Синтез и анализ моделей системной динамики регионального социально-экономического развития

Горохов, Андрей Витальевич

Управление в социальных и экономических системах

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Синтез и анализ моделей системной динамики регионального социально-экономического развития

доктора технических наук: Горохов, Андрей Витальевич
город: Апатиты
год: 2003
специальность ВАК РФ: 05.13.10

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Синтез и анализ моделей системной динамики регионального социально-экономического развития»

Автореферат диссертации по теме "Синтез и анализ моделей системной динамики регионального социально-экономического развития"

На правах рукописи

ГОРОХОВ Андрей Витальевич

СИНТЕЗ И АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ РЕГИОНАЛЬНОГО СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ

Специальность 05.13.10 -

Управление в социальных и экономических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва - 2003

Работа выполнена в институте информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра Российской академии наук.

Научный консультант: доктор технических наук, профессор ПУТИЛОВ Владимир Александрович

Официальные оппоненты:

член-корреспондент РАН, доктор физико-математических наук, профессор ПАВЛОВСКИЙ Юрий Николаевич

доктор технических наук, профессор

АКИНФИЕВ Валерий Константинович

доктор технических наук, профессор

ПЕГОВ Сергей Анатольевич

Ведущая организация - Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук

Защита состоится « / у> 0 2003г. в /У_ час. мин.

на заседании диссертационного совета Д 002.086.02 при Институте системного анализа Российской академии наук по адресу: 117312, Москва В-312, просп. 60-летия Октября, 9

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института системного анализа Российской академии наук

Автореферат разослан «Л/ 2003г.

Ученый секретарь

диссертационного совета , , !

д.т.н., профессор „ ______СКА { Пропой А.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы связана с растущими требованиями к рациональному обоснованию управленческих решений, влияющих на различные аспекты функционирования социально-экономических систем и реализующих стратегии их допустимого (бескризисного) развития. Мощным толчком для исследований в этой области послужили социально-экономические трансформации, произошедшие в России в начале 1990-х годов. Быстрое разрушение старого уклада жизни привело к увеличению неопределенности в решении задач управления социально-экономическими системами, в частности на региональном уровне, так как регионы получили большую самостоятельность, не имея достаточного опыта управления даже в старых условиях. В северных регионах вследствие экономического спада возникла неустойчивая демографическая ситуация, опасная необратимыми негативными изменениями в экономике и других сферах жизни. Остро встала проблема оценки последствий принимаемых решений на региональном уровне. В связи с этим в последнее время региональной тематике посвящено большое количество исследований. Это создание моделей территориального социально-экономического развития регионов1, разработка механизмов экологически устойчивого развития2, исследование проблем федерализма и местного самоуправления3 и др.

Гранберг А.Г. Стратегия территориального социально-экономического развития России: от идеи к реализации// Вопросы экономики. - 2001, № 9, с. 1527.

2 Пегов С.А., Хомяков П.М. Моделирование развития экологических систем. JI. Гидрометеоиздат, 1991, 224с. Гусев A.A., Гусева И.Г. Об экономическом механизме экологически устойчивого развития./ Экономика и математические методы, 1996, т.32, вып.2.

3 Региональная политика России: концепции проблемы, решения. Лексин В.Н., Швецов А.Н., Российский экономический журнал, №2, №3, 1994; №3, №56, 1995. Лексин В.Н., Андреева E.H. Региональная политика в контексте новой российской ситуации и новой методологии ее изучения. М.: Изд. группа Прогресс, изд-во Экопрос, 1993, 160с. Лузин Г.П., Селин B.C., Истомин A.B., Вербиненко Е.А. Проблемы стабилизации социально-экономического положения на Северо-Западе и европейском Севере России. Апатиты, 1988, 184с.

Экспериментальные воздействия на социально-экономические системы по многим причинам (ограниченные временные рамки, опасность необратимых изменений, высокая стоимость и др.) обычно невозможны или нежелательны, поэтому основным методом изучения и прогнозирования поведения таких систем служит моделирование. Моделирование социально-экономических систем с достаточной для получения практически значимых результатов многосторонностью заставляет рассматривать их как сложные динамические системы с множественными внешними и внутренними связями, учитывать разнообразные информационные, финансовые, материальные, энергетические потоки, предусматривать анализ последствий изменения их структуры, кризисных ситуаций и т.п.

С середины 1980-х годов школа И.Пригожина" развивает подход, согласно которому в развитии любой сложной системы чередуются периоды, в течение которых система ведет себя то как «в основном детерминированная», то как «в основном случайная». На принципиальную невозможность полноты информации о сложной системе в окрестности бифуркации указывал академик Н.Н.Моисеев5. Задача такого моделирования выходит за рамки формальных постановок и существенно ограничивает возможность применения математических методов описания поведения систем на базе статистического материала.

Одним из эффективных методов изучения сложных социально-экономических систем в настоящее время, успешно развивающимся во многих странах, является предложенный в 1960-х годах Джеем Форрестером6 специализированный метод имитационного моделирования -метод системной динамики. Большой вклад в развитие этой области принадлежит и отечественным ученым, в частности, академику В.А.Геловани7.

4 Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. Введение: Пер. с англ. - М.: Мир, 1990, 314с., ил. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: Пер. с англ. - М.: Мир, 1984.

5 Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981,488с. Моисеев H.H. Человек и биосфера. М. Наука, 1985.

6 Forrester, Jay W., 1961. Industrial Dynamics, Portland, OR: Productivity Press. 464 pp.

Геловани B.A., Егоров B.A. и др. Решение одной задачи управления для глобальной динамической модели Форрестера. Препринт №56, М., 1974. Геловани В.А., Башлыков A.A., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений во внештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: Эдиториал УРСС, 2001.-304 с.

Кузьмин И.А., Путилов В.А., Фильчаков В.В. Распределенная обработка информации в научных исследованиях. Л.: Наука, 1991,304с.

Важной составляющей системной динамики Дж. Форрестера являются формальные языки описания процесса изменения моделируемого объекта. Один из них - язык системных диаграмм, позволяет описать процесс, формализуя внутренние характеристики создаваемой компьютерной модели (они называются «уровнями») и представляя скорость их изменения в виде суммы, каждый элемент которой называется «темпом». Зависимость некоторого темпа изменения уровня от самого уровня называется «обратной связью», положительной, если увеличение уровня увеличивает темп и отрицательной в противном случае. Таким образом, системная диаграмма является формализацией модели исследуемого процесса. Но построение системных диаграмм в случае, когда объект исследования является сложной системой, становится затруднительным, и синтез приемлемой для практического использования динамической модели может занимать до нескольких лет.

Поэтому основное внимание в диссертационной работе направлено на решение проблемы автоматизации процесса создания динамических моделей социально-экономических систем. В качестве аппарата для этого выбрано концептуальное моделирование, уже хорошо проработанное автором для разных приложений. Концептуальная модель используется для перехода от экспертных знаний к их формальному описанию, допускающему единственную интерпретацию.

Приведенная выше аргументация обосновывает следующую формулировку цели выполненных в диссертационной работе исследований и разработок.

Цель работы состоит в создании метода синтеза и средств разработки динамических моделей социально-экономических систем регионального уровня на основе формализации экспертных знаний. Исследование полученных моделей с целью разработки стратегий развития моделируемых систем.

Для реализации этой цели автором решены следующие Основные задачи:

1. Создание на базе функционально-целевого подхода8 средств формализации и представления экспертных знаний в виде концептуальных моделей предметной области.

2. Разработка средств реализации концептуальных моделей в виде баз знаний древовидной структуры.

3. Разработка процедур обработки знаний, обеспечивающих формальный синтез моделей системной динамики.

4. Разработка, на базе исследования полученных динамических моделей, стратегий развития моделируемых систем.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач используются методы концептуального моделирования, системной динамики, элементы теории множеств, теории графов и математической логики. В качестве общего метода исследования автором разработан метод концептуального синтеза динамических моделей сложных систем.

В основу диссертационной работы положены результаты, полученные автором в ходе исследований по планам научно-исследовательских работ Института информатики и математического моделирования Кольского научного центра РАН в период с 1993 по 2002 годы. На базе этих результатов разработано методическое и программно-алгоритмическое обеспечение для проектирования и разработки динамических моделей социально-экономических систем регионального уровня.

Научная новизна работы заключается в том, что для создания информационных технологий поддержки принятия решений по управлению социально-экономическими системами разработан метод концептуального синтеза динамических моделей сложных систем. Метод основан на использовании концептуальной модели как средства формализации наиболее трудоемкого этапа динамического моделирования - синтеза модели системной динамики. Основные аспекты научной новизны метода следующие:

1. Экспертные знания формализуются в виде концептуальной модели, построенной с помощью функционально-целевой технологии8.

2. Концептуальная модель реализуется в виде базы знаний древовидной структуры. Кроме того база знаний содержит объекты системы динамического моделирования и формальные процедуры.

3. Разработаны формальные процедуры, обеспечивающие синтез модели системной динамики из объектов системы динамического моделирования.

4. Динамическая модель однозначно синтезируется из соответствующей концептуальной модели.

Метод позволил снизить трудоемкость и сократить сроки динамического моделирования социально-экономических систем регионального уровня.

Актуальность и научная новизна работы подтверждены включением одного из ее приложений - сценарной динамической модели анализа и прогноза демографической ситуации города Севера России в условиях переходной экономики - в перечень важнейших результатов Российской академии наук за 1998 год, в раздел «Математическое моделирование, вычислительная и прикладная математика для задач информатики». Разработанный автором метод концептуального синтеза динамических моделей сложных систем включен в этот перечень за 2002 год.

Практическая ценность. В основу диссертационной работы положены результаты, полученные автором в ходе исследований, проводимых по планам научно-исследовательских работ Института информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН в период с 1993 по 2002 годы. «Разработка моделей прогноза устойчивости развития социально-экономической системы региона в условиях переходных процессов в экономике страны», 1995г. (тема: 10-91-2306, гос. per. № 01.9.10 5501440); База данных и знаний «Аналитика для Баренцрегиона», 1995г. (тема: Проект 8 программы Баренц-регион, гос. per. № 01.9.50 000322); «Информационные технологии в прогнозировании развития социально-экономической системы региона», 1998г. (тема: 10-96-2107, гос. per. № 01.9.60000720); «Модели управления региональным рынком труда», 1998г. (тема: 10-96-2107, гос. per. № 01.9.60000720); «Концептуальная модель эколого-социально-экономической системы северного сырьевого региона России в условиях переходной экономики», 2001г. (гос.рег. № 01.99.0010 286); «Модели системной динамики (динамические модели) типовых городов Севера России», 2001г. (гос.рег. № 01.99.0010 286); «Методы формализации и оценки устойчивости динамических моделей северных регионов России», 2001г. (гос.рег. № 01.99.0010 286); «Динамическая модель социально-экономического развития региона», 2001г. (гос.рег. № 01.99.0010 286).

На основе полученных результатов реализована при поддержке РФФИ (проект № 02-07-90074) инструментальная система поддержки создания концептуальных моделей сложных систем и синтеза соответствующих им динамических моделей. Система обеспечивает взаимодействие экспертов на этапе разработки концептуальной модели предметной области с помощью создания и ведения персональных баз знаний древовидной структуры. На основе формализованных и представленных таким образом экспертных знаний система реализует синтез модели системной динамики.

