автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Программная система МЭПР для моделирования и многокритериальной оценки вариантов регионального развития

На правах рукописи УДК: 681.3.06

т од

2 2 ДЕК 7Щ

ШИРАПОВ Булат Дашадондокович

ПРОГРАММНАЯ СИСТЕхМА МЭПР ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ И МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ВАРИАНТОВ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ

05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Иркутск -2000

Работа выполнена в Байкальском объединенном институте природо-

Ведущая организация: Иркутский государственный университет

Защита состоится 19 декабря 2000г. в 14 00 часов на заседании диссертационного совета Д 003.64.01 в Институте динамики систем и теории управления (ИДСТУ) СО РАН по адресу:

664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 134, зал заседаний Ученого совета, ком. 407

С диссертационной работой можно ознакомиться в библиотеке ИДСТУ СО РАН.

Автореферат разослан 18 ноября 2000 г.

И.о. Ученого секретаря

пользования (БОИП) Сибирского отделения Российской академии наук.

Научные руководители: чл.-корр. РАН С.Н. Васильев,

к.э.н. П.Ж. Хандуев

Официальные оппоненты: д.т.н., профессор Б.Г. Санеев,

к.т.н., доцент И.В. Бычков

диссертационного совета д.т.н., профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Известно, что математическое моделирование является важным инструментом поддержки управленческих решений в сфере регионального развития. В литературе описаны программные средства моделирования разных аспектов развития и, в частности, экономики.

Эффективность использования таких программных систем зависит от выбора класса модели (экономико-статистические, многосекторные, межотраслевые и др.) и возможностей идентификации их структуры и параметров, а существование различных классов моделей зачастую вызвано различием объектов моделирования, а также спецификой целей и задач, стоящих перед исследователями. Так прогнозы экономической динамики, разрабатываемые с применением техники эконометрического моделирования, по существу, представляют собой экстраполяцию сложившихся тенденций. В условиях экономического кризиса или глубоких структурных изменений, когда развитие экономики отличается сильной нестационарностыо, традиционные эконометрические средства неадекватны моделируемым процессам. Комбинация разнотипных моделей позволяет наиболее полно отразить в модели развития экономической системы выявленные (известные) закономерности ее функционирования, например, с учетом обратных связей.

Вместе с тем, разнообразие этих математических моделей и многокритериальный характер задачи оценки регионального развития подразумевают владение специалистами в экономике необходимыми методами идентификации и комплексирования моделей! методами многокритериальной оптимизации процессов, а на этапе компьютерной реализации - должной квалификацией в программировании. Хотя некоторый опыт программной реализации многомодельных технологий поддержки управленческих решений в литературе известен, тем не менее, актуальна задача создания программного обеспечения, которое бы применительно к моделируемому объекту (в нашем случае - Республика Бурятия (РБ)) отвечало следующим основным требованиям:

1. Наличие идентифицированной системы моделей.

2. Наличие средств многокритериальной оценки получаемых вариантов регионального развития, желательно таких, которые бы были свободны от основных недостатков известного метода взвешенных сумм.

3. Удобство использования программной системы, в частности, наглядность представления результатов расчетов.

Именно сочетаемость разного типа идентифицированных моделей, дружественный интерфейс (включая простоту и удобство ввода информации, средства наглядной визуализации промежуточных и окончательных результатов моделирования), а также возможность оперативного количественного сравнения полученных в результате модельных расчетов вариантов развития региона на основе методов многокритериальной оптимизации позволяют полнее и эффективнее исследовать различные аспекты функционирования региона.

Целью работы является создание программного инструмента математического моделирования и многокритериальной оценки динамики развития региона на призере Республики Бурятия. Решаются следующие задачи:

1. Реализация на ЭВМ программной системы (ПС) МЭПР1 для решения прикладных задач моделирования развития региона, включающей:

• подсистему определения (задания) математической модели региона на языке высокого уровня;

• подсистему нелинейной свертки локальных критериев для многокритери-алыюй'оценки вариантов регионального развития;

• вспомогательные и сервисные подсистемы: визуализации промежуточных и Окончательных результатов, организации диалога с экспертом и др.

2. Разработка и идентификация системы моделей развития Республики Бурятия, их ввод в ПС МЭПР и проведение многовариантных имитационных экспериментов с многокритериальной оценкой полученных вариантов развития регйона.

Методика исследования состоит в применении современных методов теории программирования, многокритериальной оптимизации и математического моделирования экономической динамики.

Научная новизна. Разработана оригинальная программная система МЭПР, представляющая собой интегрированную среду, обеспечивающую разработку, комплексирование разнотипных моделей экономической динамики (в частности, моделей системной динамики, динамического межотраслевого баланса и др.) и одновременное применение методов многокритериальной оптимизации для поддержки принятия решений в экономике региона. ПС МЭПР разработана для ЭВМ класса IBM PC и апробирована на примере решения задач развития экономики Республики Бурятия.

Практическая значимость полученных результатов. Разработанная программная система может использоваться для моделирования разнообразных социально-экономических объектов. В частности, она может использоваться как инструмент поддержки принятия решений в стратегическом планировании и прогнозировании развития региона. Программная система МЭПР внедрена в Госкомстате Республики Бурятия и используется в отделе региональной статистики для комплексной обработки и прогнозирования показателей социально-экономического развития республики.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались на международных и других конференциях по математике, информатике и экономике: III и IV Всероссийский научный семинар "Самоорганизация устойчивых целостностей в природе и обществе" (Томск, 1999г., 2000г.), Школа-семинар молодых ученых "Проблемы устойчивого развития региона" (Улан-Удэ, 1999г.), Международная конференция "Математика, Информатика и Управление" (МИУ'2000, Иркутск, 2000г.), Научная конференция "Новые ин-

1 Аббревиатура от "Моделирование Экономики региона и поддержка Принятия Решений".

