автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Математическое и информационное обеспечение моделей оптимизации взаимодействия участников в региональных агропромышленных кластерах

На правах рукописи 005013070 •'«

Бузина Татьяна Сергеевна

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ОПТИМИЗАЦИИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ УЧАСТНИКОВ В РЕГИОНАЛЬНЫХ АГРОПРОМЫШЛЕННЫХ КЛАСТЕРАХ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (региональные народно-хозяйственные комплексы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 2 [лА? Ш

Иркутск-2012

005013070

Работа выполнена на кафедре «Информатика и математическое моделирование» ФГБОУ ВПО «Иркутская государственная сельскохозяйственная академия»

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Иваньо Ярослав Михайлович

Официальные оппоненты:

Амбросов Николай Владимирович

доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «БГУЭП», заведующий кафедрой «Информатика и кибернетика»

Ведущая организация:

Сосинская Софья Соломоновна

кандидат технических наук, доцент, ФГБОУ ВПО «НИ ИрГТУ», доцент кафедры «Вычислительная техника»

ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет»

Защита диссертации состоится 03 апреля 2012 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.070.07 при Байкальском государственном университете экономики и права по адресу: 664003, г. Иркутск, ул. К. Маркса, д.24, зал заседаний ученого совета БГУЭП.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Байкальского государственного университета экономики и права по адресу: 664003, г. Иркутск, ул. Ленина, 11, БГУЭП, корпус 2, аудитория 101.

Объявление о защите и автореферат размещены 01 марта 2012 г. на официальном сайте Байкальского государственного университета экономики и права ww.isea.ru и отправлены по электронной почте в адрес: référât vak@mon.gov.ru в Министерство образования и науки РФ 01 марта 2012 г.

Отзывы на автореферат направлять по адресу: 664003, г. Иркутск, ул. Ленина, 11, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.070.07.

Автореферат разослан 01 марта 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

кандидат технических наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Реформирование агропромышленного комплекса страны и регионов привело к перераспределению объемов производства продовольственной продукции между различными категориями предприятий. В условиях рыночных отношений изменились взаимосвязи между ними, возникла экономическая неопределенность, обусловленная изменением конъюнктуры рынка, колебаниями цен, спроса и предложения, процентных ставок за кредит. Помимо этого, аграрный сектор относится к числу отраслей наиболее подверженных риску, связанному со значительными колебаниями погодных условий. Значительную роль при этом играют экономические последствия принятия управленческих решений. В долгосрочных программах и концепциях социально-экономического развития различных регионов страны выделены задачи, связанные с продовольственной безопасностью, развитием сельских территорий как единого производственного, социально-экономического, территориального и природного комплекса.

Одним из путей решения поставленных задач является стратегическое планирование на основе математических моделей, описывающих развитие тех или иных территорий региона. К ним относятся оптимизационные модели, увязывающие условия функционирования различных предприятий, действующих в едином цикле производства, переработки и реализации продукции. Подобные модели являются сложными и многофакторными, их создание невозможно без использования математических методов и информационного обеспечения различных аспектов природно-экономических процессов. Эффективным направлением применения этих методов является оптимизация взаимодействия различных производственных, перерабатывающих, торговых предприятий, научных и банковских организаций, объединенных в агропромышленный кластер.

Проблемы кластеризации предприятий и отраслей рассматриваются в работах А. Маршалла, Б.С. Ястремского, Т. Андерссона, М. Портера, Т.В. Цихана, Д.А. Ялова, В.П. Третьяка, A.A. Миграняна, М. Фельдмана, М. Энрайта, Е. Фезера и др. Применение системного анализа для принятия решений в условиях большого количества информации различной природы описано в работах Ф.И. Перегудова, В.Н. Волковой, Б.А. Резникова, Ю.М. Снапелева, В.А. Старосельского, Ж. Холланда и др. Различным аспектам оптимизации процессов в экономике посвящены труды JI.°B. Канторовича, А.П. Коваленко, С.М. Колобашкина, С.Н. Смирнова, В.П. Корнеенко, В.П. Булатова, Д.Б. Юдина, JI. Янга, П. Флеминга и др. Основные результаты в разработке экономико-математических моделей для управления аграрным производством приведены в работах А.Ф. Карпенко, В.А. Кардаша, Р.Г. Кравченко, А.П. Курносова, Г.И. Новикова, М.М. Тунеева и др.

Исследования отечественных и зарубежных авторов не снимают проблемы оптимизации взаимодействия участников в агропромышленных кластерах для эффективного управления производством продовольственной продукции, что связано с информационными особенностями объектов, входящих в кластеры различных производственных и перерабатывающих предприятий, научных и финансовых учреждений. При этом значительное воздействие на систему оказывают природные факторы: особенности ландшафта, потенциал земельных ресурсов, климатические параметры. Создание региональных агропромышленных кластеров и оптимизация взаимодействия участников в них являются актуальными для концентрированного использования природных и трудовых ресурсов в условиях

уменьшения сельского населения, ухудшения плодородия почв, нестабильности экологической обстановки. Для решения подобных задач с учетом недостаточности информации необходимо применение методов математического моделирования.

Целью диссертационной работы является разработка информационного и математического обеспечения моделей, позволяющих оптимизировать взаимодействие участников в региональных агропромышленных кластерах в условиях неполной информации, для принятия управленческих решений.

Задачи исследования. В соответствии с поставленной целью определены следующие задачи:

1) анализ производственных параметров и взаимосвязей производства, переработки и реализации продукции в регионе;

2) выбор подходов к моделированию агропромышленных кластеров на основе анализа информации о взаимодействии производственных и непроизводственных организаций, участвующих в получении продукции;

3) разработка моделей оптимизации функционирования агропромышленных кластеров, учитывающих неопределенность информации и природно-экономические особенности территорий;

4) создание программного комплекса с базой данных для применения предложенных моделей оптимизации взаимодействия участников в региональных агропромышленных кластерах для планирования производства продовольственной продукции.

Объектом исследования являются региональные агропромышленные кластеры.

Предмет исследования - моделирование региональных агропромышленных кластеров.

Новизну исследования составляют следующие научные результаты, которые выносятся на защиту.

1. Методика выделения агропромышленных кластеров, основанная на систематизации данных и применении многоэтапного иерархического метода кластеризации с учетом параметров: специализации, удаленности объектов, состояния дорожной сети, наличия перерабатывающих предприятий.

2. Создание многокритериальной модели взаимодействия товаропроизводителей в агропромышленном кластере для эффективного планирования деятельности предприятий различных категорий.

3. Постановка и решение задачи оптимизации взаимодействия участников в агропромышленных кластерах с интервальными и случайными параметрами для принятия управленческих решений.

4. Информационное и алгоритмическое обеспечение, позволяющее выделять агропромышленные кластеры и оптимизировать взаимодействие их участников.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы кластеризации, математического программирования, теории вероятностей и математической статистики.

Практическая значимость работы. Разработаны и реализованы модели оптимизации взаимодействия участников зернового, молочного и мясного кластеров. Созданы программный комплекс и база данных, позволяющие выделять агропромышленные кластеры по муниципальным районам Иркутской области и оптимизировать взаимодействие их участников. Разработанные модели и программный комплекс рекомендованы научно-техническим советом министерства

сельского хозяйства Иркутской области для планирования производства продовольственной продукции в регионе, а результаты моделирования рекомендованы к использованию при разработке долгосрочных программ развития сельского хозяйства Иркутской области. Полученные модели оптимизации использованы в дисциплине «Методы моделирования производственных процессов», для которой в соавторстве разработано учебное пособие, допущенное УМО по образованию в области производственного менеджмента для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 080502 - Экономика и управление на предприятии АПК.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на следующих научных конференциях: 1) XII, XIII и XIV Байкальской Всероссийской конференции с международным участием «Информационные и математические технологии в науке и управлении», г. Иркутск, 2007-2009 гг.; 2) международной научно-практической конференции «Совместная деятельность сельскохозяйственных товаропроизводителей и научных организаций в развитии АПК Центральной Азии», г. Иркутск, 25 марта 2008 г.; 3) ежегодных научно-практических конференциях ИрГСХА «Актуальные вопросы развития регионального АПК», г. Иркутск, 2006-2010 гг.; 4) пленарном заседании VII региональной научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и специалистов СФО «Инновационный потенциал молодых ученых в развитии агропромышленного комплекса Сибири», г. Новосибирск, 3-5 июня 2009 г.; 5) международной научно-практической конференции, посвященной 50-летию Тюменской ГСХА «Пути повышения эффективности сельскохозяйственного производства в Сибирском регионе», г. Тюмень, 13-14 октября 2009 г.; 6) международной научно-практической конференции «Рациональное природопользование и энергосберегающие технологии в агропромышленном комплексе», посвященной 65-летию Победы в Великой Отечественной войне, г. Иркутск, 13-15 апреля 2010 г.; 7) XV Байкальской международной школе-семинаре «Методы оптимизации и их приложения», пос. Листвянка, Иркутская область, 23-29 июня 2011 г.

Сведения о публикациях. Основные результаты по теме диссертации опубликованы в 13 печатных работах (в том числе 4 публикации в изданиях, рекомендованных ВАК).

Объем и структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 175 наименований и приложений. Общий объем работы составляет 158 страниц, включая 14 таблиц, 28 рисунков и приложения, которые содержат результаты моделирования и описание работы программного комплекса.

Во введении приведена общая характеристика работы, включающая обоснование темы исследования, формулировку цели и задач исследования, раскрытие научной новизны и практической значимости работы, сведения о результатах апробации и внедрения.

В первой главе систематизированы существующие понятия кластеров предприятий, рассмотрены методы кластерного анализа и возможность их применения для выделения региональных агропромышленных кластеров. Обосновано применение методов математического моделирования для оптимизации взаимодействия участников кластеров.

Во второй главе рассматриваются особенности сельскохозяйственных производственных процессов в регионе, учитывающие неопределенность и динамику параметров. Предложена методика выделения кластеров, проведена кластеризация территории Иркутской области на основе производственных параметров за 2001-2010 гг., отражающих фактическую специализацию районов и потенциальные факторы размещения производства и переработки продукции. Приведена классификация моделей взаимодействия товаропроизводителей и сформулированы задачи оптимизации взаимодействия участников в выделенных агропромышленных кластерах.

В третьей главе описан комплекс моделей для оптимизации получения продукции в различных природно-экономических условиях. Построены и реализованы следующие модели: кооперации товаропроизводителей различных категорий; многокритериальная модель, учитывающая интересы различных участников молочного кластера; модель с вероятностными параметрами в левых частях ограничений, реализованная для зернового кластера; модель с интервальными оценками параметров в целевой функции и левых частях ограничений для оптимизации взаимодействия участников мясного кластера. Разработано информационное, специальное математическое и алгоритмическое обеспечение для создания программного комплекса, решающего задачи кластеризации и оптимизации взаимодействия товаропроизводителей в региональных агропромышленных кластерах.

В заключении приведены основные выводы и направления дальнейших исследований.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 1. Методика выделения агропромышленных кластеров, основанная на систематизации данных и применении многоэтапного иерархического метода кластеризации с учетом параметров: специализации, удаленности объектов, состояния дорожной сети, наличия перерабатывающих предприятий.

Необходимость выделения агропромышленных кластеров связана с состоянием производства, переработки и сбыта продукции. На основе анализа экономического состояния, природных особенностей муниципальных районов и перерабатывающей отрасли (сбора и систематизации данных о производственных параметрах аграрной деятельности муниципальных районов) и выбранного метода кластеризации, предложены этапы выделения региональных агропромышленных кластеров: 1) определение кластеров по параметрам структуры товарной продукции, позволяющим группировать муниципальные районы по фактической специализации; 2) группировка муниципальных районов в выделенных кластерах по расстоянию до областного центра и состоянию дорожной сети; 3) объединение муниципальных районов внутри полученных групп с учетом наличия предприятий переработки и расстояний между ними и производителями (рис.1).

Для выделения агропромышленных кластеров на территории Иркутской области применен иерархический агломеративный кластерный анализ. В качестве метрики расстояний для кластеризации использовано Евклидово расстояние, что соответствует случаю, когда кластерный анализ проводится сначала по одному признаку, затем по второму и т.д. При выделении кластеров по фактической специализации использованы данные, отражающие удельный вес зерновых, мяса

крупного рогатого скота и свиней, молока в структуре товарной продукции сельского хозяйства в процентах по 33 муниципальным районам за 2001-2010 гг.

Рис. I. Методика выделения агропромышленных кластеров на основе трехзгапного алгоритма кластеризации

На первом этапе выделено 3 кластера: зерновой (удельный вес зерновых -62,9%), мясной (удельный вес производства и реализации мяса - 78,1%), молочный (удельный вес молока в структуре товарной продукции - 47,4%). При этом методика учитывает изменчивость параметров специализации. На втором этапе кластеризации определены группы муниципальных районов внутри полученных кластеров по расстоянию до областного центра и состоянию дорожной сети. Третьим этапом кластерного анализа является увязка полученных группировок с предприятиями переработки.

По результатам кластеризации получено семь кластеров: два мясных -Ангарско-Усольский и Братский; три молочных - Баяндаевско-Боханский, Иркутско-Шелеховский и Зиминский; два зерновых - Тулунский и Балаганско-Заларинский.

Разработанная методика отличается следующими особенностями: 1) построением и реализацией трехэтапного алгоритма кластерного анализа; 2) оценкой специализации сельскохозяйственных предприятий различных категорий и использованием множества признаков для кластеризации; 3) определением производственного потенциала рассматриваемых муниципальных районов; 4) применением географических информационных технологий для определения исходной информации, используемой в кластерном анализе; 5) выделением кластеров на основе систематизированных сведений о деятельности сельскохозяйственных товаропроизводителей, хранящихся в созданной базе данных.

2. Создание многокритериальной модели взаимодействия

товаропроизводителей в агропромышленном кластере для эффективного планирования деятельности предприятий различных категорий.

В работе предложена детерминированная модель кооперации, особенностью которой является описание производства предприятий различных категорий. Последовательное движение продукции по технологической вертикали отражается в соответствующих блоках, и, следовательно, модель имеет блочно-диагональную структуру (рис. 2).

Целевая Функция I (оценка прибыт)

Рис. 2. Схема оптимизации взаимодействия участников в региональном агропромышленном кластере

Предлагаемая модель реализована для молочного Иркутско-Шелеховского кластера. При этом она не учитывает противоречивость интересов товаропроизводителей и перерабатывающего предприятия.

Для описания распределения системного эффекта, отражающего экономические интересы участников кластера, решена многокритериальная задача. В работе предлагается двухкритериальная модель.

Первый критерий / - максимум прибыли перерабатывающего предприятия записывается в виде:

уеГ ?е£>

где х[ - искомая переменная, характеризующая объемы реализованной продукции вида у; с„- цена реализации продукции вида у; сч - закупочная цена на сельскохозяйственную продукцию, подлежащую переработке; х" - искомая переменная, соответствующая объему д-вида продукции, подлежащей переработке; V и б - множества видов конечной продукции кластера и продукции, подлежащей переработке.

Второй критерий оптимальности - максимум прибыли от реализации продукции сельскохозяйственными товаропроизводителями, описывается выражением:

л - (2)

где С] - выручка от реализации продукции товаропроизводителями; с] - затраты на одну голову животных или на один гектар площади культур; х'" - объем производства сельскохозяйственной продукции вида у, х"' - поголовье животных или площадь культур / - вида; / и J- множества видов производственных ресурсов и сельскохозяйственной продукции.

При этом нужно учитывать следующие условия. Развитие отраслей ограничивается имеющимися и выделяемыми производственными ресурсами (посевные площади, численность поголовья животных и т.п.):

£ a,xf ä A„ (, e I) m

j.J ' 4 '

где ctij - норма затрат ресурсов; Л, - объем ресурсов.

Объемы отраслей и видов деятельности агропромышленного кластера должны быть взаимоувязаны и сбалансированы:

S-VfsIVy". (4)

j»j fJ

где by- содержание ресурса в единице продукции.

Ограничения, описывающие переработку сельскохозяйственной продукции, разбиваются на группы:

- по соблюдению пропорциональности развития производства и переработки льскохозяйственной продукции:

(5)

«j jtj ' v>

- по наличию определенных соотношений между производством конечной продукции кластера и объемами продукции, подлежащей переработке:

£ -fiel (6)

««г v '

- по учету производственных мощностей перерабатывающего предприятия:

(7)

где и„ - выход товарной продукции с единицы ресурса /'-вида; - доля продукции сельского хозяйства, не подлежащей переработке; <рщ - выход конечной продукции кластера в расчете на единицу продукции д-вида; W - производственная мощность перерабатывающего предприятия.

Условия по реализации продукции переработки и развития обслуживающих отраслей и инфраструктуры имеют вид:

Т. х= уЦ х< (8)

Itl ?«Й '

где У - доля реализованной продукции v-вида от объема переработанной продукции <7-вида; хуа - затраты труда в обслуживающих отраслях агропромышленного кластера; g„„. - нормативы потребности в услугах обслуживающей отрасли в расчете на единицу площади или вида животных; g„q - нормативы потребности в услугах обслуживающеГ| отрасли на единицу продукции ^r-вида; а> - вид обслуживающих отраслей; W' - множество обслуживающих отраслей.

Для учета распределения инвестиций между отраслями введено ограничение по распределению основных фондов:

+ + 1,9.*: (10)

1*1 feg aeip' ' v 7

где ¡р„<р,,ч>„ - количество основных фондов, приходящихся на единицу площади или вида животных, единицу продукции g-вида, единицу трудовых затрат обслуживающей отрасли; F' - общий объем основных фондов.

В модель введено ограничение по затратам на производство сельскохозяйственной продукции:

где z, - материальные затраты на одну голову животных; Z - материальные затраты на отрасль животноводства.

Переменные модели должны быть неотрицательны:

xl.x^x'f.xr.xlïO. (12)

С учетом выбранных ограничений решена задача по первому критерию оптимизации - максимуму прибыли перерабатывающего предприятия (/}). Затем решена вторая задача - максимум целевой функции/2 при условиях (3)-(12) и дополнительном ограничении, позволяющем учесть, что по критерию /; нельзя уступать более чем на некоторую величину 5:

(и)

Значение уступки S получено эмпирически на основании решения различных задач, учитывающих эффективность работы товаропроизводителей и перерабатывающего предприятия.

Модель (1)-(13) использована для оптимизации взаимодействия участников Иркутско-Шелеховского молочного кластера. При решении задачи по первому критерию вся производимая продукция реализована на молокозавод, прибыль которого составит 30 млн. руб., а выручка товаропроизводителей - 188 млн. руб. (см. таблицу).

Решение задачи по второму критерию при условии, что отклонение первого от оптимального значения не превзойдет величины уступки 0,2, показало, что совокупная прибыль от реализации молочной продукции всеми товаропроизводителями увеличится на 9% и составит 238,5 млн. руб.

Таким образом, для оптимизации взаимодействия между различными товаропроизводителями эффективна многокритериальная модель, учитывающая экономические интересы каждого участника кластера.

3. Постановка и решение задачи оптимизации взаимодействия участников в агропромышленных кластерах с интервальными и случайными параметрами для принятия управленческих решений.

Собственные исследования и работы многих авторов показывают, что изменчивость урожайности зерновых культур, закупочных цен на сельскохозяйственную продукцию и прибыли от реализации продукции может быть описана с помощью вероятностных и интервальных параметров. Эти особенности информации использованы при создании модели оптимизации взаимодействия участников в зерновом кластере в виде блоков, представляющих собой сельскохозяйственные организации, крестьянские (фермерские) хозяйства и перерабатывающее предприятие. В этой задаче критерием оптимальности является максимум прибыли от реализации продукции всеми категориями предприятий

/ = £ S + - £ -К*:. П4ч

JmJ кеК ver («/ kzK V14/

где с - приведенные затраты перерабатывающего предприятия, к - индекс категории предприятий, ЛГ- множество категорий предприятий.

Ограничения модели описываются выражениями (3)-(12) с учетом категорий предприятий. К ограничениям, учитывающим вероятности Р, относятся условия:

- по производству зерновой продукции не менее задаваемой потребности:

ZZMU'ÏzMj- 0 (15)

где ^ - урожайность зерновой культуры, как случайная величина; А/, - требуемый объем производства продукцииу'-вида;

- по реализации продукции из всех категорий предприятий в количестве, не превышающем объемов ее производства:

2Х (16)

ик >€/ ¡сеК

• учету пропорциональности между производством и переработкой продукции:

-ЕЕ*,*? =*?. (п)

/«/ кеК кеК

Модель оптимизации, учитывающая вероятность в левой части ограничения реализована для зернового Балаганско-Запаринского кластера. Для моделирования распределения урожайности зерновых использована функция нормального распределения вероятностей, адекватность которой подтверждается критерием Пирсона. Решение зздачи показывает, что для вероятности превышения, изменяющейся от 0,1 до 0,9, прибыль находится в пределах 97- 152 млн. руб. (см. таблицу).

Поскольку временные ряды закупочных цен на сельскохозяйственную продукцию и цен реализации переработанной продукции, трудовых затрат и др. -короткие и неоднородные, для оптимизации взаимодействия участников в мясном кластере адекватной является задача с верхними и нижними оценками параметров в целевой функции и ограничениях:

/ = (18) <(>)ЬЛ 0^1, кеК), (19)

(20)

где , , и - компактные интервалы. Другими словами, =[сл,сл], а1]к =¡5^,0^], Ь1к = где с,к, £/*, "'¡к, &,/>, к* - верхние и нижние границы

соответствующих интервалов. В задаче максимумы функции / благодаря колебаниям параметров ^ и сд могут принимать некоторый интервал значений (экстремальные значения максимума функции _/). Исходя из анализа особенностей параметров задачи (18)-(20), предложен упрощенный вариант модели, в котором интервальными являются коэффициенты целевой функции и левых частей ограничений. В модели оптимизации взаимодействия участников Братского мясного кластера параметр сч критерия оптимальности (1), оценивается верхним и нижним значениями с = [с4,сД Кроме того, в задаче учитывались интересы всех участников кластера, к которым относятся три категории товаропроизводителей, перерабатывающие предприятия и сбытовые организации:

I -2 С-.Х? - £ (к С К) /2п

ш ы ¿«о ' '

где сл - себестоимость единицы ¿/-вида корма; хл - количество кормов из состава покупных кормов и побочной продукции; я, - прибыль от реализации продукции в ¿--категории предприятий; £> - множество видов кормов. При этом параметр левой части ограничения с,, (прибыль от реализации продукции, полученной от единицы /вида животных), характеризуется верхними и нижними значениями сл = \с,к,сл], что соответствует интервалу а№ = [ад1, аик ] ограничения (19).

Решение задачи с интервальными параметрами позволило получить нижнюю оценку прибыли перерабатывающего предприятия, составляющую 22 млн. руб. и верхнюю - 56 млн. руб. (таблица).

С учетом особенностей информации и масштабов, реализованные модели сгруппированы в таблице по следующим признакам: отрасль, тип параметров модели, число критериев оптимальности.

Результаты моделирования производства продовольственной продукции в агропромышленных __кластерах Иркутской области__

Вид модели Реализация модели

Оптимизационная модель кооперации товаропроизводителей различных категорий с детерминированными параметрами Иркутско-Шелеховский молочный кластер. Прибыль перерабатывающего предприятия - 30 млн. руб., прибыль сельскохозяйственных товаропроизводителей - 188 млн. руб.

Бапаганско-Заларинский зерновой кластер. Прибыль от реализации конечной продукции агропромышленного кластера-123 млн. руб.

Параметрическая модель оптимизации получения продукции в агропромышленном кластере Братский мясной кластер. Прибыль от реализации конечной продукции кластера с учетом временного параметра - 152 млн. руб. Прибыль от реализации продукции с учетом предшествующих значений - 170 млн. руб.

Модель оптимизации взаимодействия участников в региональном агропромышленном кластере с вероятностными параметрами Балаганско-Заларинский зерновой кластер. Для вероятности превышения от 0,1 до 0,9 прибыль равна 97- 152 млн. руб.

Модель оптимизации получения продукции в кластере с интервальными параметрами в целевой функции и левых частях ограничений Братский мясной кластер. Нижняя оценка прибыли перерабатывающего предприятия - 22млн. руб. Верхняя оценка прибыли перерабатывающего предприятия - 56 млн. руб.

Многокритериальная модель производства и переработки продукции в региональном агропромышленном кластере Иркутско-Шелеховский молочный кластер. Прибыль перерабатывающего предприятия - 24 млн руб., товаропроизводителей - 214,5 млн. руб.

В таблице приведены результаты оптимизации производства продовольственной продукции в агропромышленных кластерах Иркутской области согласно предложенным моделям, которые дополнены решениями задач параметрического программирования, основанными на том, что временные ряды производства мясомолочной продукции и численности поголовья животных характеризуются значимыми трендами и сильными внутрирядными связями. Сравнение результатов решения задач с трендом и предшествующими значениями по данным за период 2001-2010 гг. показывает предпочтение модели с параметрами, характеризуемыми высокими автокорреляционными связями. Рассмотренные параметрические модели позволяют осуществлять планирование производства с упреждением год.

4. Информационное и алгоритмическое обеспечение, позволяющее выделять агропромышленные кластеры и оптимизировать взаимодействие их участников.

Для прикладного использования моделей оптимизации взаимодействия участников в кластерах создана база данных и разработан специализированный программный комплекс «Агропромышленный кластер».

Мифологическая модель данных спроектирована на основе производственно-экономических показателей муниципальных районов Иркутской области за период 2001-2010 гг. Администрирование базы данных осуществляется в пользовательской оболочке IB Expert. Разработанная даталогическая модель автоматически сгенерирована в СУБД Firebird.

В базе данных содержатся сведения по муниципальным районам Иркутской области для трёх категорий предприятий: хозяйства населения, сельскохозяйственные организации, крестьянские (фермерские) хозяйства. Сущности «Производство продукции», «Валовой сбор» содержат данные, необходимые для выделения кластеров по специализации. В таблицах «Надой молока», «Поголовье», «Урожайность культур», «Посевные площади» содержатся сведения о производственных параметрах, которые используются при построении моделей оптимизации. В справочники занесены данные по видам кластеров и ценам за единицу продукции, которые применяются при выделении кластеров и построении моделей с интервальными параметрами.

Основная функция программного комплекса - моделирование взаимодействия товаропроизводителей на основе применения методов математического программирования, кластеризации, теории вероятностей и математической статистики, детализируется на функции второго уровня (рис. 3): «Систематизация и статистическая обработка информации», «Выделение кластеров», «Оптимизация взаимодействия участников кластеров».

Огттимальный план производстве |^одовольст»еннонпродук1?»| в

КЛвСТСрб

Рис. 3. Декомпозиция функции «Моделирование взаимодействия товаропроизводителей для получения продовольственной продукции»

Функция «Систематизация и статистическая обработка информации» позволяет пополнять и редактировать базу данных, создавать различные запросы, применять статистические методы обработки информации для определения в конечном итоге кластеров по заданным признакам.

В модуле выделения кластеров реализованы два варианта кластерного анализа: по образцу и с участием пользователя. При этом выполняются функции выбора одного или несколько районов; выделения кластеров по каждой категории

предприятий и всем категориям; использования для кластеризации экстремальных и средних значений переменных. Полученные данные в VBA передаются в статистический пакет SPSS for Windows, в котором выполняется пошаговый трехэтапный алгоритм кластеризации, когда признаки для определения расстояний между кластерами вводятся последовательно. Другими словами, функция «Выделение кластеров» декомпозируется на функции, учитывающие специализацию муниципальных районов, расстояния от центров выделенных кластеров до областного центра; наличие перерабатывающих предприятий на территории выделенных кластеров.

Модуль «Оптимизация взаимодействия участников кластеров» декомпозируется на функции, с помощью которых определяются ограничения и критерий оптимальности, и находится решение задачи математического программирования. В работе реализованы алгоритмы решения однокритериальных и многокритериальных задач математического программирования с детерминированными, интервальными и вероятностными параметрами в рамках выделенных агропромышленных кластеров. Для решения задач с неопределенными параметрами предложены алгоритмы многократного получения решений с выбором оптимальных результатов для управления. В алгоритме решения задачи с интервальными оценками с учетом особенностей параметров модели (их независимость и непредсказуемость) применен метод статистических испытаний. Он же использован в алгоритме получения оптимальных решений в задаче со случайными параметрами. В качестве вероятностных законов используются гамма-распределение и семейство нормальных распределений. Кроме того, предложен алгоритм решения многокритериальной задачи методом последовательных уступок с детерминированными и интервальными параметрами.

Разработанный в VBA интерфейс программного комплекса обеспечивает взаимодействие операционной системы Windows 98/NT/2000/XP; системы управления базами данных Firebird, статистического пакета SPSS 15.0 for Windows и табличного процессора Microsoft Excel. Результатом работы программного комплекса являются выделенные агропромышленные кластеры, оценка эффективности их работы и оптимальный план взаимодействия участников в кластерах, что помогает управленческому персоналу предприятий, муниципальных районов и региона выбирать необходимую стратегию.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Разработана методика выделения агропромышленных кластеров, основанная на применении многоэтапного иерархического метода кластеризации с изменчивыми параметрами, что позволяет выделять региональные агропромышленные кластеры в зависимости от различных условий производства и реализации продукции.

2. Согласно особенностям информации о деятельности производственных, перерабатывающих предприятий и внешних факторов, определены задачи математического программирования, адекватно описывающие ситуации взаимодействия участников в трех видах агропромышленных кластеров: молочном, мясном и зерновом.

3. Созданы и реализованы следующие детерминированные модели взаимодействия участников в региональных агропромышленных кластерах:

кооперации товаропроизводителей (молочный кластер); параметрического программирования (мясной кластер); многокритериальной оптимизации взаимодействия участников (молочный кластер).

4. Поставлена и решена задача оптимизации взаимодействия участников с интервальными параметрами для мясного кластера.

5. Разработана модель с вероятностными параметрами для планирования производства продукции в зерновом кластере.

6. Создана база данных, организованная в архитектуре клиент-сервер с использованием реляционной СУБД Firebird.

7. Разработан программный комплекс «Агропромышленный кластер», позволяющий моделировать кластеры на основе предложенного информационного, математического, алгоритмического обеспечения, и оптимизировать взаимодействие участников в них для принятия управленческих решений.

8. Предложенные модели и программный комплекс апробированы на агропромышленных предприятиях муниципальных районов Иркутской области, а результаты моделирования рекомендованы к использованию при разработке долгосрочных программ развития сельского хозяйства региона.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в ведущих рецензируемых научных журналах, определенных ВАК

Минобрнаукн РФ

1. Бузина, Т.С. Модели кластеров сельскохозяйственных предприятий с учетом экстремальных природных явлений / А.Ю. Белякова, Т.С. Бузина, Е.В. Вашукевич, Я.М. Иваньо // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. Иркутск: Изд-во ИрГУПС, 2009. - №3. - С. 233-239 (0,43/0,10). Построена модель агропромышленного кластера.

2. Бузина, Т.С. Информационное обеспечение моделей агропромышленных кластеров/ Т.С. Бузина, Я.М. Иваньо // Вестник Воронежского ГТУ. - 2010. - Т.6, №3. - С.53 - 57 (0,31/0,15). Выявлены особенности параметров, характеризующих кластеры.

3. Бузина, Т.С. Оптимизация производства продукции в агропромышленном кластере / Т.С. Бузина// Известия ИГЭА. - 2011. -№ 4 (78). - С.178-181 (0,25).

4. Бузина, Т.С. Программный комплекс оптимизации взаимодействия участников агропромышленного кластера / Т.С. Бузина, Я.М. Иваньо// Вестник ИрГСХА. - 2011. - № 45. - С. 120-128 (0,56/0,28). Описаны инфологическая модель данных и алгоритмы работы ПК.

Статьи в других изданиях

5. Бузина, Т.С. О применении оптимизационных моделей в задаче создания кластеров сельскохозяйственных предприятий Восточно-Сибирского региона / Т.С. Бузина // Труды 12-ой Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении». - Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2007.-Ч.1. - С. 271-279(0,5).

6. Бузина, Т.С. О возможности создания кластеров в сельском хозяйстве Восточно-Сибирского региона / Т.С. Бузина, Я.М. Иваньо, Н.И. Федурина // Материалы научно-практической конференции «Актуальные вопросы развития регионального АПК». - Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2007. - С.23-27 (0,25/0,08). Рассмотрены способы моделирования агропромышленных кластеров.

7. Бузина, Т.С. Оптимизационные модели функционирования сельскохозяйственных кластеров в Иркутском регионе / Т.С. Бузина // Труды 13-ой Байкальской Всероссийской конференции с международным участием «Информационные и математические технологии в науке и управлении». - Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2008. - Ч.2.- С.32-38 (0,43).

8. Бузина, Т.С. О моделировании пространственных кластеров для оптимизации производства, переработки и сбыта сельскохозяйственной продукции / Т.С. Бузина // Сборник материалов международной научно-практической конференции «Совместная деятельность сельскохозяйственных товаропроизводителей и научных организаций в развитии АПК Центральной Азии». - Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2008. -4.4. — С. 85-89 (0,31).

9. Бузина, Т.С. Модели обеспечения населения региона продуктами питания собственного производства на основе сельскохозяйственных кластеров / Т.С. Бузина, Е.С. Труфанова, Е.Г. Федосова // Климат, экология, сельское хозяйство Евразии: сборник статей международной научно-практической конференции, просвещенной 75-летию образования ИрГСХА. - Иркутск: НЦ PBX ВСНЦ СО РАМН, 2009. - С.127-134 (0,5/0,17). Карта агропромышленных кластеров Иркутской области, модели кластеров.

10. Бузина, Т.С. Моделирование кластеров с учетом возможных рисков / А.Ю. Белякова, Т.С. Бузина, Е.В. Вашукевич // Материалы VII Межрегиональной конференции молодых ученых и специалистов аграрных вузов Сибирского федерального округа «Инновационный потенциал молодых ученых в развитии агропромышленного комплекса Сибири». - Новосибирск: НГАУ, 2009. - С.197-200 (0,19/0,06). Выявлены особенности информации для выделения кластеров.

11. Бузина, Т.С. Оценка информации для моделирования сельскохозяйственных кластеров/ Т.С. Бузина // Вестник Тюменской ГСХА. - 2009. -№4 (11).-С. 134-140(0,43).

12. Бузина, Т.С. Моделирование кластера производства и переработки мясной продукции / М.Н. Барсукова, Т.С. Бузина // Сборник докладов международной научно-практической конференции «Рациональное природопользование и энергосберегающие технологии в агропромышленном комплексе», посвященной 65-летию Победы в Великой Отечественной войне. - Иркутск: изд-во ИрГСХА, 2010. -4.2. - С. 3-10 (0,43/0,21). Построена параметрическая модель оптимизации взаимодействия участников в мясном кластере.

13. Бузина, Т.С. Модели оптимизации производства продовольственной продукции в агропромышленном кластере / Т.С. Бузина, Я.М. Иваньо // Труды XV Байкальской международной школы-семинара «Методы оптимизации и их приложения»: Математическая экономика. - Иркутск: РИО ИДСТУ СО РАН, 2011. -Т.6. - С.39-46 (0,5/0,25). Созданы модели оптимизации получения продукции в региональных агропромышленных кластерах.

Лицензия на издательскую деятельность ЛР N2 070444 от 11.03.98 г. Подписано в печать 29.02.2012 г. Объем 1,0 печ. л. Тираж 100 экз.

Издательство ФГБОУ ВПО «Иркутская государственная сельскохозяйственная академия» 664038, Иркутская обл., Иркутский р-н, пос. Молодежный

61 12-5/3803

ФГБОУ ВПО «Иркутская государственная сельскохозяйственная академия»

Математическое и информационное обеспечение моделей оптимизации взаимодействия участников в региональных агропромышленных кластерах

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (региональные народно-хозяйственные комплексы)

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

На правах рукописи

Бузина Татьяна Сергеевна

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Я.М. Иваньо

Иркутск - 2012

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ..............................................................................................................3

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОЗДАНИЯ АГРОПРОМЫШЛЕННЫХ КЛАСТЕРОВ.........................................................................................................Ю

1.1. Агропромышленный кластер как сложная экономическая система ..10

1.2. Методы кластерного анализа и их классификация..............................17

1.3. Математические модели производства, переработки и реализации продукции...............................................................................................................23

1.4. Методы, используемые для решения задач оптимизации взаимодействия участников в агропромышленных кластерах.........................34

2. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ УЧАСТНИКОВ АГРОПРОМЫШЛЕННЫХ КЛАСТЕРОВ.............................41

2.1. Особенности информации о производственных процессах в агропромышленном комплексе............................................................................41

2.2. Методика выделения кластеров.............................................................48

2.3. Информационное обеспечение моделей оптимизации взаимодействия товаропроизводителей в агропромышленных кластерах..................................58

2.4. Формализация задач оптимизации взаимодействия участников в агропромышленном кластере...............................................................................63

3. МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ УЧАСТНИКОВ В РЕГИОНАЛЬНЫХ АГРОПРОМЫШЛЕННЫХ КЛАСТЕРАХ.......................71

3.1. Оптимизационные модели кооперации товаропроизводителей различных категорий с детерминированными параметрами............................73

3.2. Модели оптимизации взаимодействия участников в агропромышленном кластере в условиях неопределенности..........................82

3.3. Многокритериальная модель производства и переработки продукции в агропромышленном кластере............................................................................90

3.4. Анализ результатов моделирования взаимодействия участников в агропромышленных кластерах............................................................................94

3.5. Программный комплекс «Агропромышленный кластер»...................99

ЗАКЛЮЧЕНИЕ...................................................................................................117

ЛИТЕРАТУРА.....................................................................................................120

ПРИЛОЖЕНИЯ...................................................................................................138

Введение

Актуальность темы исследования. Реформирование агропромышленного комплекса страны и регионов привело к перераспределению объемов производства между различными категориями предприятий. Доходы предприятий находятся в прямой зависимости от уровня эффективности их деятельности [14]. Помимо этого, аграрный сектор относится к числу отраслей, наиболее подверженных риску, связанному со значительными колебаниями погодных условий. С появлением рыночных отношений возникла экономическая неопределенность, обусловленная изменением конъюнктуры рынка, колебаниями цен, спроса и предложения, процентных ставок за кредит. Значительную роль при этом играют экономические последствия принятия управленческих решений.

В долгосрочных программах и концепциях социально-экономического развития различных регионов страны выделены задачи, связанные с обеспечением их продовольственной безопасностью, в основном за счет собственного производства сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия и развитием местной пищевой промышленности с одновременным развитием сельских территорий как единого производственного, социально-экономического, территориального и природного комплекса [1].

Одним из путей решения поставленных задач является стратегическое планирование на основе математических моделей, описывающих развитие тех или иных территорий региона [14, 160]. К ним относятся оптимизационные модели, увязывающие условия функционирования различных предприятий, действующих в едином цикле производства, переработки и реализации продукции.

Подобные модели являются сложными и многофакторными, их решение невозможно без использования математических методов и

информационного обеспечения различных аспектов природно-экономических процессов. Одним из эффективных направлений применения этих методов является оптимизация взаимодействия различных производственных, перерабатывающих, торговых предприятий, научных и банковских организаций, объединенных в агропромышленный кластер.

Анализ научных исследований в области моделирования производственных процессов показывает недостаточную освещенность вопросов, описывающих процессы формирования агропромышленных кластеров и оптимизации взаимодействия между различными товаропроизводителями в сложившихся экономических условиях.

Поэтому создание региональных агропромышленных кластеров и оптимизация взаимодействия участников в них являются актуальными для концентрированного использования природных и трудовых ресурсов в условиях уменьшения сельского населения, ухудшения плодородия почв, нестабильности экологической обстановки. Для решения подобных задач с учетом недостаточности информации необходимо использование методов математического моделирования.

Целью диссертационной работы является разработка информационного и математического обеспечения моделей, позволяющих оптимизировать взаимодействие участников в региональных агропромышленных кластерах в условиях неполной информации, для принятия управленческих решений.

Задачи исследования. В соответствии с поставленной целью определены следующие задачи:

1) анализ производственных параметров и взаимосвязей производства, переработки и реализации продукции в регионе;

2) выбор подходов к моделированию агропромышленных кластеров на основе анализа информации о взаимодействии производственных и непроизводственных организаций, участвующих в получении продукции;

3) разработка моделей оптимизации функционирования агропромышленных кластеров, учитывающих неопределенность информации и природно-экономические особенности территорий;

4) создание программного комплекса с базой данных для применения предложенных моделей оптимизации взаимодействия участников в региональных агропромышленных кластерах для планирования производства продовольственной продукции.

Объектом исследования являются региональные агропромышленные кластеры.

Предмет исследования - моделирование региональных агропромышленных кластеров.

Степень разработанности проблемы. Проблемы кластеризации предприятий и отраслей рассматриваются в работах А. Маршалла, Б.С. Ястремского, Т. Андерссона, М. Портера, В.П. Третьяка,

A.А. Миграняна, Д.А. Ялова, Т.В. Цихана, М. Фельдмана, М. Энрайта, Е. Фезера и др. Применение системного анализа для принятия решений в условиях большого количества информации различной природы описано в работах Ф.И. Перегудова, В.Н. Волковой, Б.А. Резникова, Ю.М. Снапелева,

B.А. Старосельского, Ж. Холланда и др. Различным аспектам оптимизации процессов в экономике посвящены труды J1.B. Канторовича, А.П. Коваленко,

C.М. Колобашкина, С.Н. Смирнова, В.П. Корнеенко, В.П. Булатова, Д.Б. Юдина, JI. Янга, П. Флеминга и др.

Основные результаты в разработке экономико-математических моделей для управления аграрным производством приведены в работах А.Ф. Карпенко, В.А. Кардаша, Р.Г. Кравченко, А.П. Курносова, Т.П. Новикова, М.М. Тунеева и др.

Исследования отечественных и зарубежных авторов не снимают проблемы, связанные с оптимизацией взаимодействия участников в агропромышленных кластерах для эффективного управления производством продовольственной продукции.

Это связано с информационными особенностями участников кластеров: различных производственных и перерабатывающих предприятий, научных и финансовых учреждений. При этом значительное воздействие на систему оказывают природные факторы: особенности ландшафта, потенциал земельных ресурсов, климатические параметры. При решении подобных задач необходимо учитывать интересы различных сторон, достигая в конечном итоге эффективности работы агропромышленного кластера.

Таким образом, необходимо развивать направления формирования агропромышленных кластеров с определением оптимального взаимодействия его участников для управления процессом производства продовольственной продукции на основе методов математического моделирования.

Новизну исследования сост авляют следующие научные результаты, которые выносятся на защиту.

1. Методика выделения агропромышленных кластеров, основанная на систематизации данных и применении многоэтапного иерархического метода кластеризации с учетом параметров: специализации, удаленности объектов, состояния дорожной сети, наличия перерабатывающих предприятий.

2. Создание многокритериальной модели взаимодействия товаропроизводителей в агропромышленном кластере для эффективного планирования деятельности предприятий различных категорий.

3. Постановка и решение задачи оптимизации взаимодействия участников в агропромышленных кластерах с интервальными и случайными параметрами для принятия управленческих решений.

4. Информационное и алгоритмическое обеспечение, позволяющее выделять кластеры и оптимизировать взаимодействие их участников.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы кластеризации, математического программирования, теории вероятностей и математической статистики.

Практическая значимость работы. Разработаны и реализованы модели оптимизации взаимодействия участников зернового, молочного и мясного кластеров. Созданы программный комплекс и база данных, позволяющие выделять агропромышленные кластеры по муниципальным районам Иркутской области и оптимизировать взаимодействие их участников. Разработанные модели и программный комплекс рекомендованы научно-техническим советом министерства сельского хозяйства Иркутской области для планирования производства продовольственной продукции в регионе, а результаты моделирования рекомендованы к использованию при разработке долгосрочных программ развития сельского хозяйства Иркутской области. Полученные модели оптимизации использованы в дисциплине «Методы моделирования производственных процессов», для которой в соавторстве разработано учебное пособие, допущенное УМО по образованию в области производственного менеджмента для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 080502 - Экономика и управление на предприятии АПК.

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационной работы докладывались на следующих научных конференциях: 1) XII, XIII и XIV Байкальской Всероссийской конференции с международным участием «Информационные и математические технологии в науке и управлении», г. Иркутск, 2007-2009 гг.; 2) международной научно-практической конференции «Совместная деятельность сельскохозяйственных товаропроизводителей и научных организаций в развитии АПК Центральной Азии», г. Иркутск, 25 марта 2008 г.; 3) ежегодных научно-практических конференциях ИрГСХА «Актуальные вопросы развития регионального АПК», г. Иркутск, 2006-2010 гг.; 4) пленарном заседании VII региональной научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и специалистов СФО «Инновационный потенциал молодых ученых в развитии агропромышленного комплекса Сибири», г. Новосибирск, 3-5 июня 2009 г.; 5) международной научно-практической конференции, посвященной 507

летию Тюменской ГСХА «Пути повышения эффективности сельскохозяйственного производства в Сибирском регионе», г. Тюмень, 1314 октября 2009 г.; 6) международной научно-практической конференции «Рациональное природопользование и энергосберегающие технологии в агропромышленном комплексе», посвященной 65-летию Победы в Великой Отечественной войне, г. Иркутск, 13-15 апреля 2010 г.; 7) XV Байкальской международной школе-семинаре «Методы оптимизации и их приложения», пос. Листвянка, Иркутская область, 23-29 июня 2011 г.

Публикации. Основные результаты по теме диссертации опубликованы в 13 печатных работах, 4 из которых в списке изданий, рекомендованных ВАК.

Объем и структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 175 наименований и приложений. Общий объем работы составляет 158 страниц, включая 14 таблиц, 28 рисунков и приложения, которые содержат результаты моделирования и описание работы программного комплекса.

Во введении приведена общая характеристика работы, включающая обоснование темы исследования, формулировку цели и задач исследования, раскрытие научной новизны и практической значимости работы, сведения о результатах апробации и внедрения.

В первой главе систематизированы существующие понятия кластеров предприятий, рассмотрены методы кластерного анализа и возможность их применения для выделения региональных агропромышленных кластеров. Обосновано применение методов математического моделирования для оптимизации взаимодействия участников кластеров.

Во второй главе рассматриваются особенности сельскохозяйственных производственных процессов в регионе, учитывающие неопределенность и динамику параметров. Предложена методика выделения кластеров, проведена кластеризация территории Иркутской области на основе производственных параметров за 2001-2010 гг., отражающих фактическую специализацию районов и потенциальные факторы размещения производства

и переработки продукции. Приведена классификация моделей взаимодействия товаропроизводителей и сформулированы задачи оптимизации взаимодействия участников в выделенных агропромышленных кластерах.

В третьей главе описан комплекс моделей для оптимизации получения продукции в различных природно-экономических условиях. Построены и реализованы следующие модели: кооперации товаропроизводителей различных категорий; многокритериальная модель, учитывающая интересы различных участников молочного кластера; модель с вероятностными параметрами в левых частях ограничений, реализованная для зернового кластера; модель с интервальными оценками параметров в целевой функции и левых частях ограничений для оптимизации взаимодействия участников мясного кластера. Разработано информационное, специальное математическое и алгоритмическое обеспечение для создания программного комплекса, решающего задачи кластеризации и оптимизации взаимодействия товаропроизводителей в региональных агропромышленных кластерах.

В заключении приведены основные выводы и направления дальнейших исследований.

1. Теоретические основы создания агропромышленных кластеров

1.1. Агропромышленный кластер как сложная экономическая система

Актуальной задачей при получении продовольственных продуктов является создание вертикально интегрированных объединений, которые связывают производство сельскохозяйственной продукции, ее переработку и реализацию. Подобные структуры должны объединять в систему товаропроизводителей, перерабатывающие предприятия и организации торговли. К особенностям современных процессов интеграции в агропромышленном комплексе можно отнести многообразие форм собственности; рыночные отношения между различными товаропроизводителями; относительную независимость хозяйствующих субъектов от государства; преобладание экономических стимулов при создании агропромышленных формирований [43, 103].

К одному из эффективных направлений создания интеграционных объединений в условиях деятельности трех категорий сельскохозяйственных предприятий можно отнести создание агропромышленного кластера.

В основе формирования кластеров лежит процесс взаимного приспособления территориально обособленных экономических субъектов, углубления их взаимодействия, развития связей между ними [65, 129, 169]. Одной из важнейших задач при создании подобных объединений в агропромышленном комплексе является регулирование взаимоотношений между производственными, перерабатывающими и торговыми предприятиями, которые зависят от множества различных, иногда противоречащих друг другу факторов, изменяются с течением времени и влияют на другие проблемы и процессы [65]. Особое место в решении данной проблемы отводится системному анализу.

М.Портер определяет кластер, как «группу географически соседствующих взаимосвязанных компаний и связанных с ними организаций, действующих в определенной сфере и характеризующихся общно