Лесной комплекс Российской Федерации занимает важное место в экономике страны. Леса России – один из ценнейших возобновляемых природных ресурсов. Они составляют более четверти мировых запасов древесной биомассы и выполняют значительные средообразующие и средозащитные функции. Имеющиеся запасы лесных ресурсов Российской Федерации позволяют обеспечить не только текущие и перспективные внутренние потребности страны в древесине и продуктах ее переработки, но и значительно расширить экспорт лесных товаров. Но в то же время длительная экстенсивная эксплуатация лесов, направленная на изъятие запасов хвойной древесины, проводимая без должного внимания к проблеме смены хвойных лесных пород на мягколиственные, привела к тому, что за последние девяносто лет доля лесов, покрытых хвойными насаждениями, снизилась с 90 до 50 процентов. Решение сырьевой проблемы требует значительного увеличения внимания к вопросам лесовосстановления. С учетом того что реальный результат всех мероприятий по лесовосстановлению, выражающийся как в количественном, так и в качественном составе лесного покрова, может быть достигнут лишь по прошествии нескольких десятков лет, комплексное решение поставленной задачи представляется весьма затруднительным без создания научно обоснованной системы поддержки принятия решений, для реализации которой предполагается использовать системы агент-ориентированных моделей. В статье дается описание общих принципов построения агент-ориентированных моделей, включая описание алгоритма выбора модели поведения агентом. Разработаны контекстная диаграмма и общая функциональная схема модели лесовосстановления. Выделены основные агенты, действующие в модели, приводятся их основные характеристики, включая цели, мотивы и сценарии поведения, взаимодействие агентов друг с другом и внешней средой. В ходе дальнейшего развития модели предполагается детализация и конкретизация характеристик агентов, условий выбора того или иного сценария, оценка взаимного влияния данного выбора как на внешнюю среду, так и на изменение характеристик самого агента
Ключевые слова
лесной комплекс, лесовосстановление, агент-ориентированное моделирование, системы поддержки принятия решения