формационные технологии" (Иркутск, 2000г.), Всероссийская научно-техническая конференция "Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий" (ТиПВСИТ'2000, Улан-Удэ, 2000г.). Кроме того, результаты докладывались на семинарах в ИДСТУ и БОИП СО РАН.

Работа выполнялась в рамках плановых бюджетных тем лаборатории социально-экономических проблем БОИП СО РАН (№ гос. per. 01.980 009265 и 01.980 009267), а также в рамках проектов: "Исследование устойчивого развития региона на основе синтеза моделей системной динамики Дж.Форрестера и ' динамического межотраслевого баланса" (грант РФФИ №00-06-80282, рук. Хандуев П.Ж.) и "Математические модели развития на уровнях региона и страны" (издательский грант ФЦП "Интеграция" №2.1-186, рук. Васильев С.Н.).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы з 7 печатных работах.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из четырех глав, первая из которых - вводная, заключения, литературы и приложения. Список литературы содержит 61 наименование. Основной текст изложен на 92 страницах машинописного текста, полный объем диссертационной работы 113 страниц. Работа включает 22 рисунка и 8 таблиц.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1 - вводная. В ней раскрывается актуальность темы диссертации, формулируются цели работы, приводится краткий обзор современных программных средств моделирования развития региона, теоретическая база конструируемой программной системы МЭПР (и. 1.1).

В связи с потребностями многокритериальной оценки вариантов регионального развития обсуждается широко используемый метод взвешенных сумм. Его существенными недостатками являются необходимость назначения экспертом коэффициентов значимости (весов) локальных критериев и невозможность учета изменчивости коэффициентов значимости в зависимости от самих значений локальных критериев. Делается вывод в пользу применения метода нелинейной свертки локальных критериев2, лишенного перечисленных выше недостатков. Функция эффективности <p(v) альтернативных решений, задаваемых вектором v оценок по п локальным (частным) критериям, имеет вид:

<Kv) = «o +2>Л +2XV.V,' v = (vi.....VJ> v.etfU], (!)

i-i <j-i jn

т.е. глобальный критерий синтезируется в классе линейно-квадратичных полиномов; а„ cty- искомые коэффициенты функции эффективности;

г Васильев С.Н., Селедкин Л.П. Синтез функции эффективности в многокритериальных задачах принятия решений //Известия АН СССР, Техническая кибернетика, 1980, №3, с. 186-190.

Предполагается, что (р монотонна по v, и, -что пользователь (эксперт) в состоянии сравнить попарно некоторые из альтернатив отношениями предпочтения: - "эквивалентно", "¡-" - "не хуже". Задача синтеза функции эффек-2

тивности сводится к решению задачи математического программирования вида: максимизировать линейную форму р

(2)

s=p'*\

по множеству значений параметров аи---,а„,аи,---,ат, удовлетворяющих линейным ограничениям:

a,+(S',a')>0 (r= 1,2",г = ljn), т! <Дср, <Л/, (s = р' + \,р). Здесь д^ - модуль разности значений искомой функции

на s-ой паре сравниваемых альтернатив (v'I,v2i); р' - количество эквивалентных пар; р - общее количество сравниваемых пар альтернатив; 5' - всевозможные «-мерные векторы (с компонентами, равными нулю или единице); а' = (au,a2i,•••,а1_и,2аг„,аи+1,-••,«,„); mt>M - результат уточнения оценок A<PS с помощью итерационной процедуры опроса эксперта.

Формулируется необходимость дальнейшего совершенствования этого метода в направлении уточнения процедуры опроса эксперта, что излагается далее в п. 3.5.3.

В п. 1.2 рассматриваются структура работы, ее новизна, практическая значимость, даются сведения об апробации результатов.

В Главе 2 описывается система моделирования типа DYNAMO, дополненная по сравнению с классическим вариантом новыми типами уравнений и функциями для работы с массивами матриц (п. 2.1).

В дополнение к 7 стандартным типам уравнений введены 2 новых - уравнения так называемых уровневых и вспомогательных матриц. Для работы с ними введены 9 новых функций (обращение, транспонирование матриц, сумма по строкам и столбцам и др.).

В п. 2.2 приводится система моделей развития региона, реализованная с использованием расширения языка DYNAMO.

Регион в системе моделей рассматривается как открытая система, условно разделенная на пять взаимодействующих частей:

• производственная, описывающая процесс фондообразования и производства валовой продукции;

• технологическая - формирование показателей прямых материальных затрат, трудоемкости, фондоемкости;

• социальная - демографические процессы и социальная защищенность;

• бюджетная - формирование доходов и расходов бюджета;

• управляющая - оценка и балансирование основных макроэкономических показателей.

