Проблемы агент-ориентированного моделирования формирования эффективной территориальной сети лесных дорог

Проблемы агент-ориентированного моделирования формирования эффективной территориальной сети лесных дорог

Автор: Гулин Константин Анатольевич, Дианов Сергей Владимирович, Алферьев Дмитрий Александрович, Дианов Даниил Сергеевич

Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз @volnc-esc

Рубрика: Региональная экономика

Статья в выпуске: 1 т.16, 2023 года.

Бесплатный доступ

Рассматриваются концептуальные и методологические аспекты создания компьютерных имитационных агент-ориентированных моделей, обеспечивающих принятие решений по формированию эффективно функционирующей территориальной сети лесных дорог. Ключевая цель исследования состоит в интерпретации и апробации сервис-ориентированного подхода к построению подобных моделей. В основу подхода заложен принцип взаимодействия распределенных в пространстве объектов - поставщиков и потребителей сервисов. Рассмотрена проблематика построения и эксплуатации сети лесных автомобильных дорог, обеспечивающих процессы лесозаготовки. Сложность решения этих задач определяется большим количеством взаимодействующих элементов и оцениваемых параметров, различных по специфике величины их влияния на систему в зависимости от конкретной территории. В связи с этим для решения данных задач широко используются методы имитационного моделирования, одним из наиболее перспективных среди которых считается агент-ориентированный подход. При этом определено, что их построение осуществляется без использования формализованной методологической основы, что не позволяет интерпретировать полученные здесь результаты в качестве единой концепции формирования агент-ориентированных моделей в данной предметной области. Авторами предложена претендующая на заполнение указанной ниши собственная концепция, базирующаяся на сервис-ориентированном подходе. Представлены основные фрагменты формального описания разработанного подхода. Рассмотрены отдельные аспекты его прикладной интерпретации на примере реализованного прототипа игровой агент-ориентированной модели в среде AnyLogic. Для решения поставленных задач использовались общенаучные методы формализации, абстрагирования, обобщения, методы системного анализа, агент-ориентированного моделирования. Результатами работы стали развитие и апробация авторской концепции агент-ориентированного моделирования эффективной территориальной транспортной инфраструктуры системы лесозаготовки. Новизна концепции заключается в использовании сервис-ориентированного подхода. Кроме того, концепция может позиционироваться в качестве универсальной основы построения рассматриваемых моделей. Для этого потребуются развитие методологических аспектов ее применения, полномасштабная интерпретация относительно возможных вариантов использования, а также практическая апробация на реальных системах.

Еще

Инфраструктура системы лесозаготовки, транспортная доступность лесных ресурсов, эффективная дорожная сеть, агент-ориентированное моделирование, сервис-ориентированный подход

Короткий адрес: https://sciup.org/147240288

IDR: 147240288   |   DOI: 10.15838/esc.2023.1.85.4

Список литературы Проблемы агент-ориентированного моделирования формирования эффективной территориальной сети лесных дорог

