АГЕНТНО-ОРІЄНТОВАНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІКИ

Анотація

Проблема моделювання економіки досі залишаться відкритим питанням, кожна концепція, яку в свою чергу пропонують вчені, для описання економічних процесів має свої недоліки. До вашої уваги представляється одна з найсучасніших концепцій – анегнтно-орієнтоване моделювання. У статті дається загальна характеристика агентно-орієнтованого підходу, який потенційно міг би використовуватися в економіці. Він виник, завдяки ідеям, закладеним в теорію клітинних автоматів і теоретико-ігровим підходам. Агентне моделювання дозволяє поєднати мікро- і макрорівень аналізу, що не зводячи при цьому явища і процеси макрорівня до сукупності дій і взаємодій на мікрорівні. Цей вид моделювання передбачає проведення своєрідного експерименту з моделлю. Задавши характеристики агентів і середовища їх «проживання», правила їх дій і взаємодій агентів один з одним і з середовищем, можна спостерігати, до яких наслідків на макрорівні це призведе. Агентно-орієнтоване моделювання можливо застосовувати в економічно-соціальних дослідженнях в тих випадках, коли необхідно надати теоретичне пояснення деяким явищам або процесам або ж спрогнозувати їх. Однією з задач дослідження була спроба  відтворити механізми взаємодії між основними економічними агентами, фірмами і домогосподарствами на ринку товарів і праці. Дана модель стане базою для проведення аналізу придатності різноманітних алгоритмів навчання інтелектуальних агентів для коректного моделювання поведінки обраного суб’єкту економіки. Подальший порівняльний аналіз дозволить обирати оптимальну стратегію в подальшому. Основною ж задачею була розробка базової агентно-орієнтована модель функціонування економіки. Перераховано основні структурні компоненти моделі і представлені альтернативні способи їх формалізації. Алгоритми навчання для моделювання прийняття рішень фірмою, засновані на відомих навчання. З використанням отриманих результатів, було розроблено економіко-математичну модель, результати якої розв’язано для реальних даних. Проведено порівняння розглянутих методів навчання інтелектуальних агентів, а також наведено результати обчислювального експерименту.