CC BY
24
УДК 658.012.2
СИСТЕМНО-ДИНАМ1ЧН1 МОДЕЛ1 В ПРОГНОЗУВАНН! РОЗВИТКУ СКЛАДНИХ
ЕКОНОМ1ЧНИХ СИСТЕМ
© 2014 СОКОЛОВСЬКА З. м., ЯЦЕНКО Н. В.
УДК 658.012.2
Соколовська З. М., Яценко Н. В. CMcreMH0^MHaMi4Hi моделi в nporH03yBaHHi розвитку складних економ1чних систем
Мета cmammi полягае в розглядi та об(рунтувант можливостей застосування системно-динам'нного nidxody в прогнозувант розвитку складноI економiчно'i системи на прикладi динам'жи морського порту. Узагальнюючи науков'> прац багатьох вчених, стверджуеться, що необxiдними умовами створення мiнiмалiстичниx моделей, адекватних реальним системам i поставленим завданням, е вдале обрання методологи моделю-вання, програмних засоб'в реал'ваци та плашв проведення iмiтацiйниx експеримент'в. Об(рунтовуеться доцльнсть застосування системно-динамiчноl методологИ залежно вiд р'юня абстракцИ та ступеня агрегаци дотджуваних процеав. Запропоновано комплекс моделей, спрямованих на прогнозування динамiки операцшно':'д'тльностi порту та пов'язанихз нею фнансових потошв на р'вну часову перспективу. Наведено загальну структуру та фрагменти потокових Ыаграм модел'> довгострокового прогнозування динамiки розвитку порту. Робота модел'> представлена результатами iмiтацiйниx експеримент'в на прикладi Державного тдприемства «Морський торгвельний порт «Усть-Дунайськ». Iмiтацiйнi експерименти на моделях реал'воват на програмнш платформi Ithink i сприяють визначенню загальних тенден^й функцюнування об'екта та отриманню уявлення про найб'шьш суттев'> «вузьш мсця».
Ключовi слова: iмiтацiйна модель, iмiтацiйний експеримент, системна динамка, потоковi д'шграми, прогнозування. Рис.: 17. Ббл.: 16.
Соколовська Зоя Миколавна - доктор економiчниx наук, професор, зав'дувач кафедри економчноI юбернетики та '¡нформацшних технологй, Одеський нацональний полтехтчний ушверситет (пр. Шевченка, 1, Одеса, 65044, Украна) E-mail: nadin_zs@te.net.ua
Яценко Наталiя Володимирiвна - старший викладач кафедри економ'мноi юбернетики та нформацшних технологй, Одеський нацональний по-лтехшчний ушверситет (пр. Шевченка, 1, Одеса, 65044, Украна) E-mail: natali_j@te.net.ua
УДК 658.012.2
Соколовская З. Н., Яценко Н. В. Системно-динамические модели в прогнозировании развития сложных экономических систем
Цель статьи заключается в рассмотрении и обосновании возможностей использования системно-динамического подхода в прогнозировании развития сложной экономической системы на примере динамики морского порта. Обобщая научные труды многих ученых, утверждается, что необходимыми условиями создания минимали-стичных моделей, адекватных реальным системам и поставленным заданиям, является удачный выбор методологии моделирования, программных средств реализации и планов проведения имитационных экспериментов. Обосновывается целесообразность использования системно-динамической методологии в зависимости от уровня абстракции и степени агрегации исследуемых процессов. Предложен комплекс моделей, направленных на прогнозирование динамики операционной деятельности порта и связанных с нею финансовых потоков на различную временную перспективу. Приведена общая структура и фрагменты потоковых диаграмм модели долгосрочного прогнозирования динамики развития порта. Работа модели представлена результатами имитационных экспериментов на примере Государственного предприятия «Морской торговый порт «Усть-Дунайск». Имитационные эксперименты на моделях реализованы на программной платформе Ithink и способствуют определению общих тенденций функционирования объекта и получению представления о наиболее существенных «узких местах».
Ключевые слова: имитационная модель, имитационный эксперимент, системная динамика, потоковые диаграммы, прогнозирование. Рис.: 17. Библ.: 16.
