Так называемое АИМ – агентное имитационное моделирование представляет собой один из самых мощных инструментов современной поведенческой инженерии. В отличие от почти традиционных подходов, рассматривающих системы «сверху вниз» через обобщенные дифференциальные уравнения или т.н. статистические макропоказатели, AИM строит модель «снизу вверх». Каждому элементу системы сопоставляется независимый цифровой субъект — агент, обладающий собственным набором правил поведения, целей, памяти и способностью взаимодействовать с другими агентами и внешней средой. Сегодня мы рассказываем о задачах, над которыми работали сотрудники центра когнитивных разработок — это и анализ пассажиропотоков на вокзале «Олимпийский парк», и визуализация проекта реконструкции Конюшенного двора в Петербурге. Что такое агентное моделирование? Это — один из методов имитационного моделирования. В его рамках симулируют поведение автономных агентов (ими могут быть люди, автомобили, животные и др.) и оценивают их влияние на состояние крупной системы.

Агентное моделирование применяют для оптимизации логистики, управления трудовыми ресурсами и прогнозирования движения человеческих потоков и не только. Несколько таких проектов были реализованы лабораторией интерактивной визуализации в НЦКР. Расскажем о проекте реконструкции Конюшенного двора. Здесь мы выполняли его совместно с девелоперской компанией.

Она участвовала в конкурсе проектов по реконструкции комплекса зданий на Конюшенной площади. Инженеры хотели не просто подготовить чертежи, но сделать интерактивную презентацию возможных изменений. Нашей задачей было показать, как преобразится автомобильный трафик и потоки пешеходов. Сейчас площадь перегружена: на ней много припаркованных машин. Модель «после реконструкции» показывает, что она становится полностью пешеходной, появляются дополнительные маршруты, в том числе туристические, возникает прямой проход к Спасу на Крови и формируются новые общественные пространства. Но, к сожалению, проект девелопера не был утвержден.

К слову, реконструкция Конюшенного двора — это не первый проект, над которым мы работали со специалистами девелоперской компании. Мы разрабатывали для них цифровую модель сценариев развития города-спутника «Южный». Система просчитывает основные характеристики городской среды в динамике. Она учитывает различные сценарии обустройства территорий: от развития дорожной сети до формирования экологической картины (зашумленность, СО2). Результаты моделирования позволяют обосновать выбор варианта организации инфраструктуры.

Анализ вокзала «Олимпийский парк»

Эту задачу мы решали для архитектурного бюро «Студия 44», которое проектировало крупные инфраструктурные объекты, в том числе Ладожский вокзал и «Олимпийский парк». Когда строилась станция в Адлере, нагрузочные расчеты по пассажиропотоку делались общие — пиковые нагрузки, средняя плотность на площадь и прочее. Все это без детального моделирования с точностью до отдельных людей. Коллеги из архитектурного бюро решили проверить на основе математических моделей, насколько их гипотеза по проекту подтверждается близкими к реальности расчетами.

Мы считали пиковые нагрузки в двух вариантах: утренняя интенсивная доставка зрителей на территорию Олимпийского парка электричками, когда люди достаточно большой толпой двигаются в сторону стадионов с вокзала. И второй вариант — когда вечером все игры и мероприятия заканчиваются, и народ массово садится на электрички, чтобы уехать.

Низкоуровневую навигацию в пространстве и избегание препятствий пешеходами оценивали с помощью фреймворка мультиагентного моделирования Menge. Но высокоуровневую поведенческую модель и модель дорожного движения реализовали уже на Unreal Engine 4.

«Когда мы брали заведомо завышенный поток людей, — потенциал возникновения давки выявили буквально в паре мест — проходы под эскалаторами и повороты. Сейчас там стоят турникеты: за счет них поток успокаивается, и народ на поворотах сильно не толпится».

