«Региональная экономика: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Моделирование занятости по видам экономической деятельности в многоагентной региональной системе

Журнал «Региональная экономика: теория и практика»
т. 14, вып. 6, июнь 2016

Получена: 13.11.2015

Одобрена: 02.12.2015

Доступна онлайн: 15.06.2016

Рубрика: Экономико-математическое моделирование

Страницы: 56-66

Гафарова Е.А. кандидат экономических наук, доцент, старший научный сотрудник сектора экономико-математического моделирования, Институт социально-экономических исследований Уфимского научного центра РАН, Уфа, Российская Федерация 
gafarovaea@mail.ru

Предмет. Статья посвящена формализации алгоритма взаимодействия агентов в региональной системе на примере моделирования занятости населения по видам экономической деятельности в Республике Башкортостан.
Цели. Разработать алгоритм распределения агентов, представляющих занятое население муниципального образования в многоагентной региональной системе, по видам экономической деятельности.
Методология. Использован алгоритм Гейла – Шепли.
Результаты. Разработан алгоритм распределения агентов, представляющих занятое население муниципального образования в многоагентной региональной системе, по видам экономической деятельности.
Выводы. Сделан вывод о том, что распределение агентов, представляющих занятое население в многоагентной региональной системе, по видам экономической деятельности позволяет достоверно воссоздать структуру занятости в регионе.

Ключевые слова: агентно ориентированная модель, многоагентная модель, моделирование занятости, региональное развитие

Список литературы:

  1. Gilbert N. Agent-Based Models. SAGE Publications, 2008. 112 р.
  2. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Компьютерное моделирование взаимодействия между муниципалитетами, регионами, органами государственного управления // Проблемы управления. 2013. № 6. С. 31–40.
  3. Epstein J.M., Pankajakshan R., Hammond R.A. Combining Computational Fluid Dynamics and Agent-Based Modeling: A New Approach to Evacuation Planning // PLoS ONE. 2011. Vol. 6. № 5. P. 1–5. doi: 10.1371/journal.pone.0020139
  4. Putra H.C., Zhang H., Andrews C. Modeling Real Estate Market Responses to Climate Change in the Coastal Zone // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2015. Vol. 18. № 2. P. 18.
  5. Фаттахов М.Р. Агент-ориентированная модель социально-экономического развития Москвы // Экономика и математические методы. 2013. Т. 49. № 2. С. 30–43.
  6. Клаус Н.Г., Свечкарев В.П. Агентные модели локальных этнических конфликтов (на примере осетино-ингушского конфликта в селе Тарское) // Инженерный вестник Дона. 2013. Т. 27. № 4. С. 138.
  7. Geard N., McCaw J., Dorin A., Korb K., McVernon J. Synthetic Population Dynamics: A Model of Household Demography // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2013. Vol. 16. № 1. P. 8.
  8. Кондратьев М.А. Методы прогнозирования и модели распространения заболеваний // Компьютерные исследования и моделирование. 2013. Т. 5. № 5. С. 863–882.
  9. Tsekeris T., Souliotou A.-Z. Graph-theoretic Evaluation Support Tool for Fixed-Route Transport Development in Metropolitan Areas // Transport Policy. 2014. Vol. 32. P. 88–95. doi: 10.1016/j.tranpol.2014.01.005
  10. Malik А., Crooks А., Root Н., Swartz M. Exploring Creativity and Urban Development with Agent-Based Modeling // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2015. Vol. 18. № 2. P. 12.
  11. Бегунов Н.А., Клебанов Б.И., Москалев И.М. Технология прогнозирования развития муниципального образования с использованием имитационной модели // Автоматизация. Современные технологии. 2009. № 4. С. 39–45.
  12. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Имитация особенностей репродуктивного поведения населения в агент-ориентированной модели региона // Экономика региона. 2015. № 3. С. 312–322.
  13. Мигранова Л.И. Анализ и прогнозирование рынка труда и образовательных услуг региона на основе агент-ориентированной модели // Аудит и финансовый анализ. 2013. № 3. С. 387–390.
  14. Омельченко Т.В. Мультиагентный подход к построению систем аккумуляции знаний о рынке труда // Вестник ОГУ. 2011. № 13. С. 360–365.
  15. Леонтьева А.В., Темкин И.О. Алгоритм оценки реальной эффективности ВУЗа на основе мультиагентного моделирования // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2013. № 11. С. 146–149.
  16. Silverman E., Bijak J., Hilton J., Cao V.D., Noble J. When Demography Met Social Simulation: A Tale of Two Modelling Approaches // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2013. Vol. 16. № 4. P. 9. doi: 10.18564/jasss.2327
  17. Макаров В., Бахтизин А., Сушко Е. Моделирование демографических процессов с использованием агент-ориентированного подхода // Федерализм. 2014. № 4. С. 37–46.
  18. Алескеров Ф.Т., Кисельгоф С.Г. Лауреаты Нобелевской премии – 2012: Ллойд Шепли и Элвин Рот // Экономический журнал. 2012. Т. 16. № 4. С. 433–443.
  19. Железова Е.Б., Измалков С.Б., Сонин К.И., Хованская И.А. Теория и практика двусторонних рынков (Нобелевская премия по экономике 2012 года) // Вопросы экономики. 2013. № 1. С. 4–26.
  20. Gale D., Shapley L.S. College Admissions and the Stability of Marriage // The American Mathematical Monthly. 1962. Vol. 69. № 1. P. 9–14. doi: 10.2307/2312726

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8733 (Online)
ISSN 2073-1477 (Print)

Свежий номер журнала

т. 17, вып. 11, ноябрь 2019

Другие номера журнала