Соколовская Зоя Николаевна - доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономической кибернетики и информационных технологий, Одесский национальный политехнический университет (пр. Шевченко, 1, Одесса, 65044, Украина) E-mail: nadin_zs@te.net.ua
Яценко Наталья Владимировна - старший преподаватель кафедры экономической кибернетики и информационных технологий, Одесский национальный политехнический университет (пр. Шевченко, 1, Одесса, 65044, Украина) E-mail: natali_j@te.net.ua
UDC 658.012.2
Sokolovska Zoia M., Yatsenko Nataliia V. System-dynamic Models in Forecasting Development of Complex Economic Systems
The goal of the article lies in consideration and justification of possibilities of use of the system-dynamic approach in forecasting development of a complex economic system using example of dynamics of a sea port. Generalising scientific works of many scientists, the article holds that the necessary condition of development of minimalistic models, adequate to real systems and set tasks, is a proper selection of methodology of modelling, relevant software and plans of conduct of simulation experiments. The article justifies expediency of use of the system-dynamic methodology depending on the level of abstraction and degree of aggregation of the studied processes. The article offers a set of models directed at forecasting dynamics of the operation activity of a port and connected financial flows for various time prospective. The article shows a general structure and fragments of flow charts of a model of long-term forecasting the port development dynamics. Operation of the model is presented by results of simulation experiments using example of the "Sea Trade Port Ust-Dunaysk" State Enterprise. Simulation experiments are realised on the Ithink software platform and facilitate identification of general tendencies of object functioning and detection of the most significant weak points.
Key words: simulation model, simulation experiment, system dynamics, flow chart, forecasting. Pic.: 17. Bibl.: 16.
Sokolovska Zoia M.- Doctor of Science (Economics), Professor, Head of the Department of Economic Cybernetics and Information Technologies, Odessa National Polytechnic University (pr. Shevchenka, 1, Odessa, 65044, Ukraine) E-mail: nadin_zs@te.net.ua
Yatsenko Nataliia V.- Senior Lecturer of the Department of Economic Cybernetics and Information Technologies, Odessa National Polytechnic University (pr. Shevchenka, 1, Odessa, 65044, Ukraine) E-mail: natali_j@te.net.ua
1мггацшш досл^ження знаходять значне розповсю-дження у рiзних сферах. Однак у вггчизнянш практицi розробка та використання iмiтацiйних моделей кон-кретних об'ектш складае незначний вiдсоток вiд загально! кiлькостi додаткiв, де досi превалюють навчальнi та науковi моделi. Водночас попит на впровадження цього потужного апарату прогнозу, аналiзу та оптимiзащ! постiйно зростае.
На сучасному етат розвитку складнi економiчнi си-стеми вимушеш працювати в умовах високо! невизначе-ностi, що суттево ускладнюе управлiння ними. У процесi прийняття управлшських рiшень виникае проблема про-гнозування поведiнки системи та зовншнього середови-ща. Результати прогнозш необх^но постiйно коригувати по ходу розвитку подш, що дозволяе пристосовуватися до змш оточення та гнучко реагувати на негативнi впли-ви. 1мггацшне моделювання дозволяе здiйснити множину прогнозш за рiзними сценарiями залежно в^ динамiчного формування рiзноманiтних ситуацiй практично необмеже-но! складностi. Необхiдними умовами створення мшмам-стичних моделей, адекватних реальним системам i постав-леним завданням прогнозування й аналiзу, е вдале обрання методологи моделювання, програмних засобiв реалiзацil та планiв проведення iмiтацiйних експериментш [1 - 7]. Проблема вибору методологи ткно пов'язана з вибором ршня абстракци та ступеня агрегаци дослiджуваних процесш [2, 4, 8]. Згiдно з цим досл^ник може обирати одну з юль-кох можливих альтернатив - дискретно-подшний пiдхiд, системно-динамiчний, агентний або гiбрид з перелiчених методологш [9 - 13].
Метою статт е розгляд та обгрунтування можливо-стей застосування системно-динамiчного пiдходу в про-гнозуваннi розвитку складно! економiчно! системи - мор-ського порту.
Сучаснi портовi комплекси - це масштабнi техноло-гiчнi системи, яким притаманнi т ж саме властивостi, як i будь-якiй складнiй економiчнiй системi:
+ ступiнь складностi: велика кiлькiсть процесiв, не-тривiальний характер !х взаемодц, комплексний вплив рiзноманiтних стохастичних факторш зо-внiшнього та внутрiшнього середовища функцю-нування об'ектш; + структуровашсть: наявнiсть конкретно! оргашза-цiйно! структури.
У комплексних дослiдженнях таких об'ектш можуть використовуватися рiзнi пiдходи iмiтацiйного моделювання залежно вiд поставлених тактичних i стратегiчних задач [14 - 16].
Зпдно з прийнятою Стратегiею розвитку морських портiв Укра!ни (до 2038 р.) кожним портом розробляються власнi плани розвитку, яи мiстять три перспективи - ко-роткострокову, середньострокову та довгострокову. Набу-вають значення прогнози вiдповiдно! тривалость
Як об'ект дослiдження розглянемо Державне тдпри-емство «Морський торгшельний порт «Усть-Дунайськ». У поточний час порт спецiалiзуеться на перевантаженнi на-валювальних i генеральних вантажiв. Основними напрям-ками його дiяльностi е:
+ навантаження-вивантаження суден; + перевалка вантажу з рiчкових суден на морсьи та
навпаки; + обслуговування пасажирш; + транспортно-експедиторськi й складськi операцп;
+ агентування i комплексне обслуговування флоту (зняття л'яльних, фекальних вод, сухого смггтя, бункерування водою i паливом), буксирнi операцп; + обслуговування несамох^ного флоту; + управлiння судноплавством на акваторп порту, iн-
формацiйне забезпечення; + зовнiшньоекономiчна дiяльнiсть; ^ забезпечення безпечно! стоянки суден. На базi розробленого комплексу моделей здiйсню-еться прогнозування динамки операцшно! дiяльностi порту та пов'язаних з нею фшансових потокiв впродовж року (з рiзним часовим кроком iмiтацi!) та на довготривалу перспективу (крок iмiтацi! - рiк). Обрання як базово! системно-динамiчно! методологй моделювання обгрунтовано таким.