— Андрей Карсаков, к.т.н., старший научный сотрудник Национального центра когнитивных разработок, доцент Факультета цифровых трансформаций

Кроме того, мы смоделировали функционирование вокзала в нынешних «пост-олимпийских» условиях. Понятно, что по завершению игр потоки стали меньше, сильнее «размазаны» в течение дня. Задачи просчитывать совсем уж экстремальные ситуации (например, при пожаре или перекрытии какого-либо выхода) у нас не было. Тем не менее разработки Университета ИТМО позволяют это сделать.

Результаты работы мы представили на Венецианской архитектурной биеннале-2018. Динамическая модель была показана непосредственно над макетом самого вокзала.

Больше проектов

Несколько лет назад сотрудники НЦКР решали задачу, связанную с построением безопасного маршрута для болельщиков со стадиона «Зенит-Арена» во время чемпионата мира по футболу в России. Модель учитывала различные нестандартные ситуации, например, сильный дождь или агрессивное поведение толпы в случае проигрыша любимой команды. Тогда был проработан план действий: как выпускать людей со стадиона в зависимости от возникшей ситуации, где ставить турникеты и устраивать «змейки».

Такженаши инженеры, совместно с коллегами из Нидерландов, США и Мексики, разработали программу PULSE. Она объединяет мультиагентные модели, описывающие поведение пешеходов во время массовых мероприятий и экстренных ситуаций. При этом действия каждого виртуального участника контролирует его собственная система искусственного интеллекта. Платформу уже используют для изучения потоков паломников на крупнейшем религиозном фестивале Кумбха-Мела в Индии. Система помогает понять, как избежать давки, если, например, начнется дождь и толпа людей устремится в храм.

В Университете ИТМО уже реализован проект цифровой «машины времени». Она позволяет проследить, как развивался и застраивался Кронштадт в XVIII или XIX веках. Мы восстановили и оцифровали исторические сведения об утраченных объектах города. Системы искусственного интеллекта помогли сгенерировать синтетические данные о квартальной застройке ранних периодов развития города.

«Мы используем мультиагентное моделирование для воспроизведения динамики населения города практически в любой временной точке его существования — будь то XIX век или XXI. Учитывается не только пешеходная мобильность, но и множество различного транспорта: от автомобилей или конных повозок до велосипедов. Надеюсь, в скором времени мы сможем публично продемонстрировать первые результаты нашей работы по этому проекту и рассказать больше подробностей».

— Андрей Карсаков, к.т.н., старший научный сотрудник Национального центра когнитивных разработок, доцент Факультета цифровых трансформаций.

Для любознательных

Ниже представлен подробный аналитический обзор возможностей, исторического контекста, практического применения и перспектив агентного моделирования в решении сложных поведенческих и инженерных задач.

Введение и исторический экскурс

Поведенческая инженерия — это междисциплинарная дисциплина, направленная на проектирование, управление и модификацию человеческого (или технологического) поведения в рамках сложных систем для достижения заданных макроскопических результатов. Будь то оптимизация эвакуации со стадиона, управление потребительским спросом или проектирование интерфейсов, инженеры сталкиваются с феноменом эмерджентности — когда простые локальные взаимодействия индивидов приводят к непредсказуемому и сложному поведению системы в целом.

История развития AИM неразрывно связана с эволюцией кибернетики, теории вычислительных систем и искусственного интеллекта:

