Социальное моделирование - новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели)

Введение
1. Агент-ориентированные модели - новый
инструмент моделирования общественных
процессов
1.1. Понятие и особенности
агент-ориентированных моделей
1.2. Краткая история возникновения
агент-ориентированных моделей
1.3. Преимущества агент-ориентированных
моделей
1.4. Программное обеспечение для реализации
агент-ориентированных моделей
1.5. Выводы
2. Разработка агент-ориентированных моделей
для суперкомпьютеров
2.1. Опыт зарубежных ученых и практиков
2.1.1. Известные примеры запусков
агент-ориентированных моделей на
суперкомпьютерах
2.1.2. Среда проектирования
агент-ориентированных моделей для
высокопроизводительных вычислений - RepastHPC
2.2. Использование графических процессоров для
запуска агент-ориентированных моделей
2.2.1. Возможности графических процессоров
2.2.2. Графические процессоры и агентные модели.
2.3. Адаптация агент-ориентированных моделей
для суперкомпьютера: наш подход
2.3.1. Проблема масштабирования
2.3.2. Специализация и низкоуровневая
оптимизация
2.3.3. Выбор системы поддержки моделирования
2.3.4. Исходная агент-ориентированная модель
2.3.5. Конвертация модели в суперкомпьютерную
программу
2.3.6. Трансляция модели
2.3.7. Импортирование входных данных
2.3.8. Генерация классов и преобразование кода
функций
2.3.9. Генерация внешних объектов
2.3.10. Генерация классов, генерация кода
заголовочного и source-файлов
2.3.11. Генерация симуляции
2.3.12. Дополнительные параметры
2.3.13. Сборка готового проекта
2.3.14. Код агента
2.3.15. Статистика и визуализация временных
срезов
2.3.16. Доступные для расчетов суперкомпьютеры
2.3.17. Результаты
2.3.18. Заключение
2.4. Выводы
3. Агент-ориентированные модели и
геоинформационные системы
3.1. Области применения геоинформационных
систем
3.2. Интеграция агент-ориентированных моделей и
геоинформационных систем
3.3. Отображение движения агентов в моделях,
построенных на базе геоинформационных систем с
использованием ArcGIS
3.4. Пример совместного использования ArcGIS и
VS.NET для отображения движения агентов
3.5. Выводы
4. Социально-экономическое моделирование с
помощью агент-ориентированных моделей
4.1. Агент-ориентированная модель экономики с
инновациями
4.1.1. Измерение знаний
4.1.2. Математическая модель формирования
организации и заработной платы в экономике
знаний
4.1.3. Динамические макромодели с
производственным фактором знаний
4.1.4. Агентное моделирование производства
и распространения знаний
4.2. Агент-ориентированная модель социальных
кластеров
4.2.1. Агентное моделирование норм и нормативов.
4.2.2. Описание модели
4.2.3. Вычислительные эксперименты
4.3. Моделирование коллективных благ и
оптимальной иерархической системы
4.3.1. Агент-ориентированная модель с
производством и потреблением коллективных благ
4.3.2. Агент-ориентированная модель образования
иерархических систем
4.4. Применение агент-ориентированного подхода
для исследования рынка авиаперевозок
4.4.1. Постановка задачи
4.4.2. Концептуальное описание агентной модели.
4.4.3. Результаты расчетов
4.5. Агент-ориентированная модель транспортной
системы г. Москвы
4.5.1. Оценка текущей ситуации
4.5.2. Возможные меры
4.5.3. Технические аспекты агентной модели
транспортной системы г. Москвы
4.5.4. Основные выводы
4.6. Моделирование процесса слияний организаций
с помощью агент-ориентированной модели
4.6.1. Постановка задачи
4.6.2. Существующие АОМ организационной
культуры
4.6.3. Описание модели
4.6.4. Адекватность модели
4.6.5. Результаты вычислительных экспериментов.
4.7. Гибридная агент-ориентированная модель
4.7.1. Концептуальный взгляд на модель
4.7.2. Краткое описание гибридной
агент-ориентированной модели
4.7.3. Вычислительные эксперименты
4.8. Выводы
Заключение
1. О перспективах развития
агент-ориентированных моделей
2. Приход больших игроков и
агент-ориентированное программирование
Литература