Головною метою iмiтацiйних експеримент1в було ви-значення загальних тенденцiй функцiонування об'ек-та та отримання уявлення про найбкьш вагомi «вузь-кi мiсця». У такш постановцi задачi дослiдження носили стратепчний характер, були нацiленi, перш за все, на роз-робку довготривало! стратегй розвитку портового госпо-дарства, а тому допускали достатньо високий ршень агре-гацй в межах моделей. Мтащя господарських операцiй порту, пов'язаних з операцшною дiяльнiстю, здшснювала-ся iз урахуванням багатьох стохастичних впливiв фактор1в внутрiшнього i зовншнього середовища та з урахуванням часових затримок (тривалосп) в^пов^них процесiв.
Усе це в^пов^ае системно-динамiчнiй методологй, коли динамка об'екта визначаеться у виглядi еволюцiйних змiн, без вiдтворення окремих елементарних подш. Моделi при цьому представлеш у виглядi взаемодЦ потокш рiзно-манiтно! природи, що i потрiбно у даному випадку: рiзно-спрямованi вантажопотоки, заходи у порт вичизняних i за-рубiжних суден, фiнансовi потоки вiд здiйснення конкрет-них видiв операцiй тощо.
Потоки i фонди е фундаментальними поняттями методу, на базi якого об'ект моделювання представляеться як динамiчна система. Структурно модель - це сукупшсть фондш, пов'язаних мiж собою потоками. Вмкт фонд1в ви-мiрюеться !х р1внем, а iнтенсивнiсть потоив визначаеться темпами або швидкiстю перемщення вмiсту фондiв. Наве-денi поняття е дуже ун1версальними i легко штерпретують-ся у термiнах конкретно! економiчноl системи. У даному випадку у виглядi фондiв виступають обсяги вантажш рiз-них тип1в, обсяги вантажоперевалювання конкретних кра-н1в i загальний обсяг вантажопереробки порту, ккьисть оброблених суден, доходи та витрати в^ канальних збор1в, вiд збер1гання вантажiв на складах, загальний фшансовий результат роботи порту тощо.
Ршш фонд1в визначаються величинами безперервни-ми за дiапазоном сво!х значень та дискретними у чась Вони фактично е змшними стану системи, значення яких фор-муються за рахунок накопичення рiзниць мiж вхiдними та вих^ними потоками. Темпи потокiв визначаються управ-лiнськими рiшеннями, якi формуються на основi iнфор-мацй про стан ршшв. Рiвняння темпiв - це формалiзованi правила, що визначають, яким чином шформащя про рiвнi призводить до вибору поточних значень темтв поток1в.
Моделi системно! динамки - це моделi зi зворотними зв'язками, у яких процеси проткають у часi. Останне дося-гаеться за рахунок наявносп специфiчно! дискретно! змш-но! - «часу». Користувач мае змогу встановити як термш iмiтацi! - загальний час моделювання, так i крок iмiтацi! -
часовий крок моделювання (елементарну одиницю часу). Зпдно з цим можливою е iмiтацiя тривалост будь-якого процесу - наприклад, операцiй перевалки вантажш кранами або на рейдi з судна на судно; термшу збер!гання вантажiв на складах; термшш оренди допомгжного флоту i т. iн.
На математичному ршш моделi системно! динамiки е системою кшцево^зницевих ршнянь, якi виршуються на основi чисельного алгоритму штегрування (за схемою Ейлера або Рунге - Кутта) з постiйним кроком i заданими початковими значеннями. Формування моделi за методом системно! динамки здшснюеться за допомогою дiаграм причинно-насл^кових зв'язкш. Дiаграми визначають, в яких в^ношеннях знаходяться мгж собою змшш та являють собою розмiченi графи.
Таким чином, системна динамка замшюе шдишду-альнi об'екти !х агрегатами та передбачае найвищий ршень абстракцп i безперервнiсть процесш у чай, що i вiдповiдае щлям конкретного дослiдження. Як програмну платформу реамзацп використано технологiю КЫпк.
Структуру моделi довгострокового прогнозування динамiки розвитку порту наведено на рис. 1.
