Имитационное моделирование как инструмент оптимизации смарт систем

Руслан Раисович Рамазанов

Аннотация


В статье обсуждаются возможности применения имитационного моделирования для решения проблем оптимизации элементов среды «умного города». Концепция смарт-систем в урбанистике появилась относительно недавно, однако активная дискуссия о возможностях ее применения ведется не только среди специалистов. Растущую заинтересованность в новых технологиях демонстрируют бизнес и администрации крупных городов. В основе актуализации новой технологической повестки лежит ряд комплексных социальных и технологических тенденций. Речь здесь, прежде всего, идет о завершающейся стадии трансформации индустриальных обществ в общества информационного типа и бурном развитии телекоммуникационных технологий, создавших условия для возникновения Интернета вещей.

Цифровизация объектов инфраструктуры, элементов контроля и управления городской логистикой в будущем, по всей видимости, приведет к формированию полностью автоматизированных суперсистем, функционирование которых будет определять качество жизни городских жителей. Уже сегодня технологические возможности позволяют вводить в эксплуатацию некоторые квазиинтеллектуальные элементы управления, однако внедрение инноваций требует всестороннего неумозрительного анализа всех возможных последствий.

Функционирование любой автоматизированной системы строится на основе комплекса математических алгоритмов, определяющих ее реакции на изменения переменных внешней среды и внутреннего состояния. С проблемой алгоритмизации тесно связана проблема калибровки связей элементов смарт-систем, решить которую классическими хорошо апробированными аналитическими методами может быть практически невозможно, ввиду чрезвычайной сложности некоторых смарт-систем.

Инструментом апробации и оптимизации комплексных смарт-систем управления могло бы стать имитационное моделирование и агенториентированный подход, в частности. Имитационное моделирование позволяет осуществлять эмуляционные эксперименты, определяя влияние тех или иных вариантов дизайна и способов калибровки, проектируемых смарт-систем на их функциональную эффективность. Полезность агентного моделирования здесь заключается в его ориентированности на воспроизведение сложных систем снизу-вверх – от действий множества элементарных субъектов к глобальной динамике системы. Данное свойство агентного подхода актуализирует его применение при проектировании смарт-систем управления городской среды, динамика и функционирование которой определяются действиями и взаимодействиями множества независимых субъектов с противоположными целями.


Полный текст:

PDF

Литература


Бахтизин А. Р. Агент-ориентированные модели экономики. М.: Экономика, 2008. 279 с.

Зулькарнай И.У. Мультиагентный подход к разработке региональной политики по размещению учреждений высшего образования по территории страны // Искусственные общества. 2017. Т. 12. № 3-4. С. 5.

Информационное общество в Российской Федерации. 2019: статистический сборник / М. А. Сабельникова, Г. И. Абдрахманова, Л.М. Гохберг, О. Ю. Дудорова и др.; Федеральная служба государственной статистики; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики».

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С. Имитационное моделирование системы «умный город»: концепция, методы и примеры // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2019. Т. 15. № 2 (371). С. 200-224.

Москва - Умный город. Информационные технологии в Москве // TADVISER. Государство. Бизнес. ИТ. 2020. URL: www.tadviser.ru/index.php/Статья:Москва_Умный_город (Smart_city).

Cocchia A. Smart and digital city: a systematic literature review, in R. P. Dameri, C. Sabroux (Eds.). Smart city: how to create public and economic value with high technology in urban space // Springer International Publishing, Switzerland. 2014. pp.13–43. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-06160-3_2

Dameri R. P., Cocchia A. Smart city and digital city: twenty years of terminology evolution // Conference of the Italian Chapter of AIS. 2013. Milano.

Eger J. M. Smart growth, smart cities, and the crisis at the pump a worldwide phenomenon // I-Ways. 2009. 32(1): 47–53.

Foray D., David P. A., Hall B. Smart specialisation – the concept // Knowledge Economists Policy Brief. 2009. No 9 [online] European Commission, Knowledge for Growth Expert Group.

Helbing D., Vicsek T. Simulating dynamical features of escape panic // Nature. 2000. vol. 407. 28. pp 487-490.

Jara A. J., Genoud D., Bocchi Y. Big Data in Smart Cities: From Poisson to Human Dynamics // Proceedings of the 28th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA). 2014. pp. 785-790.

Kitchin R. The real-time city? Big data and smart urbanism // GeoJournal. 2014. 79(1): 1–14.

http://dx.doi.org/10.1007/s10708-013-9516-8.

Peltan T. Smart Cities as complexity management // Proc. of the Smart Cities Symposium Prague (SCSP). 2015. pp. 1-5.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.