным комплексом, обеспечивающую 
оценку необходимости и степени различных управляющих воздействий 
для достижения оптимального сочетания и достижения целевых функций: 
– экономических: валовый региональный продукт, налоговые отчисления; 
– 
экологических: обеспечение лесовосстановительных работ, сохранность 
защитных лесов, переход на возобновляемую биоэнергетику, борьба 
с пожарами; 
– климатических: влияние рубок на изменение климатических условий, 
заболачивание; 
– технологические: повышение степени переработки древесины на территории 
региона, переход на безотходные технологии производства; 
– социальных: контроль уровня занятости населения в регионе и в разрезе 
районов, снижение социальной напряженности и др.
Создание агент-ориентированных моделей является сложным процессом, 
который связан с необходимостью идентификации и манипулирования 
множеством разнообразных объектов. Для обеспечения их 
адекватности важно использовать инструментарий, адаптированный к 
предметной области моделирования. В его основе должны лежать научно 
обоснованные подходы, позволяющие оценивать необходимость и 
степень различных управляющих воздействий.
Основной задачей в рамках проводимых авторами исследований являлась 
разработка общих подходов и методов к разработке комплекса интегрированных 
с геоинформационными системами агент-ориентированных 
моделей регионального лесного комплекса, позволяющих на основе муль-

ти-вариативных компьютерных экспериментов, реализующих различные 
сценарии, провести следующие исследования:
1. Оценить влияние различных факторов – экономических, экологических, 
климатических, технологических, социальных, управленческих.
2. Апробировать различные стратегии – финансовые, налоговые, ограничительные, 
прочие управленческие меры и их сочетания.
3. Экспериментально подобрать оптимальный вариант регулирующих 
воздействий на систему регионального лесного комплекса с целью обеспечения 
сбалансированного развития.
Полученные результаты при опоре на научно обоснованную и проверенную 
теоретическую основу призваны создать новые, отсутствующие на 
данный момент на региональном уровне теоретические и практические механизмы 
применения агент-ориентированного имитационного моделирования 
в целях развития лесной отрасли народного хозяйства.

ГЛАВА 1

АРХИТЕКТУРА МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СРЕДЫ 
РЕГИОНАЛЬНОГО ЛЕСНОГО КОМПЛЕКСА

1.1. Современное состояние исследований в области построения 
агент-ориентированных моделей в лесном комплексе

В настоящее время для имитационного моделирования сложных социально-
экономических и технических систем широкое распространение получили 
методы агент-ориентированного моделирования (АОМ). Данное направление 
имитационного моделирования активно развивается и набирает популярность 
среди зарубежных и российских исследователей, так как позволяет строить 
достаточно адекватные модели исследуемых систем [1]. Среди российских 
ученых наибольший вклад в изучение данного метода моделирования внесли 
сотрудники ЦЭМИ РАН – А.Р. Бахтизин, Е.Д. Сушко, М.Р. Фаттахов. Агент-ориентированное 
моделирование основано на формировании групп расположенных 
в определенном пространстве агентов, взаимодействующих друг с другом и с 
внешней средой, имеющих индивидуальное поведение, обладающих свойствами 
автономности, неоднородности, ограниченной интеллектуальности [2]. 
Понятия «агент» и «среда» являются важнейшими классами агент-ориентированного 
моделирования [3]. Эффективность агент-ориентированного моделирования 
достигается за счет возможности изменения различных параметров 
модели (свойства агентов, среды и различных взаимодействий между ними 
типа «агент-агент» и «агент-среда»), проведения достаточно большого количества 
симуляций (запусков) модели с последующей статистической обработкой 
результатов эксперимента. Это позволяет воспроизводить с использованием 
АОМ различные сценарии работы социально-экономических или технических 
систем и при этом иметь возможность оценки реакции системы на возможные 
управленческие воздействия [4].

Методы агент-ориентированного моделирования могут применяться в 
различных сферах для имитации социальных, экономических, финансовых 
систем и процессов. Так, например, построены модели демографических 
процессов трудовой миграции из Китая в Россию [5], процессы естественного 
движения населения региона (смертность, рождаемость) [6], процессы 
слияния организаций [7], процессы, возникающие на товарных и финансовых 
рынках (свободные однотоварные рынки) [8], процессы аренды сельскохозяйственных 
угодий [9] и др. 
Инструментарий АОМ применяется для прогнозирования долгосрочного 
развития экономических систем. При построении такого рода моделей 
может использоваться междисциплинарный подход на стыке психологии, 
социологии, экономики, искусственного интеллекта, что позволяет получить 
более точные оценки, чем существующие математические и вычислительные 
модели, базирующиеся на равновесии и максимизации предельной 
полезности деятельности экономических агентов. Исследуемую макроэкономическую 
систему можно представить в виде совокупности процессов 
на микроуровне и управляющих воздействий на макроуровне, при этом 
решения агентов системы различного уровня принимаются с учетом их 
ограниченной рациональности. В результате при исследовании экономических 
процессов на микроуровне можно достаточно точно оценить эффективность 
управляющих воздействий на макроуровне, например со стороны 
органов государственной власти [10].
Агент-ориентированное моделирование является достаточно универсальным 
и наглядным методом, особенно для прикладных исследований, 
однако данный подход очень требователен к вычислительным ресурсам. 
Можно выделить следующие параметры модели, которые оказывают значительное 
влияние на производительность и ресурсоемкость:
– количество агентов, используемое в модели;
– алгоритмическая сложность агентов, уровень их интеллектуальности;
– объем используемых данных;
– длительность периода симуляции.
Агент-ориентированное моделирование длительных процессов в масштабах 
страны или планеты с использованием значительного количества 
интеллектуальных агентов, взаимодействующих с большими наборами 
данных, требует значительной вычислительной мощности [11]. Для запуска 
такого рода моделей необходимо использование суперкомпьютеров, 
что значительно увеличивает затраты на техническую реализацию моделей, 
так как требует изучения исследователями соответствующего специализированного 
программного обеспечения и теории параллельных вычислений [
12].