Прогнози динамки основних складових операцшно! дiяльностi, а також доходно! та витратно! частин пов'язаних з ними фшансових потокiв здiйснювалися з використанням наявних статистичних даних за ретроспективы перюди, а також з врахуванням впливу рiзноманiтних стохастичних факторiв внутршнього та зовнiшнього середовища функ-цюнування портового комплексу.
Потоковi дiаграми фрагменту модели який стосуеть-ся прогнозування обсяпв вантажопереробки порту та фь
нансових потоков доход1в i витрат, пов язаних з вантажопе-реробкою, наведет на рис. 2.
Обсяги вантажопереробки (за видами вантажш) моделюються за допомогою масиву фондш «вантажопе-реробка», ршень яких визначаеться вх1дними потоками «вантажЬ. Темпи вх1дних потоив визначаються двома конверторами та тдмоделлю:
+ конвертор «статистика вантажопотокш» - зада-еться функщею GRAF(Time), де Time - поточний час в межах процесу моделювання; + конвертор «прогноз вантажопотокш» - визначаеться функщею FORCST, яка здшснюе екстра-полящю тенденцп «статистика вантажопотоив» на задану в1дстань у майбутне. FORCST обчислюе тенденщю на вход1, основану на значеннях вх1дно-го конвертору, величини експоненщально! серед-ньо! входу першого порядку i середнього часу. По-т1м FORCST екстраполюе тенденщю на майбутне. Наприклад, FORCST(статистика вантажопотоив, (рк даних - 2008 + 1), 5), де «рк_даних» - змшна, в яий збер1гаеться час заинчення наявно! статистики (може встановлюватися користувачем автоматично на CASE-ршш за допомогою стандартного блоку Graphical Input Device). У наведеному приклад1 константа 2008 - рк початку наявно! статистики. Прогноз робиться до 2018 р.; + тдмодель «фактори впливу на обсяги вантажопотоив» призначена для генеращ! впливш комплексу детермшованих i стохастичних фактор1в.
прогноз обсяпв... V
прогноз обсяпв вантажопереробки
_J.
прогноз обсяг1в... V
прогноз обсяпв збер^ання вантаж1в
прогноз доходщ... V
прогноз доход|в i витрат вщ ¡нших вид1в роб1т i послуг
ч__>
I
прогноз судозаход1в... V
прогноз судозаход1в у порт
прогноз доход1в... V
прогноз доход|в i витрат в1д вантажо-переробки
v
прогноз доход1в... V
прогноз доход|в i витрат в1д збер1-гання вантаж|в
V v
прогноз фшансових... V
прогноз фшансових результата роботи порту
прогноз 1нших... V
прогноз 1нших доход1в i витрат
прогноз доход|в...
прогноз доход1в i витрат вщ роботи СД флоту
прогноз доход1в... v
прогноз доход1в i витрат вщ оренди
прогноз доход1в... v прогноз дохода i витрат вщ портових i канальних ро61т
прогноз витрат... V
прогноз витрат на утримання водних шлях1в
[ Run ]
Рис. 1. Структура моделi довгострокового прогнозування функцюнування порту
ЕК0Н0М1КА ЕК0Н0М1К0-МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ
Прогноз доход ¡в \ витрат вщ вантажопереробки
на ванта^опереробку на ва^опереробку
статистика
доходи порту вщ вантажопереробки статистика
загальн! фактори
динамка фшансового результату вщ вантажопереробки
динал/ика доходт
\ витрат вщ вантажопереробки
0 Прогноз обсяпв вантажопереробки ^ &
стати вантажс
кданих
загальна вантажопереробка
фактори впливу на обсяги вантажопоток1в
агальна вантажопереробка по роках
вантажопереробка по роках
прогноз конкретних вантажопотав
динал/ика загально! вантажопереробки
ю
СП
м о
Рис. 2. Модельш блоки «Прогноз обсяпв вантажопереробки» та «Прогноз доход1в I витрат вщ вантажопереробки» (фрагменти)
Загальний фшансовий результат вiд вантажоперероб-ки, представлений у фрагменту формуеться вх^ним «доходи вiд вантажопереробки» та випдним «витрати вiд вантажо-переробки» потоками. Темпи потокш визначаються трьома конверторами, один з яких задае наявну статистику доходш/ витрат (функци СИАР(Тте)); другий формуе прогнознi данi (функци БОИС8Т); третiй - iнтегральна змшна, значення яко'1 (доходи/витрати) формуеться на базi роботи двох тд-моделей («Загальш фактори», «специфiчнi фактори»).
о складу загальних належать економiчнi, полiтичнi фактори; клiматичнi та екологiчнi впливи. Специфiч-|Hi фактори вiдображають стан обладнання, шфра-структури порту; х^ днопоглиблювальних робiт; змiни рш-ня витрат на паливо, електроенергiю, матерiали, заробiтну плату, ремонтнi роботи; наявшсть непередбачуваних витрат тощо. Комплекс факторш формуеться гнучко. Також перед-бачеш рiзнi алгоритми визначення конкретних та штеграль-них впливiв (з використанням рiзних законш розподку сто-хастичних величин) залежно вiд змодельованих ситуацш.
