Агент-ориентированная модель прогнозирования влияния качества жизни населения на миграционное движение в разрезе федеральных округов РФ.

Для Российской Федерации характерно крайне неравномерное распределение населения по территории страны, что способствует асимметрии экономического и социодемографического развития регионов, нехватке квалифицированных специалистов для освоения ресурсов Сибири и Дальнего Востока, увеличению глобальных рисков в целом. В связи с этим актуальным становится применение современных управленческих технологий —в частности, многоагентного имитационного моделирования, для поддержки принятия решений по управлению миграционными процессами. Поскольку основным стимулом к смене места проживания для активных граждан является инвестирование в развитие региона и обеспечение необходимых условий для комфортной жизни, цель исследования заключается в разработке агент-ориентированной модели прогнозирования влияния качества жизни населения на миграционные потоки между федеральными округами РФ. Одной из задач, решаемых с помощью модели, является отслеживание направления движения мигрантов относительно Республики Башкортостан при изменении управляемых параметров. Проектирование имитационной модели произведено с использованием современных CASE-инструментов; в ходе работы построены UML-диаграммы, мнемосхема процесса поддержки принятия решений по управлению демографическим развитием региона. Проведены сценарные эксперименты, позволяющие прогнозировать изменения численности населения на исследуемых территориях. В рамках исследования авторы применили объектно-ориентированную методологию проектирования имитационной модели, агент-ориентированный подход для ее реализации, а также методы статистического анализа при постановке экспериментов. Разработанный в результате исследования инструментарий может быть использован представителями органов исполнительной власти для формирования сбалансированной политики расселения, оценки возможности и условий для освоения регионов Российской Федерации с низкой плотностью населения.

1. Крицкая А. А., Шумилина А. Б., Дряев М. Р. Обзор проблематики неравномерности расселения жителей по территориям федеральных округов российской федерации и формирование индексов рациональности как инструментов демографической политики государства. The Scientific Heritage. 2021;(63–5):21–31. DOI: 10.24412/9215–0365–2021–63–5–21–31

2. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д. Агент-ориентированные модели как инструмент апробации управленческих решений. Управленческое консультирование. 2016;(12):16–25. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/agent-orientirovannye-modeli-kak-instrument-aprobatsii-upravlencheskih-resheniy

3. Кузнецова О. И. Разработка имитационной модели Российской Федерации для прогнозирования показателей в сфере демографии и труда. Искусственные общества. 2022;17(4):5. DOI: 10.18254/S 207751800023565–0

4. Низамутдинов М. М., Гайсина А. Ш., Давлетова З. А. Агент-ориентированная модель прогнозирования численности населения по городам Республики Башкортостан. Экономика и управление: научно-практический журнал. 2023;(6):161–167. DOI: 10.34773/EU.2023.6.30

5. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Бекларян Г. Л., Акопов А. С., Стрелковский Н. В. Моделирование миг рационных и демографических процессов с использованием FLAME GPU. Бизнес-информатика. 2022;16(1):7–21. DOI: 10.17323/2587–814X.2022.1.7.21

6. Tierolf L., Haer T., Botzen W.J.W., et al. A coupled agent-based model for France for simulating adaptation and migration decisions under future coastal flood risk.Scientific Reports. 2023;13:4176. DOI: 10.1038/s41598–023–31351-y

7. Zhang Q., Tao S., Walsh S. J., et al. Agent-based modeling of the effects of conservation policies on social-ecological feedbacks between cropland abandonment and labor migration. Landscape Ecology. 2023;38(12):4247–4263. DOI: 10.1007/s10980–022–01575-w

8. Boulahbel-Bachari S., El Saadi N. Understanding the labor market from the bottom up with an agent-based model. In: Silhavy R., Silhavy P., Prokopova Z., eds. Software engineering application in systems design (CoMeSySo-2022). Cham: Springer-Verlag; 2023:754–769. (Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 596). DOI: 10.1007/978–3–031–21435–6_65

9. Гайнанов Д. А., Атаева А. Г. Сбалансированное пространственное развитие Республики Башкортостан: проблемы и перспективы. Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2019;(1):7– 15. DOI: 10.17122/2541–8904–2019–1–27–7–15

10. Хилажева Г. Ф., Шамсутдинова Н. К., Утяшева И. Б., Прудников В. Б., Адигамова О. Ф., Ягафаро ва Д. Г. Миграционный отток из Башкортостана в контексте перераспределения человеческого ка питала. Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2017;(4):165–173. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/migratsionnyy-ottok-iz-bashkortostana-v-kontekste-pereraspredeleniya-chelovecheskogo-kapitala

11. Лештаева А. А., Вишневская Н. Г. Миграция в республике Башкортостан. Скиф. Вопросы студенческой науки. 2017;(9):1–4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/migratsiya-v-respublike-bashkortostan

12. Низамутдинов М. М., Давлетова З. А. Концептуальная модель прогнозирования влияния качества жизни населения на миграционные и демографические процессы. Экономика и управление: научно-пра ктический журнал. 2024;(1):150–155. DOI: 10.34773/EU.2024.1.27

13. Alvarez A. L., Müller-Eie D. Neighbourhood conditions and quality of life among local and immigrant population in Norway. International Journal of Community Well-Being. 2022;5(4):753–776. https://doi.org/10.1007/s42413–022–00183–5

14. Kasaudhan S., Saraswathy K. N., Chaudhary V. Quality of life and its sociodemographic determinants: A population-based study from rural Punjab, India. Discover Social Science and Health. 2024;4(1):26. DOI: 10.1007/s44155–024–00085–1

15. Mäki-Opas T., Pieper R., Vaarama M. Exploring the capability approach to quality of life in disadvantaged population groups. Scientific Reports. 2022;12:15248. DOI: 10.1038/s41598–022–18877–3

16. Nguyen G. T., Tran T. B., Le D. D., et al. Determining the factors impacting the quality of life among the general population in coastal communities in central Vietnam. Scientific Reports. 2024;14:6986. DOI: 10.1038/s41598–024–57672–0

17. Брагин А. В., Бахтизин А. Р., Макаров В. Л. Современные программные средства агент-ориентированно го моделирования. Искусственные общества. 2022;17(4):12. DOI: 10.18254/S 207751800023501–0

18. Трифонова К. В. Система органов исполнительной власти в сфере миграции: актуальные проблемы и пути решения. Ученые записки Крымского федерального университета имени В. И. Вернадского. Юридические науки. 2021;7(4):89–99. DOI: 10.29039/2413–1733–2021–7–4–89–99

19. Трофимов Е. А. Новые подходы к внутренней образовательной миграции. Baikal Research Journal. 2023;14(1):258–266. DOI: 10.17150/2411–6262.2023.14(1).258–266