
Development of an agent-based demographic model of Russia and its supercomputer implementation
Author(s) -
Valery Makarov,
Albert Bakhtizin,
Elena Sushko,
Gennady B. Sushko
Publication year - 2018
Publication title -
vyčislitelʹnye metody i programmirovanie
Language(s) - English
Resource type - Journals
eISSN - 1726-3522
pISSN - 0507-5386
DOI - 10.26089/nummet.v19r433
Subject(s) - supercomputer , decomposition , computer science , metis , cluster (spacecraft) , parallel computing , operating system , ecology , database , biology
Рассмотрено применение агент-ориентированного подхода при моделировании естественного движения населения. Представлена демографическая модель России с учетом ее административного деления, в которой на основе моделирования поведения отдельных членов искусственного общества имитируются процессы смертности, рождаемости и миграции. Для моделирования поведения искусственного общества в целом требуется проведение модельных расчетов с числом агентов до $10^9$ и использование суперкомпьютерных технологий. Важной задачей в таких расчетах становится оптимальное распределение агентов по процессорам кластера. Показано применениедекомпозиции модели с использованием алгоритма METIS с учетом основных особенностей агентной модели. Обсуждаются результаты апробации модели. The application of the agent-based modeling approach to the problem of natural human migration is considered. A demographic model of Russia is presented. This model takes into account the administrative division of Russia andsimulates the processes of fertility, mortality and migration on the basis of modeling the behavior of individual members of the artificial society. In order to simulate the behavior of the artificial society as a whole, it is necessary to perform numerical experiments with the number of agents up to $10^9$ and to use supercomputer technologies. In such experiments, an important problem is the implementation of an optimal automatic distribution of agents across the cluster processors. The application of model decomposition using the METIS algorithm with consideration of the main features of the agent model is shown. The obtained numerical results are discussed.