На основi моделювання динамiки окремих складових формуеться загальна динамiка операцшно! та фшансово! (у межах наведених операцш) дiяльностi порту на тривалу перспективу (фрагмент потоково'1 дiаграми - рис. 3).
Роботу моделi розглянемо на прикладi деяких ре-зультатш iмiтацiйних експериментш.
На поточний час одшею зi значних проблем вск Ду-найських портш е падшня вантажопотокiв.
Прогнозна динамiка загальних обсягш вантажопере-робки на довгострокову перспективу без урахування та з врахуванням впливу стохастичних факторш зовншнього i внутрiшнього середовища представлена, в^пов^но, на рис. 4 i рис. 5.
З наведеного видно, що прогнози динамiки обсягiв вантажно-розвантажувальних робiт по порту загалом не-сприятливi. Однак це стосуеться не вйх видiв вантажш. На-приклад, в^носно вантажопереробки зерна прогнозуеться позитивна тенденщя на тривалу перспективу (рис. 6).
Песимктичний (рис. 7) та оптимютичний (рис. 8) прогнози динамки доходш i витрат вiд вантажопереробки демонструють два ймовiрнi варiанти розвитку подш.
Якщо iснуючи реали та кризовi явища будуть збериа-тися та поглиблюватися, вiрогiднiшим е песимктичний ва-рiант -- негативна динамка доходiв та, вiдповiдно, позитивна динамка витрат. У разi змши ситуацп та з урахуванням бкьш сприятливого впливу факторiв зовнiшнього та вну-трiшнього оточення прогнозуеться поступове збкьшення доходш вiд вантажопереробки, однак все одно зi значним тдвищенням ршня витрат - оптимiстичний прогноз.
Серед складових доходно'! частини фшансових пото-кiв порту найбкьша штенсившсть спостер1гаеться по доходам в^ роботи службово-допомiжного (СД), рейдового та мкцевого флоту; доходам вiд оренди флоту, а також в^ шших видш робiт та послуг. Така ситуащя е наслiдком до-статньо стало'! тенденцп i обумовлена одержанням доходiв вiд надання послуг портовим флотом (буксирами, бункеру-вальниками питно'1 води), а також надходженням доходiв вiд iнших послуг, що надаються службою портового нагляду (оформлення приходу^дходу, завiрення журналш тощо), адмiнiстративно-господарським видком (обслуговуван-ня пасажирш, послуги автотранспорту, ВОХР) i портовим пунктом (наприклад, послуги докерш i т. ш.).
Позитивна динамiка наведених доходiв, зпдно з дов-гостроковим прогнозом, збериатиметься i надалi (рис. 9, рис. 10). Однак на фон зростання витрат, особливо за ш-шими видами послуг.
Доходи в^ оренди флоту мають мюце на фонi в^нос-но мшмальних витрат, пов'язаних з цим видом дiяльностi. Однак така тенденцiя не е сталою. Результати iмiтацiйних експериментш доводять спад доходiв вiд оренди, що обу-мовлено поступовим виведенням зi строю, списанням бук-сирш, плавучих кранiв та практично в^сутшстю оновлен-ня портового флоту (рис. 11).
За результатами iмiтацiйних експериментш (песимк-тичний варiант) у довгостроковш перспективi прогнозуеться значне скорочення портових i канальних зборш та паралель-но зростання витрат (рис. 12). Ситуащя незначно полшшить-ся до 2018 р.: прогнозуеться невелика позитивна динамка. За оптимктичним варiантом стан дещо кращий (рис. 13).
Ситуащя мае об'ективш пояснення, якщо звернутися до розгляду динамки юлькоста оброблених у порту вггчиз-няних та шоземних суден - песимiстичний варiант (рис. 14). За оптимiстичним прогнозом динамка судозаходiв мае по-лшшитися (рис. 15).
Довгостроковий прогноз загально'1 динамiки доходш та витрат в^ дiяльностi порту -- песимiстичний та оптимкс-тичний варiант - наведет, в^пов^но, на рис. 16 i рис. 17.
