Agent environment simulation while developing multi-agent system with large-scale infrastructure projects serving as an example
Abstract
The article poses the problem of simulation processes associated with the construction of large-scale infrastructural projects in the context of the Bering Strait tunnel. The research is based on such a simulation method as a multi-agent modeling. The article describes the basics of building a multi-agent system environment in relation to this task. It contains description of the environment interactions and identified agents.
About the Authors
T. Yesikova
ИЭиОПП СО РАН
Russian Federation
Russian Federation
S. Vakhrusheva
НГУ
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Лычкина Н. Н. Информационные системы управления производственной компанией: учебник и практикум для академического бакалавриата. М.: Изд. Юрайт, 2018.
2. Жмурко С. А. Обобщенная модель агента и многоагентной системы // Известия ЮФУ. Технические науки. 2008. № 4.
3. Городецкий В. И., Грушинский М. С., Хабалов А. В. Многоагентные системы // Новости искусств. интеллекта. 1998. № 2. С. 64–116.
4. Хорошевский В. Ф. Методы и средства проектирования и реализации мультиагентных систем // Матер. cеминара «Проблемы искусственного интеллекта», ИПУ РАН, 1999.
5. Маслобоев А. В. Механизмы взаимодействия и координации агентов в открытой мультиагентной системе информационной поддержки региональных инновационных структур // Теория и практика системной динамики: труды II-ой Всерос. науч. конф., Апатиты, КНЦ РАН, 2007.
6. Маслобоев А. В. Мультиагентная технология информационной поддержки инновационной деятельности в регионе. Прикладные проблемы управления макросистемами // Труды Института системного анализа РАН. 2009. Т. 39.
7. Замятина Е. Б. Современные теории имитационного моделирования: специальный курс. Пермь: ПГУ, 2007.
8. Аристов С. А. Имитационное моделирование экономических процессов: учебное пособие. Екатеринбург, 2003.
9. Пантелеев М. Г., Кохтенко Н. В., Лебедев С. В. Среда имитационного моделирования агентных систем реального времени // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 1 (77).
10. Чайковский Д. В. Информационное пространство: анализ определений // Вестник БГУ. 2010. № 14.
11. Манойло А. В. Государственная информационная политика в особых условиях: монография. М.: МИФИ, 2003.
12. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. 7-е издание. М.: Изд. «Вильямс», 2001.
13. Гарсиа-Молина Г., Ульман Д. Д., Уидом Д. Системы баз данных. Полный курс. М.: Изд. «Вильямс», 2003.
14. Малыхина М. П. Базы данных: основы, проектирование, использование. СПб.: БХВПетербург, 2004.
15. Диго С. М. Базы данных: проектирование и использование: учебное пособие для вузов. М.: Финансы и статистика, 2005.
16. Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта: учебное пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001.
17. Richard S. Sutton, Andrew G. Barto Reinforcement Learning: An Introduction. The MIT Press Cambridge, Massachusetts.
Review
For citations:
Yesikova T., Vakhrusheva S. Agent environment simulation while developing multi-agent system with large-scale infrastructure projects serving as an example. The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science. 2019;(3):63-69. (In Russ.)
Views:
245
Email this article 