Разработанная автором «Технология концептуального проектирования моделей системной динамики» представлена на первом Московском международном салоне инноваций и инвестиций «Технологии и наукоемкая продукция», 2001г., 7-10 февраля, Москва, ВВЦ.

Построенная с помощью данной инструментальной системы динамическая модель г.Апатиты является эффективным средством прогнозирования и разработки стратегий социально-экономического развития города. Модель внедрена в Администрации г.Апатиты, а автор является членом группы стратегического прогнозирования при Администрации города.

Полученные автором результаты обеспечили достаточный научный задел для разработки и реализации модели системной динамики регионального развития (на примере Мурманской области). Автор является участником регионального проекта разработки стратегии развития Мурманской области до 2015 года и членом рабочей группы «Информационно-аналитическое обеспечение стратегии регионального развития» Совета по стратегии развития Мурманской области.

Научная апробадия работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международных, всероссийских и межрегиональных конференциях в гг, Москва, Санкт-Петербург, Прага (Чешская республика), Валенсия (Испания), Тверь и др. и, в частности, на следующих научных мероприятиях:

• международная конференция ЮНЕСКО «Математика, управление и инвестиции», 1993, Москва, 15-19 февраля;

• международная конференция "CAD/CAM, robotics and factories of the future",1993, Санкт-Петербург, 17-20 мая;

• III Санкт-Петербургская Международная конференция «РИ-94», 1994, Санкт-Петербург, 10-13 мая;

• The 1994 East-West International conference on Humen-Coputer Interaction. 1994, Санкт-Петербург, 2-6 июня;

• International Conference on Informatics and Control (ICI&C97), 1997, St.Petersburg, 18-19 September;

• International conference "Intelligent Systems and Information Technologies in Control", 2000, Pskov, June 19-23;

• природопользование в Евро-Арктическом регионе: опыт XX века и перспективы. Международная конференция, посвященная 70-летию Кольского научного центра РАН, 2000, Апатиты, 2-4 ноября;

• межрегиональная научно-практическая конференция «Темпы и пропорции социально-экономических процессов на российском Севере», 2001, г. Апатиты, 19-20 апреля;

• 15-th European Simulation Multiconference "Modelling and Simulation 2001", 2001, Prague, Czech Republic, June 6-9;

• 8-я Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика-2002» 2002, Санкт-Петербург, 26-28 ноября;

• международный форум по проблемам науки, техники и образования «III - тысячелетие - новый Мир». 2002, Москва, 2-6 декабря;

• 1-st International Industrial Simulation Conference, 2003, Valencia, Spain, June 9-11.

Основные положения, выносимые на защиту, состоят в следующем:

1. Разработан метод формализации и представления экспертных знаний, основанный на функционально-целевой технологии. В рамках предложенного метода разработаны средства реализации концептуальных моделей в виде баз знаний.

2. Разработаны формальные процедуры, обеспечивающие синтез моделей системной динамики.

3. Алгоритмизирован и реализован в виде инструментальной системы метод формализации и представления экспертных знаний в виде баз знаний и синтеза соответствующих моделей системной динамики.

5. Разработаны средства генерации стратегий развития региональных социально-экономических систем на основе их динамического моделирования.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, предметного указателя, списка литературы из 188 наименований и 26 приложений. Диссертация содержит 41 рисунок и 11 таблиц. Общий объем работы составляет 231 страницу.

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в работах автора [1-35], в том числе одной монографии. Список публикаций приведен в конце автореферата.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении проводится общий анализ предметной области -социально-экономических систем регионального уровня, рассматривается современное состояние решаемых в диссертации проблем и актуальность темы, формулируется цель и основные задачи выполненных исследований, приводятся данные о внедрении и апробации результатов работы, описывается ее структура.

В первой главе рассматриваются проблемы организации процесса эффективного изучения сложных динамических систем, и использования современных информационных технологий при решении сложных проблем.

Социально-экономические системы имеют высокие уровни динамической сложности - сложности не в терминах количества компонентов в системе или числе комбинаций, которые следует рассмотреть в процессе принятия решения, - это проблемы комбинаторной сложности, а динамическая сложность, напротив, может возникнуть даже в простых системах с низкой комбинаторной сложностью. Динамическая сложность является результатом взаимодействий в системе через обратные связи с временными задержками. Задержки замедляют процесс накопления опыта, проверки гипотез и совершенствования системы. Существование большого количества взаимодействующих обратных связей в системе затрудняет выделение влияния интересующих факторов. Задержки также приводят к неустойчивости динамических систем, задерживая отрицательную обратную связь и увеличивая тем самым тенденцию к колебательньм процессам в системе. Колебание и неустойчивость снижают возможность управления связанными друг с другом переменными (различать причину и следствие), что также осложняет изучение системы.

Эффективный метод анализа динамики сложных систем предложен в Массачусетском технологическом институте профессором Дж.Форрестером6. Метод создания динамических моделей сложных систем в виде интегрированных аналитических описаний, реализованных средствами вычислительной техники получил название системная динамика. Используя этот метод, Дж.Форрестеру удалось выявить фундаментальные закономерности развития сложных социальных систем. Показать связь таких параметров мировой системы, как численность населения, потребление ресурсов, выбросы загрязнений и других. Основная ценность такого моделирования, по его мнению, не в точности прогноза, а в том, что оно позволяет отследить «неожиданное» поведение исследуемой сложной системы.

Синтез моделей системной динамики основан на экспертных знаниях. Каждый субъект имеет свою внутреннюю «модель мира», согласно которой он строит свое разумное поведение в реальном мире. Такую модель принято называть ментальной моделью. В настоящее время в системной динамике термин «ментальные модели» неточен и содержит множество различных мнений о том, как их использовать в исследованиях и практических разработках. Это, естественно, осложняет процесс реализации моделей системной динамики. Формализация экспертных знаний позволяет упорядочить пути использования ментальных моделей при построении и исследовании моделей системной динамики.

Во второй главе представлен этап концептуального моделирования социально-экономической системы регионального уровня.

В силу ограниченности рационального мышления человека в масштабах больших и сложных систем, знания экспертов удобно представлять в виде древовидных структур. Древовидные модели дают возможность оперировать небольшим количеством объектов и связей на каждом уровне иерархии сложной системы. Причем количество элементов (понятий) можно оставлять всегда примерно одним и тем же, изменяя степень их агрегирования.

Одним из таких подходов к созданию концептуальной модели предметной области является функционально-целевой подход, развитый для класса задач с древовидными моделями предметной области8. Исходная посылка функционально-целевого подхода — решение проблем через формирование системы целей. Цель достигнута, если решена соответствующая задача. Решение задач обеспечивается соответствующими функциями синтезируемой системы. Функционально-целевой подход обеспечивает структурный синтез систем, функции которых (т.е. поведение системы) обеспечивают решение соответствующих задач. Методами функционально-целевого подхода синтезируется концептуальная модель предметной области в виде многоуровневой древовидной системы целей. В функционально-целевом подходе эта иерархия целей используется не только как обычное средство наглядного структурного описания, но и как инструмент структурно-алгоритмического проектирования системы, обеспечивающей учет особенностей структуры предметной области.

Согласно теореме о покрытии8, система в целом должна строится из таких подсистем, которые обеспечивают покрытие соответствующих подзадач основной целевой задачи системы. При декомпозиции цели социально-экономической системы в получаем множество подцелей {О,}. Декомпозиция проведена так, что множество подцелей не пересекаются. Каждой подцели ставится в соответствие некоторая подсистема Р;, такая, что совокупность действий Т„ выполняемых этой подсистемой, будет покрывать подцель в,. Получили первый уровень декомпозиции. На следующем уровне декомпозиции подцель в, представляем в виде множества подцелей следующего уровня иерархии:

)

здесь N. - количество подцелей цели С,. Каждой подцели ставится в соответствие некоторая подсистема Ру, такая что совокупность действий Ти, выполняемых этой подсистемой, будет покрывать подцель Ои. Таким образом получен второй уровень декомпозиции и т.д. Декомпозиция целей концептуальной модели производится экспертным методом. Для экспертов обязательными являются: ограничение на структуру создаваемого

фрагмента концептуальной модели - он должен быть древовидным; единая идентификация компонентов нижнего уровня концептуальной модели и глубина декомпозиции.

Глубина декомпозиции определяется экспертами по достижении примитивных целей (примитивов), то есть неделимых в пределах моделируемой системы. Каждый эксперт для каждого .¡-го примитива PJ концептуальной модели определяет набор покрывающих действий ту. После этого для каждого примитива создается единый набор действий, который задается как объединение этих множеств:

здесь т - количество экспертов, п- число примитивов концептуальной модели.

Далее определяется единый набор действий концептуальной модели, как объединение множеств Т^ Кроме того, дом каждого действия концептуальной модели создается ссылка на примитив, для покрытия которого оно используется, а также ряд других параметров, определяемых экспертами. В результате формируется подмножество Эр множества отношений концептуальной модели Б, которое состоит из пар (р,,^), где р, -примитив концептуальной модели, а ^ - действие из единого набора действий концептуальной модели:

Пары «примитив-действие» можно рассматривать как узлы (сущности) семантической сети и устанавливать между ними существенные с точки зрения экспертов связи. В результате формируется подмножество Бчу множества отношений концептуальной модели Б, элементы которого {з\у,} определяют наличие функциональной зависимости для действий:

[(ир,), если действие 1 звисит от примитива р ;

д-уу = J

1 | (^^Хеслидействие^ зависитот действия

Далее, полученные альтернативные варианты декомпозиции фрагментов концептуальной модели исследуются на непротиворечивость. Два альтернативных варианта декомпозиции фрагмента концептуальной модели считаются непротиворечивыми, если равны соответствующие им подмножества примитивов. При возникновении противоречий (невыполнение данного равенства) в экспертных вариантах, декомпозиция данных вариантов повторяется с целью устранения данных противоречий. Окончательным вариантом декомпозиции компонента концептуальной модели является объединение всех вариантов декомпозиции, где из каждого класса альтернативных вариантов выбран один представитель, предпочтительный с точки зрения принятых критериев качества.

Таким образом, получена единая концептуальная модель сложной системы, объединяющая формализованные знания группы экспертов в виде одной или нескольких древовидных структур, что обеспечивает в дальнейшем формальный синтез моделей системной динамики.

В третьей главе рассмотрен этап реализации концептуальной модели в виде базы знаний и формальный синтез на ее основе модели системной динамики.

Реализация концептуальной модели в виде базы знаний обеспечивает возможность использования экспертных знаний автономно (без участия экспертов) при решении задач синтеза моделей системной динамики. Данные задачи решаются путем преобразования декларативных знаний о предметной области в процедурные знания системной динамики с помощью набора формальных правил.

Для решения этих задач база знаний содержит:

• декларативные знания как набор основных понятий исследуемой предметной области в виде примитивов (Р) и связей (S) соответствующей концептуальной модели, набор действий, покрывающих примитивы (Т), набор элементарных объектов системы динамического моделирования Е = {L, F, V, С, R}, здесь L -множество уровней, F - множество потоков, V - множество переменных, С - множество констант, R - множество связей, справочники и кодификаторы, содержащие текстовые знания об исследуемой предметной области;

• процедурные знания как формальные правила (процедуры) в виде правил вывода для генерации моделей системной динамики. На вход правил вывода подаются декларативные знания базы знаний, на выходе получаются элементы моделей системной динамики.

