Везде
Агентное моделирование эколого-экономической системы города (на примере г. Ереван, Республика Армения)
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
Агентное моделирование эколого-экономической системы города (на примере г. Ереван, Республика Армения)
Аннотация
Код статьи
S207751800000109-8-1
DOI
10.18254/S0000109-8-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Акопов Андраник Сумбатович 
ORCID: 0000-0003-0627-3037
Аффилиация: ЦЭМИ РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва
Бекларян Гаянэ Левоновна
Аффилиация: ЦЭМИ РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва
Бекларян Левон Андреевич
Аффилиация: ЦЭМИ РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва,
Выпуск
Том 12 Выпуск 3-4
Аннотация
В данной статье представлен новый агентно-ориентированный подход к моделированию динамики выбросов вредных веществ в городе (на примере г. Ереван, Республика Армения) с целью минимизации концентрации вредных веществ в атмосфере при имеющимся бюджетном ограничении. Разработанная агентно-ориентированная модель реализована в системе AnyLogic с использованием оригинальных Java-классов, моделирующих поведение соответствующих агентов. Приводится краткое формальное описание модели распространения вредных выбросов в городе на основе системы дифференциальных уравнений, учитывающих сложный механизм абсорбционно-диффузионного взаимодействия агентов-выбросов и агентов-деревьев.
Ключевые слова
агентное моделирование, эколого-экономическая система, загрязнение воздуха, динамика выбросов, Армения
Классификатор
Получено
18.10.2017
Дата публикации
30.12.2017
Всего подписок
6
Всего просмотров
2976
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать Скачать pdf
1 В настоящее время мы наблюдаем существенное усложнение требований, предъявляемых к системам поддержки принятия экологического и экономического планирования, обусловленное, во многом, наличием множественных ограничений и факторов, существенно влияющих на возможности поиска наилучших альтернатив, обеспечивающих достижение устойчивого развития подобных эколого-экономических систем.
2 В данной статье представлен новый агентно-ориентированный подход к моделированию динамики выбросов вредных веществ в городе (на примере г. Ереван, Республика Армения) с учетом ландшафтных особенностей (при наличии агентов-деревьев) с целью минимизации концентрации вредных веществ в атмосфере при имеющимся бюджетном ограничении.
3 В качестве объекта исследования выбран г. Ереван, Республика Армения. Ереван находится в Араратской долине и имеет важные географические особенности, существенно ограничивающие возможности использования таких простых и достаточно эффективных мер по улучшению качества воздуха как перемещение предприятий и крупных автомагистралей за пределы города.
4