Таким чином, iмiтацiйнi експерименти, проведенi на моделях, дозволили визначити та обгрунтувати ряд тенденцш функцiонування та розвитку дослiджува-ного порту:
+ значне та стале падiння загальних обсягш та, в^-
повiдно, доходiв вiд вантажопереробки; + позитивнi прогнози стосовно динамки потоив
окремих видш вантажш - зернових, металiв; + суттеве зменшення заходiв у порт вiтчизняних та
iноземних суден; + негативну тенденцiю доходш вiд портових i канальних зборiв, а також в^ оренди флоту; + зростання витрат практично по всiм складовим
операцшно! дiяльностi; + анамз чутливостi дослiджуваних процесiв виявив серед найбкьш впливових специфiчних негатив-них факторiв стан днопоглиблювальних робiт (не вистачае глибин для заходу багатотоннажних суден), стан перевантажувального обладнання (стутнь зносу портальних кранш перевищуе 90%) та портово'1 iнфраструктури; зростання витрат на паливо, енерйю та ремонтш роботи; вимоги карантинних органiв. Негативний вплив загальних факторiв обумовлений нестабкьшстю по-лiтичного та економiчного становища в кра!ш та несприятливою ситуащею в Дунайському регiонi (економiчно-депресивний район, вiдсутнiсть притоку швестицш).
ВИСНОВКИ
Принципи, на яких базуеться системна динамка, дозволяють моделювати динамiчнi системи практично необмежено'1 складностi. Будь-яка шформащя за проблемою може бути формализована та «вбудована» в модель. Системно-динамiчнi моделi формують реальну структуру дослiджуваних бiзнес-систем i структуру прийняття рь шень стосовно '1х розвитку.
<
о ю о а. ш
т
О .
ос н . О О ю
1 с
I га I
' 1 I
V»' ^ и
. о га
н П) / га / н
^ т ю го
га /
X т
¿1
о т
0 и
1 га I
О ю о
а. ^ ^ га о
га £ с * £
£ Ж ^ а.
£9
° I
о о
ч 1=
ч/< га
I т
<и
О
О \0 о
£
£
т
Ф ^
X
о
*
О С
\0
Л С Ф Ч
О
Запропонованi моделi прогнозно! динамки функщ-онування порту е шструментами постiйного вико-ристання. Тренажерний характер моделей дозволяе програвати багатофакторш змши ситуацiй, створювати низку сценарив можливого розвитку подш. Проведення аналiзу чутливост моделей наглядно демонструе змiни результапв експериментiв в залежностi вiд варiацu кон-кретних параметрiв. Прогнози, отримаш в ходi експлу-атаци моделей, треба оцшювати не з позицш величини похибки (наскiльки точними е значення результатних по-
казникiв), а з позицш достовiрностi загальних тенденцш процесiв, можливостей заздалегiдь уявити «вузьи мiсця» та прийняти вiдповiднi заходи.
Використання СА8Б-технологш пакету КЫпк значно спрощуе технологiю проведення iмiтацiйних експеримен-тш, що робить 11 бкьш прийнятною для експлуатаци в по-всякденнiй дiяльностi. Модульнiсть та в^критють модельного комплексу передбачае пристосування до специфжи конкретних об'ектiв аналопчного спрямування. ■
Тис. т
25-
1 / л
1
2008
201 Рк
2010 2013 2015
1 - загальна вантажопереробка по роках Рис. 4. Динамка вантажопереробки без урахування факторного впливу (тис. т) Тис. т
45
30
15
"к
\ N /X
1 \
\
\-- -1 '
2008
2010
2013
2015
201 Рк
1 - загальна вантажопереробка по роках Рис. 5. Динамка вантажопереробки з урахуванням факторного впливу (тис. т) Тис. т
19-
17
15
ч
л—
л
2008
2010
2013
2015
2018 Рк
1 - вантаж кегпо]
Рис. 6. Динамка вантажопереробки зернових з урахуванням факторного впливу (тис. т)
<С т
2
о
=г
о
о
<
о
ш
3500
1500 2000
500 500
2 2 __^^
\ 1
2 V
i
2008
2010
2013
2015
1 - доходи Bifl вантажопереробки
2 - витрати вщ вантажопереробки
2018 PÍK
Рис. 7. Песимктичний прогноз динамiки доходiв i витрат вщ вантажно-розвантажувальних робiт (тис. грн)
Тис. грн
2500 ч-3500
<
CQ 2
о
=Т
I
о
о
<
Ш
1500 2000
500 500
2
2 1
2008
2010
2013
2015
1 - доходи Bifl вантажопереробки
2 - витрати вщ вантажопереробки
2018 PÍK
Рис. 8. Оптимктичний прогноз динамки доходiв i витрат вiд вантажно-розвантажувальних po6iT (тис. грн) Тис. грн
3000 5000
2000 _П
3000
1000 1000
2
Г ------
'3
PÍK
2008
2018
2010 2013 2015
1 - витрати СД флоту 2 - доходи вщ СД флоту
Рис. 9. Прогноз динамки доходiв i витрат вiд роботи СД, рейдового та мкцевого флоту (тис. грн)
3500 2000
2000 1000
Рк
2950 250
2010 2013 2015
1 - витрати за ¡ншими видами роб1т \ послуг
2 - доходи в1д ¡нших вид1в роб1т \ послуг
Рис. 10. Прогноз динамки доходiв витрат вiд iнших видiв робiт i послуг (тис. грн) Тис. грн
2600 150
2250
50
1
2
1
Рк
2008 2010 2013 2015 2018
1 - доходи вщ оренди 2 - витрати вщ оренди
Рис. 11. Прогнозна динамка доходiв/витрат вiд оренди флоту (тис. грн)
<С т
2
о
=г
850300
Тис. грн
600 150
350 0
\ 1
2
-2-^ 2 1
т Рк
2008 2010 2013 2015 2018
1 - доходи вщ портових збор1в 2 - витрати на портов! та канальн збори
Рис. 12. Песимктичний прогноз динамiки доходiв i витрат вiд портових i канальних робiт (тис. грн)
О
О
<
О ш
<
m 2
о
=Г
I
о
о
<
s
Ш
700 150
500 0
\
2 /__________________________ __
/ -1 """""""""""
-2-^ 1 2 1
PiK
2008 2010 2013 2015 2018
1 - доходи Bifl портових 3ÔopiB 2 - витрати на портов! та канальн збори Рис. 13. Оптимктичний прогноз динамiки доходiв i витрат вщ портових i канальних po6iT (тис. грн) Шт.