Для синтеза динамической модели используются формальные процедуры отображения элементов концептуальной модели на элементы системы динамического моделирования. Имеются три группы процедур, задаваемых соответствующими правилами вывода:

• правила вывода ю1 и ю2, определяющие для каждого примитива концептуальной модели покрывающие действия;

• правила вывода \|/1, v¡/2 и \уЗ, определяющие состав и структуру (материальные связи) динамической модели;

• правила вывода rl, г2, гЗ и г4, определяющие информационные связи динамической модели.

Правило вывода col задается как отображение множества примитивов концептуальной модели Р на множество упорядоченных пар «примитив-действие»

ш1: Р —> РхТ, причем Ур, е Р В е Т:<р„^> е РхТ, 1 = 1,п, ¿ = здесь п - число примитивов, к1 - число «отрицательных» действий, то есть действий, уменьшающих численное значение характеристики примитива.

Правило вывода <а2 задается как отображение множества примитивов концептуальной модели Р на множество упорядоченных пар «действие-примитив»:

ю2: Р ТхР, причем Ур, е Р 3 Ц е Т: < % е ТхР, ¡ = 17^ j = Цс2, здесь п - число примитивов, к2 - число «положительных» действий, увеличивающее численное значение характеристики примитива.

Правило вывода \|/1 определяет для каждого примитива концептуальной модели элементарный объект системы динамического моделирования. Оно задается как отображение множества примитивов Р на множество уровней Ь, которое является подмножеством множества элементарных объектов системы динамического моделирования Е:

\|/1: Р -> Ь, Ь с: Е, причем Ур, е Р, \|/1: р, 1;, 1, е Ь, 1 = 1, п .

Правило вывода \|/2 определяет для каждого элемента множества кортежей вида «примитив-действие» <р,, или «действие-примитив» , р,>, которое получено в результате применения правил ш1 и ©2, элементарный объект системы динамического моделирования. Оно задается как отображение множества \¥=(и Р1')и(и Тр1) на множество потоков Б динамической модели:

\|/2: Б, причем Уч/^ в \|/2: wJ -» ^е Р, ] = 1, т, здесь ш -число элементов множества

5 =

17(1,), з Р1; =<Р^ >;

^-(Ц 3 ф) =<1„р, >;

/ДА). (3 Ц =<'.>Р, >)&(3 р1- =<^л >).

здесь - входящий поток в уровень 1„ ^"('О - выходящий поток из уровня 1„ ЩДО- поток из уровня 1, в уровень 1к,

Правило вывода \|/3 определяет для каждого элемента множества переменных концептуальной модели элементарный объект типа переменная системы динамического моделирования. Оно задается как отображение множества Ук на множество переменных V:

\|/3: Ук V, причем Уук1 е Ук, \|/3: ук, V,, ^ е V, 1 = 1,8, здесь в -число элементов множества Ук.

Правило вывода г1 определяет связи потоков, зависящих от уровней. Оно задается как отображения множества пар полученных в результате

применения правил вывода col и ©2, на множество связей С системы динамического моделирования:

г 1: W-»C, W=(u Pt')u(u Тр1), причем, rl: w,-> r(f13lj), i = 1, m.

Правило вывода г2 определяет связи потоков, зависящих от других потоков. Оно задается как отображения множества пар W, полученных в результате применения правил ю1 и ш2, на множество связей С системы динамического моделирования.

r2: W->C, С с Е, W=(u Pt')u(u Tp¡), причем г2: r(f„fj), i = 1, m.

Правило вывода r3 определяет связи потоков, зависящих от вспомогательных переменных. Оно задается как отображения множества пар W, полученных в результате применения правил вывода первой группы, на множество связей С, которое является подмножеством множества элементарных объектов системы динамического моделирования Е.

r3: W ->С, С с Е, W=(uTp')u(uPt'), причем r3: w,-> r(f„Vj), i = 1, ш.

Правило вывода г4 определяет связи между вспомогательными переменными. Оно задается как отображения множества Vk на множество связей С:

г4: Vk -»С, причем г4: vk,-» r(f„Vj), i = 1, s.

Процедуры реализации данных отображений алгоритмизированы и обеспечивают формальный синтез модели системной динамики.

В четвертой главе представлена инструментальная система поддержки создания концептуальных моделей сложных систем и синтеза соответствующих им динамических моделей.

Система поддержки создания концептуальных моделей сложных систем и синтеза соответствующих им динамических моделей (далее Система) представляет собой интегрированную инструментальную среду для реализации интерактивного процесса создания концептуальных моделей социально-экономических систем в виде баз знаний и синтеза на их основе моделей системной динамики. Система предоставляет экспертам возможность декомпозиции исследуемой системы на подсистемы до уровня примитивов, покрытия примитивов действиями и задания отношений между парами «примитив-действие». На основе полученных множеств, в среде динамического моделирования синтезируются модели системной динамики. Система состоит из четырех основных компонентов, которые в соответствии с этапами построения модели системной динамики, реализуют следующие задачи: • начальная декомпозиция исследуемой системы;

• детальная декомпозиция (до уровня примитивов);

• формирование концептуальной модели;

• синтез модели системной динамики.

Кроме перечисленных задач выполняются также стандартные функции администратора Системы. Все данные и связи Системы хранятся в виде реляционной базы данных. Система реализована средствами Delphi - 7, работает на компьютерах Pentium I и выше, RAM 64 Мб. и больше, под управлением Windows 95 и выше. Система разработана при поддержке РФФИ (проект 02-07-90074).

Средствами Системы разработана концептуальная модель социально-экономической системы Мурманской области. Концептуальная модель реализована в виде базы знаний древовидной структуры. Разработан механизм приобретения, обработки и использования экспертных знаний для синтеза моделей системной динамики. Это обеспечило возможность каждому эксперту, независимо от других, создавать свой фрагмент концептуальной модели в терминах, принятых в данной предметной области. База знаний, реализующая концептуальную модель, содержит общую базу знаний для представления первоначального варианта декомпозиции объекта исследования и ряд персональных баз знаний для представления экспертных вариантов декомпозиции объекта исследования или его частей. База знаний содержит единый набор примитивов, а также средства выделения классов эквивалентности и критериев для оценки альтернатив. Окончательным вариантом модели исследуемой системы является база знаний, включающая в себя общую базу знаний и ряд персональных баз знаний или их частей, полученная в результате выбора из каждого класса эквивалентности по одному представителю.

Для основных подсистем Мурманской области (население, экономический потенциал и трудовые ресурсы) и города Апатиты синтезированы средствами Системы и реализованы в среде динамического моделирования Powersim модели системной динамики. Модели системной динамики позволяют исследовать и прогнозировать основные социально-экономические показатели города и области для различных стратегий их развития.

Пятая глава посвящена исследованию полученных на предыдущем этапе моделей системной динамики с целью формирования стратегий развития моделируемых социально-экономических систем.

В терминах динамической модели социально-экономической системы под сценариями развития понимаются совокупности темпоральных рядов взаимосвязанных значений управляемых параметров модели, обуславливающих траектории «движения» модели в пространстве ее внутренних состояний. Таким образом, это есть совокупность

начальных условий, управления и траектории «движения» модели в пространстве своих внутренних состояний, соответствующую одному акту симуляции (прогону модели).

Устойчивость демографической ситуации региональной социально-экономической системы определяется отношениями трудоспособного населения к нетрудоспособному и занятого к незанятому или частично занятому. Для исследования демографических процессов в Мурманской области при различных сценариях развития ее экономического потенциала разработаны модели системной динамики трудовых ресурсов региона и демографии. Получен прогноз общей численности населения для трех сценариев социально-экономического развития Мурманской области («нормальный» - фиксированный экономический потенциал области, «оптимистический» - рост экономического потенциала, «пессимистический» - снижение экономического потенциала) в виде графиков, показывающих зависимость численности населения от времени. На графиках видно, что снижение экономического потенциала области на 2-3% в год приведет к резкому снижению численности населения по сравнению с «нормальным» сценарием развития области. Увеличение же экономического потенциала области на 2-3% в год приведет только к незначительному росту численности населения области. Аналогичная картина (менее «яркая») наблюдается при исследовании населения Мурманской области трудоспособного возраста. Численность «детского» населения области слабо зависит от изменения экономического потенциала, и за двадцать единиц времени (единица времени симуляции здесь и далее соответствует одному году) снизится почти втрое. Численность населения региона нетрудоспособного возраста также слабо зависит от изменения экономического потенциала, и за двадцать лет возрастет почти вдвое. Исследования динамической модели демографической ситуации региона показали, что к 2020 году соотношение не полностью занятого населения (дети, пенсионеры, безработные и рабочие, работающие в режиме сокращенного рабочего дня) к общему составит 1/3, а случае «пессимистического» сценария развития области - почти 1/2 (0.44). Таким образом, модель показала возможность негативных тенденций в демографической структуре региона как «старение».

Для более детального изучения социально-экономической ситуации в регионе разработана динамическая модель основной составляющей региона - малого города. В результате получены те же тенденции (снижение численности детей, увеличение численность пожилых людей), что и при исследовании динамической модели региона, только в условиях малого города они проявляют себя более «жестко».

Для исследования влияния экономического потенциала г. Апатиты на распределение населения города на группы по доходам проведены

следующие эксперименты: выделены три группы населения (условно названы «богатые», «бедные» и «средние»); рассмотрены два сценария -фиксированный экономический потенциал и рост экономического потенциала. Модель показала, что наблюдаемые в настоящее время положительные тенденции снижения количества «бедных» и рост численности «средних», неустойчивые, и только рост экономического потенциала города на 2-3% в год позволит сохранить эти положительные тенденции, и произойдет стабилизация - будет достигнуто устойчивое состояние.

Полученные результаты исследования динамической модели использованы при разработке стратегии социально-экономического развития города Апатиты Мурманской области (при поддержке Института «Открытое общество» Фонда Сороса, сентябрь 2002г.). Таким образом, обусловлена необходимость разработки стратегий развития социально-экономических систем регионального уровня на их динамических моделях. Для решения этой задачи в рамках диссертационной работы формализовано понятие «допустимое развитие» для региональной системы с целью формирования критерия выбора стратегий развития данной системы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертационной работе сформулирована и решена научно-техническая проблема автоматизации динамического моделирования социально-экономических систем регионального уровня. Проблема решена путем создания метода проектирования и средств разработки динамических моделей сложных систем на основе формализации экспертных знаний. В рамках решения данной проблемы получены следующие основные результаты.

1. Разработан метод формализации и представления экспертных знаний, основанный на функционально-целевой технологии. Данная технология базируется на построении и анализе древовидной концептуальной модели предметной области. Такие структуры удобны для экспертов и позволяют им строить иерархическое описание основных объектов, процессов и взаимосвязей исследуемой системы в терминах предметной области. В рамках предложенного подхода разработаны средства реализации концептуальных моделей в виде баз знаний.

формализацию экспертных знаний непосредственно в терминах моделей системной динамики, что особенно затруднительно в процессе моделирования сложных систем.

3. Алгоритмизирован метод формализации и представления экспертных знаний и синтеза моделей системной динамики. Полученные алгоритмы реализованы в виде инструментальной системы под держки создания концептуальных моделей сложных систем и синтеза соответствующих им динамических моделей. Система представляет собой интегрированную инструментальную среду для реализации интерактивного процесса создания концептуальных моделей социально-экономических систем и формального синтеза на их основе моделей системной динамики. Система предоставляет экспертам на этапе разработки концептуальных моделей возможность оперирования терминами предметной области.