Отметим, что ранее учеными из ЦЭМИ РАН и Центра Эколого-Ноосферных исследований Национальной Академии Наук Республики Армения была разработана агентная модель эколого-экономической системы регионального типа, реализованная для Республики Армения в целом и представленная циклом опубликованных работ, поддержанных международным грантом РФФИ № 15-51-05011 (Akopov A.S., Beklaryan L.A и др., 2017; Akopov A.S., Beklaryan L.A и др., 2016; Акопов А.С., Бекларян Л.А. и др., 2016; Акопов А. С., Хачатрян Н. К. и др., 2016). Особенностью подобной модели являлся переход системы в направлении малоотходного производства за счет экологической модернизации. Однако, при этом затраты на экологическую модернизацию, в том числе, консервацию вредных производств, внедрение современных очистительных технологий и др. оказываются достаточно высокими. Поэтому необходим поиск менее затратных, экономически реализуемых сценариев устойчивого развития эколого-экономической системы города за счет рационального использования возможностей самой природы, например, посредством городского озеленения.
5 Отметим, что представленное в данной статье исследование основано на методах агентного моделирования социально-экономических систем, активно развиваемых российскими учеными, в том числе применительно к задачам экономического и экологического планирования (Акопов А.С., Бекларян Л.А. и др., 2014; Бахтизин А.Р., 2008; Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., 2009; Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., 2013; Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. и др. 2015; Ромазанов Р.Р. 2016; Белоусов Ф.А., Дарсавилидзе Д.С., 2015; Бекларян Л.А, Акопов А.С. и др., 2016).
6 Важным элементом системы экологического и экономического планирования, как многоцелевой задачи управления, является поддержка вычислительной процедуры определения, аппроксимации и визуализации Парето оптимальных решений (Lotov A.V., Bourmistrova L.V., и др., 2005; Берëзкин В. Е., Каменев Г. К. и др., 2006; Лотов А.В., Поспелова И.И., 2008), являющихся, в частности, экологическими альтернативами таких целевых функционалов, как концентрация вредных веществ в атмосферу, затраты на экологическую модернизацию, бюджет на озеленение города, количество диагностированных заболеваний, вызванных вредными выбросами и др.
7 Также следует отметить важные работы по численному моделированию динамики вредных выбросов в атмосферу, оценки их влияния на эколого-экономическую систему и динамику заболеваемости населения (Хамидуллин И.Р., Баянов И.М., 2008; Унгуряну Т.Н., Гржибовский А.М., 2011; Ваншина Е.А., Северюхина Н.А., 2014).
8 В условиях дефицита средств на экологическую модернизацию необходим поиск сценариев управления эколого-экономической системой с использованием природных ресурсов, в частности, агентов-деревьев как наиболее дешевых и эффективных инструментов влияния на качество воздуха.
9 Целесообразность использования агентов-деревьев обусловлена во многом их абсорбционными характеристиками. Известно, что некоторые типы деревьев (например, тополь, клен, дуб и др.) способны хорошо абсорбировать определенные виды вредных выбросов, снижая, таким образом, концентрацию вредных веществ в атмосферу. При этом абсорбционные характеристики деревьев дифференцируются по видам выбросов, например, тополь в наибольшей степени абсорбирует выбросы CO2, вяз – лучше всего улавливает пыль, мхи и лиственница – тяжелые металлы и т.д. При этом с практической точки зрения важно, где расположены деревья. Так, например, деревья, посаженные вдоль дорог и вблизи предприятий, оказывают наибольший эффект на концентрацию выбросов, генерируемых автотранспортом и промышленными стационарными источниками выбросов. Кроме того, озеленение оказывает существенный эффект на температуру и качество воздуха (насыщенность кислородом и фитонцидов – биологически активных веществ, положительно влияющих на здоровье человека и животных).
10 Обеспечивая рациональное управление геометрией посадки деревьев, например, варьируя удаленность от источников выбросов, плотность посадки, конфигурацию расположения деревьев внутри зоны посадки (например, окружность, арифметическая спираль, двойная окружность и т.д.), тип высаживаемых деревьев (например, тополь, вяз, дуб и т.д.) со своими абсорбционными характеристиками, выбирая наилучший метод озеленения (например, традиционное, вертикальное и т.д.) можно достичь существенного снижения концентрации вредных веществ в атмосферу в условиях имеющегося бюджетного ограничения.
11 Вместе с тем, задача построения системы поддержки принятия решений по рациональному экологическому планированию для города является довольно сложной, так как необходимо смоделировать динамику выбросов вредных веществ в атмосферу во взаимодействии с другими ландшафтными объектами (деревьями, высотными зданиями, дорогами и т.д.). Наличие подобных объектов обуславливает изменение направлений воздушных потоков, оказывая на выбросы соответствующие абсорбционно-диффузионные эффекты. В результате, как правило, наибольшая концентрация вредных выбросов наблюдается не в месте расположения самого источника выбросов, а на некотором удалении от него, в основном, из-за влияния направления ветра и специфики ландшафта (например, наличия гор, деревьев и т.д.). При этом основная задача состоит в том, чтобы минимизировать концентрацию вредных выбросов в зонах плотной жилой застройки, предотвратить распространение вредных выбросов в направлении города и максимально снизить их концентрацию.
12 Нами была предложена новая агентная модель, учитывающая динамику вредных выбросов от агентов-предприятий и агентов-транспортных средств во взаимодействии с агентами-деревьями, и позволяющая управлять характеристиками системы озеленения (внутренней конфигурацией и геометрией зон посадки – кластеров деревьев, типом деревьев и т.д.).
13 Для описания динамики вредных выбросов используется система дифференциальных уравнений с переменной структурой, учитывающая абсорбционно-диффузионное взаимодействие агентов-выбросов и агентов-деревьев (рис. 1).
14 Следует отметить, что под агентом-деревом в модели понимается группа близко расположенных деревьев (порядка 10). Подобная структура агента-дерева и приводит к описываемому эффекту «диффузии».
15

