ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ В МОДЕЛИРОВАНИИ ЭКОНОМИКИ*

 

Олен╦в Н.Н.

 

Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Российской академии наук,

Россия, 119333, г. Москва, ул. Вавилова д. 40, ВЦ РАН

Тел.: (499) 783-33-28, факс: (499) 135-61-59,

E-mail:olenev@ccas.ru

 

Параллельные вычисления позволяют ускорить выполнение трудоемких расчетов. Можно использовать естественный параллелизм исследуемой системы, состоящей из относительно независимых процессов (например, экономических, экологических, демографических, или процессов в разных секторах экономики), расчет по каждому из которых производится независимо. Из-за взаимодействий процессов существенного ускорения при естественном распараллеливании на кластере добиться трудно.

Важным этапом в построении модели является этап идентификации параметров. Как правило, большую часть параметров модели невозможно определить непосредственно из данных статистики [1-2]. Такие параметры можно идентифицировать косвенным образом, сравнивая близость расчетных и статистических временных рядов для макропоказателей. Важной задачей является построение критериев близости [3].

Появление многоядерных процессоров подвигнуло разработчиков на включение в математические пакеты параллельных средств [4], что ускоряет написание программ.

Использование разработанной методики идентификации в математическом моделировании региональной экономики [5-6] позволяет получить пользу от нормативных моделей. Параллельные вычисления со сложными математическими моделями экономических, экологических, биологических и демографических систем и их взаимодействий можно проводить в неоднородных GRID-системах, используя кластеры ВЦ РАН, МСЦ РАН (МВС 100К) и ВятГУ (HP HPC Enigma X000).

 

Литература.

 

1.    Оленев Н.Н. Параллельные вычисления для идентификации параметров в моделях экономики // Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах. Мат. 4-го Межд. научно-практ. сем. / Под ред. чл.-корр. РАН Сойфера В.А., Самара, 2004. - C. 204-209.

2.    Оленев Н.Н. Основы параллельного программирования в системе MPI. М.: ВЦ РАН. 2005. 80 с.

3.    Бурнаев Е.В., Оленев Н.Н. Меры близости на основе вейвлет коэффициентов для сравнения статистических и расчетных временных рядов // Межвуз. сб. научн. и научно-метод. тр. за 2005 г. (10-й вып.). Киров: Изд-во ВятГУ, 2006. C.41-51.

4.    Оленев Н.Н., Печенкин Р.В., Чернецов А.М. Параллельное программирование в MATLAB и его приложения. М.: ВЦ РАН. 2007. 120 с.═

5.    Н.Н. Оленев, В.С. Стародубцева Исследование влияния теневого оборота на социально-экономическое положение в Республике Алтай // Региональная экономика: теория и практика. ╧ 11 (68) - 2008 апрель. С.32-37.


* Работа выполнена при поддержке РФФИ (проекты ╧╧ 08-01-00377, 07-01-00563, 07-01-12032-офи), РГНФ (проекты ╧╧ 08-02-61201 а/Т, 06-02-91821 а/G), гранта Президента РФ по государственной поддержке ведущих научных школ (проект ╧ НШ-2982.2008.1), программ фундаментальных исследований ОМН РАН ╧3, Президиума РАН ╧15, РАН ╧16.