35 15
20 0
\ 1 ..л................
А 2^ ......^хл
\ч/ \
1--—----
^—* "*
2008
2010
2013
2015
201
i PiK
1 - судозаходи (vit) 2 - судозаходи (in) Рис. 14. Песимктичний прогноз динамки судозаходiв вiтчизняних (vit) та шоземних (in) суден (шт.) Шт.
25
45 15
30 5
ч___________________________
N V__________________\ г-1"
1 2 _2__-
\ 1 12'
PiK
2008
201 i
2010 2013 2015
1 - судозаходи (vit) 2 - судозаходи (in) Рис. 15. Оптимктичний прогноз динамки судозаходiв вггчизняних (vit) та шоземних (in) суден (шт.)
20000 10000
10000 8000
0
6000
\
\ 2
r-^J.2—
1
\ 1
2
PiK
2008
2010
2013
2015
201
1 - витрати 2 - доходи Рис. 16. Песимктичний прогноз динамки доходiв i витрат вщ дiяльностi порту (тис. грн)
20000 11000
Тис. грн
10000 8500
0
6000
PiK
2008
2010 2013 2015
1 - витрати 2 - доходи
201
Рис. 17. Оптимктичний прогноз динамки доходiв та витрат вщ дiяльностi порту (тис. грн)
Л1ТЕРАТУРА
1. Девятков В. В. Методология и технология имитационных исследований сложных систем / В. В. Девятков. - М. : ИНФРА-М, 2013. - 448 с.
2. Каталевский Д. Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении / Д. Ю. Каталевский. -- М. : МГУ, 2011. - 304 с.
3. Кобелев Н. Б. Большие системы и их имитационное моделирование / Н. Б. Кобелев. - М. : ПРИНТ-СЕРВИС, 2011. -260 с.
4. Соколовська З. М. Комп'ютерне моделювання складних економiчних систем : монографiя / З. М. Соколовська, О. А. Клепкова. - Одеса : Астропринт, 2011. - 502 с.
5. Цисарь И. Ф. Моделирование экономики в Ithink_ Stella. Кризисы, налоги, информация, банки / И. Ф. Цисарь. - М. : ДИАЛОГ_МИФИ, 2009. - 224 с.
6. Oren T. I. Zeigler Concepts for Advanced Simulation Methodologies, Simulation / T. I. Oren, B. P. Zeigler. - North-Holland Publishing company, 2009. - Pp. 78 - 88.
7. Sterman J. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World / J. Sterman. - Boston : McGraw-Hill Companies, 2000. - 276 p.
8. Борщев А. Как построить простые, красивые и полезные модели сложных систем / А. Борщев // Имитационное моделирование. Теория и практика : материалы конф. ИММОД-2013. - Т. 1. - Казань : Изд. «ФЭН» АН РТ, 2013. - С. 21 - 34.
9. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия / Дж. Форрестер. - М. : Прогресс, 1971. - 765 с.
10. Лычкина Н. Н. Ретроспектива и перспектива системной динамики. Анализ динамики развития / Н. Н. Лычкина // Имитационное моделирование. Теория и практика : материалы конф. ИММ0Д-2009. - Т. 1. - С-Пб : ОАО «ЦТСС», 2009. -С. 48 - 56.
11. Плотников А. М. Анализ современного состояния и тенденции развития имитационного моделирования в Российской Федерации / А. М. Плотников, Ю. И. Рыжиков, Б. В. Соколов, Р. М. Юсупов // Имитационное моделирование. Теория и практика : материалы конф. ИММОД-2013. - Вып. № 2 (25). - С-Пб : Тр. СПИИРАН, 2013. - С. 42 - 112.
