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.
DOI: 10.52605/16059921_2024_04_21
Скачать статью (PDF) на сайте журнала «Информационное общество»: http://infosoc.iis.ru/article/view/1208
Скачать весь выпуск (PDF) на сайте журнала «Информационное общество»: http://infosoc.iis.ru/issue/view/64/81
Скачать статью (PDF) на eLibrary (требуется регистрация): https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68952894
Отмахова Ю. С., Девяткин Д. А. Моделирование агропродовольственных цепей поставок с применением машинного обучения и агент-ориентированных моделей // Информационное общество № 4, 2024, с. 21–32.