РНФ 30029, 2023 г.

Описание модулей:

1. Многомерное феноменологическое моделирование
2. Многомасштабное моделирование (код в модуле 5)
3. Инкрементальное обучение
4. Федеративное обучение
5. Муравьиная ферма
6. Адаптированный генеративный дизайн

Результаты работ в рамках РНФ 30029 2023 года послужили материалом для реализации агентной модели популяции потребителей с задаваемыми внешними условиями. Все модули реализованы на языке Python и представлены в виде импортируемых библиотек или демонстрационных «блокнотов» Jupyter-Notebook. Могут использоваться отдельные процедуры из модулей, модули автономно, модули в комплексе, как, например, в модуле “Муравьиная ферма”. Взаимосвязь модулей соответсвует схеме связи результатов работы по проекту.

Связь результатов работы по проекту

Модуль “Многомерное феноменологическое моделирование”

Реализует идентификацию феноменологический модели потребительского поведения популяции и является дальнейшим развитием макромасштабной модели смены глобальных устойчивых состояний, обусловленной системным изменением экономики в силу наступления кризисных ситуаций, разработанной в 2022 году. Существенно переработан реализованный в модуле алгоритм анализа контекстной информации, в котором применены алгоритмы многоэтапного сентиментного анализа для оценки влияния содержания новостных сообщений на потребительское поведение.

Модуль “Многомасштабное моделирование”

Включает разработанные ранее алгоритмы группировки потребителей по предсказуемости поведения (2021) и по времени реакции на критические события (2022); дополнен реализацией метода распознавания поведенческих стратегий в критические периоды и программной моделью, реализующая платёжное событие на микроуровне как обратную связь на изменения среды при изменении потребностей агента.

Модуль “Инкрементальное обучение”

Включает процедуры инкрементального измерения предсказуемости поведения отдельных потребителей, программную реализацию алгоритма разделения популяции по предсказуемости и программную модель для прогнозирования суммарных трат в группах клиентов с различной предсказуемостью. Модуль представляет собой усовершенствование разработанного в 2021 году модуля динамической классификации предсказуемости поведения потребителей, в отличие от которого позволяет улучшать прогнозы поведения для всей популяции за счет учета изменения предсказуемости отдельных потребителей в критических условиях.

Модуль “Федеративное обучение”

Осуществляет методически организованное федеративногое обучение для прогнозирования переходных процессов и включает модели, обучаемые на стороне источника данных и блок, реализующий прогностическое моделирование целевого временного ряда с учётом полученных параметров моделей, обученных на сторонних данных.

Модуль “Муравьиная ферма”

Представляет собой реализацию агентной модели потребительского поведения популяции в периоды кризисов. Содержит процедуры, выполняющие агрегацию всех прежде разработанных модулей, позволяющая осуществлять воспроизведение процессов в микро- и макромасштабах, как при реализации заданных сценариев, так и при применении реальных данных. В модуле использованы процедуры из модулей “Многомерное феноменологическое моделирование”, “Многомасштабное моделирование”, “Инкрементальное обучение”.

Модуль aдаптированного генеративного дизайна

Включает программную реализацию метода TRGAN для синтеза данных дискретных финансовых процессов на основе реальных транзакционных дата-сетов, математической модели и результатов предсказательного моделирования. В этот же модуль входят процедуры, реализующие метод моделирования городских кварталов.