Для моделирования процесса фондообразования и производства валовой продукции используется модель динамического межотраслевого баланса, позволяющая учитывать внутренние региональные межотраслевые связи. Учет фактора технологического прогресса, влияющего на динамику коэффициентов прямых материальных затрат, осуществляется с использованием эконометриче-ских зависимостей. Динамика большинства остальных показателей (воспроизводства населения, формирования расходов и доходов бюджета и т.д.) описывается с использованием модели системной динамики Дж. Форрестера. Такое объединение разнотипных моделей (системной динамики, динамического межотраслевого баланса и др.), а также разработка ряда приемов и процедур представления на расширении языка DYNAMO социально-экономических процессов, позволило включить в систему моделей региона, наряду с балансовыми соотношениями материально-вещественных связей, соотношения финансовых потоков, демографические соотношения и др.

Далее приводится описание процедуры идентификации системы моделей на реальных данных Республики Бурятия. Как известно из системного анализа, возможны два подхода к обеспечению системы моделей информацией: подбирать числовую информацию для идентификации готовой буквенной модели или создавать модель, ориентируясь на имеющуюся информацию. Предлагаемая система моделей региона разработана в рамках промежуточного (третьего) подхода: используется объединение модели динамического межотраслевого баланса, требовательной к качеству и количеству исходной информации (коэффициентам модели и законам их изменения во времени), с моделью системной динамики Дж. Форрестера, позволяющей учитывать всю доступную исследователям информацию (вплоть до неформализуемых экспертных суждений в виде табличных функций).

Для структурной идентификации модели выделяются основные процессы, которые учитываются при моделировании региона:

• межотраслевые связи внутри региона;

• конечное потребление;

• влияние уровня производства на бюджетную обеспеченность населения;

• взаимовлияние демографической и производственной сфер;

• связь между доходами бюджета и уровнем налогообложения и т.д.

Для параметрической идентификации модели выделяются и классифицируются переменные модели, определяющие состояние и структуру отраслей экономики региона, социальной сферы и т.д.:

• система коэффициентов (эндогенные переменные);

• система ограничений (эндогенные переменные);

• система регулирующих и входных параметров (экзогенные переменные).

Производится классификация данных, необходимых для системы моделей региона по их происхождению:

• прямые данные (отчетность предприятий, органов статистики и т.п.);

• обследование (опрос, наблюдение и т.д.);

• данные, полученные путем систематизации и обобщения разрозненных (полученных из разных источников) прямых данных;

• проектные данные (программы развития отраслей, бизнес-планы и т.д.);

• данные, полученные с использованием других моделей (эконометрические зависимости и др.).

Переменным и параметрам системы моделей ставятся в соответствие данные, классифицированные по видам их источников; определяется наиболее простой и точный способ их оценки. Для этого используется таблица переменных и параметров системы моделей, которая в упрощенном виде представлена ниже:

Таблица 1.

Идентифицируемые переменные и параметры системы моделей региона

№ Параметры модели -Вид Источники данных

1. Фонды по отраслям, численность занятых по отраслям и т.п. Эндогенные Прямые

2. Стоимостная структура валового выпуска (прибыль, амортизация, заработная плата, материальные затраты и т.п.) Эндогенные Данные из других моделей

3. Отдельные показатели эффективности производства (трудоемкость, фондоемкость и т.д.) Эндогенные Прямые

4. Фонд потребления Экзогенные Прямые

5. Численность населения, рождаемость, смертность, миграция Эндогенные Прямые

6. Сальдо вывоза-ввоза продукции по отраслям Экзогенные Обследование

7. Капитальные вложения по отраслям Экзогенные Проектные

п. Зависимость рождаемости от среднедушевого дохода Экзогенные Данные из других моделей

Вместе с начальными состояниями переменные и параметры модели составляют базовый набор информации для системы моделей региона. Экзогенные переменные считаются либо функциями времени, либо константами и меняются только от сценария к сценарию. Такой подход позволяет получить замкнутую систему моделей региона, где каждая переменная в данный момент времени может быть вычислена по значениям (этой и остальных) переменных в предыдущие моменты, что важно для получения траектории системы в целом.

Таким образом, для идентификации системы моделей на примере Республики Бурятия в общей сложности потребовалось оценить более 1000 перемен-

ных и коэффициентов. Основные трудности при идентификации модели из п.2.2 были связаны с получением материальных потоков чистых отраслей динамического межотраслевого баланса региона, а также с оценкой сальдо вывоза-ввоза продукции отраслей республики.

В Главе 3 рассматриваются назначение (п. 3.1) и архитектура ПС МЭПР (п. 3.2), методика использования (п. 3.3), управление программной системой и интерфейс пользователя (п. 3.4), а также реализация ПС (п. 3.5).

Назначением программной системы МЭПР является поддержка моделирования и принятия решений в экономике региона. Система также может с успехом использоваться для моделирования и управления иными системами со сложной структурой обратных связей. Например, моделирование и поддержка принятия решений в управлении городом, предприятием и т.п.

Основными особенностями программной системы являются:

• поддержка разнотипных моделей для моделирования развития региона в рамках единого подхода;

• поддержка единой технологии многовариантного моделирования и многокритериальной оценки регионального развития;

• открытость системы для включения в нее дополнительных модулей, реализующих иные методы многокритериальной оптимизации;

• возможность визуализации результатов сценарных расчетов в удобном для пользователя виде;

• возможность настройки подсистемы визуализации результатов счета под конкретные потребности пользователя.

Архитектура МЭПР (рис.1). Система МЭПР спроектирована в виде набора функциональных модулей, управляемых модулем "Управление". В ПС также входят следующие основные модули:

• "Интерпретатор расширения языка DYNAMO", собственно исполняющий программы на этом языке;

• "Подсистема хранения", в которой хранятся результаты вариантных расчетов;

• "Интерактивный интерфейс" пользователя;

• подсистема "Многокритериальной Оптимизации" (МО), реализующая метод нелинейной свертки локальных критериев;

• "Текстовый редактор".