В настоящее время, несмотря на относительную «молодость» метода 
агент-ориентированного моделирования, спектр научных работ, посвященных 
его применению в различных отраслях лесного хозяйства, достаточно 
широк [13  –36]. В основном это касается зарубежных исследований. 
Большое количество материалов посвящено различным аспектам 
моделирования рынков лесоматериалов. 
Klaus G. Troitzsch [14] делает попытку применить опыт агент-ориентированных 
моделей рынка городского жилья в Бразилии и немецкого фармацевтического 
рынка для построения модели рынка древесины в Швейцарии. 
Отмечая значительные отличия лесной отрасли по сравнению с 
другими сферами промышленности, он приходит к выводу, что для понимания 
реального рынка древесины модели на основе агентов являются более 
подходящими, чем классические модели рынков, так как они могут учитывать 
все особенности, характерные для лесного хозяйства. 
Ernst Gebetsroither, Alexander Kaufmann, Ute Gigler, Andreas Resetarits [15] 
представляют комплексную агент-ориентированную модель процессов самоорганизации 
при адаптивном управлении лесами. Предлагаемая модель 
состоит из двух взаимосвязанных, но в остальном независимых подсистем, 
реализованных с использование агентов. Первая, социально-экономическая 
подсистема представлена агентами, выполняющими роли по заготовке, 
переработке и продаже древесины. Вторая, экологическая подсистема 
имитирует процессы развития лесов. В качестве агентов выступают деревья, 
конкурирующие между собой за жизненное пространство. 
Вызывает определенный интерес предлагаемая в работах F. Kostadinova 
и др. [16; 17] модель рынка древесины Швейцарии. Моделирование проводилось 
на базе швейцарского кантона Aargau, что было обусловлено целым 
рядом факторов, таких как: 
– относительная доступность необходимых исходных данных для моделирования; 
– 
особенности географического положения и условия для производства 
древесины среди швейцарских кантонов; 
– наличие необходимого, но достаточного с точки зрения моделирования 
количества агентов, позволяющих отобразить большой объем межа-
гентных взаимодействий, обеспечив при этом разумные сроки выполнения 
вычислений. 
При построении модели учитывались только производство и потребление 
лесной древесины, в том числе древесного топлива, произведенного 
из отходов промышленного производства, исключая другие источники, 
например вторичную переработку древесины. Для калибровки модели использовались 
следующие данные: 

– количество, размер и расположение систем отопления на древесном 
топливе в Швейцарии; 
– количество лесозаготовителей и количество лесов по результатам третьей 
швейцарской национальной инвентаризации лесов (2010 год); 
– динамика прогнозных цен на нефть за прошедший период (для определения, 
среди прочих факторов, привлекательности для потребителей установки 
систем отопления на древесном топливе); 
– классификация и типизация лесохозяйственных и лесоперерабатыва-
ю-щих предприятий, частных лесовладельцев, потребителей древесного 
топлива.
В модели выделены следующие классы агентов: 
1. Лесничества – специализированные организации по управлению лесами 
от имени третьих лиц (муниципальные и государственные леса). 
2. Частные лесовладельцы – собственники лесных участков. В среднем 
размеры участков, находящихся в частной собственности, гораздо меньше 
по сравнению с лесами, управляемыми лесничествами. В базовом сценарии 
модели 50% частных лесовладельцев мало заинтересованы в производстве 
древесины и остаются на протяжении моделирования неактивными. 
3. Продавцы древесины – посредники по продаже круглого леса и древесного 
топлива на обоих рынках. Самостоятельно не производят и не потребляют 
ни того ни другого.
4. Лесопилки – единственный класс в модели, потребляющий круглый 
лес. Одновременно выступает в качестве поставщика древесного топлива. 
5. Малые частные потребители древесного топлива – отдельно стоящие 
дома с системой отопления на древесном топливе. Потребляют относительно 
небольшое количество древесины. 
6. Коммерческие потребители древесного топлива – частные организации, 
обслуживающие коммерческие здания с использованием системы отопления 
на древесном топливе.
7. Общественные потребители древесного топлива – в основном муниципалитеты 
или подобные организации, обслуживающие здания, находящиеся 
в государственной собственности (школы, пожарная охрана и т.п.). 
Пользуются определенными льготами на рынке древесного топлива. 
8. Операторы районных теплосетей – коммерческие производители теплоэнергии. 
Обслуживают здания, подключенные к центральной системе 
отопления. 
9. Потребители балансовой древесины – химическая и бумажная промышленность. 
Конкурируют за древесное сырье с другими потребителями 
древесного топлива.