4. Определено понятие стратегии развития социально-экономических систем в терминах динамической модели. Формализовано понятие «допустимое развитие» для социально-экономических систем регионального уровня как стратегия «движения» системы в пространстве устойчивых состояний. Это позволило сформировать критерий выбора стратегий развития региональных социально-экономических систем.

5. Разработаны средства генерации стратегий развития региональных социально-экономических систем на основе их динамического моделирования. Построен комплекс сценарно-динамических моделей, позволяющий исследовать и прогнозировать основные показатели различных сценариев развития региональных социально-экономических систем.

Проведенные исследования показали перспективность предложенного подхода к моделированию и исследованию сложных динамических систем. Разработанные в диссертационной работе методы и алгоритмы позволили в короткие сроки построить динамические модели города Апатиты и экономического потенциала города Кировск и Мурманской области, что обеспечило существенное повышение качества разрабатываемых стратегий социально-экономического развития данных систем.

Основные положения и результаты работы изложены в следующих

публикациях:

а) монография:

1. Путилов В.А., Горохов А. В. Системная динамика регионального развития. Мурманск: НИЦ «Пазори», 2002. - 306 с.

б) статьи, доклады, тезисы (в хронологическом порядке):

2. Горохов А. В. Инструментальная система для автоматизации разработки концептуальной модели предметной области. Тезисы докладов. 24 всесоюзная школа по автоматизации научных исследований. Апатиты, 1990, с. 10-11.

3. Горохов А. В. Система автоматизации разработки концептуальной модели предметной области с использованием знаний экспертов. Вычислительный эксперимент в задачах прогнозирования. Апатиты, изд. Кольского научного центра РАН, 1993, с.106-108.

4. Горохов А. В. Использование экспертных знаний для синтеза алгоритмов оперативного управления производством. Тезисы докладов. Международная конференция «Математика, компьютер, управление и инвестиции», Москва, 1993, с.25.

5. Gorokhov A. Synthesis of algorithm of prompt manufactoring control with using expert knowledge. Доклад. Международная конференция "CAD/CAM, robotics and factories of the future", Санкт-Петербург, 1993, c.227-228.

6. Gorokhov A. System to Support Decision Making in Analytical Chemistry. Доклад. "The 1994 East-West International conference on Humen -Coputer Interaction". Санкт-Петербург, 1994, c.83-86.

7. Басков B.C., Горохов A.B., Драгобужская C.B., Котомин А.Б. Интеллектуальная система интерактивного синтеза методик физико-химического анализа. Тезисы международной конференции «Математические методы в химии и химической технологии». 4.4, секция 4. Тверь, изд. Тверского государственного технического университета, 1995. - С. 71-72.

8. Горохов A.B. Использование экспертных знаний для автоматизации создания методик химического анализа. Синтез систем вычислительного эксперимента - Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1995 г. 4.1. - С.70-77.

9. Горохов A.B., Драгобужская C.B., Васильева Т.Н., Шишаев М.Г., Басков B.C. CAD-система аналитических исследований и ее интеграция в региональную информационную инфраструктуру. Химия и технология переработки комплексного сырья Кольского полуострова. Тезисы докладов научной конференции 22-24 апреля 1996г. Апатиты, изд. КНЦ РАН, 1996, с.122-124.

10. Горохов A.B., Котомин А.Б. Разработка моделей мониторинга для прогнозного социального проектирования. Интеллектуальные

инструментальные средства вычислительного эксперимента. Апатиты, изд. Кольского научного центра РАН, 1996, с.69-76.

11. Gorokhov A., Kotomin A. Design of Scenario Forecasts for Region. Proceedings of Int. Conference on Informatics and Control (ICI&C97), 1997, 9-13 June, St. Petersburg. V.2, pp. 760 - 766.

12. Горохов A.B., Котомин А.Б., Вербиненко E.A. Пути снижения валовой задолженности предприятий региона: информационный аспект (на примере Мурманской области). Информационные технологии поддержки принятия решений. Апатиты, изд. Кольского научного центра РАН, 1998, с.111-117.

13. Горохов А.В Разработка концептуальной модели как этап динамического моделирования устойчивого развития Города. Тезисы докладов конференции «Информационные технологии в региональном развитии», изд.КФ ПетрГУ, 1999, с.38.

14. Вайнштейн Е.А., Горохов A.B. Разработка глобального критерия устойчивости развития Города. Тезисы докладов конференции «Информационные технологии в региональном развитии», изд.КФ ПетрГУ, 1999, с.39.

15. Горохов A.B., Малыгина С.Н. Концептуально-динамическая модель устойчивого развития типового города Севера России. Имитационное моделирование в исследованиях проблем регионального развития. Апатиты, изд. ИИММ Кольского научного центра РАН, 1999, с.25-34.

16. Вайнштейн Е.А., Горохов A.B., Корконосов И.В., Мигулян Ю.П., Олейник А.Г., Путилов В.А. Концептуальные основы информатизации Мурманской области. Теоретические и прикладные модели информатизации региона. Апатиты, изд. ИИММ Кольского научного центра РАН, 2000, с.6-11.

17. Горохов A.B., Малыгина С.Н. Исследование динамической модели города Апатиты (влияние динамики рабочих мест на миграционные процессы). Теоретические и прикладные модели информатизации региона. Апатиты, изд. ИИММ Кольского научного центра РАН, 2000, с. 61-63.

18. Горохов A.B. Проблема создания адекватной модели системной динамики развития типового города Севера России. International conference "Intelligent Systems and Information Technologies in Control", June 19-23, Pskov, 2000, pp. 227-229.

19. Путилов B.A., Горохов A.B. Динамика населения промышленных районов Севера России. Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах. Международная научно-практическая конференция, г.Новочеркасск, ноябрь 2000г.- С. 29-32.

20. Горохов A.B. Формализация понятия "устойчивое развитие" для социально-экономических систем. Модели социальных,

технологических и образовательных процессов. Апатиты, изд. ИИММ Кольского научного центра РАН, 2001, с.11-13.

21. Горохов A.B., Путилов В.А. Динамическое моделирование социально-экономических систем (на примере г. Апатиты) Математические методы описания и исследования сложных систем. Апатиты, изд. ИИММ Кольского научного центра РАН, 2001, с.45-54.

22. Горохов A.B. Формализация экспертных знаний для синтеза структур динамических моделей социально-экономических систем. Математические методы описания и исследования сложных систем. Апатиты, изд. ИИММ Кольского научного центра РАН, 2001, с. 55-56.

23. Горохов A.B. Обеспечение адекватности моделей системной динамики социально-экономических систем (на примере создания динамической модели г. Апатиты). Темпы и пропорции социально-экономических процессов на российском Севере: Тезисы доклада межрегиональной научно-практической конференции, 19-20 апреля 2001, г. Апатиты. - С. 25-26.

24. Vladimir Putilov, Andrei Gorokhov. Conceptual Projecting of System Dynamics Models (on the Example of Creating a Dynamics Model of Town Development). 15-th European Simulation Multiconference "Modelling and Simulation 2001", June 6-9, 2001, CTU Prague, Czech Republic, pp. 109-112.

25. Путилов B.A., Горохов A.B. Устойчивое развитие социально-экономических систем. Доклад. Международная научно-практическая конференция «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах», г. Новочеркасск, ноябрь 2001.

26. Путилов В.А., А.Г. Олейник, A.B. Горохов, Ю.П. Мигулян, Е.А. Вайнштейн, Корконосов И.В. Информатизация региона составляющая устойчивого развития Мурманской области. «Природопользование в Евро-Арктическом регионе: опыт XX века и перспективы», г. Апатиты, 2-4 ноября 2000.

27. Путилов В.А., Горохов A.B. Сложные динамические системы и моделирование. Информационные технологии в региональном развитии: концептуальные аспекты и модели. Апатиты, изд-во КНЦ РАН, 2002, с.6-16.

28. Горохов A.B., Малыгина С.Н. Механизм перехода от концептуальной модели социально-экономической системы к модели системной динамики. Информационные технологии в региональном развитии: концептуальные аспекты и модели. Апатиты, изд-во КНЦ РАН, 2002, с. 17-24.

29. Горохов A.B., Цай Е.Л. Формализация понятия «диверсификация» для моногорода. Информационные технологии в региональном развитии:

f концептуальные аспекты и модели. Апатиты, изд-во КНЦ РАН, 2002,

с. 31-34.

30. Горохов A.B., Фаныгин С.А. Интеллектуальная система непроцедурного синтеза моделей системной динамики.

i Информационные технологии в региональном развитии: прикладные

аспекты и решения. Апатиты, изд-во КНЦ РАН, 2002, с.6-10.

31. Горохов A.B., Путилов В.А. Динамическое моделирование устойчивого развития города. Информационные технологии и вычислительные системы. -2002. -№2. С.-78-89.

32. Горохов A.B., Фаныгин С.А. Инструментальная система поддержки создания концептуальных моделей сложных систем и синтеза адекватных им динамических моделей. Системные управления и информационные технологии. Межвуз. сборн. научн. тр. -Воронеж:Центрально Черноземное изд-во. -2002. -54-56.

33. Горохов A.B., Малыгина С.Н., Фаныгин С.А. Концептуальное проектирование динамических моделей социально-экономических систем регионального уровня. VIII Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика 2002»,

i Санкт-Петербург, 26-28 ноября 2002г. - С. 30-31.

34. Путилов В.А., Горохов A.B. Системная динамика регионального развития. Международный форум по проблемам науки, техники и образования «III - тысячелетие - новый Мир». - Москва, 2-6 декабря 2002г. с. 11-17.

35. Vladimir Putilov, Andrey Oleynik, Andrey Gorokhov. The Conceptual Synthesis Methods of the Dynamics Models for Complex System. The International Industrial Simulation Conference "ISC'2003", June 9 - 12, 2003, Valencia, Spain, pp.136-140.

t Mf

Автореферат

Горохов Андрей Витальевич

СИНТЕЗ И АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ РЕГИОНАЛЬНОГО СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ

Технический редактор Каржавина С.И.

Лицензия ЛР № 040110 от 10 ноября 1996г.

Подписано к печати 23.06.2003г.

Формат бумаги 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная.

Уч.-изд.л. 1,33

Заказ № 15 Тираж 100 экз.

