CC BY
106
КОГНИТИВНАЯ ЭКОНОМИКА COGNITIVE ECONOMY
УДК 332.14:004.942 ББК 65.042 Г 68
Г.В. Горелова
Доктор технических наук, профессор кафедры государственного и муниципального права и управления Технологического института Южного Федерального университета, г. Таганрог. Тел.: (863)31-14-26, e-mail: g.v.gorelova@gmail.com. Е.Н. Захарова
Доктор экономических наук, профессор кафедры экономики и управления Адыгейского государственного университета, г. Майкоп. Тел.: (8772)59-39-86, e-mail: zahar-e@yandex.ru. Н.Д. Панкратова
Доктор технических наук, кандидат физико-математических наук, профессор, заслуженный деятель науки и техники Украины, заместитель директора по науке Института прикладного системного анализа Украины, г. Киев. Тел.: (38044)406-84-84.
К ВОПРОСУ О ВОЗМОЖНОСТИ РАЗРАБОТКИ И АНАЛИЗА СТРАТЕГИЙ И ПРОГРАММ РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИЙ С ПОМОЩЬЮ КОГНИТИВНОГО ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
( Рецензирована )
Работа выполнена в рамках совместного с УНК «Институт прикладного системного анализа» Национального технического университета Украины «КПИ» научного проекта РФФИ № 301*213.01-12/2014-79 от 01.06.2014 г. по гранту РФФИ № НК14-01-90401\14.
Аннотация. В статье рассмотрены методологические вопросы разработки стратегий развития территорий, регионов и других сложных систем.
Анализ существующих стратегий развития регионов РФ показал, что ни один изта-ких документов нельзя назвать полностью удовлетворяющимтребованиям. Более чем 30-летний опытразработки и реализации региональных стратегий и программ показывает, что большинство проблем, снижающих эффективность разработки и использования стратегий развития, не исчезли и появились новые, в том числе, геополитические. Важной причиной не эффективности стратегий является, в том числе, недостаточная теоретическая и методологическая проработка проектирования, реализации и мониторинга стратегических планов.
В статье проведен обзор методов разработки стратегий. Предложено использовать синтез разработанных методологий когнитивного моделирования сложных систем, системной динамики и научного предвидения для проектирования и анализа стратегий развития на этапе пред проектных исследований. Приведено описание технологии имитационного когнитивного моделирования сложных систем и приведен пример её использования. Как показал опыт применения разработанной методологии, её инструментарий является существенным подспорьем в процессе проектирования стратегий развития территорий, регионов, территориальных комплексов и других сложных сис-
тем. Это обусловлено тем, что инструментарий позволяет визуализировать структуру сложной системы в соответствии с целью исследования и видеть всю систему в целом со всеми деталями, позволяет исследовать структурные свойства системы, её устойчивость, а также промоделировать большое количество вариантов развития ситуаций (существенно больше, чем при разработке сценариевэкспертами) в системе при различных управляющих и возмущающихизменениях в вершинах когнитивной модели.
Ключевые слова: территория, регион, стратегия, разработка, научное предвидение, имитация, когнитивное моделирование, системная динамика.
G.V. Goryelova
Doctor of Technical Sciences, Professor of State and Municipal Law and Management
Department, Technological Institute of Southern Federal University, Taganrog. Ph.:
(863)31-14-26, e-mail: gvgorelova@gmail.com.
E.N. Zakharova
Doctor of Economics, Professor of Economics and Management Department, Adyghe
State University, Maikop. Ph.: (8772)59-39-86, e-mail: zahar-e@yandex.ru.
N.D. Pankratova
Doctor of Technical Sciences, Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Professor, Honored Scientist of Ukraine, Deputy Director of Research Institute for Applied
Systems Analysis in Ukraine, Kiev. Ph.: (38044)406-84-84.
CONNITIVE AND SIMULATION MODELING AS ONE OF THE MEANS OF DEVELOPMENT AND ANALYSIS STRATEGIES OF TERRITORIES
DEVELOPMENT
Abstract. The paper deals with the methodological groundwork of territories, regions, and other complex systems development.
Analysis of existing strategies of Russian regions development has shown that all these documents are insufficient. More than 30 years experience of regional strategies and programs development and implementation shows that most of the problems in the effectiveness of the development and the use of development strategies have not disappeared. New problems appear, including geopolitical. An important cause of non-effectiveness of strategies is insufficient theoretical and methodological study of design, implementation and monitoring of the strategic plans.
The paper presents strategy development methods. The authors propose to use a synthesis methodologies worked out by cognitive modeling of complex systems, system dynamics and scientific prediction for the design and analysis of development strategies at the stage of pre-project research. They give the description of the simulation of cognitive modeling technology of complex systems. The experience of the application of the developed methodology shows that the tools help greatly in the process of designing of territorial development strategies of regions, territorial complexes and other complex systems. The tools visualize the complicated structure of the system in accordance with the purpose of the study and see the whole system with all details. They give an opportunity to explore the structural properties of the system, its stability, as well as to simulate a large number of situations of options (much more than experts can present) in the system for various controlling changes at the vertices of the cognitive model.