1. 1940–1950-е годы: Клеточные автоматы. У истоков концепции стояли Джон фон Нейман и Станислав Улам, разработавшие теорию клеточных автоматов. Это были первые дискретные модели, где состояние ячейки на сетке менялось в зависимости от строгого набора локальных правил и состояния ее соседей.
2. 1970-е годы: Модель сегрегации Шеллинга и игра «Жизнь». Экономист Томас Шеллинг создал знаменитую модель сегрегации, которая наглядно показала, как слабые индивидуальные предпочтения людей жить рядом с похожими соседями приводят к тотальной расовой или социальной сегрегации на уровне города. В это же время Джон Конвей представил математическую игру «Жизнь», доказав, что простейшие правила порождают квазиживые сложные структуры.
3. 1980-е годы: Появление boids и распределенного ИИ. Крейг Рейнольдс создал алгоритм Boids (птицеподобные объекты), симулирующий стайное поведение птиц и косяков рыб всего на трех правилах: разделение, выравнивание и сплочение. Это легло в основу компьютерной графики и симуляции толпы.
4. 1990-е годы — настоящее время: Вычислительные платформы и Big Data. Появление доступных вычислительных мощностей и специализированных сред разработки (NetLogo, AnyLogic, Repast) вывело ABM из академической среды в коммерческое инженерное проектирование. Сегодня, в эпоху больших данных и интеграции с ИИ, агентные модели способны оперировать миллионами агентов с уникальными психотипами, воссоздавая точные цифровые двойники мегаполисов и рынков.

Архитектура агентной модели в поведенческой инженерии

Чтобы успешно решать задачи поведенческой инженерии, AИM-модель должна содержать четыре ключевых компонента:

• Агенты (Agents): Обладают автономностью, реактивностью (отвечают на изменения среды) и проактивностью (имеют внутренние цели).
• Среда обитания (Environment): Пространство, в котором действуют агенты. Оно может быть дискретным (сетка), непрерывным (2D/3D физическое пространство) или сетевым (социальный граф, топология интернета).
• Правила взаимодействия (Rules): Законы обмена информацией, ресурсами или физического столкновения между агентами.
• Поведенческие концепты (Behavioral Frameworks): Математические и когнитивные модели, зашитые внутрь агента (от простых пороговых правил IF-THEN до теории запланированного поведения Аджзена или интеграции нейросетевых агентов LLM).

Возможности AИM в ключевых разделах поведенческой инженерии

1. Проектирование физических пространств и управление толпой

Традиционная гидродинамическая модель толпы воспринимает людей как «жидкость». ABM же учитывает, что человек в толпе — это личность со своими страхами, габаритами и целями, способная поддаваться панике или помогать окружающим.

• Пример 1: Оптимизация эвакуации со стадионов. Моделирование эвакуации 80 000 зрителей при ЧП. Агентам задаются разные уровни стресса, знание выходов и скорость ходьбы, что позволяет найти «узкие места» в геометрии стадиона и скорректировать указатели.
• Пример 2: Дизайн терминалов аэропортов. Анализ распределения пассажиропотоков между зонами регистрации, досмотра и Duty Free для минимизации очередей и максимизации коммерческой выручки.
• Пример 3: Безопасность массовых фестивалей. Симуляция поведения людей на музыкальных фестивалях под открытым небом с целью правильного размещения сцен, фудкортов и медицинских пунктов, исключая возникновение смертельной давки.
• Пример 4: Проектирование городских пешеходных зон. Оценка удобства новых парков и пересадочных узлов с учетом естественного формирования «народных троп» пешеходами.

2. Маркетинг, потребительское поведение и социальная динамика

Поведение потребителей редко бывает абсолютно рациональным. AИM позволяет визуализировать механизмы «сарафанного радио», вирусного маркетинга и когнитивных искажений.

• Пример 1: Прогнозирование диффузии инноваций. Симуляция вывода на рынок нового смартфона. Агенты делятся на «инноваторов», «раннее большинство» и «скептиков», взаимодействуя друг с другом через модель Басса.
• Пример 2: Анализ динамики тарифов шеринговых сервисов. Моделирование реакции пользователей каршеринга или вызова такси на динамическое ценообразование (Surge Pricing) в условиях изменения погоды или дефицита машин.
• Пример 3: Управление лояльностью в ритейле. Симуляция того, как изменения в бонусной программе супермаркета влияют на отток покупателей в долгосрочной перспективе с учетом ценового давления конкурентов.
• Пример 4: Борьба с распространением дезинформации. Моделирование «эхо-камер» в социальных сетях для разработки алгоритмов модерации, замедляющих распространение фейковых новостей.