  • Афоничев Д.Н., Данилов А.Д., Петровский В.С. (2014). Математическое обеспечение системы автоматизированного проектирования объектов производственно-транспортной инфраструктуры лесопромышленного комплекса // Лесотехнический журнал. Т. 4. № 1 (13). С. 75–80.
  • Васильев О.И., Корныльева Ю.А. (2015). Имитационное моделирование систем управления объектами лесной инфраструктуры // Лесотехнический журнал. Т. 5. № 2 (18). С. 177–187.
  • Герасимов Ю.Ю., Карвинен С., Сюнёв В.С., Соколов А.П., Катаров В.К. (2009). Развитие транспортной инфраструктуры лесной отрасли – опыт Финляндии // Транспортное дело России. № 7. С. 99–102.
  • Герасимов Ю.Ю., Соколов А.П., Катаров В.К. (2011). Разработка системы оптимального проектирования сети лесовозных автомобильных дорог // Информационные технологии. № 1 (68). С. 39–43.
  • Гладков Е.Г. (2005). Модель территориальной динамики лесозаготовительного предприятия // Лесной журнал. № 1–2. С. 47–53.
  • Гребенюк А.Л., Гарус И.А (2014). Проблема доступности лесных ресурсов // Актуальные проблемы лесного комплекса: сб. науч. трудов по итогам междунар. науч.-техн. конференции. Брянск: БГИТА. Вып. 39. С. 3–4.
  • Гулин К.А., Антонов М.Б. (2017). Теоретические аспекты агент-ориентированного моделирования развития лесного комплекса // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 10. № 6. С. 59–74. DOI: 10.15838/esc.2017.6.54.4
  • Дианов С.В. (2020). Задача оптимального пространственного размещения сервисов для систем с мобильными пользователями // Интеллектуально-информационные технологии и интеллектуальный бизнес (ИНФОС-2020): мат-лы XI заочной междунар. науч.-техн. конференции, Вологда, 29–30 июня 2020 года. Вологда: Вологодский государственный университет. С. 53–55.
  • Иванова М.Э. (2011). Исследование и планирование развития лесной транспортной сети // Лесной вестник. № 3. С. 91–97.
  • Ильин Б.А. (1987). Основы размещения лесовозных дорог в сырьевых базах лесозаготовительных предприятий. Л.: ЛТА. 63 с.
  • Комаров К.А., Фомина В.Ю., Герасимова М.М., Мохирев А.П. (2019). Оптимизация маршрутов доставки древесины на основе нечеткой динамической транспортной сети // Инновации в химико-лесном комплексе: тенденции и перспективы развития: мат-лы Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием, Красноярск, 25–26 апреля 2018 года / отв. ред. Ю.А. Безруких, Е.В. Мельникова. Красноярск: Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева. С. 205–210.
  • Курьянов В.К., Морковин В.А. (2009). Обеспечение эффективности освоения экономически доступных лесных ресурсов посредством дорожного строительства в условиях реформирования лесного законодательства // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. № 1. С. 330–333.
  • Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Сушко Г.Б. (2019). Агент-ориентированная суперкомпьютерная демографическая модель России: анализ апробации // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2019. Т. 12. № 6. С. 74–90. DOI: 10.15838/esc.2019.6.66.4
  • Мохирев А.П., Герасимова М.М., Медведев С.О. (2018). Нахождение маршрута минимальной стоимости транспортного пути при доставке древесины с лесосеки // Вестник СГУГиТ. Т. 23. № 4. С. 249–261.
  • Мохирев А.П., Позднякова М.О., Гудень Т.С., Сухинин В.Д. (2019). Влияние природно-производственных факторов на транспортные затраты лесозаготовительного производства // Лесотехнический журнал. Т. 9. № 2 (34). С. 107–117.
  • Мохирев А.П., Позднякова М.О., Резинкин С.Ю., Мамматов В.О. (2017). Оценка доступности лесных ресурсов с использованием современных методик на базе географических информационно- аналитических систем // Лесотехнический журнал. № 4. С. 109–122.
  • Мохирев А.П., Рукомойников К.П. (2022). Моделирование структуры лесотранспортных потоков. Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет. 396 с.
  • Никитин В.В., Козлов В.Г., Арутюнян А.Ю., Умаров М.М. (2016). Имитационная модель функционирования лесовозной автомобильной дороги // Вестник Московского государственного университета леса – Лесной вестник. Т. 20. № 2. С. 167–172.
  • Починков С.В. (2000). Рыночная модель лесопользования: экономические аспекты // Лесное хозяйство. № 1. С. 18–24.
  • Россошанская Е.А. (2019). Комплексная агент-ориентированная модель воспроизводства трудового потенциала муниципального образования // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 12. № 1. С. 124–137. DOI: 10.15838/esc.2019.1.61
  • Рукомойников К.П., Мохирев А.П., Медведев С.О., Дербенева Е.Ю. (2020). Отдельные особенности имитационного моделирования технологического процесса вывозки древесины // Наука и бизнес: пути развития. № 10 (112). С. 104–107.
  • Соколов А.П., Осипов Е.В. (2017). Имитационное моделирование производственного процесса заготовки древесины с помощью сетей Петри // Лесотехнический журнал. Т. 7. № 3 (27). С. 307–314.