Издательство Петрозаводского государственного университета 185640, Петрозаводск, пр.Ленина, 33

Отпечатано подразделением оперативной полиграфии КФ ПетрГУ 184200, Апатиты, Мурманская область, ул.Космонавтов, 3

(

i !

i f

П « к V«» i

\ {

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Горохов, Андрей Витальевич

Введение

1. Пути организации изучения сложных динамических систем

1.1. Непредсказуемость поведения социально-экономических систем

1.2. Метод системной динамики

1.3. Обратные связи

1.4. Ментальные модели

1.5. Динамическая сложность

1.6. Пути и проблемы исследования сложных систем 46 Выводы

2. Концептуальное моделирование социально-экономической системы регионального уровня

2.1. Объект моделирования

2.2. Метод создания концептуальной модели (функционально-целевой подход)

2.3. Декомпозиция социально-экономической системы 60 2.4 Язык представления концептуальной модели

2.5. Состав и структура концептуальной модели

2.6. Покрывающие действия концептуальной модели социально-экономической системы

Выводы

3. Формальный синтез модели системной динамики

3.1. Состав и структура базы знаний социально-экономической системы

3.1.1. Декларативные знания базы знаний

3.1.2. Процедурные знания базы знаний

3.2. Механизм синтеза модели системной динамики

3.2.1. Генерация состава и структуры динамической модели

3.2.2. Генерация информационных связей динамической модели 93 3.3. Пример генерации на базе концептуальной модели динамической модели демографической подсистемы города

Выводы

4. Инструментальная система поддержки создания концептуальных моделей сложных систем и синтеза адекватных им динамических моделей

4.1. Состав системы

4.2. Функционирование системы

4.2.1. Организация сеанса работы

4.2.2. Приобретение и пополнение знаний

4.2.2.1. Описание пользовательского интерфейса

4.2.2.2. Процедура формализации знаний экспертов в виде концептуальной модели предметной области

4.2.3. Синтез модели системной динамики 118 4.2.3.1. Описание пользовательского интерфейса

4.2.4. Обслуживание базы знаний 120 Выводы

5. Формирование стратегий развития социально-экономических систем на базе исследования их динамических моделей

5.1. Среда реализации моделей системной динамики Ро\уег8Ш

5.1.1. Общая характеристика и возможности системы Ро\уегз1т

5.1.2. Сравнительный анализ реализуемых системой методов интегрирования

5.1.3. Оценка точности моделирования

5.2. Примеры реализации моделей системной динамики социальноэкономических систем регионального уровня

5.2.1. Экономический потенциал Мурманской области

5.2.2. Трудовые ресурсы и население Мурманской области

5.2.3. Окружающая среда

5.3. Синтез стратегий

5.3.1. Трудовые ресурсы и население Мурманской области

5.3.2. Экономический потенциал Мурманской области

5.3.3. Окружающая среда

5.4. Выбор стратегий 169 5.4.1. Формализация критерия выбора стратегий 170 Выводы

Введение 2003 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Горохов, Андрей Витальевич

Актуальность работы связана с растущими требованиями к рациональному обоснованию управленческих решений, влияющих на различные аспекты функционирования социально-экономических систем и реализующих стратегии их допустимого (бескризисного) развития. Мощным толчком для исследований в этой области послужили социально-экономические трансформации, произошедшие в России в начале 1990-х годов. Быстрое разрушение старого уклада жизни привело к полной неопределенности в решении задач управления социально-экономическими системами, особенно регионального уровня, так как регионы получили большую самостоятельность, не имея достаточного опыта управления даже в старых условиях [2, 34, 35, 36, 37, 79]. В северных регионах вследствие экономического спада возникла неустойчивая демографическая ситуация, опасная необратимыми негативными изменениями в экономике и других сферах жизни [4, 68, 129, 138]. В современной экономической теории нет единого мнения о причинах происшедшего спада и предпосылках возможного экономического роста, называются самые различные факторы от нерыночного поведения субъектов экономики до неправильного распределения доходов [3, 34, 54, 61, 68]. Остро встала проблема оценки последствий принимаемых решений на региональном уровне, потому что основной экономический потенциал страны находится в регионах [36, 78, 145]. В связи с этим в последнее время региональной тематике посвящено большое количество исследований. Это создание моделей территориального социально-экономического развития регионов [34, 35, 37], разработка механизмов экологически устойчивого развития [40, 41, 42, 93, 94, 95, 108, 146], исследование проблем федерализма и местного самоуправления [67, 110, 119] и др.

Экспериментальные воздействия на региональные социально-экономические системы по многим причинам (ограниченные временные рамки, опасность необратимых изменений, высокая стоимость и др.) обычно невозможны или нежелательны, поэтому основным методом изучения и прогнозирования поведения таких систем служит моделирование [1, 56, 57]. Моделирование социально-экономических систем с достаточной для получения практически значимых результатов многосторонностью заставляет рассматривать их как сложные динамические системы с множественными внешними и внутренними связями, учитывать разнообразные информационные, финансовые, материальные, энергетические потоки, предусматривать анализ последствий изменения их структуры, кризисных ситуаций и т.п. [3, 70, 105, 149]. С середины 1980-х годов школа И.Пригожина [81, 82, 107] развивает подход, согласно которому в развитии любой сложной системы чередуются периоды, в течение которых система ведет себя то как «в основном детерминированная», то как «в основном случайная» [53, 138, 142, 143]. На принципиальную невозможность полноты информации о сложной системе в окрестности бифуркации указывал академик Н.Н.Моисеев [74, 75, 76, 77]. Таким образом, основной проблемой моделирования сложных систем при недостаточной информации об их функционировании является обеспечение адекватности создаваемой модели объекту моделирования. Задача такого моделирования выходит за рамки формальных постановок и существенно ограничивает возможность применения математических методов описания поведения систем на базе статистического материала. Кроме того, моделирование социально-экономических систем предполагает моделирование поведения систем в ситуациях, которые ранее не встречались и моделирование ситуаций, наблюдение которых осложнено большой длительностью их развития [38, 43, 44, 150].

Одной из важнейших особенностей социально-экономических систем является наличие большого числа обратных связей и сильное взаимное влияние между параметрами системы [4, 70, 80, 115]. Вследствие этого, любой параметр, являющийся управляющим по отношению к одному компоненту системы, в свою очередь зависит от других компонентов этой же системы. То есть в системе практически отсутствуют независимые управляющие параметры. Даже внешние взаимодействия во многом зависят от состояния и результатов функционирования самой системы. Поиск путей преодоления проблем в изучении социально-экономических систем, связанных с этими особенностями, привел к появлению в

1960-х годах специализированного метода имитационного моделирования - метода системной динамики [134, 162, 163, 164, 166, 167]. Данный метод, предложенный Джеем Форестером, зарекомендовал себя как эффективный подход к изучению поведения сложных трудно формализуемых систем. Системная динамика в настоящее время успешно развивается в разных странах. Большой вклад в этой области принадлежит и отечественным ученым, в частности, академику В.А.Геловани [12, 13].

Метод системной динамики позволяет исследовать поведение сложных систем, опираясь на возможности компьютерного моделирования. В отличие от «традиционных» методов компьютерного моделирования системная динамика не требует построения математической модели исследуемого объекта в традиционной форме, а дает исследователю инструментарий для моделирования: компьютерные модели системных элементов и связей между ними. Это позволяет строить модели совершенно разной степени сложности и быстро получать результаты моделирования для разных параметров моделей. Важной составляющей системной динамики Дж. Форрестера являются формальные языки описания процесса изменения моделируемого объекта. Один из них - язык системных диаграмм, позволяет описать процесс, формализуя внутренние характеристики создаваемой компьютерной модели (они называются «уровнями») и представляя скорость их изменения в виде суммы, каждый элемент которой называется «темпом». Зависимость некоторого темпа изменения уровня от самого уровня называется «обратной связью», положительной, если увеличение уровня увеличивает темп и отрицательной в противном случае. Таким образом, системная диаграмма является формализацией модели исследуемого процесса. Подобно всем мощным средствам, существенно зависящим от искусства их применения, системная динамика способна дать как очень хорошие, так и очень плохие результаты. Она может как пролить свет на решение проблемы, так и ввести в заблуждение. Поэтому для принятия решений на основании результатов динамического моделирования важно ясно представлять смысл вводимых допущений при синтезе динамической модели. Системная динамика направлена на изучении не самих систем, а задач, связанных с этими системами. Главными особенностями таких систем является то, что они динамические, содержат петли обратной связи, а также их структура характеризуется задержками, нелинейностью и переменчивостью причин сложного поведения. Поэтому сам процесс синтеза моделей системной динамики очень непрост. Он основан на ментальных моделях: динамические модели создают коллективы экспертов и синтез приемлемой для практического использования динамической модели может занимать до нескольких лет [141, 165]. Поэтому основное внимание в диссертационной работе направлено на решение проблемы автоматизации процесса создания динамических моделей социально-экономических систем. В качестве аппарата для этого выбрано концептуальное моделирование, уже хорошо проработанное автором к этому времени для разных приложений [14, 15, 17, 18, 169, 170, 171]. Концептуальная модель используется для перехода от ментальных моделей экспертов к их формальному описанию, допускающему единственную интерпретацию [19, 25,26,32].

Для реализации этой цели автором решены следующие основные задачи:

1. Создание на базе функционально-целевого подхода средств формализации и представления экспертных знаний (ментальных моделей) в виде концептуальных моделей предметной области.

2. Разработка средств реализации концептуальных моделей в виде баз знаний древовидной структуры.

3. Разработка процедур обработки знаний, обеспечивающих формальный синтез моделей системной динамики.

4. Разработка, на базе исследования полученных динамических моделей, стратегий развития моделируемых систем.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач используются методы концептуального моделирования, системной динамики, элементы теории множеств, теории графов, теории вероятностей и математической логики. В качестве общего метода исследования автором разработан метод концептуального проектирования динамических моделей сложных систем.

Научная новизна работы заключается в том, что для создания информационных технологий поддержки принятия решений по управлению социально-экономическими системами разработан метод концептуального синтеза динамических моделей сложных систем. Метод основан на использовании концептуальной модели как средства формализации наиболее трудоемкого этапа динамического моделирования - синтеза адекватной модели системной динамики. Основные аспекты научной новизны метода следующие:

1. Экспертные знания формализуются в виде концептуальной модели, построенной с помощью функционально-целевой технологии [49].

4. Динамическая модель однозначно синтезируется из соответствующей концептуальной модели.

Актуальность и научная новизна работы подтверждены включением одного из ее приложений - сценарной динамической модели анализа и прогноза демографической ситуации города Севера России в условиях переходной экономики - в перечень важнейших результатов Российской академии наук за 1998 год, в раздел «Математическое моделирование, вычислительная и прикладная математика для задач информатики». Разработанный автором метод концептуального проектирования динамических моделей сложных систем включен в этот перечень за 2002 год.

Практическая ценность. В основу диссертационной работы положены результаты, полученные автором в ходе исследований, проводимых по планам научно-исследовательских работ Института информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН в период с 1993 по 2002 годы. «Разработка моделей прогноза устойчивости развития социально-экономической системы региона в условиях переходных процессов в экономике страны», 1995г. (тема: 10-91-2306, гос.рег. № 01.9.10 5501440); База данных и знаний «Аналитика для Баренцрегиона», 1995г. (тема: Проект 8 программы Баренц-регион, гос.рег. № 01.9.50 000322); «Информационные технологии в прогнозировании развития социально-экономической системы региона», 1998г. (тема: 10-96-2107, гос.рег. № 01.9.60000720); «Модели управления региональным рынком труда», 1998г. (тема: 10-96-2107, гос. per. № 01.9.60000720); «Концептуальная модель эколого-социально-экономической системы северного сырьевого региона России в условиях переходной экономики», 2001г. (гос.рег. № 01.99.0010 286); «Модели системной динамики (динамические модели) типовых городов Севера России», 2001г. (гос.рег. № 01.99.0010 286); «Методы формализации и оценки устойчивости динамических моделей северных регионов России», 2001г. (гос.рег. № 01.99.0010 286); «Динамическая модель социально-экономического развития региона», 2001г. (гос.рег. № 01.99.0010 286).

На основе полученных результатов реализована при поддержке РФФИ (проект № 02-07-90074) интеллектуальная система поддержки создания концептуальных моделей сложных систем и синтеза адекватных им динамических моделей. Система обеспечивает взаимодействие экспертов на этапе разработки концептуальной модели предметной области с помощью создания и ведения персональных баз знаний иерархической структуры. На основе формализованных и представленных таким образом экспертных ментальных моделей система реализует автоматический синтез модели системной динамики, адекватной соответствующей концептуальной модели.

