Заключение к главе

На наш взгляд, представляет интерес описание общего контекста, в который попадают работы по агентному моделированию. Обзор публикаций и характер обсуждений в Интернет-форумах по данной проблематике показывает, что в современном применении техники активных агентов для моделирования социально-экономических систем принято выделять следующие области:

1. Приложение имитирующих и полностью искусственных моделей обществ к разработке теоретического инструментария социальной теории, что связано с работой над нормами поведения агентов, а также и проблемой возникновения самих норм.

2. Использование логического формализма для анализа проблем прав, обязанностей и ответственности, которые формируются законодательством и волей случая (как это случается в организациях).

3. Исследование адекватности социальных систем и спецификаций агентов для отражения поведения реальных действующих лиц. Это важно для понимания реальных процессов устойчивого развития, взаимодействий между физическими и социальными системами (например, в процессе климатических изменений и последствий от них).

На наш взгляд, рассмотренная выше модель позволяет осуществлять исследования в данных направлениях. Дополнительно к этим фундаментальным исследованиям возможно изучение следующих более частных вопросов:

а) моделирование и анализ различных сценариев и механизмов согласования "личного" и "общественного" (как и какие компромиссы данного вида влияют на оптимизирующие свойства модели);

б) децентрализованный способ управления и функционирования (как развитие индивидуальных стратегий агентов позволяет достигать общих целей даже без центрального регулирования);

в) условия стабильности и устойчивости (как кооперация между интеллектуальными агентами может давать стабильную систему, которая демонстрирует устойчивое поведение при различных краевых условиях).

Кроме этого представляет интерес исследование свойств сконструированной модели при изменении частных моделей поведения активных агентов. Например, как зависит равновесное распределение сайзеров по рабочим местам от различий в их коэффициентов отдачи? Какова зависимость характеристик равновесия в модели от параметров информационного пространства, институциональной структуры, коллективной модели, характеристик поведения сайзеров и т.п.?

Технология активных агентов позволяет строить качественно новые экономические модели, например, отвечающие "принципами усложняющегося поведения" [Б.С. Флейшман, 1982, с. 22]. Предложенные Б.С. Флейшманом этапы усложнения поведения активных агентов применительно к нашей модели функционирования социально-экономической системы могут иметь следующий смысл:

1. Вещественно-энергетический баланс (на основе законов сохранения) – сайзеры расходуют тот ресурс поддержания жизненных сил, который создан ими в процессе применения макротехнологии. Этот принцип реализуется во многих экономических моделях (включающих элементы балансовых схем).

2. Гомеостазис или равновесие (на основе обратных связей) – сайзеры стремятся к положению равновесия, в котором изменение рабочего места любого из них должно приводить к уменьшению общей отдачи от макротехнологии, что через систему распределения скажется на уменьшении их личной отдачи от участия в процессе производства. Данный принцип реализован во всех оптимизационных экономических моделях.

3. Выбор решений (на основе индуктивного поведения) – сайзеры анализируют варианты изменения порядка занятия рабочих мест и выбирают те, которые дадут прирост общей отдачи и ее доли, которая достанется им после распределения. Этот принцип реализуется в моделях построения оптимальных планов, принятия решений и т.п.

4. Перспективной активности или потребного будущего⁶⁴ – ментальная модель сайзера "помнит" предыдущее состояние и способна вычислить желательное при прочих равных условиях состояние. Реализация этого принципа встречается в моделях теории игр и в агентном моделировании экономических процессов.

5. Рефлексии⁶⁵ – коллективная модель среды, принадлежащая подмножеству сайзеров, позволяет имитировать режим согласования их предложений по изменению состояния системы и выбор оптимального для них варианта на принципах близких к формуле "он думает, что я думаю".