  • Суханов Ю.В., Селиверстов А.А., Соколов А.П., Перский С.Н. (2012). Имитационное моделирование операций трелевки форвардером: алгоритмы и реализация // Труды лесоинженерного факультета ПетрГУ. Т. 9. № 1. С. 58–61.
  • Третьяков А.Г. (2019). Моделирование структуры и объемов производства лесного сектора в лесном планировании // Экономические науки. № 181. С. 336–342. DOI: 10.14451/1.181.336
  • Чернышова Е.В., Скрыпников А.В., Самцов В.В., Абасов М.А. (2019). Лесовозные автомобильные дороги в транспортной сети лесопромышленного предприятия // Лесной журнал. № 2. С. 95–101. (Изв. высш. учеб. заведений). DOI: 10.17238/issn0536-1036.2019.2.95
  • Якушева Т.В., Борозна А.А., Ветров Л.С., Насковец М.Т. (2014). Экологический, экономический и социальный аспекты в развитии лесной транспортной инфраструктуры // Труды БГТУ. Лесная и деревообрабатывающая промышленность. № 2 (166). С. 63–65.
  • Arifin S.M.N., Madey G.R. (2015). Verification, validation, and replication methods for agent-based modeling and simulation: Lessons learned the hard way! In: Yilmaz L. (Ed.). Concepts and Methodologies for Modeling and Simulation. Simulation Foundations, Methods and Applications. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-319-15096-3_10
  • Bellman R. (1958). On a routing problem. Quarterly of Applied Mathematics, 16, 87–90. DOI: 10.1090/qam/102435
  • Dijkstra E.W. (1959). A note on two problems in connection with graphs. Numerische Mathematik, 1, 269–271.
  • Fitzpatrick B.G. (2018). Issues in reproducible simulation research. Bull Math Biol. Available at: https://doi.org/10.1007/s11538-018-0496-1
  • Floyd R.W. (1962). Algorithm 97 – shortest path. Comm. of ACM, 5, 345.
  • Janssen M.A. (2017). The practice of archiving model code of agent-based models. J Artif Soc Social Simul. Available at: https://doi.org/10.18564/jasss.3317
  • Holm S., Hilty L.M., Lemm R., Thees O. (2018). Empirical validation of an agent-based model of wood markets in Switzerland. PLoS ONE, 13(1): e0190605. Available at: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0190605
  • Huff E.S., Leahy J.E., Hiebeler D. et al. (2015). An agent-based model of private woodland owner management behavior using social interactions, information flow, and peer-to-peer networks. PLoS ONE, 10(11): e0142453. Available at: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0142453
  • Kumar A., Kaur M. (2010). A fuzzy linear programming approach to solve fuzzy maximal flow problems. International Journal of Physical and Mathematical Sciences, 1(1), 6–12.
  • Lim E.W.C. (2012). Discrete Event Simulations: Development and Applications. Rijeka: InTech. Mokhirev A., Gerasimova M., Pozdnyakova M. (2019). Finding the optimal route of wood transportation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 226, conference 1, 1–7. DOI: 10.1088/1755-1315/226/1/012053
  • Moore E.F. (1959). The shortest path through a maze. In: Proceedings of an International Symposium on the Theory of Switching, Aptil 2–5, 1957, Part II. Cambridge, MA: Harvard University Press.
  • Shegelman I.R. (2001). Analysis of end-to-end processes of harvesting tree biomass and its processing into wood chips. In: Current Issues of Timber Industry Development: Scientific Works. Petrozavodsk: Karel’skaya regional’naya inzhenernaya akademiya Publ.
  • Scholz J., Breitwieser F., Mandl P. (2017). Modelling a dynamic forest fuelmarket focusing on wood chips: A spatial agent-based approach to simulate competition among heating plants in the Province of Carinthia, Austria. GI_Forum, 5(1), 383–396. Available at: https://doi.org/10.1553/giscience2017_01_s383
  • Scholz J., Breitwieser F., Mandl P. (2021). Simulating the forest fuel market as a socio-ecological system with spatial agent-based methods: A case study in Carinthia, Austria. Natural Resource Modeling. Available at: https://doi.org/10.1111/nrm.12291
  • Shegelman I.R., Shchegoleva L.V., Ponomarev A.Yu. (2005). Mathematical model of the choice of through flows of procurement, transportation and processing of wood raw materials. Izvestia Sankt-Peterburgskoj Lesotekhnicheskoj Akademii=News of the Saint Petersburg State Forest Technical Academy, 172, 32–37.
  • Sotnik G., Cassell B.A., Duveneck M.J., Scheller R.M. (2021). A new agent-based model provides insight into assumptions in modeling forest management under deep uncertainty. Landscape Ecology, 37, 1251–1269. Available at: https://doi.org/10.1007/s10980-021-01324-5
  • Zupko R., Rouleau M. (2019). ForestSim: Spatially explicit agent-based modeling of non-industrial forest owner policies. SoftwareX, 9, 117–125. Available at: https://doi.org/10.1016/j.softx.2019.01.008
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©