Пичугин Б.Ю.  

Population Modeler: программа для индивидуум-ориентированного моделирования сообществ взаимодействующих особей

Программа Population Modeler предназначена для проведения численных экспериментов с вероятностными моделями сообществ особей, удовлетворяющих следующим предположениям:

• все сообщество поделено на несколько популяций;
• каждая особь сообщества охарактеризована своим набором параметров, количество и семантика параметров определяются популяцией, к которой принадлежит особь;
• изменение состояния сообщества (рождение и гибель особей, изменение параметров особей) происходит скачкообразно в случайные моменты времени;
• скачки состояния сообщества могут быть вызваны взаимодействиями или переходами;
• взаимодействия — это "незаплпнированные" изменения состояния сообщества:
  • моменты возникновения взаимодействий описываются пуассоновским потоком, интенсивность которого зависит от состояния сообщества;
  • вероятность выбора особи в качестве участника взаимодействия и результат взаимодействия могут зависеть от параметров особей;
• переходы — это "запланированные" изменения состояния сообщества:
  • моменты возникновения переходов описываются ветвящимся процессом типа Беллмана–Харриса с несколькими типами частиц, в котором тип частицы интерпретируется как тип перехода;
  • цепь переходов может быть инициирована в момент рождения особи или в момент взаимодействия особей;
  • распределение времени между переходами и результат перехода могут зависеть от параметров особей.

В частности, при помощи данной программы можно рассчитывать реализации широкого класса ветвящихся случайных процессов с взаимодействием частиц и марковских случайных процессов как с дискретным так и с непрерывным временем.

Особенности реализации:

• использован мультипликативный датчик случайных чисел с модулем 2¹²⁸;
• вычисления распараллеливаются по реализациям как в рамках одной ЭВМ, так и между несколькими ЭВМ, соединенных в локальную сеть;
• разработаны специальные структуры данных, позволяющие рассчитывать сообщества в несколько миллионов особей;
• разработаны эффективные контекстно-зависимые алгоритмы поиска ближайшего перехода, добавления и удаления особей;
• использован алгоритм накопления ошибки для представления моментов времени (фактически этот алгоритм дает четверную точность представления времени);
• кросплатформенность.