RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информационные технологии и вычислительные системы // Архив

ИТиВС, 2025, выпуск 4, страницы 51–60 (Mi itvs922)

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

SD-ABM approach based on extended multigraphs for modeling food security

[СД-АОМ подход на базе расширенных мультиграфов для моделирования обеспечения продовольственной безопасности]

S. V. Pronichkinab, S. V. Solodovc, V. L. Arlazarova

a Federal Research Center "Computer Science and Control" of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
b Central Economics and Mathematics Institute of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
c National University of Science and Technology MISIS, Moscow, Russia

Аннотация: Настоящее исследование предлагает комплексную методологию моделирования системы обеспечения продовольственной безопасности, основанную на синтезе методов системной динамики (СД), агент-ориентированного моделирования (АОМ) и математического аппарата расширенных мультиграфов. Разработана интегрированная иерархическая модель, где системно-динамическая компонента формализует долгосрочные причинно-следственные связи и балансовые петли (накопление запасов, динамика плодородия почв, финансовые потоки), агент-ориентированная компонента с нечеткой логикой репрезентирует поведение гетерогенных акторов (производители, логисты, регуляторы), а расширенные мультиграфы обеспечивают детальное моделирование асинхронных, параллельных и пространственно-временных зависимых торговых потоков сельхозпродукции с учетом нечеткости информации и множественности альтернатив. Результаты демонстрируют эффективность предложенной платформы для анализа критических зависимостей, выявления узких мест в цепях поставок, сценарного прогнозирования и синтеза адаптивных стратегий управления, способствующих повышению устойчивости национальной системы продовольственной безопасности к внешним шокам.

Ключевые слова: продовольственная безопасность, системная динамика, мультиагентное моделирование, расширенные мультиграфы.

Язык публикации: английский

DOI: 10.14357/20718632250405



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2026