Аналіз сучасних підходів до моделювання адаптивної поведінки агентів у віртуальних екосистемах

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.050123

Анотація

Моделювання адаптивної поведінки у віртуальних екосистемах - це перспективний і міждисциплінарний напрям досліджень, що поєднує досягнення інформатики, екології, соціології та штучного інтелекту. У цій статті розглядаються сучасні методи та інструменти, які дозволяють створювати багатоагентні системи (MAS), здатні адаптуватися до змін середовища у віртуальному просторі.
Особливу увагу приділено ключовим технологіям, таким як нейронні мережі, еволюційні алгоритми та фізично обґрунтовані симуляції. Також аналізуються переваги та обмеження популярних платформ — зокрема AnyLogic, Unity, TensorFlow і ML.NET.
Агентне моделювання (ABM) є базовим інструментом у створенні автономних агентів, які здатні реагувати на зміни довкілля. Порівняно можливості таких платформ, як NetLogo і AnyLogic: перша є зручною для побудови простих моделей, тоді як друга дозволяє реалізовувати складніші сценарії, але потребує глибших технічних знань та більше обчислювальних ресурсів.
Нейронні мережі та методи машинного навчання (ML) відіграють ключову роль у розвитку адаптивної поведінки агентів. TensorFlow показує високу ефективність при роботі з великими обсягами даних, а PyTorch відзначається гнучкістю та зручністю для швидкого прототипування, що особливо важливо на початкових етапах досліджень.
Еволюційні алгоритми та генетичне програмування добре зарекомендували себе у завданнях адаптації та оптимізації. Такі бібліотеки, як DEAP (Python) і GALib (C++), дозволяють моделювати механізми природного добору, хоча й вимагають ретельного налаштування параметрів і значних обчислювальних потужностей.
Багатоагентні системи (MAS) розглядаються як розширення підходу ABM, з акцентом на взаємодію агентів між собою. Платформи Repast і MASON дають змогумоделювати складну колективну динаміку — як у біологічних, так і в соціальних системах. Інтеграція фізичних симуляцій у Unity ML-Agents або Unreal Engine дозволяє створювати більш реалістичні сценарії взаємодії агентів із середовищем. Unity при цьому вирізняється широкою підтримкою інструментів ML, тоді як Unreal Engine забезпечує надзвичайно якісну візуалізацію.
Застосування моделювання адаптивної поведінки охоплює широкий спектр галузей: від екології (моделювання взаємодії між видами) до економіки (аналіз поведінки споживачів) та соціології (дослідження інформаційного поширення у мережах). Це ще раз підтверджує універсальність підходів до створення віртуальних екосистем.
Водночас залишаються й певні виклики: значні обчислювальні витрати, складність досягнення правдоподібної поведінки агентів, а також необхідність тісної між дисциплінарної співпраці. У майбутньому очікується активне впровадження новітніх технологій — зокрема квантових обчислень, інтеграції даних у реальному часі через IoT та комбінування різних підходів для підвищення точності симуляцій.
У підсумку, моделювання адаптивної поведінки відкриває нові горизонти в аналізі складних систем. Для простих моделей достатньо NetLogo, а для складніших і більш реалістичних симуляцій краще підходять TensorFlow, Unity або AnyLogic. Перспективи цього напряму пов’язані з гібридними рішеннями, які поєднують переваги нейромереж, агентного підходу та еволюційних алгоритмів, створюючи масштабні та достовірні віртуальні екосистеми.

Ключові слова: адаптивна поведінка; багатоагентні системи; машинне навчання; нейронні мережі; віртуальні екосистеми; еволюційні алгоритми; TensorFlow; Unity ML-Agents; AnyLogic.