350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №8 за 2010 г.
Статья в номере:
Опыт построения гибридной агент-ориентированной модели с нейронными сетями*
Ключевые слова: агент-ориентированные модели вычислимые модели общего равновесия нейронные сети
Авторы:
А. Р. Бахтизин - д. э. н., вед. научн. сотр. Центрального экономико-математического института РАН. E-mail: albert@cemi.rssi.ru Н. В. Бахтизина - к. э. н., ст. научн. сотр. Центрального экономико-математического института РАН. E-mail: bnvlad@yandex.ru
Аннотация:
Предложена методология построения гибридных агент-ориентированных моделей с использованием нейронных сетей, позволяющих преодолеть недостатки известных методов математической формализации поведения агентов микроуровня.
Страницы: 27-39
Список источников
  1. Alekseev, A., Tourdyeva, N., Yudaeva, K., Estimation of the Russia Trade Policy with the Help of the Computable General Equilibrium Model. CEFIR Academic papers. 2003.
  2. Annabi, N., Cisse, F., Cockburn, J., and Decaluwe, B., Trade Liberalization, Growth and Poverty in Senegal: A Dynamic Microsimulation CGE Model Analysis. CIRPEE Working Paper No. 05-12, May 2005.
  3. Bonabeau E., Agent-based modeling: methods and techniques for simulating human systems. Proc. National Academy of Sciences 99(3): 2002. 7280-7287.
  4. Cockburn, J.,Trade Liberalization and Poverty in Nepal: A Computable General Equilibrium Micro Simulation Analysis / Discussion paper 01-18, Centre for the Study of African Economies and Nuffield College (Oxford University). October 2001.
  5. Epstein Joshua M., Remarks on the foundations of agent-based generative social science. Handbook on Computational Economics, Volume II, K. Judd and L. Tesfatsion, eds. North Holland Press. 2005.
  6. Parker, J., A Flexible, Large-Scale, Distributed Agent Based Epidemic Model. CSED Working. 2007. Paper No. 52.
  7. Rutherford, T., Shepotylo, O., Tarr, D., Poverty Effects of Russia-s WTO Accession: Modeling «Real» Households and Endogenous Productivity Effects. / WTO Bank Policy Research Working Paper No. 3473, January 2005.
  8. Бахтизин А. Р. Вычислимая модель «Россия: Центр - Федеральные округа». Препринт # WP/2003/151. М.: ЦЭМИ РАН. 2003.
  9. Бахтизин А. Р. Агент-ориентированные модели экономики. М.: Экономика. 2008.
  10. Бахтизина Н. В.CGE модель конкурирующих партий России // Материалы IV всероссийского симпозиума «Стратегическое планирование и развитие предприятий». М.: ЦЭМИ РАН. 2003.
  11. Бекларян Г. Л. Анализ эффективности экономической политики России с помощью вычислимой модели общего равновесия, описывающей взаимодействие совокупного потребителя, совокупного производителя и государства. Препринт # WP/2002/143. М.: ЦЭМИ РАН. 2002.
  12. Бесстремянная Г. Е., Бахтизин А. Р. Вычислимая модель «Социальная Россия». Препринт # WP/2004/173. М.: ЦЭМИ РАН. 2004.
  13. Борщев А. В.Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика ExponentaPRO, #3-4 (7-8), 2004.
  14. Карпов Ю.Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. СПб.: БХВ-Петербург. 2006.
  15. Макаров В. Л. Вычислимая модель российской экономики (RUSEC). Препринт # WP/99/069. М.: ЦЭМИ РАН. 1999.
  16. Макаров В. Л. Искусственные общества / Искусственные общества. 2006. Т. 1. № 1. М.: ЦЭМИ РАН. 2006.
  17. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р. Эффективный способ оценки государственной политики // Экономика и управление. 2001. № 4.
  18. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Бахтизина Н. В.CGE модель социально-экономической системы России со встроенными нейронными сетями. М.: ЦЭМИ РАН. 2005.
  19. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сулакшин С. С.Применение вычислимых моделей в государственном управлении. М.: Научный эксперт. 2007.
  20. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р. Новый инструментарий в общественных науках - агент-ориентированные модели: общее описание и конкретные примеры / Экономика и управление. 2009. № 12 (50).
  21. Макаров В. Л., Житков В. А., Бахтизин А. Р.Регулирование транспортных потоков в городе - проблемы и решения // Экономика мегаполисов и регионов. 2009. № 3 (27).
  22. Паринов С. И. Новые возможности имитационного моделирования социально-экономических систем. Искусственныесообщества. 2007. №3-4.