Визуализация результатов модельных расчетов осуществляется с помощью подсистемы "Визуализации Результатов Счета" (ВРС), которая реализована средствами MS EXCEL 97.

При проектировании системы использовался метод проектирования "сверху-вниз". Такой выбор был обусловлен предположением, что реализация ПС осуществляется на процедурном языке Pascal, основными достоинствами которого, улучшающими качество программ, являются: строгая типизация данных, блочные программные структуры (структурное программирование), воз-

можность создания сложных структур данных (абстрагирование), а также тем, что метод проектирования "сверху-вниз" предполагает многоуровневый иерархический подход, позволяющий проектировать сложные программные системы. Он позволяет наилучшим образом обеспечить концептуальное единство различных модулей системы и рационально распределить ресурсы проектирования по мере декомпозиции компонент.

Пользователь

Подсистема ВРС

МЭПР

Программа;

1 Интерфейс пользователя j

j.

Текстовый редактор

Интерпрс-татср расширения языка DYNAMO

X

Управление

Подсистема МО

—j Подсистема >

Рис. 1: Архитектура системы МЭПР.

Предлагается методика использования ПС для моделирования и многокритериального принятия решений в экономике региона, включающая несколько этапов (рис.2).

На первом этапе исследователь формулирует в терминах скоростей (производных) и приращений (характерных для моделей в форме дифференциальных, разностных и алгебраических уравнений) экономико-математическую модель, соответствующую определенным гипотезам о характере будущего экономического и социального развития или отвечающую какому-либо плану мероприятий, призванных решить ту или иную проблему.

Затем эти уравнения (модель) записываются в терминах системной динамики в конечных разностях, в стиле языка имитационного моделирования DYNAMO.

В результате трансляции и исполнения текстового описания модели получатся выходные файлы в текстовом формате - результат модельных расчетов.

На следующем этапе полученные результаты обрабатываются в среде MS EXCEL 97 для более удобного их представления (в виде графиков, таблиц и диаграмм).

После проведения достаточного количества сценарных расчетов и формирования базы данных по вариантам развития, исследователь выделяет локальные критерии, по которым они будут оцениваться.

Рис. 2: К технологии использования системы.

По выделенным критериям строятся локачьные функции эффективности в безразмерной шкале (от 0 до 1).

С номошыо подсистемы многокритериальной оптимизации каждому варианту дастся определенная количественная оценка, ранжирующая альтернативные варианты развития по предпочтительности.

На завершающем этапе исследователь или лицо, принимающее решение, эценивает полученные результаты и делает соответствующие выводы о выдви-1утых гипотезах или предлагаемых управленческих решениях.

П. 3.4 посвящен описанию управления и интерфейса пользователя программной системы. Интерфейс пользователя реализован средствами Turbo /ision, являющейся объектно-ориентированной библиотекой системы програм-шрования Turbo Pascal, предназначенной специально для реализации тексто-ых многооконных интерфейсов. Рассмотрено функционирование и управление истемой на примере сеанса применение ПС МЭПР в задаче моделирования аззития РБ.

В п. 3.5 рассматриваются вопросы реализации основных и вспомогательных'алгоритмов с обоснованием выбора программных средств реализации программной системы МЭПР.

Основным требованием, предъявляемым к дизайну и реализации ПС МЭПР, является обеспечение удобства работы пользователя с программой, а также производительность, возможность дальнейшего развития, надежность и простота реализации.

Поскольку модель, записанная на языке имитационного моделирования DYNAMO, представляет собой совокупность уравнений разного типа, п. 3.5.1 посвящен компьютерной реализации наиболее сложных структур данных -представлению уравнений системы моделей в памяти ЭВМ.

Пгщ/

Equati on

name: s "DP"

Hag: b true

k: r 1047.1

j:r 1050.6

next

equ

List

clcm: s "BR.K"

next j

List

clcm: s "D.K"

next fl

List

clem: s "МГ

next tl

List

clcm: s

next rl

List

clcm: s ....

next nil!

Eq nation

name: s "OBR"

flag:b false

k:r 0

>■< 262.0

next

equ •

List

elem: s "BUK"

next •I

List

elem: s 'Т.К."

next ?l

I

List

eicm: s "Г

next fl

■

List

clcm: s j "1000*'

next j f)

List

clem: s

next mil

Equation

name: s "VF'

flag: b true

k:r 120610

3' r 121232

next nil

equ

List

elem: s "F.K"

next f!

List

clem: s V

next •J

List

clcm: s "1"

next Pi

List

clcm: s "SUMY"

next nil!

Рис. 3: К представлению уравнений модели в памяти ЭВМ.

Для их представления используются списки произвольной длины (L), причем число этих списков соответствует числу типов уравнений (в нашем случае 9). Элементами списка (рис. 3) являются записи, каждая из которых представляет собой одно уравнение (Equation). Уравнения состоят из следующих полей: (пате) — левая часть любого уравнения (идентификатор); (flag) -

флаг текущего состояния уравнения (обработано или еще нет); (к) - значение переменной в настоящий момент времени; (/') - значение переменной в предыдущий момент времени; {next) - указатель на следующий элемент списка (уравнение); (equ) - указатель на список (List), в котором хранится правая часть уравнения (для этого используются польские (бесскобочные) выражения в постфиксной форме3).