Научная апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международных, всероссийских и межрегиональных конференциях в гг. Москва, Санкт-Петербург, Прага (Чешская республика), Тверь и др. и, в частности, на следующих научных мероприятиях:

• международная конференция ЮНЕСКО "Математика, управление и инвестиции", 1993, Москва, 15-19 февраля;

• международная конференция "CAD/CAM, robotics and factories of the future",1993, Санкт-Петербург, 17-20 мая;

• III Санкт-Петербургская Международная конференция "РИ-94", 1994, Санкт-Петербург, 10-13 мая;

• The 1994 East-West International conference on Humen-Coputer Interaction. 1994, Санкт-Петербург, 2-6 июня;

• International Conference on Informatics and Control (ICI&C97), 1997, St.Petersburg, 18-19 September;

• International conference "Intelligent Systems and Information Technologies in Control", 2000, Pskov, June 19-23;

• 15-th European Simulation Multiconference "Modelling and Simulation 2001", 2001, Prague, Czech Republic, June 6-9;

• 8-я Санкт-Петербургская международная конференция "Региональная информатика-2002" 2002, Санкт-Петербург, 26-28 ноября;

• Международный форум по проблемам науки, техники и образования "Ш -тысячелетие - новый Мир". 2002, Москва, 2-6 декабря.

• 1-st International Industrial Simulation Conference, 2003, Valencia, Spain, June 9-11.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав,

Заключение диссертация на тему "Синтез и анализ моделей системной динамики регионального социально-экономического развития"

Выводы

Для исследования и прогнозирования основных показателей различных стратегий развития социально-экономической системы Мурманской области и малого города как элемента данной системы разработан комплекс сценарно-динамических моделей. Комплекс моделей разработан на примере городов двух типов: моногорода - города, имеющего градобразующее предприятие (г.Кировск), и города с деверсифицированной экономикой (г.Апатиты). Все модели комплекса реализованы с помощью системы динамического моделирования Ро>^егз1т.

На моделях комплекса исследовано влияние экономического потенциала Мурманской области на демографические процессы в данном регионе, пути преодоления возможной кризисной ситуации на градообразующем предприятии г.Кировска, влияние экономического потенциала г.Апатиты на значения показателей характеризующих качество жизни как интегрированный критерий оценки устойчивости развития города, таких как соотношение неработающего населения к общему населению города, распределение населения на группы по доходам, влияние на жителей изменения экологической обстановки в городе как следствие изменения экономического потенциала города.

Формализованы понятия «стратегия развития» и «допустимое развитие» для социально-экономических систем регионального уровня. Разработаны средства генерации стратегий развития региональных социально-экономических систем на основе их динамического моделирования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

2. Разработаны правила вывода в виде формальных процедур баз знаний, обеспечивающих синтез моделей системной динамики, соответствующих концептуальным моделям. Это позволило избежать формализацию экспертных знаний непосредственно в терминах моделей системной динамики, что особенно затруднительно в процессе моделирования сложных систем.

3. Алгоритмизирован метод формализации и представления экспертных знаний и синтеза моделей системной динамики. Полученные алгоритмы реализованы в виде инструментальной системы поддержки создания концептуальных моделей сложных систем и синтеза соответствующих им динамических моделей. Система представляет собой интегрированную инструментальную среду для реализации интерактивного процесса создания концептуальных моделей социально-экономических систем и формального синтеза на их основе моделей системной динамики. Система предоставляет экспертам на этапе разработки концептуальных моделей возможность оперирования терминами предметной области.

Предметный указатель

Адекватность 51 База знаний 79, 104 Выбор 165, 169 Декомпозиция 55,60 Диверсификация 143, 158 Динамическая модель 27, 89, 118 Динамическая сложность 43 Допустимое развитие 173

Знания (декларативные, процедурные) 77, 79, 80, 82, 105

Индустриальная динамика 25

Информационная связь 99, 106

Концептуальная модель 42, 51, 103

Ментальная модель 21, 35

Моногород 139

Обратная связь 31

Покрывающее действие 73, 113

Поток 30, 81,91, 126

Примитив 71, 80, 88, 95, 113

Процедура вывода 82

Синтез 75,77, 88, 109, 118

Система 56

Системная динамика 21, 25, 27, 29 Системный аналитик 105 Системный подход 20 Стратегия 151, 165, 169 Сценарий 151 Уровень 30, 81, 126 Устойчивое развитие 170

Формализация 49, 105 Функционально-целевой подход 54 Экономический потенциал 137, 138, 140, 155 Эксперт 88, 105

Язык (естественный, искусственный) 64

Библиография Горохов, Андрей Витальевич, диссертация по теме Управление в социальных и экономических системах

1. Андреев Е., Харькова Т. Демографические сценарии для России./ Российский демографический журнал. 1988/1989, №2(4), с.5-19.

2. Арманд А.Д., Люри Д.И., Жерихин В.В. и др. Анатомия кризисов. М.: Наука, 1999, 238с.

3. Артур У. Механизмы положительной обратной связи в экономике. / В мире науки. 1990, №4.

4. Берталанфи Л. История и статус общей теории систем./ Системные исследования. -М.: Наука, 1973, с.33-59.

5. Берталанфи Л. Общая теория систем: критический обзор./ Исследования по общей теории систем. М.: Наука, 1969, с.32-82.

6. Бурбаки Н. Теория множеств. М.: Мир, 1965. - 240 с.

7. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. - 240 с.

8. Виртуальные реальности./ Труды лаборатории виртуалистики. Вып. 4. Под. ред. Р.ГЯновского и Н.А.Носова. М., 1998. - 212 с.

9. П.Гвишиани Д.М., Попков Ю.С. Информационные технологии в управлении функционально-пространственным развитием городов./ Экономика и математические методы. Т.23. Вып.З. 1991.

10. Геловани В.А., Башлыков A.A., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений во внештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: Эдиториал УРСС, 2001. 304 с.

11. З.Геловани В.А., Егоров В.А. и др. Решение одной задачи управления для глобальной динамической модели Форрестера. Препринт №56, М., 1974.

12. Горохов A.B. Использование экспертных знаний для автоматизации создания методик химического анализа./ Синтез систем вычислительного эксперимента Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1995,4.1, с.70-77.

13. Горохов А. В. Система автоматизации разработки концептуальной модели предметной области с использованием знаний экспертов. Вычислительный эксперимент в задачах прогнозирования. Апатиты, изд. Кольского научного центраРАН, 1993, с.106-108.

14. Горохов A.B., Путилов В.А. Формализация экспертных знаний для синтеза структур динамических моделей социально-экономических систем. Математические методы описания и исследования сложных систем. Апатиты, изд-во КНЦ РАН, 2001, с.5 5-5 6.

15. Горохов A.B., Котомин А.Б. Разработка моделей мониторинга для прогнозного социального проектирования. Интеллектуальные инструментальные средства вычислительного эксперимента. Апатиты, изд. Кольского научного центра РАН, 1996, с.69-76.

16. Горохов А.В Разработка концептуальной модели как этап динамического моделирования устойчивого развития Города. Тезисы докладовконференции «Информационные технологии в региональном развитии», изд.КФ ПетрГУ, 1999, с.38.

17. Горохов A.B., Малыгина С.Н. Концептуально-динамическая модель устойчивого развития типового города Севера России./ Имитационное моделирование в исследованиях проблем регионального развития. Апатиты, изд. Кольского научного центра РАН, 1999, с.25-34.

18. Горохов A.B., Малыгина С.Н. Исследование динамической модели города Апатиты (влияние динамики рабочих мест на миграционные процессы). Теоретические и прикладные модели информатизации региона. Апатиты, изд. Кольского научного центра РАН, 2000, с. 61-63.

19. Горохов A.B. Проблема создания адекватной модели системной динамики развития типового города Севера России //International conference "Intelligent Systems and Information Technologies in Control", June 19-23, Pskov, 2000, pp. 227-229.

20. Горохов A.B. Формализация понятия "устойчивое развитие" для социально-экономических систем. Модели социальных, технологических и образовательных процессов. Апатиты, изд. Кольского научного центра РАН, 2001, с.11-13.

21. Горохов A.B., Путилов В.А. Динамическое моделирование социально-экономических систем (на примере г. Апатиты) Математические методы описания и исследования сложных систем. Апатиты, изд. Кольского научного центра РАН, 2001, с.45-54.

22. Горохов A.B. Формализация экспертных знаний для синтеза структур динамических моделей социально-экономических систем. Математические методы описания и исследования сложных систем. Апатиты, изд. Кольского научного центра РАН, 2001, с. 55-56.

23. Горохов A.B., Цай E.JL Формализация понятия «диверсификация» для моногорода. Информационные технологии в региональном развитии: концептуальные аспекты и модели./ Апатиты, изд-во КНЦ РАН, 2002, с. 31 -34.

24. Горохов A.B., Фаныгин С.А. Интеллектуальная система непроцедурного синтеза моделей системной динамики. Информационные технологии в региональном развитии: прикладные аспекты и решения./ Апатиты, изд-во КНЦ РАН, 2002, с.6-10.

25. Горохов A.B., Путилов В.А. Динамическое моделирование устойчивого развития города // Информационные технологии и вычислительные системы. -2002, №2, с. 78-89.

26. Горстко А.Б. Имитационное моделирование./ Изв. Сев. Кавк. научного центра высшей школы. Сер. Естеств. науки, 1977, №2, 113с.

27. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: Учебник для вузов. 2-е изд. - М.: ГУ ВШЭ, 2001, 495 с.

28. Гранберг А.Г. Стратегия территориального социально-экономического развития России: от идеи к реализации// Вопросы экономики. 2001, № 9, с.15-27.

29. Гранберг А.Г. Современная ситуация в региональном экономическом развитии и региональной политике России// Российские регины и центр: взаимодействие в экономическом пространстве: Сб. тр. М.: ИГ РАН, 2000, с. 4-12.

30. Гранберг А.Г. Регионы в экономическом пространстве России./ Экономика Северо-Запада: Проблемы и перспективы развития. С-Пб., 1999, №2.

31. Гурман В.И., Москаленко А.И. (ред.) Оптимальное управление природно-экономическими системами. М.: Наука, 1980, 295с.

32. Гурман В. И. Принцип расширения в задачах управления.-2-е изд. перераб. и доп.-М.: Наука. Физматлит, 1997, 287с.

33. Гусев A.A., Гусева И.Г. Об экономическом механизме экологически устойчивого развития./ Экономика и математические методы, 1996, т.32, вып.2.

34. Гусев A.A. Методы оценки экономического ущерба от загрязнения окружающей природной среды./ Экономика природопользования. М.: ВИНИТИ, №5, 2001.

35. Гусев A.A. Экономические механизмы устойчивого развития./ Материалы 3-го совещания «Общенационального Экологического Форума». М.: Испосервис, 2001.

36. Гусейнова A.C., Павловский Ю.Н., Устинов В.А. Опыт имитационного моделирования исторического процесса. М.: Наука, 1984, 157 с.

37. Демографические перспективы России. Под ред. Волкова А.Г. Госкомстат России. М., 1993.

38. Емельянов C.B., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. М.: Знание, 1985.46.3алывский Н.П. Стратегия инвестирования для устойчивого развития Европейского Севера России. Архангельск: Изд-во Помор, ун-та, 2000, 414 с.