12. Борщев А. От системной динамики и традиционного имитационного моделирования - к практическим агент-ным моделям: причины, технологии, инструменты / А. Борщев [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http:// www.xjtek.com
13. Многоподходное имитационное моделирование в AnyLogic. XJ Technologies [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.xjtek.ru
14. Киндинова В. В. Имитация сложных систем и логистический реинжиниринг / В. В. Киндинова, Е. О. Кринецкий, Е. В. Кузнецова, Ю. А. Шебеко // Имитационное моделирование. Теория и практика : материалы конф. ИММОД-2013. - Казань : Изд. «ФЭН» АН РТ, 2013. - С. 170 - 172.
15. Семёнов К. М. Методика систематизации процессов в дискретно-событийной имитационной модели морского порта / К.М. Семенов // Вестник АГТУ. - Серия «Морская техника и технология». - 2013. - № 2. - С. 184 - 192.
16. Martagan T. A simulation model of port operations during crisis conditions / T. Martagan, B. Eksioglu, S. Eksioglu, A. Greenwood // Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference. -P. 2832 - 2843.
Sokolovska, Z. M., and Klepikova, O. A. Komp'iuteme mod-eliuvannia skladnykh ekonomichnykh system [Computer modeling of complex economic systems]. Odesa: Astroprynt, 2011.
Sterman, J. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. Boston: McGraw-Hill Companies, 2000.
Semenov, K. M. "Metodika sistematizatsii protsessov v diskretno-sobytiynoy imitatsionnoy modeli morskogo porta" [Technique systematization processes in discrete event simulation model of the seaport]. Vestnik AGTU. Seriia «Morskaia tekhnika i tekhnologiia», no. 2 (2013): 184-192.
Tsisar, I. F. Modelirovanie ekonomiki v Ithink_Stella. Krizisy, nalogi, informatsiia, banki [Modelling economy Ithink_Stella. Crises, taxes, information banks]. Moscow: DIALOG_MIFI, 2009.
REFERENCES
Borshchev, A. "Kak postroit prostye, krasivye i poleznye modeli slozhnykh sistem" [How to build a simple, interesting and useful models of complex systems]. Imitatsionnoe modelirovanie. Teoriia ipraktika. Kazan: FEN AN RT, 2013.21-34.
Borshchev, A. "Ot sistemnoy dinamiki i traditsionnogo imitatsionnogo modelirovaniia - k prakticheskim agentnym mod-eliam: prichiny, tekhnologii, instrumenty" [Of system dynamics simulation and traditional - to practical agent model : causes, technologies and tools]. http://www.xjtek.com
Deviatkov, V. V. Metodologiia i tekhnologiia imitatsionnykh issledovaniy slozhnykh sistem [Methodology and technology of simulation studies of complex systems]. Moscow: INFRA-M, 2013.
Forrester, Dzh. Osnovy kibernetiki predpriiatiia [Fundamentals of Cybernetics enterprise]. Moscow: Progress, 1971.
Kobelev, N. B. Bolshie sistemy i ikh imitatsionnoe modelirovanie [Large systems and their simulations]. Moscow: PRINT-SERVIS, 2011.
Katalevskiy, D. Yu. Osnovy imitatsionnogo modelirovaniia i sistemnogo analiza v upravlenii [Fundamentals of simulation and analysis system to manage]. Moscow: MGU, 2011.
Kindinova, V. V., Krinetskiy, E. O., and Kuznetsova, E. V. "Imi-tatsiia slozhnykh sistem i logisticheskiy reinzhiniring" [Simulating complex systems and logistics reengineering]. Imitatsionnoe modelirovanie. Teoriiaipraktika. Kazan: FEN AN RT, 2013. 170-172.
Lychkina, N. N. "Retrospektiva i perspektiva sistemnoy di-namiki. Analiz dinamiki razvitiia" [Retrospect and prospect of the system dynamics. Analysis of the dynamics of development]. Imi-tatsionnoe modelirovanie. Teoriia ipraktika. SPb: TsTSS, 2009. 48-56.
"Mnogopodkhodnoe imitatsionnoe modelirovanie v Any-Logic. XJ Technologies" [Simulation with many approaches in AnyLogic. XJ Technologies]. http://www.xjtek.ru
Martagan, T., Eksioglu, B., and Eksioglu, S. "A simulation model of port operations during crisis conditions". Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference: 2832-2843.
Oren, T. I., and Zeigler, B. P. Concepts for Advanced Simulation Methodologies, Simulation: North-Holland Publishing company, 2009.
Plotnikov, A. M., Ryzhikov, Yu. I., and Sokolov, B. V. "Analiz sovremennogo sostoianiia i tendentsii razvitiia imitatsionnogo modelirovaniia v Rossiyskoy Federatsii" [Analysis of the current status and development trend of simulation in the Russian Federation]. Imitatsionnoe modelirovanie. Teoriia i praktika. SPb: Tr. SPI-IRAN, 2013. 42-112.