Для хранения полей данных в записях используются идентификаторы стандартных типов, например: строка (s), вещественное число (г), булевский тип (6).

В п. 3.5.2 рассмотрена реализация интерпретатора с расширенного языка имитационного моделирования DYNAMO. Как известно, для облегчения построения трансляторов язык высокого уровня обычно описывается в терминах некоторой грамматики. Проблема трансляции формулируется как проблема поиска соответствия написанных программистом предложений структурам, определенным грамматикой, генерации соответствующего кода или исполнения предложений. При реализации синтаксического анализатора контекстно-свободной грамматика расширенного языка DYNAMO был реализован восходящий метод грамматического разбора - метод операторного предшествования. Этот выбор был обусловлен, главным образом, следующими причинами:

• грамматика расширенного языка DYNAMO относительно проста и не требует распознавания конструкций высокого уровня;

• метод операторного предшествования наиболее эффективен для распознавания арифметических выражений, составляющих основную часть программ на DYNAMO;

• отношения предшествования для грамматики расширенного языка DYNAMO заданы однозначно, что делает метод применимым в условиях данной разработки.

Реализация метода построения многокритериальной функции эффективности (подсистемы МО), дополненного отношениями предпочтения типа "»" -"лучше" и с измененным принципом построения максимизируемого функционала (2), приводится в п. 3.5.3. В максимизируемый функционал (2) включаются только разности А<р3, соответствующие отношению "»". Отсутствие в раннем варианте метода4 отношения этого вида, а также включение в функционал (2) разностей д<ps, соответствующих отношению вида ">-", приводило к неудобной и менее понятной для эксперта процедуре-опроса. Усовершенствованный в диссертации метод нелинейной свертки локальных критериев, в части итерационного уточнения постановки, возникающей в методе вспомогательной задачи линейного программирования (ЛП) для синтеза функции эффективности

' Ахо А., Ульман Дж. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции, Т. 1, М., Мир, 1978. 1 Васильев С.Н., Селедкин А.П. Синтез функции эффективности в многокритериальных задачах принятия ре-

иений //Известия АН СССР, Техническая кибернетика, 1980, №3, с. 186-190.

(1) позволяет уменьшить число итераций, за которое эксперт получает удовлетворяющие его оценки конкурирующих альтернатив. .

Из рис. 4 видно, что подсистема МО состоит из трех функциональных подмодулей: организации взаимодействия (диалога) человека и ЭВМ, построения вспомогательной задачи линейного программирования и ее решения модифицированным симплекс-методом.

Большинство остальных алгоритмов решают сервисные задачи (диагностика, визуализация результатов счета, нормирование локальных критериев оптимальности и т.п.). Общий объем исходного кода несколько превышает 4000 строк. Основная платформа разработки программной системы - DOS+DPMI5; при этом использовался компилятор Borland Pascal 7.0, а также Visual Basic для написания макросов в MS EXCEL 97.

Глава 4 посвящена описанию идентификации и машинным экспериментам с системой моделей развития Республики Бурятия (п. 4.1). Для проведения имитационных экспериментов был проведен анализ социально-экономической ситуации в РБ и на его основе сформулировано четыре качественно различных сценария развития, каждый из которых потребовач структурной и параметрической идентификации модели. В рамках каждого из сценариев было выделено по три варианта параметров модели, отражающих те или иные гипотезы дальнейшего развития. Таким образом, на основе системы моделей развития региона (п. 2.2) и ее идентификации (структурной й параметрической), с использованием системы моделирования и интерпретатора расширения языка DYNAMO (п. 2.1, п. 3.4.2), были проведены многовариантные расчеты и дана экономическая интерпретация полученных результатов.

' Аббрев. от Dos Protected Mode Interface.

Диалог с пользователем

Построение вспомогательной задачи линейного программирования

Решение задачи ЛП модифицированным симплекс-методом

Рис. 4: Взаимодействие подмодулей модуля МО по данным.

Полученные в результате имитационных экспериментов варианты развития РБ (п. 4.1) использованы для многокритериальной оценки альтернативных вариантов развития (п. 4.2).

В табл. 2 приведены нормированные значения локальных критериев и функции эффективности па разных итерациях уточнения экспертной информации.

Таблица 2.

К синтезу функции эффективности альтернативных вариантов развития РБ

№ Исходная информация Значения функции эффективности на множестве альтернатив

Сие парии Оценки по локальным к ритериям /V) = 1.07v„ +0.47 Vj -0.54 у] p<» = 0.38v6 +0.4 v^ +0.41v,v, -0.19 V;; 0.37 V, +0.25Vj V2 +0.38 V,V4 0.27 V, +0.2 vf +0.51V, V'j +0.29 V,V4 -0.27V,V6

Валовой выпуск Численность населения Дефицит бюд жета Безработица (VJ Капитальные вложения Cj) Сгрук тура ■валового вы пуска (П)