Рис. 1. Иллюстрация механизма абсорбционно-диффузионного взаимодействия агента-выброса и агента-дерева.

16 После генерации (появления) нового агента-выброса каким-либо источником выбросов (например, агентом-предприятием, агентом-транспортным средством) данный агент-выброс движется под воздействием силы ветра в соответствующем направлении (рис. 1). При отсутствии какого-либо препятствия агент-выброс сохраняет свой личный радиус, характеризующий совокупную массу соответствующего набора вредных веществ, в неизменном состоянии. С течением времени личный радиус агента-выброса постепенно уменьшается естественным образом (т.е. за счет рассеивания и потери массы) до момента полной диссипации. В случае если на пути агента-выброса оказывается агент-дерево, то при столкновении с последним личный радиус агента-выброса уменьшается, а сам агент-выброс отталкивается от агента-дерева в противоположном направлении.
17 Далее, под воздействием силы ветра, такой агент-выброс продолжает сталкиваться с агентом-деревом с соответствующим уменьшением личного радиуса. Подобный процесс отражает «абсорбционной эффект» агента-дерева по отношению к агенту-выбросу. После существенного (кратного) уменьшения личного радиуса агента-выброса при очередном его столкновении с агентом-деревом, происходит проникновение агента-выброса сквозь агента-дерево. Подобный процесс отражает «диффузионный эффект» агента-дерева по отношению к агенту-выбросу. Далее, агент-выброс движется в соответствии с направлением ветра игнорируя препятствия в виде деревьев до наступления момента полной диссипации.
18 Отметим, что дневная концентрация вредных веществ в модели оценивается как суммарная площадь всех агентов-выбросов, находящихся в зоне действия мониторинговой станции наблюдения, вычисленная по текущим значениям личных радиусов агентов-выбросов. При этом, местоположение мониторинговой станции, как правило, устанавливается в центре города и в зонах концентрации жителей (например, малый центр города). При этом, зона действия мониторинговой станции представляет собой окружность, для которой вычисляется суммарная площадь всех входящих в нее агентов-выбросов. Очевидно, что при наличии рационально расположенных агентов-деревьев (например, вдоль дорог, вокруг предприятий, вдоль стен высотных зданий и т.д.), являющихся естественным барьером на пути агентов-выбросов, количество и площадь подобных агентов-выбросов в зоне действия мониторинговой станции существенно снижается. Тем не менее, при высадке агентов-деревьев необходимо учитывать систему имеющихся ограничений. Во-первых, это бюджетное ограничение на озеленение города. Во-вторых, существует лишь ограниченное количество мест, в которых могут быть посажены деревья и какая-либо растительность. Очевидно, что агенты-деревья не могут быть расположены на зданиях (исключение составляет система вертикального озеленения на стенах высотных зданий), в водоемах, на площадях, поверх агентов-предприятий, на автотрассах и т.д. Таким образом, при распределении агентов-деревьев в городе и конфигурировании зон посадки необходимо использовать множество допустимых координат формата WGS 84 (всемирная система геодезических параметров Земли 1984 года, в число которых входит система геоцентрических координат).
19 Агенты-выбросы движутся в различном направлении под воздействием сил, вызванных скоростью ветра и с учетом взаимодействия с различными ландшафтными объектами, в частности, агентами-деревьями. Такое перемещение вредных веществ может быть описано дифференциальными уравнениями с переменной структурой.
20 Динамика каждого агента-выброса в каждый момент времени описывается следующей системой дифференциальных уравнений:
21

