ПРИМЕНЕНИЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБЩЕСТВЕННЫХ НАУКАХ
ПРИМЕНЕНИЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБЩЕСТВЕННЫХ НАУКАХ
Аннотация
Код статьи
S042473880000616-6-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Макаров Валерий Леонидович 
Бахтизин Альберт Рауфович
Страницы
18-32
Аннотация

Статья содержит краткий экскурс по вопросам применения суперкомпьютерных технологий в общественных науках, в первую очередь – в части технической реализации крупномасштабных агент-ориентированных моделей (АОМ). Суть данного инструмента в том, что благодаря увеличению мощности компьютеров стало возможным описывать поведение многих отдельных фрагментов сложной системы. В результате мечта многих мыслителей научиться объяснять макроявление на основе поведения его составных частей стала воплощаться в реальность. Например, физики, умеющие описывать поведение элементарных частиц, создали компьютерную имитацию действий большого ансамбля таких частиц и стали изучать его поведение в компьютере, а не в жизни. Таким образом появилось понятие искусственной реальности. В статье мы рассмотрим опыт зарубежных ученых и практиков в запуске АОМ на суперкомпьютерах, а также на примере АОМ, разработанной в ЦЭМИ РАН, проанализируем этапы и методы эффективного отображения счетного ядра мультиагентной системы на архитектуру современного суперкомпьютера.

Ключевые слова
агент-ориентированные модели, параллельные вычисления, суперкомпьютерные технологии
Классификатор
Дата публикации
01.10.2013
Всего подписок
0
Всего просмотров
101
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать Скачать pdf

Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

1

Библиография



Дополнительные источники и материалы

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Васенин В.А., Роганов В.А., Трифонов И.А. (2011). Средства суперкомпьютерных систем для работы с агент-ориентированными моделями // Программная инженерия. № 3.

Ambrosiano N. (2006). Avian Flu Modeled on Supercomputer // Los Alamos National Laboratory NewsLetter. Vol. 7. No. 8.

Bisset K., Chen J., Feng X., Kumar VSA, Marathe M. (2009). EpiFast: A fast algorithm for large scale realistic epidemic simulations on distributed memory systems. Yorktown Heights, New York; 2009:430–439. Proceedings of 23rd ACM International Conference on Supercomputing (ICS’09).

Collier N. (2012). Repast HPC Manual. [Электронный ресурс] February 23. Режим доступа: http://repast. sourceforge.net, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2013 г.).

Deissenberg C., Hoog S. van der, Herbert D. (2008). EURACE: A Massively Parallel Agent-Based Model of the European Economy // Document de Travail No. 2008. Vol. 39. 24 June.

Roberts D.J., Simoni D.A., Eubank S. (2007). A National Scale Microsimulation of Disease Outbreaks. RTI International. Research Triangle Park. Blacksburg: Virginia Bioinformatics Institute.

Epstein J.M., Axtell R.L. (1996). Growing Artifi cial Societies: Social Science from the Bottom Up. Ch. V. Cambridge, Massachusetts: MIT Press.

Epstein J.M. (2009). Modeling to Contain Pandemics // Nature. Vol. 460. 6 August.

Keith R.B., Jiangzhuo C., Xizhou F., Kumar A.V.S., Madhav V.M. (2009). EpiFast: A Fast Algorithm for Large Scale Realistic Epidemic Simulations on Distributed Memory Systems ICS’09. June 8–12. N.Y.: Yorktown Heights.

Parker J. (2007). A Flexible, Large-Scale, Distributed Agent Based Epidemic Model. Center on Social and Economic Dynamics. Working Paper No. 52.

Lynar T.M., Herbert R.D., Chivers W.J. (2009): Implementing an Agent Based Auction Model on a Cluster of Reused Workstations // International J. of Computer Applications in Technology. Vol. 34. Issue 4.