3. Транспортные системы и городское планирование

Городской трафик — классический пример эмерджентной системы, где эгоистичное поведение каждого водителя (желание доехать быстрее) порождает общую проблему — пробки.

• Пример 1: Интеграция беспилотного транспорта (AV). Симуляция переходного периода, когда на дорогах общего пользования сосуществуют 30% беспилотников со строгим соблюдением ПДД и 70% водителей-людей с агрессивным стилем вождения.
• Пример 2: Динамическое управление светофорами. Разработка адаптивных «умных» перекрестков, меняющих фазы сигналов на основе плотности потока приближающихся агентов-автомобилей.
• Пример 3: Оптимизация систем мультимодальных перевозок. Проектирование расписания автобусов, метро и электросамокатов так, чтобы минимизировать суммарное время ожидания пассажира при пересадках.
• Пример 4: Оценка эффекта «индуцированного спроса». Моделирование того, как расширение шоссе на самом деле повлияет на трафик через 3–5 лет за счет изменения привычек жителей (отказ от общественного транспорта в пользу личного).

4. Организационное поведение и HR-инженерия

Внутри корпораций агентами выступают сотрудники, чья продуктивность зависит от токсичности окружения, мотивации, выгорания и каналов коммуникации.

• Пример 1: Анализ распространения корпоративного выгорания. Симуляция рабочей среды, где «выгоревший» менеджер транслирует стресс на подчиненных, позволяя HR-инженерам вовремя внедрять практики психологической поддержки.
• Пример 2: Реорганизация структуры компании при слияниях. Моделирование информационных потоков и возможных конфликтов между департаментами двух объединяющихся корпораций для сохранения ключевых кадров.
• Пример 3: Оптимизация гибридного формата работы. Оценка влияния соотношения дней «в офисе / на удаленке» на креативность команд и скорость принятия решений.
• Пример 4: Оценка программ инклюзивности и многообразия (D&I). Анализ того, как скрытые неосознанные предубеждения при найме влияют на кадровый состав руководства компании на горизонте 10 лет.

Сравнительный анализ методов моделирования

Для понимания ценности ABM важно сопоставить его с альтернативными подходами, используемыми в поведенческой инженерии:

Критерий	Дискретно-событийное моделирование (DES)	Системная динамика (SD)	Агентное моделирование (ABM)
Уровень абстракции	Низкий / Средний (Процессный)	Высокий (Стратегический)	Любой (Преимущественно «снизу вверх»)
Основной фокус	Потоки заявок, очереди, операции	Накопители, обратные связи, задержки	Индивидуальные правила, автономные решения
Поведение элементов	Пассивное (обрабатывается системой)	Агрегированное (описывается формулами)	Активное (агенты адаптируются и обучаются)
Учет неоднородности	Ограниченный (через атрибуты заявок)	Отсутствует (только общие пулы/массы)	Максимальный (у каждого агента уникальный профиль)
Лучшее применение	Заводы, склады, колл-центры, логистика	Макроэкономика, экология, глобальные рынки	Рынки, толпа, эпидемии, социум, экосистемы

Заключение и перспективы развития технологии

Агентное имитационное моделирование совершило революцию в поведенческой инженерии, превратив интуитивные догадки о поведении людей в проверяемые, измеримые и оптимизируемые инженерные проекты. Переход от абстрактных статистических моделей к детализированным симуляциям отдельных личностей позволил заглянуть внутрь сложных эмерджентных процессов.