39. Зыков A.A. Основы теории графов. М.: Наука, 1987. - 384 с.

40. Иванова М. В. Проблемы и развитие малых городов Мурманской области. Наука и бизнес на Мурмане, октябрь, 1997, Мурманск, -с. 89-92

41. Игнатьев М.Б., Путилов В.А., Смольков Г .Я. Модели и системы управления комплексными экспериментальными исследованиями. М., Наука, 1986, 232 с.

42. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник./ Под ред. проф. Э.В. Попова, -М.: Радио и связь, 1990, 460с.

43. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник./ Под ред. Д.А Поспелова, -М.: Радио и связь, 1990, 304с.

44. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник./ Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф.Хорошевского, М.: Радио и связь, 1990, 360с.

45. Капица С.П., Курдюмов С.Н., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. 2-е изд. М.: Эдиториал УРСС, 2001, 288с.

46. Козицын A.A., Куклин A.A. Экономическая безопасность территории с градообразующим предприятием. Екатеринбург: Изд-во Урал, ун-та, 2002, 224 с.

47. Концепция программы социально-экономического развития Мурманской области на период до 2005 гг./ Институт экономических проблем КНЦ РАН, Апатиты Мурманск, 2000 г.

48. Корбут A.A., Ляпунов А.Н. Оптимизационные задачи социально-экономического развития региона (препринт научного доклада). Л., ИСЭП АН СССР, 1987.

49. Короновский A.A., Трубецков Д.И. Нелинейная динамика в действии: как идеи нелинейной динамики проникают в экологию, экономику и социальные науки. Саратов: ГосУНЦ «Колледж», 1995.

50. Крылов Ю.М., Морозов Ю.И. Кибернетические модели и психология. М.: Наука, 1984, 174с.

51. Кузьмин И.А., Путилов В.А., Фильчаков В.В. Распределенная обработка информации в научных исследованиях. JL: Наука, 1991, 304с.

52. Лачинов В.М., Поляков А.О. Информодинамика или Путь к Миру открытых систем. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999, 432с.

53. Ларина Н.И. «Смена парадигм в региональной политике». Всероссийский научный журнал «Регион: экономика и социология», № 4, 2000г.

54. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник. Изд. второе, перераб. и доп. М.: Логос, 2002, 392с.

55. Ларичев О.И., Павлова Л.И., Осипова Л.А. Многокритериальные задачи с конструируемыми вариантами решений при ограниченных ресурсах // Проблемы и методы принятия уникальных и повторяющихся решений: Сб. тр. ВНИИСИ / Под ред. С.В.Емельянова, О.И.Ларичева.

56. Ларичев О.И. Структуры экспертных знаний // Психологический журнал. 1995, №3.

57. Ларичев О.И., Моргоев В.К. Проблемы, методы и системы извлечения экспертных знаний // Автоматика и телемеханика. 1991, №7.

58. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979, 200с.

59. Лексин В.Н., Андреева E.H. Региональная политика в контексте новой российской ситуации и новой методологии ее изучения. М.: Изд. группа Прогресс, изд-во Экопрос, 1993, 160 с.

60. Лузин Г.П., Селин B.C., Истомин A.B., Вербиненко Е.А. Проблемы стабилизации социально-экономического положения на Северо-Западе и европейском Севере России. Апатиты, 1988, 184с.

61. Макаров В.JI., Рубинов A.M. Математическая теория экономической динамики и равновесия. М.: Наука, 1973.

62. Матросов В.М., Матросова Н.И. Методологические основы математического моделирования социальных и глобальных процессов./ Математическое моделирование социальных процессов. Под.ред. ак. Матросова В.М., М.: изд. МГУ, 1998, с. 11-29.

63. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. Пер. с англ. М.: Мир, 1978, 311с.

64. Месарович М., Мако Д., Такахара И., Теория иерархических многоуровневых систем. Пер. с англ. М.: Мир, 1973, 344с.

65. Миллер Дж.А. Магическое число семь плюс или минус два. О некоторых пределах нашей способности перерабатывать информацию./ Инженерная психология. М.: Прогресс, 1964.

66. Моисеев H.H. Математика ставит эксперимент. М.: Наука, 1981, 487с.

67. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981, 488с.

68. Моисеев H.H. Человек и биосфера. М. Наука, 1985.

69. Моисеев H.H. Универсум, информация, общество. М.: Устойчивый мир, 2000, 200 с.

70. Минерально-сырьевой комплекс в структуре экономики России./ Вопросы экономики №4,1998 г.

71. Мурманская область: тенденции экономического и социального развития на рубеже тысячелетий./ Коллектив авторов Апатиты: изд. Кольского научного центра РАН, 2001, 340 с.

72. Нейлор Т. Имитационные эксперименты с моделями экономических систем. Пер. с англ. М.: Мир, 1975, 237с.

73. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. Введение: Пер. с англ. М.: Мир, 1990,314с.

74. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: Пер. с англ. М.: Мир, 1984.

75. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: Методы и приложения. JL: Машиностроение, 1985, 199с.

76. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. -М.: Наука, 1997, 112 с.

77. Павловский Ю.Н. Имитационные модели и системы М.: Фазис, 2000, 144с.

78. Павловский Ю.Н., Смирнова Т.Г. Проблема декомпозиции в математическом моделировании М.: Фазис, 1998, 272с.

79. Павловский Ю.Н., Смирнова Т.Г. Проблема декомпозиции в математическом моделировании, -М.: Фазис, 1998, 266 с.

80. Павловский Ю.Н. Курс лекций "Имитационные модели и системы". М.: Фазис. 1998, 122 с.

81. Папенов К.В. Устойчивое развитие: теоретический аспект//- Вестн. МГУ Серия 6. Экономика. 1995. - № 5, с. 3 - 18.

82. Паркинсон С.Н. Закон Паркинсона и другие памфлеты. М.: Прогресс, 1976.

83. Пегов С.А., Хомяков П.М. Моделирование развития экологических систем. J1. Гидрометеоиздат, 1991, 224с.

84. Пегов С.А., Хомяков П.М. Ресурсно-экологическая оценка уровня развития технологий./Препринт. М.: ВНИИСИ, 1991, 39с.

85. Пегов С.А., Ворощук А.Н., Перфильев К.Г., Соколов A.B. Вопросы системной экологии. M., 1979, 52с.

86. Перегудов Ф.И. Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ.- М.: Высш. шк., 1989, 367 с.

87. Пирожков С.И., Сафарова Г.Л. Возрастная структура как фактор роста населения./ Клиническая геронтология. 1997, №3, с.24-32.

88. Пирожков С.И., Сафарова Г.Л. Старение населения: демографические аспекты./ Успехи геронтологии. 1998, Вып.2, с. 18-24.

89. Попков Ю.С. Теория макросистем (равновесные модели). М.: Эдиториал УРСС, 1999, 320с.

90. Попков Ю.С. Моделирование равновесных и неравновесных состояний макросистем./ Проблемы системного анализа и управления: Сборник трудов Института системного анализа РАН / Под ред. С.В.Емельянова. М.: Эдиториал УРСС, 2001, с.92-114.

91. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988.

92. Поспелов Г.С. Системный анализ и искусственный интеллект. М.: ВЦ АН СССР, 1980.

93. Поспелов Д. А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов.-М.: Радио и связь, 1989, 184с.

94. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. М.: Наука, 1982, 284с.

95. Постон Т., Стюарт Й. Теория катастроф и ее приложения. М.: Мир, 1980, 608с.

96. Представление и использование знаний: Пер. с япон./Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989, 220с.

97. Пригожин И. От существующего к возникающему. М.: Наука, 1985.

98. Природа моделей и модели природы./ Под ред. Гвишиани Д.М., Новика Б.Н., Пегова С.А. М.: Мысль, 1986, 270с.

99. Приобретение знаний:/Под ред. С.Осуга, Ю.Саэки. М.: Мир, 1990, 260 с.

100. Проблемы федерализма, местного самоуправления и территориального развития в России. Научные исследования и прикладные проекты, библиография за 1990-1999гг./ Под. ред. Лексина В.Н., Швецова А.Н. М.: Эдиториал УРСС, 2000, 584с.

101. Путилов В.А., Фильчаков В.В., Фридман А.Я. CASE технологии вычислительного эксперимента. Том 1, Апатиты., изд. КНЦ РАН, 1994, 250 с.

102. Путилов В.А., Горохов А. В. Системная динамика регионального развития. Мурманск: НИЦ «Пазори» , 2002. 306 с.

103. Путилов В.А., Горохов A.B. Сложные динамические системы и моделирование. Информационные технологии в региональном развитии: концептуальные аспекты и модели./ Апатиты, изд-во КНЦ РАН, 2002, с.6-16.

104. Путилов В.А., Горохов A.B. Системная динамика регионального развития./ Международный форум по проблемам науки, техники и образования «III тысячелетие - новый Мир». - Москва, 2-6 декабря 2002, с. 11-17.

105. Путилов В.А., Сютин A.B. Динамические модели в управлении научно-исследовательскими проектами./ Имитационное моделирование в исследованиях проблем регионального развития. Апатиты, изд. Кольского научного центра РАН, 1999, с.6-13.

106. Рабочая книга по прогнозированию. М.: Мысль, 1982, 430с.

107. Региональная политика России: концепции проблемы, решения. Лексин В.Н., Швецов А.Н., Российский экономический журнал, №2, №3, 1994; №3, №5-6,1995.

108. Ресин. В.И., Попков Ю.С. Развитие больших городов в условиях переходной экономики (системный подход). М.: Эдиториал УРСС, 2000, 328с.

109. Садовский В.Н. Основы общей теории систем, М.: Наука, 1974, 259с.

110. Садовский В.Н. Смена парадигм системного мышления./ Системные исследования. Методологические проблемы. М.: Эдиториал УРСС, 1996, с. 64-78.

111. Саймон Г. Науки об искусственном. М.: Мир, 1972.

112. Самарский A.A. Введение в численные методы. М.: Наука, 1987, 288 с.

113. Самарский A.A., Михайлов А.П. Математическое моделирование. М.: Наука, 1997.

114. Самарский A.A. Теория разностных схем. М.: Наука, 1989, 453с.

115. Северный экономический район. Проблемы, тенденции, перспективы развития, (под ред. Г.П.Лузина). СПб. "Наука",- 1992, 256с.

116. Селин B.C. Социально-экономические процессы в Мурманской области./ Материалы 2-й международной научно-практической конференции «Темпы и пропорции социально-экономических процессов в регионах Севера», Апатиты, 9-11 апреля 2003, с.109-110.

117. Селин B.C. Теоретические основы измерения и регулирования в территориальных экономических системах. Апатиты, изд. Кольского научного центра РАН, 1999, 87с.

118. Селин B.C., Котилевский A.B., Каретников E.B. Формирование политики доходов в управлении предприятием. Апатиты, изд. Кольского научного центра РАН, 2002, 130с.

119. Семенов А. Макроэкономический прогноз занятости./ Человек и труд, 1996, №1.

120. Солсо P.JI. Когнитивная психология. М.: Тривола, 1996.

121. Социальное положение и уровень жизни населения Мурманской области: Государственный комитет Российской Федерации по статистике, Мурманский областной комитет государственной статистики. Мурманск. 2001,96с.

