УДК 681.51
ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ НЕЛИНЕЙНЫХ МОДЕЛЕЙ «ИНФОРМАЦИОННЫХ ЭПИДЕМИЙ»
В. А. Минаев, д.т.н., профессор, профессор кафедры специальных информационных технологий Московского ордена Почета университета МВД России имени В.Я. Кикотя;
e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
А. О. Фаддеев, д.т.н., доцент, профессор кафедры экономической безопасности Рязанского филиала Московского ордена Почета университета МВД России имени В.Я. Кикотя;
e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
А. В. Корячко, к.т.н., доцент, профессор кафедры математики и информационных технологий управления Академии ФСИН России;
e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
А. С. Коломина, адъюнкт кафедры специальных информационных технологий Московского ордена Почета университета МВД России имени В.Я. Кикотя;
e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Оценка значений параметров нелинейных моделей «информационных эпидемий» по статистическим данным из социальных сетей представляет собой задачу глобальной оптимизации с невыпуклой овражной целевой функцией, что делает проблематичным применение стандартных градиентных методов. Цель работы – сравнение распространенных оптимизационных методов оценки для многопараметрической SEIR-подобной модели на реальных данных. Среди таких методов выбрано семь: DE, DE+polish, мультистарт L-BFGS-B, CMA-ES, Nelder-Mead, DE+L-BFGS-B, DE+NM. Модель отличается квадратичным коэффициентом распространения «информационной эпидемии» и блоком генерации контента в социальной сети с наблюдаемыми переменными – постами, репостами и комментариями, по которым восстанавливается полная структура значений состояний и их связей с помощью имитационной платформы Anylogic. Целевой функцией выступает взвешенный критерий χ². Эксперимент проведён на статистике четырёх инфоповодов (охват от 2330 до 20085 записей, длительность наблюдения 13 – 29 дней). Мультистарт L-BFGS-B показал наилучшее качество (ошибка не более 1,3 %), CMA-ES – лучшее быстродействие (3 – 12 с), гибрид DE+L-BFGS-B – оптимальный компромисс для данных с высокой дискретизацией. Как итог рекомендована двухэтапная стратегия оценки: глобальный поиск DE с последующим локальным уточнением L-BFGS-B.
Ключевые слова: информация, модель эпидемии, оценка параметров, глобальная оптимизация, метод дифференциальной эволюции.