1 AI 0.63 0.64 0.61 0.98 0.38 0.33 0.51 ■ • 0.47 0.53 0.63

2 В1 0.63 0.74 0.37 0.57 0.52 0.30 0.46 0.45 0.40 0.54

3 С1 0.47 0.67 0.23 1.00 0.48 0.46 0.48 0.35 0.34 0.41

4 D1 0.77 0.58 0.95 0.40 0.64 0.25 0.51 0.50 0.45 0.59

5 А2 0.63 0.62 0.55 0.72 0.49 0.33 0.48 0.42 0.42 0.52

6 В2 0.61 0.73 0.35 0.48 0.58 0.31 0.45 0.43 0.36 0.50

7 С2 0.42 0.65 0.18 0.98 0.56 0.46 0.46 0.32 0.29 0.35

8 D2 0.70 0.54 0.S6 0.32 0.75 0.24 0.45 0.43 0.36 0.50

9 A3 0.51 0.58 0.40 0.37 0.74 0.30 0.39 0.32 0.24 0.35

10 ВЗ 0.46 0.67 0.17 0.27 0.85 0.26 0.34 0.30 0.20 0.33

11. СЗ 0.33 0.61 0.08 0.45 0.79 0.39 0.39 0.25 0.15 0.22

12 D3 0.64 0.49 0.79 0.27 0.89 0.29 0.46 0.39 0.29 0.42

Исходная информация Мне- л*!" Мне- А®'2' Мне- Ар™ Мне-

Сцена- Отно- Сцена- Количе- ние ние ние ние

рий ше- рий ственная экс- экс- экс- . экс-

ние оценка перта перта перта перта

пред о ве- о ве- о ве- о ве-

поч- личи- личи- личи- * личи-

тения не не не не

А Ч>? А<р[» д №

№4 » № 12 Лр, 0.05 Зани- 0.12 Удов. 0.15 Удов. 0.18 Удов.

[0,0.51 жена

№4 » №5 Д <р, 0.03 Зани- 0.08 Удов. 0.03 Удов. 0.07 Удов.

Г0,0.51 жена

№6 - №8 - - - - - - - - -

№8 >- № 12 - - - 0.04 Удов. 0.07 Удов. 0.08 Удов.

№1 » №4 - - - - - 0.09 Удов. 0.04 | Удов.

№9 №7 - - - - - - - 0 1 Улов.

Как видно из табл. 2, эксперту понадобилось 3 шага итерации для получения удовлетворяющих его оценок альтернатив. В ходе уточнения оценок ему удалось сравнить 6 пар сценариев, в результате чего наибольшую оценку (0.63) получил сценарий А1 (Базовый - вариант 1). Сценарий D1 (Ресурсосбережение - вариант 1) оказался чуть хуже (0.59), несмотря на то, что согласно этому сценарию удается решить проблему дефицита регионального бюджета. Кроме этого, валовой выпуск по сценарию D1 больше, чем по сценарию А1, а капитальных вложений по сценарию D1 требуется меньше, чем по А1. Но груз социальных проблем, с которым столкнется регион в случае реализации сценария D1, оказывается более существенным фактором с точки зрения эксперта.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В рамках диссертации получены и на защиту выносятся следующие результаты:

1. Разработана программная система МЭПР для моделирования и многокритериальной оценки регионального развития, в которой:

• выполнена разработка и компьютерная реализация системы моделей развития региона в расширении языка имитационного моделирования DYNAMO;

• разработаны транслятор с указанного языка, а также включающая его интегрированная среда для поддержки процесса моделирования, многокритериальной оценки и анализа результатов вариантных расчетов (выходных графиков, таблиц и диаграмм).

2. Усовершенствован и программно реализован метод нелинейной свертки локальных критериев, в части итерационного уточнения постановки вспомогательной задачи ЛП.

3. Выполнена структурная и параметрическая идентификация системы моделей для различных сценариев развития Республики Бурятия.

4. С применением созданной программной системы МЭПР выполнены многовариантные расчеты с многокритериальной оценкой вариантов развития Республики Бурятия.

Перспективными направлениями развития разработанной системы МЭПР являются: дополнение ее другими методами многокритериальной оптимизации (наряду с методом нелинейной свертки локальных критериев), дополнение системы моделей развития региона новыми блоками ("Ресурсы", "Финансы" и др.), а также охват более широкого спектра критериев оптимальности, учитывающих поведение процессов на всем интервале моделирования.

Благодарности. Автор благодарит чл.-корр. РАН Васильева С.Н. и к.эл!.

Хандуева П.Ж. за руководство диссертационной работой и помощь в подготовке рукописи.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Хандуев П.Ж., Ширапон Б.Д. Сценарный подход как метод преодоления неопределенности в разработке стратегии развития региона //Принцип неопределенности и прогноз развития социально-экономических систем: Материалы III Всероссийского научного семинара "Самоорганизация устойчивых целостностей в природе и обществе ", Томск, 1999, с.89-90.

2. Ширапов Б.Д. Использование системной динамики в моделировании регионального развития //Проблемы устойчивого развития региона: Тезисы Школы-семинара молодых ученых, Улан-Удэ, 1999, с.82-83.

3. Хандуев П.Ж., Ширапов Б.Д. Пример системы моделей региона //Раздел З.б коллективной монографии: Математические модели развития на уровнях региона и страны (под ред. чл.-к, РАН С.Н. Васильева), М„ Физматлит, 2000, с.

4. Васильев С.Н., Селедкин А.П., Ширапов Б.Д., Хандуев П.Ж. МЭПР: интерактивная система принятия управленческих решений в экономике региона //Труды Международной конференции "Математика, Информатика и Управление", Иркутск, 2000.

5. Ширапов Б.Д., Хандуев П.Ж. Один из подходов к принятию управленческих решений в экономике региона //Самоорганизация и организация государственной власти: Материалы IV Всероссийского научного семинара "Самоорганизация устойчивых целостностей в природе и обгцестве", Томск, 2000, с.69-73.