122. Строев Е.С. Регион и предприятие: взаимодействие в условиях становления рыночной экономики./ Журнал «Федерализм», № 4, 1997.

123. Тыугу Э.Х. Концептуальное программирование. М.: Наука, 1984, 256с.

124. Устойчивость и экономическая безопасность в регионах: тенденции, критерии, механизм регулирования./ Г.П.Лузин, В.С.Селин,

125. A.В.Истомин, С.Ю.Козьменко, К.В.Павлов, Е.П.Башмакова, и др. -Апатиты, 1999, 174 с.

126. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятий (Индустриальная динамика) М., Прогресс, 1971, 229с.

127. Форрестер Дж. Мировая динамика М., Наука, 1978, 165с.

128. Форрестер Дж. Динамика развития города М., Прогресс, 1986, 309с.

129. Хакен Г. Синергетика: Пер. с англ. М.: Мир, 1985.

130. Хакен Г. Тайны природы. Синергетика: наука о взаимодействии. М.: Эдиториал УРСС, 2003, 320с.

131. Хафман И. Активная память. М., Прогресс, 1974, 285с.

132. Хозяйственные системы Севера в национальной экономике./ Г.П. Лузин,

133. B.С.Селин, A.B. Истомин и др. КНЦ РАН, г. Апатиты, 1997, 100с.

134. Хомяков П.М., Иванов В.Д., Пегов С.А. и др. Геоэкологическое моделирование для целей управления природопользованием в условиях изменений природной среды и климата. М.: Эдиториал УРСС, 2002, 400с.

135. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука. -М.: Мир, 1978,417 с.

136. Экологические аспекты энергетической стратегии как фактор устойчивого развития России. -М.: Ноосфера, 2000, 272 с.

137. Экономико-математические исследования: математические модели и информационные технологии. СПб.: АО «Центр стратегического анализа общественных процессов», 2001, 314с.

138. Экономические стратегии активных городов. СПб.: Наука, 2002, 499 с.

139. Alfeld, Louis Edward, and Alan К. Graham, 1976. Introduction to Urban Dynamics, Portland, OR: Productivity Press. 333 pp.

140. Bergstrom S. Value standards in sub-sustainable development: On limits of ecological economics // Ecol. Economics. 1993. - Vol. 7, N 1, pp. 1-18.

141. Bertalanffy L., General Systems Theory, George Braziller, New York, 1968, p

142. Cavaleri, S., and Sterman, J. D. (1995). Towards evaluation of systems thinking interventions: A case study. Proceedings of the 1995 International System Dynamics Society (Tokyo, Japan), pp. 398-407.

143. Common M., Perrings Ch. Towards an ecological of sustainability // Ecol. Economics. 1992. - Vol. 6, N 1, pp. 7-34.

144. Computer Simulation of Dynamic Systems. Maurice F. Aburdene, Bucnell University, Dubuque, 1990.

145. Daly Herman E. 1994. «Sustainable Growth: An Impossibility Theorem.» Clearinghouse Bulletin 4(4): 1-2,4,7.

146. Doyle J, Ford D. Mental Models Concepts for System Dynamics Research, http:// www.tiac.net/users/sustsol.

147. Doyle J., Radzicki M., Trees W. Measuring the Effect of Systems Thinking Interventions on Mental Models, http:// www.tiac.net/users/sustsol.

148. Forrester, Jay W. (1980). Information Sources for Modeling the National Economy. Journal of the American Statistical Association, 75(371), pp. 555-574.

149. Forrester, Jay W. (1987). Lessons from System Dynamics Modeling. System Dynamics Review, 3(2), pp. 136-149.

150. Forrester, Jay W. (1988). Designing Social and Managerial Systems (D-4006-1). System Dynamics Group, Sloan School. Cambridge, MA. Massachusetts Institute of Technology. October 20. 10 pp.

151. Forrester, Jay W., 1961. Industrial Dynamics, Portland, OR: Productivity Press. 464 pp.

152. Forrester, Jay W., 1969. Urban Dynamics, Portland, OR: Productivity Press. 285 pp.

153. Forrester, Jay W., and Peter M. Senge. (1980). Tests for Building Confidence in System Dynamics Models. In A. A. Legasto Jr. (Ed.), System Dynamics . Studies in the Management Sciences, (pp. 209-228). New York: North-Holland.

154. Forrester, Jay W„ 1968. Principles of Systems, (2nd ed.). Portland, OR: Productivity Press. 391 pp.

155. Forrester, Jay W„ 1973. World Dynamics, (2 ed.). Portland, OR: Productivity Press. 144 pp.

156. Gorokhov A. Synthesis of algorithm of prompt manufactoring control with using expert knowledge. Доклад. Международная конференция "CAD/CAM, robotics and factories of the future", Санкт-Петербург, 1993, с.227-228.

157. Gorokhov A. System to Support Decision Making in Analytical Chemistry. Доклад. "The 1994 East-West International conference on Humen Coputer Interaction". Санкт-Петербург, 1994, c.83-86.

158. Gorokhov A., Kotomin A. Design of Scenario Forecasts for Region // Proceedings of Int. Conference on Informatics and Control (ICI&C97), 1997, 913 June, St. Petersburg. V.2, pp. 760 766.

159. Meadows, Dennis L., and Donella H. Meadows, ed., 1973. Toward Global Equilibrium: Collected Papers, Portland OR: Productivity Press, 358 pp.

160. Meadows, Dennis L., William W. Behrens, III, Donella H. Meadows, Roger F. Naill, JOrgen Randers, and Erich K. O. Zahn, 1974. Dynamics of Growth in a Finite World, Portland OR: Productivity Press. 637 pp.

161. Meadows, Donella H., Dennis L. Meadows, Jorgen Randers, and William W. Behrens III. (1972). The Limits to Growth. New York: Universe Books. 205 pp.

162. Powersim 2.5 Reference Manual .-Herndon, USA: Powersim Press, 1996, 427pp.

163. Radzicki Michael J. A System Dynamics Approach to Sustainable Cities //Proceedings of the 1995 International System Dynamics Conference, Gakushim University, Tokio, Japan. 1995, pp.191-210.

164. Roberts, Nancy, David Andersen, Ralph Deal, Michael Garet, and William Shaffer, 1983. Introduction to Computer Simulation: A System Dynamics Modeling Approach, Portland OR: Productivity Press. 562 pp.

165. Shannon R., Biles W., The Utility of Certain Curriculum Topics to Operation Research Practitioners, Operation Research, v. 18, N 4, Jul. Aug. 1970.

166. Simon, H. A. (1956). Rational choice and the structure of the environment. Psychological Review, 63, pp. 129-138.

167. Sterman J. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. McGraw-Hill, 2000, 982pp.

168. Sterman, J. D. (1989). Misperceptions of feedback in dynamic decision making. Organizational Behavior and Human Decision Processes , 43 , pp. 301335.

169. Sterman, J. D. (1989a). Misperceptions of feedback in dynamic decision making. Organizational Behavior and Human Decision Processes. 43(3), pp. 301335.

170. Sterman, J. D. (1989b). Modeling managerial behavior: Misperceptions of feedback in a dynamic decision-making experiment. Management Science, 35(3), pp. 321-339.

171. Sterman, J. D. (1994). Learning in and about complex systems. System Dynamics Review. 10(2/3), pp. 291-330.

172. Sterman, J. D., and Meadows, D. (1985). Strategem-2: A microcomputer simulation game of the Kondratiev cycle. Simulation and Games , 16 (2), pp. 174-202.

173. Vladimir Putilov, Andrey Oleynik, Andrey Gorokhov. The Conceptual Synthesis Methods of the Dynamics Models for Complex System. The International Industrial Simulation Conference "ISC'2003", June 9 12, 2003, Valencia, Spain, pp 136-140.

174. Weston F. OR Techniques Relevant to Corporate Planning Function Practices, An Investigative Look, presented at 39th National Meeting, Operations Research Society of America, Operations Research Bulletin, v. 19, Suppl. 2, Spring, 1971.

175. Матрица информационных потоков между основными подсистемами социально-экономической системы региона

176. Потребители Источники 1 Управл 2 Населен. 3 Произв 4 Инфр. 5 Экол. 6 Жилье 7 Земля

177. Управление шп=0 Ш21=0 Инф. о налогах Инф. о бюджет е Инф. о бюджет е Инф. о бюджет е Ш71=0

178. Население статист ика Рын. услуги товаров Рынок труда Рынок услуг Отходы Рынок жилья ш72=0

179. Производство Налоги Рынок товаров Рынок товаров Рынок товаров Отходы ш6з=0 Рынок земли

180. Инфраструктура Шн=0 Рынок услуг Рынок услуг Рынок услуг Отходы Шб4=0 т74=0

181. Экология П115=0 Инф. о загрязнен ш35=0 ГП45=0 ш55=0 Ш65=0 т75=0

182. Жилье Налоги Рынок жилья гп36=0 ГП46=0 Отходы Шбб=0 Рынок земли

183. Земля Налоги Ш27=0 Рынок земли Ш47=0 Отходы Ш67=0 т77=0

184. Первый уровень декомпозиции матрицы М по потребителю «население»

185. Потребители Источники 2. Население0.14 лет 15-55 низкие доходы 15-55 средние доходы 15-55 высокие доходы 56 и старше

186. Управление Норм, акты Норм, акты Норм, акты Норм, акты

187. Население Товары и услуги Товары и услуги Товары и услуги Товары и услуги

188. Производство А - - Материалы

189. Б Продукт ы питания Продукт ы питания Продукт ы питания Продукты питания Продукт ы питания

190. Товары нар. потр. Товары нар. потр. Товары нар. потр. Товары нар. потр. Товары нар. потр.- Трансп. средства Трансп. средства

191. Зап. части ГСМ Зап. части ГСМ Зап. части ГСМ Зап. части ГСМ

192. Инфраструктура Медицина Услуги Услуги Услуги Услуги Услуги

193. Лекарств а Лекарств а Лекарств а Лекарства Лекарств а- - Мед. техн.

194. Образ-е Услуги Услуги Услуги Услуги Услуги

195. Трансп. Услуги Услуги Услуги Услуги Услуги

196. Культура Услуги Услуги Услуги Услуги Услуги

197. Спорт Услуги Услуги Услуги Услуги

198. Правопор Услуги Услуги Услуги Услуги Услуги

199. Экология Воздух Качество Качество Качество Качество Качество

200. Вода Качество Качество Качество Качество Качество

201. Пр. пит-я Качество Качество Качество Качество Качество

202. Жилье Рынок жилья Рынок жилья Рынок жилья Рынок жилья7. Земля - - Рынок земли1. Меню администратора1. Т„н

203. Система Справка Новая модель Загрузить модель Сохранить модель Сохранить как Синтез к они. моделиготовая картинка;

204. Контекстно-зависимое всплывающее меню1. ЗШСгеаШ1. Система Справка

205. Графическая картинка Текстовая картинка1ЛШ- М Мурманская область + X Производство + 13 нергетика Экология- 11. Тип вершины ¡Вершина1. Название вершины

206. Переименовать Добавить вершину Добавить примитив Добавить действие Добавить связь Удалить вершину Свойства Наверх1. Вода1. Описание

207. Экологическая характеристика водных ресурсов Мурманской области

208. Начальная декомпозиция задачи

209. Добавить действие Свернуть действия Удалить все действия рация Изменить примитив Удалить примитив Преобразовать е узел Свойстваениелениегностьиммиграция1. Эммиг рация

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00