22

23 где
24 I. для всех or для ближайшего
25

и ,
26

II. для ближайшего и для ближайшего и ,
27 III. и для всех или .
28 Здесь,
29 - t ϵ {t0,t0+1, …, t0+T} – время по дням (t0– начальное время, – один год); i ϵ {1, 2, …, I(t)} – индекс источников выбросов (агентов-предприятий и агентов-транспортных средств);
30 - ji ϵ {1, 2, …, Ji(t)} – индекс агентов-выбросов;
31 - – координаты ji -го агента-выброса в системе WGS 84;
32 - ξ ϵ {1, 2, …, Z(t)} – индекс зоны высадки агентов-деревьев (кластеры деревьев);
33 - kξ ϵ {1, 2, …, Kξ(t)} – индекс агентов-деревьев, принадлежащих своим -ым кластерам;
34 - – координаты агента-выброса в момент времени t;
35 - – скорость распространения выбросов, определяемая скоростью ветра;
36 - – угол, определяющий направление движения ji -го агента-выброса при условии отсутствии какого либо препятствия (агента-дерева) на его пути, которое вычисляется как угол между известным вектором направления движения ji -го агента-выброса в текущий и предыдущий момент времени соответственно;
37 - – угол обхода ji -го агента-выброса вокруг kξ -го агента-дерева, которое вычисляется как угол между известным вектором движения ji -го агента-выброса в направлении kξ -го агента-дерева и вектором движения ji -агента-выброса в направлении известных координат точки обхода агента-дерева (слева или справа в зависимости от знака угла , задаваемого случайным образом);
38 - – угол отскока ji -го агента-выброса от kξ -го агента-дерева, которое вычисляется как противоположное направление от текущего направления агента-выброса, фиксируемого в момент столкновения с kξ -ым агентом-деревом, т.е. противоположный углу между вектором движения ji -го агента-выброса в направлении kξ-го агента-дерева и вектором направления движения ji -го агента-выброса в текущий момент времени;
39 - – известный коэффициент отскока ji -го агента-выброса от каждого агента-дерева;
40 - – Евклидово расстояние между ji -ым агентом-выбросом и ближайшим kξ -ым агентом-деревом;
41 - – радиус ji -го агента-выброса уменьшающегося в результате каждого столкновения с каким-либо агентом-деревом. При этом начальное значение радиуса ji -го агента-выброса является известным и зависит от характеристик источника выброса (агента-предприятия или агента-транспортного средства);
42 - – радиус kξ -го агент-дерева, значение которого зависит от типа дерева (например, тополь, дуб, ель и т.п.) и может быть связано с сезонным фактором (меньше поздней осенью и зимой чем поздней весной и летом);
43 - ω – коэффициент, отражающий «диффузионный эффект» (). – состояние ji -го агента-выброса, при – ji -й агент-выброс активен, при – ji -й агент-выброс полностью утратил свой радиус.
44 Отметим, что предложенная модель динамики распространения выбросов вредных веществ (1) - (2) представлена в статье в несколько упрощенном виде. В действительности было выполнено более сложное имитационное моделирование процессов взаимодействия агентов-выбросов с агентами деревьями, которое учитывает дифференцированное влияние различных типов деревьев (например, тополь, дуб, клен, ель, вяз и др.) на различные виды вредных веществ (например, диоксид углерода – CO2, оксид азота – NOx, пыль, летучие органические вещества – VOC, тяжёлые металлы и др.), выработку деревьями фитонцидов – биологически активных веществ, положительно влияющих на здоровье человека, а также влияние городского озеленения на температуру и уровень комфорта в летние (наиболее жаркие) периоды времени. В конечном итоге, в предложенной модели учитывается комплексное влияние озеленения на качество воздуха (концентрацию вредных веществ в атмосфере), динамику заболеваемости населения, вызванную выбросами и привлекательность городской среды для жителей.
45 Для моделирования подобных систем со сложными нелинейными взаимосвязями между экологическими и экономическими факторами, а также факторами заболеваемости, были использованы подходы, предложенные в работах (Akopov A. S., Beklaryan L. A. и др., 2017; Акопов А.С., Бекларян Л.А. и др., 2014).
46 Разработанная модель эколого-экономической системы города (на примере г. Ереван, Республика Армения) была реализована в системе имитационного моделирования AnyLogic. Фрагмент имитационной модели представлен на рис. 2., где показана панель управления моделью с визуализацией динамики распространения выбросов на карте г. Ереван, при различных сценариях озеленения.
47 Для реализации подобной агентно-ориентированной имитационной модели были разработаны оригинальные Java-классы (т.е. не относящиеся к стандартному классу Agent, поддерживаемому AnyLogic) применение которых позволило спроектировать модель с очень большим числом (более 10000) взаимодействующих агентов.
48

