Моделирование агропродовольственных цепей поставок с применением машинного обучения и агент-ориентированных моделей
Ключевые слова:
цифровые технологии, агент-ориентированное моделирование, многослойные нейросетевые модели прогнозирования временных рядов, машинное обучение, программный аналитический комплекс, прогнозирование, цепи поставок, продовольственная безопасностьАннотация
В работе представлены возможности совместного использования методов машинного обучения и агент-ориентированного моделирования для анализа и сценарных прогнозов с целью снижения влияния дестабилизации торговых потоков на продовольственную безопасность России в условиях усиления санкционного давления. Авторами предложена концептуальная схема программно-аналитического комплекса для прогнозирования показателей агропродовольственных цепей поставок. Полученные результаты исследования могут стать основой социально-экономической мультиагентной модели для решения вопросов обеспечения продовольственной безопасности. Применение предложенных решений в ситуационных центрах страны может способствовать противодействию внешним угрозам и обеспечения национальной безопасности России.
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2024 Юлия Сергеевна Отмахова, Дмитрий Алексеевич Девяткин
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.