Перспективы развития ABM на ближайшие десятилетия:

1. Интеграция с Большими Языковыми Моделями (LLM). Главной слабостью классического ABM всегда была упрощенность правил поведения агентов (IF-THEN). Интеграция агентов с генеративным ИИ (например, GPT-архитектурами) позволяет создавать «генеративных агентов». Они обладают памятью, могут вести свободный диалог друг с другом, рефлексировать и принимать сложные, по-настоящему человеческие решения. Это выведет реалистичность социальных симуляций на беспрецедентный уровень.
2. Слияние с Цифровыми Двойниками (Digital Twins). Внедрение концепции Smart City и развитие интернета вещей (IoT) позволяют снабжать агентные модели данными в реальном времени. Цифровой двойник мегаполиса сможет ежесекундно корректировать движение транспорта, прогнозировать распределение энергоресурсов и реагировать на чрезвычайные ситуации на основе текущего перемещения миллионов реальных граждан-агентов.
3. Облачные вычисления и симуляции планетарного масштаба. Рост мощностей графических процессоров (GPU) и облачных платформ снимает ограничения на количество агентов. В ближайшем будущем станет возможным моделирование глобальных геополитических, экономических и эпидемиологических процессов с миллиардами детализированных агентов, функционирующих одновременно.
4. Синтез поведенческой инженерии и биометрии. Развитие носимых устройств (смарт-часы, AR-очки) позволит напрямую транслировать физиологические показатели человека (пульс, уровень стресса) в параметры калибровки агентных моделей, делая симуляции эргономики и безопасности индивидуально адаптированными.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Сколько агентов нужно для достоверной модели?

Единого правила нет, все зависит от масштаба решаемой задачи. Для проверки локальной гипотезы (например, взаимодействия сотрудников в офисе) достаточно 50–200 агентов. Для моделирования транспортных узлов или маркетинговых кампаний в городе требуются десятки и сотни тысяч агентов. Важно соблюдать баланс: избыточное число агентов перегружает вычислительные мощности, не добавляя точности, если правила их поведения примитивны. Часто используют репрезентативную выборку (например, 1 агент = 10 реальных людей).

Как проверить, что модель действительно отражает реальность (валидация)?

Валидация агентных моделей — сложный процесс, состоящий из трех этапов:

1. Поведенческая валидация (Качественная): Проверка самих правил агента экспертами предметной области (насколько логично они действуют).
2. Эмпирическая валидация (Количественная): Сравнение результатов работы модели на исторических данных. Если запустить модель с параметрами 2024 года, способна ли она точно воспроизвести макропоказатели 2025 года?
3. Анализ чувствительности (Sensitivity Analysis): Проверка того, как малые изменения входных параметров влияют на итоговый результат, чтобы исключить случайные математические аномалии.

Какие языки программирования и инструменты чаще всего используются?

• NetLogo — идеален для академических исследований, быстрого прототипирования и обучения. Использует собственный упрощенный диалект Лиспа.
• AnyLogic — стандарт де-факто в коммерческом секторе. Поддерживает многоподходное моделирование (ABM + DES + SD), интеграцию с ГИС-картами и язык Java для написания сложной логики агентов.
• Repast Simphony / Mesa (Python) — мощные библиотеки с открытым исходным кодом для разработчиков, предпочитающих интеграцию симуляций с современным стеком Data Science и машинного обучения.

Чем агентное моделирование отличается от обычного искусственного интеллекта (ИИ)?

ИИ (особенно глубокое обучение) — это преимущественно технологии распознавания паттернов, классификации и прогнозирования на основе исторических данных («черный ящик»). AИM — это генеративный конструктор причинно-следственных связей. ИИ может предсказать, что произойдет, на основе прошлого опыта. AИM же строит симуляцию механизмов «почему это произойдет», позволяя проигрывать сценарии «что, если…», которые никогда ранее не случались в истории (например, внедрение принципиально нового закона или технологии).

В чем главные минусы и риски использования AИM?

Основной недостаток — высокая чувствительность к входным данным и правилам. Небольшая ошибка или субъективное допущение инженера в алгоритме принятия решений отдельного агента на макроуровне может исказить результат до неузнаваемости (так называемый «эффект бабочки»). Кроме того, разработка, калибровка и валидация качественной агентной модели требуют огромного количества времени, качественных социологических/статистических данных и высокой квалификации разработчика.

Авторство: itmo
Источник: https://habr.com/