6. Ширапов Б.Д. Многомодельная технология моделирования и поддержки многокритериального принятия решений в экономике региона //Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий: Материалы Всероссийской научно-технической конференции, Улан-Удэ, 2000, с.226-230.

7. Ширапов Б.Д. Расширенная система моделирования DYNAMO ИСб. научных трудов ВСГТУ. Серия: технические науки, Улан-Удэ, 2000, с. 105-114.

Опубликованная в [4,5] концепция МЭПР разработана в соавторстве с Васильевым С.Н. и Хандуевым П.Ж. В работе [4] автору принадлежат: отмеченное ранее усовершенствование метода нелинейной свертки локальных критериев и программная реализация МЭПР. В работах [1,3] автором выполнена параметрическая идентификация системы моделей региона и проведены машинные имитационные эксперименты.

187-195.

1. Введение.

1.1. Теоретическая база создания программной системы МЭПР.

1.1.1. Актуальность создания программной системы, цели и предмет диссертации.

1.1.2. Подходы к построению моделей развития региона.

1.1.3. Построение многокритериальной функции эффективности.

1.2. Структура, научная новизна, практическая значимость работы и апробация полученных результатов.

2. Модельное и методологическое обеспечение программной системы МЭПР.

2.1. Расширенная система моделирования DYNAMO.

2.2. Система моделей развития региона.

3. Программная система МЭПР: реализация и использование.

3.1. Назначение и область применейия.

3.2. Архитектура системы.

3.3. Методика использования.

3.4. Управление программной системой и интерфейс пользователя.

3.5. Реализация.

3.5.1. Представление уравнений модели в памяти ЭВМ.

3.5.2. Лексический, синтаксический анализ и исполнение программ интерпретатором DYNAMO.

3.5.3. Реализация метода построения многокритериальной функции эффективности.

3.5.4. Реализация вспомогательных алгоритмов.

4. Применение программной системы МЭПР.

4.1. Машинные имитационные эксперименты с системой моделей региона.

4.2. Задача поддержки принятия управленческих решений в экономике региона.

Результаты работы ПС МЭПР (нормирования и проведенной процедуры построения многокритериальной функции эффективности) приведены в табл. 4.5.

Заключение

Разработана программная система для моделирования и многокритериальной оценки вариантов регионального развития. В диссертации получены и на защиту выносятся следующие результаты:

1. Разработана программная система МЭПР для моделирования и многокритериальной оценки регионального развития, в которой:

• выполнена разработка и компьютерная реализация системы моделей развития региона в расширении языка имитационного моделирования DYNAMO;

• разработаны транслятор с указанного языка, а также включающая его интегрированная среда для поддержки процесса моделирования, многокритериальной оценки и анализа результатов вариантных расчетов (выходных графиков, таблиц и диаграмм).

2. Усовершенствован и программно реализован метод нелинейной свертки локальных критериев, в части итерационного уточнения постановки вспомогательной задачи линейного программирования.

3. Выполнена структурная и параметрическая идентификация системы моделей для различных сценариев развития Республики Бурятия.

4. С применением созданной программной системы МЭПР выполнены многовариантные расчеты с многокритериальной оценкой вариантов развития Республики Бурятия.

Перспективными направлениями развития разработанной системы МЭПР являются: дополнение ее другими методами многокритериальной оптимизации (наряду с методом нелинейной свертки локальных критериев), дополнение системы моделей развития региона новыми блоками ("Ресурсы", "Финансы" и др.), а также охват более широкого спектра критериев оптимальности, учитывающих поведение процессов на всем интервале моделирования.

1. Математические модели развития на уровнях региона и страны (под ред. С.Н. Васильева), М., Физматлит, 2000.

2. Гершензон М.А. Имитационный подход к исследованию взаимосвязей в развитии энергетики и экономики, Иркутск, СЭИ СО АН СССР, 1987.

3. Суспицын С.А. Макроэкономическая модель оценки направлений и приоритетов экономической политики в регионе. (Методические материалы и опыт использования), Новосибирск, 1995.

4. Суспицын С.А. Методические проблемы прогнозирования приоритетов и последствий государственной региональной политики // Российский экономический журнал, №2, 2000, с. 57-71.

5. Onishi A. FUGI Global Model 9.0 М 200/80: Integrated Global Model For Sustainable Development, Hachioji-shi, Tokyo, 1999.

6. Хасаев Г.Р., Иванова Л.А., Цыбатов B.A., Поварова Е.Л. К применению автоматизированных средств прогнозирования регионального развития // Российский экономический журнал, №2, 2000, с. 79-86.

7. Хандуев П.Ж. Прогнозирование экономического развития региона (аспекты стуктурной политики), Новосибирск, НГУ, 1996.

8. Долан Э.Дж., Линдсей Д. Макроэкономика, СПб., Литера плюс, 1994.

9. Ю.Эконометрическое моделирование (Отв. ред. Е.М. Левицкий, Ю.А. Чижов),1. Новосибирск, Наука, 1979.

10. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия, М., Прогресс, 1971.

11. Форрестер Дж. Динамика развития города, М., Прогресс, 1974.

12. Форрестер Дж. Мировая динамика, М., Наука, Главфизматлит, 1978.

13. Коссов В.В. Межотраслевые модели, М., Экономика, 1973.