Рис. 2. Агентная модель распространения вредных выбросов в городе, реализованная в системе AnyLogic.
49 Отметим, что целевыми функционалами в рассматриваемой системе являются прогнозируемое значение среднесуточной концентрации вредных веществ в атмосфере и бюджет на озеленение, которые должны быть минимизированы. При этом имеется некоторый набор управляющих параметров, в частности, конфигурация кластеров деревьев (окружность, двойная окружность, арифметическая спираль и т.д.), типы деревьев, высаживаемых индивидуально внутри каждого кластера, количество агентов-деревьев в каждом кластере (определяемое эндогенно в результате управления геометрией кластеров, расстояниями между деревьями, радиусом зоны высадки и др.).
50 Основным способом поиска решений для рационального распределения деревьев в городе с использованием имитационной модели рис. 2 является предложенный ранее параллельный многоагентный генетический оптимизационный алгоритм (MAGAMO), описанный в работах (Akopov A.S., Hevencev M.A, 2013; Akopov A.S., 2014).
51 Особенностью данного генетического алгоритма (MAGAMO), является распределение искомых переменных по агентам-процессам, реализующим собственную эволюционную стратегию поиска оптимальных (недоминируемых) значений искомых переменных дискретного типа. В результате, удается обеспечить поиск Парето оптимальных решений в агентно-ориентированных системах большой размерности. Отметим, что разработанная нами имитационная модель включает более 10000 взаимодействующих агентов (в том числе, агенты-выбросы, агенты-предприятия, агенты-транспортные средства, агенты-деревья) и относится к классу систем большой размерности. Отметим, что оптимальное решение ищется, по сути, для каждого кластера деревьев и агента-дерева на индивидуальном уровне.
52 Итак, в данной работе был предложен новый подход к моделированию эколого-экономической системы города, в частности, динамики загрязнения воздуха в городе с использованием методов агентного моделирования и эвристической оптимизации. Основная особенность разработанной методологии заключается в учете механизма сложного взаимодействия агентов-выбросов с агентами-деревьями на индивидуальном уровне, динамика которых описывается системой дифференциальных уравнений с учетом абсорбционно-диффузионных эффектов в реальной эколого-экономической системе. Данное исследование направлено, в основном, на решение задач оптимального распределения агентов-деревьев и управления конфигурацией кластеров деревьев в городе с целью минимизации среднесуточной концентрации загрязнения, наблюдаемой в зонах действия мониторинговых станций.
53 Исследование проведено на примере города Еревана, Республика Армения с использованием реальных данных предоставленных Центром Эколого-Ноосферных исследований Национальной Академии Наук Республики Армения, а также с учетом ряда допущений, касающихся в основном известных характеристик моделируемых агентов-деревьев (таких, как стоимость посадки, коэффициент абсорбции вредных выбросов, радиус кроны и др.). Разработанная система поддержки принятия решений по эколого-экономическому планированию отвечает на важные вопросы по выбору рациональной стратегии озеленения в городе, например, где должны быть расположены кластеры деревьев и отдельные деревья в городе, какие типы деревьев лучше подходят для снижения концентрации загрязнения воздуха, сколько деревьев необходимо посадить и какой оптимальный бюджет озеленения и др.

