Гибкая крупномасштабная распределенная агентно-ориентированная эпидемиологическая модель.
Модель разработана Джоном Паркером в декабре 2007 г.
Модель является рассредоточенной агентно-ориентированной эпидемиологической моделью, которая способна легко смоделировать поведение нескольких сот миллионов агентов. Изначально ставятся несколько проблем: размещение агентов для доступных вычислительных узлов, периодическая синхронизация вычислительных узлов и эффективная связь между вычислительными узлами. Схема данного моделирования легко адаптируема для разного аппаратного обеспечения и не требует больших вложений в настройке производительности или кодировании для специального случая.
Модель предназначена для удовлетворения различных требований и способна моделировать случаи различных инфекций. Так же она способна моделировать ситуации с населением от нескольких сотен миллионов до 6 миллиардов агентов.
Базисом модели является группа агентов, которые все вместе находятся близко друг с другом в географическом пространстве. Это может быть представлено, например, тем, что все агенты живут в одном городе, в пределах почтового индекса, района переписки или в пределах одного квадратного километра. Единственным требованием является то, что существует возможность измерить расстояние между каждой парой такого базиса. Их можно представить в виде пикселей, количество которых может быть n. Чтобы высчитать n, нужны определенные данные, например, по населению.
Вся модель написана на языке Java. Данная модель не является какой-то конкретной моделью распространения эпидемии, как это было в двух предыдущих случаях. Скорее, ее можно назвать основой для разработки почти любой имитационной агентно-ориентированой модели с любым числом агентов. Все взаимосвязи уже составлены, но данные вводит уже сам пользователь. В статье, в которой приводится полное описание ее особенностей, авторы указывают на определенную специфичность, удобство в использовании и некоторых деталей по ее разработке и тому, как именно она работает. Конечно, невозможно рассуждать о достоинствах той или иной модели, если не показать примерами ее применение на практике. В связи с этим, не станем углубляться в вопросы программирования, которые не являются столь существенными для данного обзора, а лишь приведем примеры, а точнее то, как можно распределить агентов в данной конкретной модели.
Рис. 1. Наиболее оптимальное распределение между двумя вычислительными узлами
© Безденежных Анастасия