В.Л. Макаров – академик РАН, д.ф.-м.н., директор, Центральный экономико-математический институт РАН (Москва)

E-mail: makarov@cemi.rssi.ru

А.Р. Бахтизин – член-корр. РАН, д.э.н., зам. директора, Центральный экономико-математический институт РАН (Москва)

E-mail: albert.bakhtizin@gmail.com

Е.Д. Сушко – к.э.н., вед. науч. сотрудник, Центральный экономико-математический институт РАН (Москва)

E-mail: sushko_e@mail.ru 

Рассмотрено применение агент-ориентированного подхода при моделировании естественного движения населения. Дан краткий обзор и анализ агент-ориентированных демографических моделей, представленных в зарубежной литературе. Рассмотрена базовая региональная демографическая модель, в которой на основе поведения отдельных членов искусственного общества имитируются процессы смертности, рождаемости и миграции. Показано, что создание новых агентов (рождение детей) в модели является результатом выбора агентов-женщин репродуктивного возраста, и выбор этот зависит от их внутренних установок; миграция агентов обусловлена разницей в уровне среднедушевых доходов между различными территориями. Приведены результаты экспериментов, проведенных с использованием модели и с применением суперкомпьютерных технологий.

1. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: Едиториал УРСС. 2002. 352 с.
2. Agent-Based Computational Demography: Using Simulation to Improve Our Understanding of Demographic Behavior / Ed. by F.C. Billari, A. Prskawetz.Heidelberg: Springer. 2003. 210 p.
3. Diaz B.A. Agent-Based Models of Social Interaction and Demographic Behaviour (Ph.D. Thesis). Wien: Technische Universität. 2010. 85 p.
4. Silverman E., Bijak J., Hilton J., Cao V.D., Noble J. When Demography Met Social Simulation: A Tale of Two Modelling Approaches // Journal of Artificial Societies and Social Simulation (JASSS). 2013. V. 16 (4). Article 9. URL: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/16/4/9.html. (дата обращения: 24.06.2016). 
5. Population Dynamics and Projection Methods, Understanding Population Trends and Processes / Ed. by J. Stillwell, M. Clarke. Springer Science+Business Media B.V. 2011. V. 4. 222 p. DOI 10.1007/978-90-481-8930-4_1.
6. Pablo-Marti F., Santos J.S., Kaszowska J. An agent-based model of population dynamics for the European regions. Emergence: Complexity and Organization. 2015. URL: https://journal.emergentpublications.com/article/an-agent-based-modelof-population-dynamics-for-the-european-regions/. (дата обращения: 24.06.2016).
7. Groen D. Simulating Refugee Movements: Where would you go? Department of Computer Science. Brunel University London. 2016. URL: http://bura.brunel.ac.uk/bitstream/2438/12519/1/Fulltext.pdf (дата обращения: 24.06.2016).
8. Klabunde A., Zinn S., Leuchter M., Willekens F. An agent-based decision model embedded in the life course. Max Planck Institute for Demographic Research // Working Paper (WP 2015-002). [Electronic resource]. 2015. URL: http://www.demogr.mpg.de/papers/working/wp-2015-002.pdf.
9. Вишневский А.Г. Воспроизводство населения и общество: История, современность, взгляд в будущее. М.: Финансы и статистика. 1982. 287 с.
10. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Имитация особенностей репродуктивного поведения населения в агенториентированной модели региона // Экономика региона. 2015. № 3. С. 312–322.
11. Ларин А.Г. Китайские мигранты в России. История и современность. М.: Восток–Запад. 2009. 511 с.
12. Мищук С.Н. Особенности международной трудовой миграции из Китая в Россию (на примере Дальневосточного федерального округа) // Экономика региона. 2014. № 2. С. 194–203.
13. Хунмэй Ян. Китайская миграция в Россию: тенденции, последствия и подходы к регулированию: Дисс. ... канд. экон. наук. М.: Рос. ун-т дружбы народов. 2008. 153 с. 
14. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Васенин В.А., Роганов В.А., Трифонов И.А. Средства суперкомпьютерных систем для работы с агент-ориентированными моделями // Программная инженерия. 2011. № 3. С. 2–14.