Библиография



Дополнительные источники и материалы

Akopov A. S., Beklaryan L.A., Saghatelyan A. K. Agent-based modelling for ecological economics: A case study of the Republic of Armenia // Ecological Modelling. 2017. Vol. 346. P. 99-118.


 


Akopov A.S., Beklaryan A.L., Saghatelyan A. K., Sahakyan L. V. Control system for ecological modernization of enterprises (on the example of the Republic of Armenia) // Business Informatics. 2016. No. 2(36). P. 71-78.


 


Акопов А.С., Бекларян А.Л., Бекларян Л.А., Сагателян А.К. Моделирование региональной эколого-экономической системы с механизмом государственного регулирования на примере Республики Армения // Экономическая наука современной России. 2016. Т. 72. № 1. С. 109-119.


 


Акопов А.С., Хачатрян Н.К., Фомин А.В. Моделирование равновесной динамики эколого-экономической системы на примере Республики Армения // Аудит и финансовый анализ. 2016. № 3. С. 54-61.


 


Akopov A.S. Parallel genetic algorithm with fading selection // International Journal of Computer Applications in Technology. 2014. Vol. 49. No. 3/4. P. 325-331


 


Акопов А.С. Имитационное моделирование. Учебник и практикум для академического бакалавриата. М: Юрайт, 2014.


 


Акопов А.С., Бекларян Л.А., Бекларян А.Л., Сагателян А.К. Укрупненная модель эколого-экономической системы на примере Республики Армения // Компьютерные исследования и моделирование. 2014. Т. 6. № 4. С. 621-631.


 


Akopov A.S., Hevencev M.A. A Multi-agent genetic algorithm for multi-objective optimization, in: Proceedings of IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 2013. Manchester: IEEE, 2013. P. 1391-1395.


 


Бахтизин А.Р. Агент-ориентированные модели экономики. Издательство «Экономика». 2008.


 


Бекларян Л.А., Акопов А.С., Бекларян А.Л., Сагателян А.К. Агентное моделирование региональной эколого-экономической системы. Тематическое исследование для республики Армения // Интеллектуализация обработки информации. 2016. Т. 11. № 1. С. 188-189.


 


Белоусов Ф.А., Дарсавилидзе Д.С. Логистические центры России. Имитационное моделирование товаропотока в России. Искусственные общества. 2015. Т. 10. № 1-4. С. 1.


 


Берëзкин В. Е., Каменев Г. К., Лотов А.В., Гибридные адаптивные методы аппроксимации невыпуклой многомерной границы Парето // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2006, С. 1918–1931.


 


Ваншина Е.А., Северюхина Н.А., Хазова С.В. Применение геометрического моделирования в исследовании качества атмосферы // Фундаментальные исследования. 2014. № 5-1. С. 13-17.


 


Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений. М.: Макс Пресс, 2008.


 


Lotov A.V., Bourmistrova L.V., Efremov R.V. Experience of model integration and Pareto frontier visualization in the search for preferable water quality strategies // Environmental modelling and software, 2005, 20(2), 243-260.


 


Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. Новый инструментарий в общественных науках - агент-ориентированные модели: общее описание и конкретные примеры // Экономика и управление. 2009. № 12. С. 13-25.


 


Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. Социальное моделирование - новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели). Издательство «Экономика». 2013.


 


Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Агент-ориентированная социо-эколого-экономическая модель региона // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2015. № 3 (288). С. 2-11.


 


Ромазанов Р.Р. Агентное моделирование стимулов развития экономики территорий и их экономических отношений // Искусственные общества. Т.1 (1-4). 2016. С.7.


 


Унгуряну Т.Н., Гржибовский А.М. Внутригодовая динамика загрязнения атмосферного воздуха и обращаемости за медицинской помощью по поводу болезней органов дыхания // Экология человека. 2011. № 6. С. 37-42.


 


Хамидуллин И.Р., Баянов И.М. Численное моделирование динамики аварийного выброса пропана, сопровождаемого горением, в приземном слое атмосферы // Вычислительные технологии. 2008. Т. 13. № S3. С. 51-56.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести