автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Мультиагентное имитационное моделирование маркетинговых ситуаций

На правах рукописи

ИВАШКИН Александр Юрьевич

Мультиагентное имитационное моделирование маркетинговых ситуаций.

Специальность 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2004

Работа выполнена на кафедре «Компьютерные технологии и системы» в Московском государственном университете прикладной биотехнологии.

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Протопопов И.И.

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Дорохов И.Н.

доктор технических наук, профессор Шириков В.Ф.

Ведущая организация

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук

Защита состоится «/&> мая; 2004 г. в 14 час. 15 мин. на заседании диссертационного совета К212.149.03 в Московском государственном

университете прикладной биотехнологии по адресу: Талалихина, 33, конференцзал.

109316, Москва, ул.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета прикладной биотехнологии.

Автореферат разослан 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Потапов А.С.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В условиях современной рыночной экономики, характеризующейся- динамичностью экономической среды, постоянным изменением покупательной способности населения и конкурентных цен на продукцию, колебанием курсов валют и многочисленных неценовых- факторов, системные исследования сложных маркетинговых процессов являются рсновой выбора оптимальных стратегий товарного производства и рациональной основой политики. Цель маркетинговых исследований заключается в оценке существующей ситуации и прогнозировании состояния рынка, необходимой для принятия эффективных управленческих решений, снижения финансового риска и последствий ввода новой товарной продукции, оценки деятельности конкурентов и собственной стратегии и т.п.

Возникновение и развитие предпринимательства в народном хозяйстве современной России сделало актуальным принципиально новые проблемы маркетинга во всех сферах товарно-денежных отношений.

Динамично развивающейся производственно-организационной структурой является маркетинг продовольствия, обеспечивающий как потребности населения в продуктах питания, так и продовольственную безопасность государства. Продовольственный рынок представляет собой большую иерархическую социально-экономическую систему, действующую в условиях информационной неопределенности, определяемой жесткой конкуренцией' между производителями и сбытовиками, нерегулируемым притоком импортного продовольствия, несложившимся оптовым рынком. Принятие решений на каждом уровне в своих функциональных сферах сводится к стабилизации рынка при различных экономических и социальных возмущениях, выбору оптимальных стратегий ценообразования и балансированию спроса и предложений в текущих условиях. Однако принятие маркетинговых решений в большой динамической системе, объединяющей множество активных, звеньев и

форм взаимодействия с многообразием факторов, ]в:

'ио

цели особенно в переходные периоды требует переработки больших объемов статистических данных и компьютерной поддержки в прогнозировании маркетинговых ситуаций и выборе стратегий их стабилизации на основе формализованных знаний.

Существующие методы, основанные на аналитических описаниях и теории игр, рассматривают статические состояния элементов противостоящих сторон без учета динамики поведения каждого активного элемента и его прямого влияния на состояние других элементов. В связи с этим для принятия адекватных решений в маркетинговых ситуациях возникает необходимость агентно-ориен тированной имитации взаимодействия активных элементов -интеллектуальных агентов, варьирующих свои свойства и поведение в зависимости от состояния других элементов и среды. Особенность таких имитационных моделей заключается в том, что они описывают индивидуальные характеристики всех участников рынка и их целевые функции на каждом шаге взаимодействия, а не усредненные или обобщенные параметры состояния. Поэтому разработка мультиагентных имитационных моделей, отражающих многообразие поведения и взаимодействия активных элементов - участников рынка в заданном информационном пространстве маркетинговой среды является социально значимой и актуальной для оценки ситуаций и принятия ответственных решений в рыночных системах на областном, региональном и федеральном уровнях.

Цель диссертационной работы заключалась в разработке метода, моделей и алгоритмов агентноориентированной имитации взаимодействия интеллектуальных агентов - участников рынка, варьирующих свои свойства и поведение в маркетинговых ситуациях в зависимости от поведения других элементов и окружающей среды.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи: - анализ и систематизация существующих маркетинговых систем с формализацией параметров состояния и целей;

- структурно-параметрическое моделирование маркетинговых ситуаций с упорядочиванием множества параметров состояния взаимодействующих классов агентов - продавцов и покупателей, маркетинговой среды и целей, а также множеством характеристик влияния и взаимосвязей между ними;

- разработка метода мультиагентной имитации взаимодействия активных элементов маркетинговой среды;

- разработка математических моделей и алгоритмов динамического поведения и взаимодействия интеллектуальных агентов в зависимости от параметров состояния других агентов и среды;

- создание банка моделей мультиагентной системы имитационного моделирования маркетинговых ситуаций.

Научная новизна. Предложен метод агентноориентированного имитационного моделирования динамического взаимодействия активных элементов в большой рыночной системе.

Разработана структурно-параметрическая модель олигопольной рыночной ситуации, описывающая в матричной форме априорно известные данные о состоянии производителей-продавцов и покупателей, их взаимосвязях между собой и факторами внешней среды в текущий маркетинговый период.

Предложен общий формализованный алгоритм мультиагентной имитации динамических процессов маркетингового периода, включающего транзактивную фазу рыночной сделки и фазу ценообразования.

Разработаны математические модели и алгоритмы поведения и взаимодействия интеллектуальных агентов в транзактивной фазе маркетингового периода. Сформулирован обобщенный критерий предпочтения и выбора партнера.

Разработаны математические модели ценообразования и алгоритмы поведения и взаимодействия олигополистов-конкурентов в переходных процессах стабилизации олигопольного рынка.

Разработана мультиагентная имитационная модель динамических маркетинговых отношений и ситуаций.

б

Практическая значимость работы. Разработана компьютерная

технология мультиагентного имитационного моделирования и анализа маркетинговых ситуаций и процессов стабилизации рынка.

На основе предложенных моделей и алгоритмов разработано программное обеспечение мультиагентной системы имитации рынка Market, включающее MDL-описания структурных, базисных и мобильных компонентов и реализованная в среде экспериментирования универсальной имитационной системы Simplex3.

Разработана инструкция по инсталлированию модели и подготовке исходных данных, проведению имитационного эксперимента и обработке результатов имитации маркетинговых ситуаций при различных переменных состояния и ценовых стратегиях интеллектуальных агентов на примере олигопольного рынка.

Разработанная мультиагентная имитационная модель и программное обеспечение Market использовались для оценки ценовой политики и влияния рекламного фактора фирмы Canon на рынке офисной техники.

Апробация работы. Результаты работы были представлены на: 12-й международной конференции Process Control 99, Bratislava 1999; 4-й и 5-й Международных научно-технических конференциях "Пища. Экология. Человек", Москва, 2001 и 2003 гг.; Международной конференции "Математические методы в технике и технологиях", Тамбов, 2002 г.; 2-й Международной конференции по проблемам управления, ИПУ РАН, Москва, 2003 г.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 печатных работ в докладах, материалах и тезисах международных конференций, в т.ч. одна на английском языке.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений и содержит страниц основного текста, 26 рисунков, 12 таблиц и листингов, список литературы из 76 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность маркетинговых исследований с помощью агентных технологий имитационного моделирования динамических отношений между продавцами и покупателями. Сформулированы цель и задачи исследований, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе, посвященной системному анализу и формализации маркетинговых процессов, проводится общий обзор с классификацией потребительских рынков в зависимости от их назначения и форм рыночных отношений, количества производителей-продавцов и покупателей, основных характеристик рынка (уровень спроса и предложений, цены и предпочтения, объемы продаж и доля рынка и т.п.).

Особый интерес как объект исследования представляет собой олигопольный рынок, (монополия' меньшинства) с небольшим числом доминирующих продавцов-конкурентов и взаимозависимостью их стратегий ценообразования и поведения от состояния и реакции конкурентов. В этом случае ожидаемая реакция в ответ на свои действия в сфере маркетинга, цены и объемы продаж является основным фактором, определяющим поведение продавца и влияющим на равновесное состояние олигопольного рынка. Поэтому любая модель олигополии должна содержать, прежде всего, схему ответных действий каждого продавца на реакцию конкурентов, вызванную изменением его положения на рынке.

Предложения продавца определяются некоторой исходной

минимальной ценой р!"'", ниже которой он не может продавать свой товар, и в первом приближении могут быть описаны линейной функцией от цены

где ^-текущая цена товара 1-го производителя-продавца; р"'п- минимально возможная цена товара 1-го продавца;

к/- коэффициент конкурентной способности /-го производителя-продавца [ед тов. /руб].

С учетом неценовых факторов зависимость аппроксимируется полиномом третьей стелени и задается, как правило, табличной функцией. Покупатель регулирует цену товара своей покупательной способностью с некоторой

таж

предельной ценой р, , за которой следует отказ от покупки.

Зависимость индивидуального спроса V, от цены р в виде убывающей функции

где максимальная цена, после которой индивидуальный спрос

к- коэффициент покупательной способности [ед. товара/руб]; также зависит от многих социально-экономических факторов и более точно описывается дугами кубической параболы.

Наиболее интересной является гетерогенная олигопольная система, при которой поведение продавца связано с регулированием цены востребованного товара с учетом различных факторов предпочтения и направлена на максимизацию прибыли, объемов продаж и доли рынка. При этом задачей продавца является максимальное сглаживание колебаний цен эластичным ценообразованием в зависимости от соотношений спроса и предложений.

Таким образом, при моделировании олигопольного рынка основные трудности заключаются в описании стратегий конкурентов-продавцов и динамики поведения покупателей в зависимости от цен и неценовых факторов. Общие аналитические модели олигополии оказываются недостаточными, так как отражают только статические состояния, а игровые модели возможны лишь для частных случаев с небольшим числом продавцов и трудно согласуются с множественным характером отношений.

Вместе с тем современные мощности технического и программного обеспечения компьютерных систем позволяют реализовать агентно-ориентированные имитационные модели с воспроизведением всего многообразия динамических рыночных ситуаций. Для этого множество параметрических описаний взаимодействующих элементов рынка, характеристик их состояния и

взаимосвязей представляется в виде структурно-параметрической матричной модели рыночной системы с упорядочиванием вдоль главной диагонали блоков параметров состояния и характеристик, связей участников рынка и среды. Недиагональные элементы и блоки отражают характеристики отношений (взаимодействия, согласия, независимости, конфликта) между участниками рынками влияние факторов окружающей среды с внешними возмущающими воздействиями. При этом каждая строка упорядочивает характеристики влияния ^факторного пространства на /-Й фактор, а каждый ^а столбец -направления и оценки воздействия фактора на другие компоненты

маркетинговой среды.

Структурно-параметрические описания рынка, раскрывающие множество переменных состояния и связей, являются основой исследования динамических маркетинговых процессов с учетом всего многообразия состояний и поведения активных элементов путем имитационного моделирования рыночных ситуаций взаимодействия интеллектуальных агентов в наблюдаемом факторном пространстве. Информационный обмен между агентами может быть осуществлен с помощью направленных сообщений об актуальных ценах и предложениях, текущем спросе, объеме отдельных заказов и других параметрах состояния рынка.

В итоге результирующая модель маркетинговой ситуации представляет собой воспроизведение переходных процессов стабилизации цены товаров и объемов продаж путем имитации тактического взаимодействия участников рынка в заданной маркетинговой среде.

Во второй главе описываются математические модели маркетинговых отношений между покупателями и продавцами с формализацией маркетингового периода олигопольного рынка. Изменение состояния каждого действующего лица рассматривается как условное событие в дискретные моменты времени. Процесс взаимодействия продавцов и покупателей разделяется на следующие друг за другом маркетинговые периоды, состоящие из фазы транзакции, во время которых устанавливается связь и

происходит торговая сделка между покупателями и продавцами, и фазы определения цен. Клиент начинает транзакцию запросом цены, продавцы отвечают предложением цен и покупатель, выбирая продавца по критерию предпочтения, посылает заказ, объем которого зависит от предлагаемой цены. По окончании транзактивной фазы каждый продавец сравнивает текущий спрос с прогнозируемым уровнем и назначает цену для следующего периода соответственно своей доле рынка.

Общий алгоритм взаимодействия активных элементов в переходном маркетинговом процессе отражает цикл с чередующимися фазами транзакций и ценообразования до определенного времени или пока разность цен предыдущего и последующего периодов не будет меньше или равна заданной точности.

Математическая модель транзактивной фазы взаимодействия покупатель — продавец описывается функциями предложений щ и индивидуального спроса от цены в конкретных выражениях вида

=

(3)

где

максимальный объем предложений от /-ГО продавца; текущая, максимально и минимально возможные цены товара продавца;

Ш1Л

и

Ь V1"™ _

(4)

где

* =

характеристика индивидуальной покупательной

способности[ед. товара/рубль];

коэффициенты, соответственно, низкой, средней и высокой покупательной способности.

Конфликтная ситуация заключается в том, что производитель-продавец стремится продать товар с получением максимальной прибыли, а покупатель -

купить его по наиболее низкой цене. Для нахождения компромиссного решения вводится функционал предпочтения Рг^; 1=1,п; ]=1,т ¡- го продавца ]-м покупателем, учитывающий при принятии решения такие факторы, как качество продукции, местонахождение торговой точки, хорошее обслуживание, имидж фирмы-продавца, рекламная компания, привлекательная упаковка и другие неценовые факторы оценки продавца.

Для множества принимаемых во внимание факторов функционал предпочтения продавца покупателем можно записать в виде

аддитивно-мультипликативной свертки

/VПО-4)- кйм]. ¿ = Ли,7 = Дм; . ь-1 ]

(6)

где zvk и btJk - относительное отклонение k-то фактора и его весовой коэффициент в оценке г-го продавца j-м покупателем; Z/jr— отклонение г-го фактора критической группы, определяющей неприемлемость /-го продавца для j-ro покупателя.

При условии функционал (6) изменяется от 1 до 0 от

максимального предпочтения до исключения, соответственно, и обращается также в нуль при появлении какого-либо критического фактора, например, брак, обман при расчете и т.п. Весовые коэффициенты могут быть заданы таблицей экспертных оценок для каждого покупателя. Для всех покупателей и продавцов

составляется матрица предпочтений

и для каждого покупателя критерий выбора продавца определяется минимальным отношением предлагаемой цены к функционалу предпочтения

Блок-схема алгоритма переговорного процесса транзактивной фазы между продавцами и покупателями по установлению цены покупки, показанная на рис.1, включает цикл перебора всех покупателей j = 1,т с выбором продавца по предложенным им начальным ценам

с интервалом варьирования Д Ру = Рю""" — рГ" > зависящим от начальной оценки покупательной способности j-го покупателя pf"* ^Рю™"1, и минимальному значению критерия выбора (7). Далее следует разыгрывание согласия или отказа j-го покупателя купить товар выбранного 1-го партнера-продавца с помощью датчика случайных чисел. На первом переговорном этапе ответы принимаются равновероятными и если значение признака Pvj >= 0,5 , покупатель подтверждает свое согласие. При Pv, < 0,5 покупатель отказывается от приобретения товара по первоначальной цене и предлагает альтернативную цену с интервалом варьирования, вдвое меньшим предшествующего, т.е.

Согласие продавца разыгрывается аналогично по признаку Рщ. Если Рщ > = 0.5, продавец согласен продать свой товар по новой, более низкой цене и наоборот. В случае несогласия продавец предлагает встречный компромисс с увеличением предложенной покупателем цены на

При взаимных уступках в переговорном процессе покупатель и продавец все более склоняются к согласию так, что на каждом следующем шаге переговоров вероятность согласия Pvj и Рщ увеличивается на 0.1.

Стартовая цена на следующий период определяется соотношением спрос (V) - предложение (U) и, исходя из дифференциального уравнения

для каждого продавца может быть определена как рекурсивная функция ее значений, предложений и спроса на предыдущих периодах.

где р' - цена товара /-го продавца в k-й и k-1 - й периоды;

«<*"'.объемы предложений и продаж i-го продавца в к-1-й период;

~ 1-1 ~ 1-г " крутизна функции (2) цена- спрос в к-1 -м периоде.

Рис. 1. Алгоритм переговорного процесса в транзактивной фазе.

Найденное значение цены pf используется для вычисления по формулам (3) и (4) объемов предложений и* и уровней спроса v,4 в новом периоде, после чего цена уточняется с учетом новых значений uf,vf.

Ценовая стратегия каждого олигополиста вызывает соответствующую ценовую реакцию конкурентов для сохранения своей доли рынка. При этом, исходя из ситуации и поведения конкурентов, можно формализовать семь способов выбора цены р,к i-м продавцом для к-го маркетингового периода.

1. Увеличение цены на единицу по сравнению с предыдущим периодом, т.е.

2. Увеличение цены до уровня на 1-3 единицы ниже самой высокой цены предшествующего периода (в случае, если цены конкурентов были значительно выше цены /-го продавца),

3 Сохранение прежней цены без изменений

4. Уменьшение цены на единицу, т.е.

5. Уменьшение цены до уровня на 2-3 единицы выше самой низкой цены предшествующего периода (в случае, если цены конкурентов были намного ниже цены i-ro продавца),

6. Резкое повышение цены вследствие влияния фактора Т/а (а>0).

где INT - целая часть числа; а - константа, управляющая величиной ценового скачка в момент времени Т;

7. Назначение цены, равной минимальной цене среди конкурентов в предшествующем периоде, т.е.

p,k = min (pjk-i-): j =1.п; j <> I (16)

Предлагаемые модели поведения покупателей и продавцов с параметрическими описаниями связей активных элементов рынка позволяют создать мультиагентные имитационные модели динамических маркетинговых ситуаций и состояний системы с помощью взаимодействующих моделей участников рынка.

В третьей главе описывается мультиагентная имитационная модель маркетинговой системы, включающая (рис.2) два класса базисных компонентов - Consumer (покупатель) и Producer (производитель-продавец), образующих массивы взаимодействующих участников рынка - интеллектуальных агентов Seller р], i =• 1,п и Buyer []J, j - 1,т , связанных между собой информационными каналами центрального компонента Connector;

а также компоненты управления состоянием рынка Control и накопления маркетинговой информации Statistic.

Компонент Statistic накапливает имитационные данные о ценах продавцов Price[I], средней цене AvgPrice, объемах продаж Quantity[I]t долях рынка MShares[I] и общем обороте AHQty в текущем и предшествующих периодах с предоставлением их продавцам по сигналу MJnfRdy.

Компонент Control переключает фазы состояния рынка с помощью переменной состояния MState типа LOGICAL так, что MState = TRUE соответствует транзактивной фазе и Mstate= FALSE фазе ценообразования, обеспечивая отсчет времени Г с временными и условными событиями. Имитация начинается с транзактивной фазы первого периода с последующим переключением на фазу ценообразования и далее на следующий маркетинговый период как новое временное событие.

Компонент Connector обеспечивает коммуникацию между агентами Setter[i], i = 1,п и Buyer-fj], j = l,m и для каждого участника рынка имеет соответствующие области входящих и исходящих сообщений InP, OutP - для {продавцов и InC, OutC - для покупателей. Сообщение регистрируется во входном 'массиве и через промежуточный буфер Gate передается в соответствующий выходной массив. Так при сообщении отJ-го покупателя Buyertf] отыскивается i-й приемник среди агентов-продавцов с соответствующим идентификатором Seller[i] и наоборот. При таком способе организации вместо п хт- каналов связей требуется только п + т.

Компонент Connector, обрабатывает сообщения в виде мобильного компонента Message, указывающего тип сообщения МТуре, тип агента-отправителя адресные индексы отправителя и

получателя и времени отправления. Вместе с тем в зависимости от типа сообщения указывается цена Price или количество Quantity покупаемого товара.

Агентноориентированная имитационная модель реализована в универсальной имитационной системе Simplex3, разработанной в универстете Пассау (Германия) и предоставляющей среду экспериментирования с

обработкой результатов имитации и компонентноориентированный язык описания моделей Model Description Language (Simplex-MDL).

Модель системы составляется из базисных MDL-компонентов, описывающих состояние и динамику поведения элементов системы, организационных компонентов, задающих структуру взаимосвязей между базисными компонентами, и мобильных компонентов - для описания сообщений, размещаемых в накопительных массивах, и образующих очереди, на обслуживание. Описания базисных компонентов, включающие разделы переменных состояния, зависимых, сенсорных и случайных переменных, а также динамики поведения агентов в виде дифференциальных и алгебраических уравнений и событий, приведены в приложениях к диссертации.

МОЬ-описаниъ структуры агентноориентированной модели организационным компонентом HIGH LEVEL COMPONENT Market в соответствии со схемой соединений • базисных компонентов (рис.2) приведен-ниже. Два автономных компонента объединяются линией связи, по которой поведение переменной из одного компонента учитывается в другом. При этом в разделе COMPONENT CONNECTIONS указывается имя компонента и его импортируемая сенсорная переменная, направляемая на сенсорный вход другого компонента.

Поведение агента-покупателя описывается базисным компонентом CBehaviour в структуре HIGH LEVEL компонента класса Consumer, который во время каждой транзактивной фазы в соответствии с кривой индивидуального спроса (4) и факторами предпочтения должен выбрать продавца и установить объем заказа по переговорному алгоритму (рис1).

Действия агента-продавца, описываемые компонентом поведения PBehaviour в составе HIGH LEVEL компонента класса Producer связаны с выбором стратегии ценообразования каждого производителя в олигопольном рынке с учетом стратегий других олигополистов-конкурентов.

По описаниям цивилизованной олигополии в зарубежных и отечественных источниках первая стадия процесса ценообразования охватывает время индивидуальной борьбы за свою долю рынка (Cut-стратегия), когда каждый

агент пытается установить цену ниже цен конкурентов. Во второй стадии, когда

индивидуальная стратегия становится неэффективной, каждый продавец следует

кооперативной Coop-стратегии, стремясь найти оптмальную общую цену,

обеспечивающую возможно большую совместную прибыль.

HIGH LEVEL COMPONENT Market DIMENSIONS

NMaxCons := 200, # Максимальное число покупателей NMaxProd := 50, # Максимальное число продавцов NCons := 16, # Заданное число покупателей

NProd :-3 # Заданное число продавцов v

SUBCOMPONENTS

ARRAY [NMaxCons] Buyer OF CLASS Consumer, it Массив покупателей . ARRAY [NMaxProd] Seller OF CLASS Producer, # Массив продавцов Connector, Control, Statistic '

COMPONENT CONNECTIONS

Connector. InP{ALL i} ~> Seller[i] InP; # Connector - связи продавца Connector. OutP{ ALL i} --> Seller[i].OutP;

Connector. OutC{ALL i} --> Buyer[i] OutC; # Connector - связи покупателя Connector. InC{ALLi} --> Buyer[i] InC;

Control Mstate -> (Seller{ALL}.MState,Buyer{ALL}.MState, Statistic.MState);

Statistic MInfRdy --> Seller{ALL}. MInfoReady;

Seller {ALL i}. Quantity -> Statistic. Quantity[i]; # количество товара'

Seller{ALLi}. Price --> Statistic. Pricefi];

Statistic. MShares{i OF l.-NMaxProd} -> Seller{ALL}.MShares[i], # доля рынка

Statistic. Prices{i OF L.NMaxProd} ■•> Seller{ALL}.Prices[i]; # цена

INITIALIZE

Statistic.NProd := NProd;

# Для продавца /

Seller{ALLi},Id :=i; SetlerfALL}. NCons := NCons; Seller{ALL}. NProd NProd; SelIer{ALL i 11 <= i AND i <= NProd).Active := TRUE;

, Для покупателя, Buyer{ ALL i}. Id ;= i;

Buyer{ALL i}. KnownProd{ALLj 11 <= j ANDj NProd} := TRUE;

BuyerfALL i ( 1 <= i AND i <= NCons}.Active := TRUE,

i f

END OF Market_ _

Для управления стратегией агента-продавца вводится переменная, описывающая тип Strategie (Cut, Coop-leader, Coop-follower) критерий доверия Credibility (Real) к действующей стратегии относительно достижения цели. В начале моделирования для всех участников рынка устанавливается (Рис.3)

Cut-стратегия и начальное значение критерия Initialcredit. Для оценки эффективности стратегии прибыль в текущем периоде Gev% сравнивается с ее предшествующим значением GeWk-ц и, если стратегия была успешна, критерий доверия к ней увеличивается пропорционально увеличению прибыли и наоборот. Первоначально заданная Citf-стратегия сохраняется до тех пор, пока критерий доверия не станет ниже нуля. С переходом порогового значения Cut-стратегия заменяется одной из кооперативных с присвоением Credibility исходного значения Initialcredit. При этом если кооперативный лидер уже существовал ранее, то агент-продавец избирает пассивную стратегию Coop-foil. В противном случае он сам становится лидером со стратегией Coop-lead. Оценка и коррекция значения критерия доверия к кооперативной стратегии в принципе аналогичны действиям при индивидуальной стратегии.

Так как продавец с Coop-стратегией намерен делить рынок со своими конкурентами, он выбирает для сравнения тот период, в котором все агенты-продавцы имели равные доли рынка. Это могло возникнуть только при равных ценах продавцов и одинаковых предпочтениях покупателей. Поэтому для сравнения текущей прибыли Gewinn выбирается максимальная прибыль MaxG, достигнутая в период с одинаковыми ценами, и в зависимости от результата сравнения оценка доверия Credibility возрастает или снижается. Ее пороговая величина для кооперативной стратегии может быть отрицательной, например, Initialcredit и задается в зависимости от долгосрочности маркетинговой политики производителя-продавца. С переходом за установленный порог критерий Credibility приводится к исходному значению Initialcredit для нового конъюнктурного цикла.

Алгоритмы поведения агентов-продавцов, описанные в базисном компоненте PBehaviour, при той или иной стратегии в текущий маркетинговый период сводятся к выбору одного из действий (9) - (16) для назначения цены на следующий период в зависимости от действующих цен Price и долей рынка продавцов Market share, тенденции изменения прибыли Dirprofit и

Начальная | индивидуальная 1 стратегия 1-го продавца -

Вычисление прибыли 1-го продавца в к-й период

= Сооркас! Лг, = Соор/оЧ

*

а л V

Сгее} = Ш

,— Переход на кооперативную стратегию

нет

к=*к+1

нет

Рис.3. Блок-схема алгоритма^.——^управления стратегией (- го продавца

Кпири

персональных характеристик продавца Personality, в частности, эмоционального состояния (calm, nerv) так, что эмоциональный продавец изменяет цену более резко-(14), (15), чем спокойный-(10), (13).

Четвертая глава посвящена моделированию взаимодействия и поведения участников рынка - интеллектуальных агентов в рыночных ситуациях в универсальной имитационной системе Simplex 3.

Моделирование отношений сводится к воспроизведению переходных процессов стабилизации цены в задаваемой маркетинговой среде. С агентно-ориентированной моделью были проведены различные эксперименты с варьированием параметров состояния и стратегий отдельных участников рынка. Результаты одного из экспериментов с двумя спокойными агентами-продавцами Seller [1] и Seller [2] при начальных ценах, соответственно, 57 и 55 усл. ед. и кредитах доверия к избираемой стратегии 150 и 100 баллов при 16-и покупателях Buyer [1] - Виуег[1б] показаны на рис.4.

Очевидно, что в данном случае не следует ожидать резких ценовых скачков, так как оба агента-продавца относятся к типу спокойных и не прибегают к действиям типа (11) и (15). В соответствии с алгоритмом управления стратегиями (рис.3) Агент-2 с меньшим начальным кредитом доверия к индивидуальной стратегии отказывается от нее в момент Г =13 раньше 1-го агента и становится кооперативным Соор-лидером, увеличивая цену на елиницу. В следующем периоде Агент-1 продолжает Cut-стратегию, ожидая увеличение своей доли рынка. Однако отсутствие изменений цен обоих продавцов до момента Т=17 говорит Агентпу-2 о том, что его конкурент не желает изменять Cut-стратегию. Поэтому, действуя согласно (16), Агент-2 приводит свою цену на уровень цены 1-агента, который через два периода, следуя индивидуальной стратегии захвата рынка, снижает цену на единицу. Агент-2 в свою очередь, сохраняет цену, ожидая, что предпримет его конкурент. В момент Т= 25 лидер вновь прибегает к действию (16), но конкурент вновь повторяет свои индивидуальные действия. Наконец, в период Т=30 Агент-1

исчерпывает свои кредит доверия, опускаясь ниже его порогового значения, и принимает пассивную кооперативную стратегию Coopfollower.

Рис.5. Эластичные ценовые стратегии 3-х олигополистов

В последующие периоды до Т= 64 устанавливается оптимальная стабильная цена. При этом Coop-leader делает первый шаг и ожидает, пока пассивный агент Coop-follower не последует за ним со своим предложением цены.

Серия имитационных экспериментов была проведена с агентами-продавцами с прогнозированием цены на к-й маркетинговый период в зависимости от ее значений и спроса на 2-х предыдущих периодах (9). Для идентичных описаний всех продавцов и покупателей эксперименты, отличавшиеся количеством агентов, показали (Рис.5), что цена однородного товара всех производителей стремится к стабильному уровню, соответствующему условию равенства спроса и предложений.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Проведен анализ и систематизация существующих рыночных систем с формализацией параметров состояния, отношений и целей.

2. Сформирована структурно-параметрическая модель олигопольной рыночной системы с упорядочиванием в матричной форме множества параметров состояния взаимодействующих продавцов и покупателей, маркетинговой среды и целей, а также множества характеристик влияния и взаимосвязей между ними.

3. Предложен общий формализованный алгоритм имитации динамических процессов маркетингового периода, включающего транзактивную фазу рыночной сделки и фазу ценообразования.

4. Разработана математическая модель и алгоритм- поведения и переговорного процесса покупателей и продавцов в транзактивной фазе в зависимости от предлагаемых цен и факторов предпочтения покупателя. Сформулирован обобщенный критерий предпочтения и выбора продавца.

5. Разработан комплекс математических моделей ценообразования и поведения олигополистов-конкурентов в динамическом процессе стабилизации олигопольного рынка в зависимости от спроса и предложений, текущих цен и долей рынка конкурентов.

6. Алгоритмизированы индивидуальные и кооперативные стратегии поведения олигополистов в достижении максимальной доли рынка и оптимальной прибыли.

7. Предложен метод агентноориентированного имитационного моделирования динамического взаимодействия активных элементов в большой рыночной системе.

8. Разработана мультиагентная имитационная модель маркетинговых ситуаций и ее программное обеспечение Market в MDL-описаниях компонентов для универсальной системы имитационного моделирования Simplex3.

9. Разработана компьютерная технология мультиагентного моделирования маркетинговых ситуаций для анализа и прогнозирования процессов стабилизации олигопольного рынка.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. Протопопов И.И., Ивашкин А. Ю. Знаниеориентированная информационная система анализа маркетинговой информации // Доклады 4-ой международной научно технической конференции • Пища. Экология. Человек.-Москва,2001,с.89-92.

2. Ивашкин А. Ю. Структурно-параметрическое моделирование рыночных отношений // XV-я Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях», Сборник трудов, т.З.Тамбов, 2002, с.233-235.

3. Ивашкин А.Ю., Протопопов И.И. Имитационное моделирование маркетинговых ситуаций // Тезисы докладов 2-й Международной конференции по проблемам управления, ИПУ РАН, т.2.- Москва, 2003 , с.13-14.

4. Шмидт Б., Веппнер Г., Ивашкин А.Ю. и др. Мультиагентное имитационное моделирование маркетинговых ситуаций // Доклады 5-ой международной научно технической конференции Пища. Экология. Человек. -Москва,2003,с.49-51.

5. Ivashkin Yu., Gordeeva Yu., Ivashkin A. Entropy estimations of the technological perfection and structural optimization to waste reduction in biological animal raw material resources processing. Proceedings 12-th Conference Process Control'99, Volumel, Slovak Republic, Bratislava, 1999, p.212-215.

Отпечатано в типографии ООО "Франтэра" ПД № 1-0097 от 30.08.2001г. Москва, Талалихина, 33

Подписано к печати 17.02.2004г. Формат 60x90/8. Бумага "Офсетная №1 80г/м2. Печать трафаретная. Усл.печл. 1,50. Тираж 100 Заказ 084 МГУПБ. 109316, Москва, ул. Талалихина, 33

WWW. РЯАЭТЕЯА. ЯИ

í-78 14

Введение.

Глава 1. Системный анализ и формализация маркетинговых процессов.

§ 1.1. Общий обзор и классификация потребительских рынков:.

§ 1.2. Структурно-параметрические описания активных элементов ^ рынка и маркетинговой среды.

§ 1.3. Формы и стратегии поведения продавцов и покупателей в маркетинговых ситуациях.

Глава 2. Математическое моделирование маркетинговых отношений.

§ 2.1. Формализация; маркетингового процесса олигопольного рынка.

§ 2.2. Математическая модель транзактивной фазы взаимодействия покупатель — продавец .1.

§ 2.3. Моделирование стратегий ценообразования и прогнозирования спроса.

Глава 3; Имитационная модель мультиагентной маркетинговой системы.

§ 3.1. Общая структура агентно-ориентированной имитационной системы.

§ 3.2. Имитационная модель поведения агента-покупателя

§ 3.3. Имитационная модель поведения агента- продавца.

Глава 4. Мультиагентное моделирование маркетинговых ситуаций в универсальной имитационной системе Simplex 3.

§ 411. Функциональная структура имитационной системы.

§ 4.2. Имитационное моделирование маркетинговых процессов олигопольного рынка:

В; условиях современной рыночной экономики, характеризующейся: динамичностью экономической среды, постоянным изменением конкурентных цен на продукцию, покупательной способности; населения? и колебанием курсов валют системные исследования! сложных маркетинговых процессов? являются основой выбора оптимальных стратегий товарного производства* и; маркетинговых решений;^

Цель маркетингового исследования заключается в оценке существующей ситуации и прогнозировании развития и стабилизации рынка, необходимые для; принятия» эффективных управленческих решений; Достоверная! маркетинговая информация позволяет снизить финансовый риск и последствия? ввода товарной продукции, определить состояние потребителей и внешней среды, оценивать деятельность конкурентов и координировать собственную стратегию, получить поддержку принятия; решений и повысить их эффективность.

В результате маркетинговых исследований накапливается- необходимая; информация о запросах потребителей, их покупательной способности; ценах и регионах с высоким спросом на предлагаемые изделия, т.е. с большей емкостью рынка и возможной наибольшей прибылью. Вместе с тем маркетинговые исследования позволяют определить направления наиболее выгодного вложения капитала и организации сбыта новых изделий, строить стратегию рекламы;: выявлять виды продукции, пользующиеся наибольшим спросом, каким потребителем востребованы- и в каком регионе принесут наибольшую отдачу на каждый рубль затрат.

Таким образом; маркетинговая- деятельность представляет собой комплекс: мероприятий; ставящих целью изучение потребителя;. исследование мотивов его поведения? на рынке, анализ собственно ' рынка предприятия, исследование продукта, анализ форм и каналов; сбыта, анализ объема товарооборота предприятия; изучение конкурентов, определение форм; и уровня конкуренции, исследование рекламной деятельности, определение наиболее эффективных способов продвижения товаров на рынке, изучение «ниши» рынка.

Изучение потребителя связано с определением структуры потребительских предпочтений товара данного производителя на рынке.

Исследования мотивов поведения потребителей на рынке,, в свою очередь,, связаны с прогнозированием поведения определенных групп потребителей на рынке

Анализ рынка направлен? на определение потенциальной; емкости рынка для поставляемойпродукции,. определение характера потребительского спроса; распределение спроса по разным регионам.

Исследование продукта направлено на определение потребностей рынка в новых изделиях, улучшение или модернизацию уже существующих.

Анализ систем и методов реализации продуктов с точки зрения маркетинга^ позволяет определить, как лучше и эффективнее реализовать продукцию данного производителя м условиях конкретного рынка, кто может быть торговым посредником и конкурентом; какова динамика продаж, издержек и прибыли предприятия, определяющие возможность наращивания объема товарооборота

Маркетинговая 1 деятельность по изучению конкурентов определяет главных конкурентов на рынке, их слабые и сильные стороны,, накапливает информацию о финансовом положении конкурентов, особенностях производственной деятельности и управления

Исследование рекламы помогает производителю-продавцу определить наиболее эффективные способы воздействия: на? покупателя; и повышения?его интереса к продукции, стимулы и способы продвижения товаров на рынке.

Для принятия оптимальных управленческих решенишв условиях жесткой? конкурентной^ борьбы! фирма-продавец должна5 располагать огромными объемами; коммерческой - информации; позволяющей выявить потребности и покупательную способность покупателя и прогнозировать, конкретный, спрос на данный товар или услугу с установлением долговременных связей покупателей с продавцом (производителем) товара.

Возникновение и: развитие предпринимательства в народном хозяйстве современной России: сделало актуальным принципиально новые проблемы, маркетинга во всех сферах товарно-денежных отношений.

Маркетинг продовольствия является, динамично развивающейся производственно-организационной структурой, обеспечивающей как потребности? населения? в продуктах питания; так и: продовольственную безопасность государства.

Рассматривая маркетинг продовольствия как объект управления! следует отметить многоуровневый; иерархический характер системы, функционирующей в условиях информационной? неопределенности, определяемой жесткой конкуренцией между производителями и сбытовиками; нерегулируемым притоком импортного продовольствия,*, не сложившимся оптовым рынком:

В сфере управления сбытом и реализацией пищевых продуктов следует выделить три уровня: федеральный, региональный и областной (городской). Принятие решений на каждом уровне в своих функциональных сферах сводится к стабилизации рынка при; различных экономических и социальных возмущениях,, выбору оптимальных стратегий ценообразования! и балансированию спроса и предложений; в текущих условиях. Однако рынок, как большая динамическая социально-экономическая; система; объединяет огромное количество взаимодействующих звеньев с множеством!состояний* и форм взаимодействия; многообразием факторов; влияющих на их поведение и цели в конкретный период. Поэтому принятие решений особенно в переходные маркетинговые периоды требует переработки больших объемов статистических данных: и; компьютерной поддержки в. прогнозировании маркетинговых ситуаций; и выборе стратегий- их стабилизации на основе формализованных знаний;

Существующие методы, основанные на аналитических описаниях и теории игр [10, 44, 55, 67 и др.], рассматривают статические состояния элементов двух противостоящих сторон без учета динамики поведения каждого элемента и его прямого влияния на состояние других элементов. В связи с этим для принятия, адекватных решений возникает необходимость в развиваемой в последнее время в России [3,16,26,32,46 и др.] и за рубежом [57,65,70,73-76] агентно-ориентированной имитации взаимодействия активных элементов [3,27] — интеллектуальных агентов [59,73] в-маркетинговых ситуациях. Активные элементы - участники рынка варьируют свои свойства и поведение в зависимости от состояния других элементов и среды. Агентно-ориентированная имитация вскрывает и объясняет механизм возникновения оптимального поведения сложной мультиагентной системы, состоящей из: множества взаимодействующих активных элементов, описываемых как некоторые интеллектуальные агенты.

Особенность таких имитационных моделей заключается в том, что они описывают индивидуальные характеристики всех участников рынка и их целевые функции на каждом шаге взаимодействия, а не усредненные или обобщенные параметры состояния. Поэтому разработка мультиагентных имитационных моделей, отражающих многообразие поведения и взаимодействия! активных элементов — участников рынка в заданном информационном пространстве маркетинговой? среды является* социально значимой и актуальной для оценки ситуаций и принятия ответственных решений в рыночных системах на областном, региональном и федеральном уровнях.

Цель диссертационной работы заключалась в разработке метода, моделей и алгоритмов: агентно-ориентированной имитации; взаимодействия; интеллектуальных агентов — участников рынка, варьирующих свои свойства и поведение в маркетинговых ситуациях в зависимости от поведения других элементов и окружающей среды.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи: анализ и систематизация существующих маркетинговых систем с формализацией параметров состояния и целей; структурно-параметрическое моделирование маркетинговых ситуаций с упорядочиванием множества параметров состояния взаимодействующих классов агентов - продавцов и покупателей; маркетинговой среды и целей, а также множеством характеристик влияния и взаимосвязей между ними;

- разработка метода мультиагентной имитации ; взаимодействия активных элементов маркетинговой среды;

- разработка математических моделей и алгоритмов динамического поведения и взаимодействия интеллектуальных агентов в зависимости от параметров состояния других агентов и среды;

- создание банка моделей мультиагентной системы имитационного моделирования маркетинговых ситуаций.

Научная новизна. Предложен метод агентно-ориентированного имитационного моделирования динамического взаимодействия активных элементов в большой рыночной системе.

Разработана структурно-параметрическая модель олигопольной рыночной ситуации, описывающая в матричной форме априорно известные данные о состоянии производителей-продавцов и покупателей; их взаимосвязях между собой и факторами внешней среды в текущий маркетинговый период.

Предложен общий формализованный алгоритм мультиагентной имитации динамических процессов маркетингового периода, включающего транзактивную фазу рыночной сделки и фазу ценообразования.

Разработаны математические модели и алгоритмы поведения; и взаимодействия интеллектуальных агентов в транзактивной фазе маркетингового периода. Сформулирован обобщенный критерий предпочтения и выбора партнера.

Разработаны математические модели ценообразования: и алгоритмы поведения! и взаимодействия олигополистов - конкурентов в переходных процессах стабилизации олигопольного рынка.

Разработана« мультиагентная; имитационная модель, динамических маркетинговых отношений и ситуаций.

Практическая^ значимость работы. Разработана компьютерная: технология мультиагентного имитационного моделирования и анализа маркетинговых ситуаций и процессов стабилизации рынка.

На основе предложенных моделей ♦ и алгоритмов разработано программное - обеспечение мультиагентной системы имитации, рынка Market, включающее MDL-описания структурных, базисных и мобильных компонентов > и реализованная в среде экспериментирования универсальной имитационной системы SimplexS.

Разработана инструкция по инсталлированию модели и подготовке исходных данных, проведению имитационного эксперимента и обработке; результатов имитации маркетинговых ситуаций при различных переменных состояния i и ценовых стратегиях: интеллектуальных агентов на примере олигопольного рынка.

Разработанная! мультиагентная имитационная; модель и программное обеспечение Market использовались для оценки ценовой политики и влияния рекламного фактора фирмы Canon на* рынке: офисной техники.

Апробация'работы. Результаты работы были представлены на: 12-й международной конференции Process Control 99, Bratislava 1999; 4-й и; 5-й Международных научно-технических конференциях "Пища. Экология. Человек", Москва, 2001 и 2003 гг.; Международной конференции "Математические методы в технике и технологиях", Тамбов, 2002 г.; 2-й Международной конференции по проблемам управления; ИЛУ РАН, Москва, 2003 г.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 печатных работ в докладах, материалах и тезисах международных конференций, в т.ч. одна на английском языке.

Структура и. объем диссертации. Диссертация состоит из введения; четырех глав, заключения и приложений и содержит 116 страниц основного; текста, 26 рисунков, 12 таблиц и листингов, список литературы: из 76 наименований.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Проведен анализ и систематизация существующих рыночных систем с: формализацией параметров состояния, отношений и целей.

2. Сформирована! структурно-параметрическая; модель олигопольной рыночной системы с упорядочиванием в матричной; форме; множества параметров; состояния; взаимодействующих продавцов и; покупателей;, маркетинговой среды(и целей, а также множества характеристик влияния и; взаимосвязей между ними.

3. Предложен общий формализованный; алгоритме имитации; динамических процессов; маркетингового периода; включающего транзактивную фазу рыночной сделки и фазу ценообразования;

4. Разработана математическая модель и алгоритм поведения и переговорного процесса; покупателей и продавцов; в транзактивной фазе в зависимости от предлагаемых цен и факторов предпочтения; покупателя. Сформулирован обобщенный критерий предпочтения и выбора продавца.

5. Разработан комплекс математических моделей ценообразования и поведения- олигополистов-конкурентов в динамическом процессе стабилизацииs олигопольного рынка в зависимости от спроса и предложений; текущих цен и долей рынка конкурентов.

6. Алгоритмизированы индивидуальные; и кооперативные стратегии поведения олигополистов в достижении максимальной? доли рынка и оптимальной прибыли.

7. Предложен метод агентно-ориентированного имитационного^ моделирования динамического взаимодействия; активных элементов; в большой рыночной системе.

8. Разработана мультиагентная; имитационная модель маркетинговых ситуаций и ее программное обеспечение Market в ЛЯО£-описаниях компонентов для универсальной системы имитационного моделирования Simplex3i

9. Разработана компьютерная технология мультиагентного моделирования маркетинговых ситуаций для анализа и прогнозирования процессов стабилизации олигопольного рынка.

109

1. Абовский Н.П. Творчество. Системный подход. Законы развития. . Принятие решений. СИНТЕГ. Москва, 1998.-290с.

2. Андреева О.Д. Технология бизнеса: Маркетинг. Учебное пособие .- М.: Издательская группа ИНФРА .М- НОРМА, 1997. -224с.

3. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Введение в теорию активных систем. М.: ИПУ РАН, 1996.-125 с.

4. Быков С.Н., Щербинин С.В; Построение пространственных кривых спроса и предложения. Научно-практический журнал Exponenta Pro. Математика в приложениях.№2, 2003, с. 63-66.

5. Быков С.Н., Тащиян Г.О. Модель оценки конкурентноспособности на основе социально-экономических факторов // Международная научно-практическая конф. «Моделирование. Теория, методы и средства». -Новочеркасск, 2001. ч.З, с.5-6

6. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем.- СПб.: Питер,2000.-384 с.

7. Герасименко В.В. Ценовая политика фирмы — Ml: Финстатинформ,

8. Городецкий В.И. Информационные технологии и многоагентные системы// Проблемы информатизации.-1998.-Вып.1, с.3-14

9. Грешилов A.A. Как принять наилучшее решение в реальных условиях-М.: Радио и связь, 1991.-320 с. 1995.

10. О.Дегтярев Ю.И. Системный анализ и исследование операций. М.: Высшая школа., 1996.-33 5 с.

11. Г.Дорохов И.Н., Кафаров Вяч. В. Системный анализ процессов химической технологии. Экспертные системы. — М.: Наука. 1989.-369 с.

12. Ивашкин А.Ю;, Протопопов И.И. Имитационное моделирование: маркетинговых ситуаций // Материалы международной конференции ИПУ РАН, т.2.- Москва, 2003 , с.13-14.

13. Ивашкин А.Ю. Структурно-параметрическое моделированиерыночных отношений // XV Международная* научная конференция «Математические методы в технике и технологиях», Сборник трудов; т.5; Тамбов; 2002, с.233-235

14. Ю.А. Ивашкин. Структурно-параметрическое моделирование интеллектуальных агентов; и мультиагентных систем // Труды международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления»- ИПУ РАН, М.,2001.

15. Ю.А. Ивашкин. Агентные технологии идентификации и прогнозирования; антогонистического конфликта // Материалы международной конференции. ИПУ РАН, Москва, 2003;- с.

16. Кононенко В .И. Функции цен в условиях формирования; рыночной экономики / АН Украины, Институт экономики. Киев: Наук. Думка, 1994.19; Котлер Ф. Основы маркетинга / Ред. О.Г. Радынова, Ю.И. Куклев. — М: Ростингер, 1996.

17. Куликов JI.M. Основы экономических знаний — М: Финансы и статистика, 1998.

18. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решения. М.: Наука, 1996.

19. Магомедов М.Д., Миносянц A.M. Повышение конкурентноспособности предприятий мясной промышленности.-Mi, 2001. -164с.

20. Маркетинг / А.Н. Романов, Ю.Ю. Корлюков, С.А. Красильников и др.; Под ред. А.Н. Романова. М:: Банки и биржи: ЮТИТИ, 1995.

21. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории; опыт разработки и применения.- М.: Химия. 1995.-368 с.

22. Меньшутина Н.В., Челноков В.В., Цуканов В .А. и др. Анализ, хранение и обработка информации=в химической технологии.- Калуга:Из-во научной литературы Н.Ф. Бочкаревой:, 2003.-282 с.

23. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Рефлексивные игры.- М.: СИНТЕГ, 2003.- 160 с.

24. Новиков Д:А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем.-М.: СИНТЕГ, 1999.-108 с.

25. Новосильцев. В .И. Системная конфликтология.- Воронеж.: Изд-во «Кварта», 2001.-176 с.

26. Пащенко Ф.Ф., Чернышев К.Р. Методы и системы управления и идентификации на основе знаний; Автоматика и телем-ка, 2000, №2, с.3-25.30i Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности.-М.: СИНТЕГ, 2000.- 528 с.

27. Прангишвили И.В., Пащенко Ф.Ф., Бусыгин Б.П. Системные законы и закономерности в электродинамике природе и обществе.- М.: Наука, 2001.525 с.

28. Поспелов Д.А. От коллектива автоматов к, мультиагентным системам // Proc. Of the International Workshop "Distributed Atrifícal Intelligence und Multi-Agent Systems", DI AMAS'97, St. Peterburg, 1997,p.319-325.

29. Протопопов И.И!, Ивашкин A.IO. Знание-ориентированная , информационная система анализа маркетинговой информации. // Доклады четвертой международной научно-технической конференции Пища: Экология. Человек, Москва, 2001, с.89-92.

30. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Учебник для вузов.- М.: Высшая школа, 1998.

31. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Практикум. М:: Высшая школа, 1999. - 224 с.

32. Сысоев B.B. Конфликт. Сотрудничество; Независимость. Системное взаимодействие в структурно параметрическом представлении. Изд-во Московской академии экономики и права; М., 1999.-151 с.

33. Трахтенгерц Э.Л. Компьютерная поддержка принятия решений.- Mi: СИНТЕГ, 1998.-376 с.

34. Трахтенгерц Э.Л. Компьютерные системы поддержки принятия? управленческих решений. Проблемы управления: № 1, 2003, с. 13-28.

35. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. М.: СИНТЕГ, 1998.-216 с.

36. Уткин Э.А. Цены. Ценообразование. Ценовая; политика: Учебник / Ассоциация авторов и издателей "ТАНДЕМ". М; : ЭКМОС, 1997.

37. Фишер С., Дорнбуш Р., Шмалензи Р. Экономика М.: Дело, 19931 42. Хайман Д.Н; Современная микроэкономика: анализ и применение: —

38. М. : Финансы и статистика,. 1992. — т.2.43 . Шатихин Л.Г. Структурные матрицы и их применение для: исследования систем; М.; Машиностроение, 1991.

39. Шелобаев С.И; Математические методы и модели. Экономика. Финансы. Бизнес.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.-376 с.

40. Шерер Ф.М., Росс Д. Структура отраслевых рынков / Моск. Ун-т им. М.В. Ломоносова. Экон. фак. М.: РШФРА-М, 1997.

41. Швецов А.Н., Яковлев А. С Распределенные интеллектуальные. информационные системы.- СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003.-318 с.

42. Шмидт Б;, Веппнер Г., Ивашкин А.Ю. и др. Мультиагентное имитационное моделирование маркетинговых ситуаций // Доклады 5-ой: международной научно технической конференции Пища. Экология; Человек.- Москва; 2003, с.49-51.

43. Шмидт Б. Искусство моделирования и имитации. Введение в имитационную систему Simplex3. SCS-Европа В VBA, Москва 2003 L- 480с.

44. Arthur, W. В.: Learning and Adaptiv Economic Behaviour —

45. Designing Economic Agent that act like? Human Agents;; The Agents; The American Economic Review, Vol! 81,82. 1991 .

46. Bauer R, Schwingenschlögl A., Vetschera R. Corporate Strategy in an Atrificial Economy // 3-nd Workshop on Agent-Based Simulation., SCS-Europe BVBA, Ghent, Belgium. 2002.

47. Beillie P., Toleman M. Creating an Emotional Cpace for Artificial Beings. // 2-nd Workshop on Agent-Based; Simulation., SCS-Europe BVBA, Ghent, Belgium. 2001, p. 13-17.

48. Beillie P. An Agent With; a Passion\ for Decision Making // 3-nd Workshop on Agent-Based: Simulation., SCS-Europe BVBA, Ghent, Belgium. 2002.

49. Caldas, J. C.; Coelho, H.: Strategic Interaction in Oligopolistic Markets in: Castelfranchi, C.; Werner,, E. (Hrsg.): Artificial; Social Systems,. SpringerVerlag 1992, Seite 147-163

50. Fouraker, L. E.; Siegel S.: Bargaining Behaviour; McGraw-Hill? New York 1963

51. Friedman, J. W.: Oligopoly and the Theory of Games; North Holland; Publishing Company 1977.

52. Gallegati M. , Chiarella C., Leombruni R., Palestrini A. Asset Price Dynamics Among Heterogeneous Interakting Agents // 3-nd Workshop on Agent-Based Simulation., SCS-Europe BVBA, Ghent, Belgium. 20021,

53. Gorni Ch. Ein Referenzmodell fur die Simulation1 intelligenter Agenten. Simulation in Passau. Heft 2,1996, Universitaet Passau, Germany.

54. Hoggatt, A. C.; Friedman, J. W.; Gill; S.: Experimental Economics. Price Signaling in Experimental Oligopoly; The American Economic Review, Vol.66 1976;

55. Maes, P.: Artificial Eife Meets Enterteinment: Life Like Autonomous Agents; in: CACM;38;11; 1995; pp. 108-114.

56. Mosler H.-Jo. Multiagent Simulations of Social Psychlogical Theories: Method, Results and Applications // 3-nd Workshop on Agent-Based Simulation: SCS-Europe BVBA, Ghent, Belgium. 2002.

57. Lopes F., Mamede N., Novais A.Q., Coelho H. Conflict Management and Negotiation Among Intentional Agents // 2-nd Workshop on; Agent-Based; Simulation. SCS-Europe BVBA, Ghent, Belgium. 2001, p. 117-122.

58. Lucas Jr., R.; Hogarth, Rl M:; Reeder, M.: Adaptive Behaviour and Economic Theory in: Rational Choice The Contrast between Economic and; Philosophy; The University of Chicago Press, 1986.

59. Modellbeschreibungs-sprache Simplex-MDL. Version ; 2.6. Universitaet Passau. 1996.-156 s.

60. Reineke M., Schmidt B. The reflective Control of Cognition and Emotion // 4-nd Workshop on Agent-Based Simulation. SCS-Europe BVBA, Ghent, Belgium. 2003.

61. Wooldridge Mi, Jennings N. Intelligent Agent: Theory and Practica// Knowiedge Engineering Rewiew.- 1995; № 10 (2) , p. 115-152.

62. Schmalen, H:: Grundlagen und Probleme der Betriebswirtschaft; Didaktische Reihe Ökonomie ; Wirtschaftsverlag Bachem, 1992.

63. Shapiro, C.; Schmalensee, R.; Dwillig: Theory of Oligopoly Behaviour in: Handbook of Industrial Organization; Vol. I; Elsevier Science Publisher, 1989.

64. Simon, H.: Rational Decision Making in Business Organization in: Model of Bounded Rationality Behavioural Economics and Business Organization, Vol. 2; MIT Press, 1983.

65. Schmidt B., Toussaint A.: Referenzmodell SSA für Strategien in: SiP -Simulation in Passau; Heft 3, 1996; pp. 8-15

66. Schmidt B. The Art of Modelling and Simulation. Introduction to the

67. Simulation System Simplex3, Ghent, Belgium, 2001

68. Schmidt B. Die Modellierung menschlichen Verhaltens. SCS-Europe BVBA, Ghent, Belgium, 2000.- 105 s.

69. Schmidt B. How tu give Agents a Personality // 3-nd Workshop on Agent-Based Simulation., SCS-Europe BVBA, Ghent, Belgium. 2002.

70. Urban, Ch.: PECS: An Approach to a Reference Model for the Simulation of Multi-Agent Systems; Lehrstuhl für Operations Research und Systemtheorie, Universität Passau 1997.

71. Weppner H.: Individuenbasierte Simulation eines oligopolistischen Marktes auf Basis des Referenzmodells PECS; Lehrstuhl für Operations Research und Systemtheorie, Universität Passau 1998.