14. Моисеев Н.Н. Математика ставит эксперимент, М., Наука, 1979.

15. П.Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений, М., Наука, 1979.

16. Гранберг А.Г., Суспицын С.А. Введение в системное моделирование народного хозяйства, Новосибирск, Наука, 1988.

17. Шэннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука, М., Мир, 1978.

18. Авербух P.C. Системный анализ проблем экономического развития региона, Кишинев, Штиинца, 1990.

19. Адирим И.Г., Янов Я.А., Почс Р.Я. Система моделей прогнозирования роста народного хозяйства республики, Зинатне, Рига, 1975.

20. Багриновский К.А., Егорова Н.Е., Радченко В.В. Имитационные модели в народнохозяйственном планировании, М., Экономика, 1980.

21. Емельянов A.C., Кушнирский Ф.И. Моделирование показателей развития экономики республики, М., Экономика, 1975.

22. Шатилов Н.Ф. Моделирование расширенного воспроизводства, М., Экономика, 1967.25 .Планирование и анализ народнохозяйственной структуры капитальных вложений, М., Экономика, 1970.

23. Раяцкас P.JI. Система моделей планирования и прогнозирования, М., Экономика, 1976.

24. Эколого-экономическая стратегия развития региона: Математическое моделирование и системный анализ на примере Байкальского региона / В.Е. Викулов, В.И. Гурман, Е.В. Данилина и др., Новосибирск, Наука, 1990.

25. Васильев С.Н., Селедкин А.П. Синтез функции эффективности в многокритериальных задачах принятия решений // Известия АН СССР, Техническая кибернетика, №3, 1980, с. 186-190.

26. Киселев Ю.В., Лисицын В.А. Вопросы построения моделей предпочтения // Известия АН СССР, Техническая кибернетика, №5, 1974, с. 32-38.

27. Васильев С.Н., Селедкин А.П., Ширапов Б.Д., Хандуев П.Ж. МЭПР: интерактивная система принятия управленческих решений в экономике региона // Труды международной конференции "Математика, Информатика и Управление", Иркутск, 2000.

28. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки, М., Наука, 1973.

29. Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа, М., Радио и связь, 1982.

30. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем, М., Мир, 1975.

31. Pugh A.L. DYNAMO user's manual, Cambridge, Mass., 1963.

32. Беркович Р.П., Корявов ПЛ., Павловский Ю.Н., Сушков Б.Г. DYNAMO язык математического моделирования, (формальное описание)., ВЦ АН СССР, М., 1972.

33. Гершензон М.А. Моделирование динамики межотраслевых связей энергетики, Новосибирск, Наука, 1983.

34. Ширапов Б.Д. Расширенная система моделирования DYNAMO // Сб. научных трудов ВСГТУ. Серия: технические науки, Улан-Удэ, 2000, с. 105-114.

35. Хандуев П.Ж., Ширапов Б.Д. Пример системы моделей региона, в кн. Математические модели развития на уровнях региона и страны (под ред. С.Н. Васильева), М., Физматлит, 2000, с.187-195.

36. Ширапов Б.Д. Использование системной динамики в моделировании регионального развития // Проблемы устойчивого развития региона: Тез. школы-семинара молодых ученых, Улан-Удэ, 1999, с. 82-83.

37. Шатилов Н.Ф. Анализ зависимостей социалистического расширенного воспроизводства и опыт его моделирования, Новосибирск, Наука, 1974.

38. Гранберг А.Г. Динамические модели народного хозяйства, М., Экономика, 1985.

39. Рац А. Важнейшие черты и динамика технологических коэффициентов, Будапешт, 1967.

40. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование, М., Прогресс, 1970.

41. Фаддеев Д.К., Фаддеева В.Н. Вычислительные методы линейной алгебры, М.-Л., Физматгиз, 1963.

42. Ершов Э.Б. Методы планирования межотраслевых пропорций, М., Экономика, 1965.

43. Эйккофф П. Основы идентификации систем управления, М., Мир, 1975.

44. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия, М., Финансы и статистика, 1981.

45. Павлов И.Т., Хандуев П.Ж., Колов Ю.А., Егоров В.Н. Хозяйственный механизм автономной республики (на примере Бурятской ССР), Новосибирск, Наука, 1992.

46. Липаев В.В. Проектирование программных средств, М., Высшая школа, 1990.

47. Фаронов В.В. Турбо Паскаль (в 3-х книгах). Книга 2. Библиотека Turbo Vision, М., МВТУ Фесто Дидактик, 1994.

48. Ульман Дж. Базы данных на Паскале, М., Машиностроение, 1990.

49. Ахо А., Ульман Дж. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции, T.l, М., Мир, 1978.

50. Бек JI. Введение в системное программирование, М., Мир, 1988.

51. Рейуорд-Смит В.Дж. Теория формальных языков. Вводный курс, М., Радио и связь, 1988.

52. Брой М. Информатика. Структуры систем и системное программирование: в 4-х ч. Ч. 3, М., Диалог МИФИ, 1996.

53. Керниган Б.В., Пайк P. UNIX универсальная среда программирования, М., Финансы и статистика, 1992.

54. Johnson, S.C. Yacc yet another compiler-compiler, CSTR-32, Bell Telephone Laboratories, 1974.бО.Зуховицкий С.И., Авдеева Л,И. Линейное и выпуклое программирование, М., Главфизматлит, 1964.

55. Шибалкин О.Ю. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития, М., Наука, 1992.