Keywords: area, region, strategy, development, science foreseeing, imitation, cognitive modelling, system dynamics.
Согласованное регулирование развития разных по ресурсам и условиям территорий страны является одной изважней-ших функций современного государства. Ключевымфактором повышения эффективности государственного управления
территориальным развитием является стратегическое планирование (стратеги-рование), наличие стратегий развития территорий (регионов, муниципальных образований и др.). Осуществлениегосу-дарством целенаправленной и последо-
вательной политики в направлении повышения уровня социально-экономического развитиятерритории, сглаживания дифференциации регионов по основным социально-экономическим показателям, обеспечения хорошегоинвестиционного климатапризвано обеспечивать достойное качество жизни населения. Принято считать, что наличие стратегий и программ развития территорий должностимулиро-вать достижение этой цели (заметим: под стратегией подразумевается долгосрочный документ стратегического характера, разрабатываемый на 15—25 лет, а разрабатываемый на 3—5 лет, — программой; в рамках программы стратегические цели и направления, определенные в стратегии, детализируются на среднесрочный период, также детализируются план мероприятий, источники ресурсов и т.д.). В этой связи интереснымпредставляется анализ того, насколько действительно существующие стратегии и программы благотворно влияют на развитие территорий.
В Российской Федерации сегодня стратегии и прогнозы социально-экономического развитияпроектируются на основе Федерального закона от 28.06.14 г. №172-ФЗ «Остратегическом планировании в Российской Федерации». В 2002 г. был разработан типовой макет программы экономического и социального развития субъекта Российской Федерации, обязательный для всех регионов. В 2008 г. было издано Распоряжение Правительства Российской Федерации №1662-р от 17 ноября 2008 г. «Об утверждении Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 г.». К 2007 г. стратегии и программы социально-экономического развития территорий имелись у 64 регионов. И, как показал анализ этих стратегий многочисленными авторами, независимыми экспертами и консалтинговыми группами, ни один изтаких документов нельзя было назвать полностью удовлет-воряющимсоответствующим требованиям [1]. К настоящему времени более чем 30-летний опытразработки и реализации региональных программ в РФ показывает, что большинство проблем, снижающих эффективность разработки и использования стратегий развития, не исчезло и появились новые, связанные в том числе
с современной геополитической ситуацией в мире. Среди этих проблем, опираясь, например, на работу [2], отметим те, которые имеют большее отношение к этапам разработки стратегий:
— несогласованность интересов РФ и регионов и в связи с этим — несовершенство долгосрочной стратегии регионального развития; [2, с. 17—19] «...Формы и показатели прогноза, а также методические рекомендации Минэкономразвития РФ сформированы таким образом, что отражают главным образом потребности министерства и не решают насущных проблем регионов: не обеспечивается согласование разделов и показателей прогноза, нет региональных балансов, не предусмотрено выявление экономических и социальных проблем общерегионального и локального значения; даже не обозначены методические подходы к решению проблемы согласования общероссийских и региональных прогнозов»;
— «отсутствие учета в процессе разработки и реализации программ социально-экономического развития процессов глобализации мировой экономики и необходимости интеграции в последнюю региональных экономик России»;
— «рассогласованность программ социально-экономического развития на федеральном, региональном и местном уровнях»;
— «непрозрачность информационного механизма реализации и разработки программ, отсутствие четкого механизма контроля за ходом реализации программы и итогами самой программы, не продуманы показатели оценивания итоговых результатов проведения программы, отсутствуют напрочь механизмы ответственности за неудовлетворительную реализацию программы».
И главное, что имеет непосредственное отношение к настоящей работе, это проблема недостаточной теоретической и методологической проработки проектирования, реализации и мониторинга стратегических планов развития территорий, а также — нехватка квалифицированных кадров, которые должны играть ведущую роль в процессеразработки и реализации стратегийтерриториального развития.
При использовании существующего методологического аппарата для создания
стратегий и для разработки нового необходимо рассматривать различные стадии исследований и проектирования стратегии социально-экономического развития регионов, такие как стадия предпроектных исследований, стадия проектирования, стадия отладки, реализации и мониторинга стратегии.
Существенным в применении всех методологийпроектирования стратегий является то, что в них можно выделить общие этапы, исследования на которых проводятся как общими для всех, так и специфическими методами.
Обобщая сказанное, к основным этапам исследования можно отнести следующие:
1. Проблематизация — анализ состояния дел на территории, оценка её потенциала, выявление проблем развития, формулировка цели разрешения проблемы, цели и задач исследования;
2. Схематизация — разработка схем и формальных (математических) моделей социально-экономических систем, процессов, проблемных ситуаций;
3. Предвидение — решение задач предвидения возможного социально-экономического развития территории, прогнозирования в краткосрочном периоде; сценарное моделирование;
4. Предложение стратегии развития территории.
Рассмотрим возможности основных теоретических и практических подходов, моделей, методов, имеющих отношение к проектированию стратегий развития.
В настоящее время существует множество экономических школ, рассматривающих теоретическийподход к формированию стратегии (описательная, большая модель, плановая, позиционная и т.д.), и в каждой школе методы стратегического анализа различаются. При проектировании стратегий развития используются в основном концептуальный, системный, программно-целевой подходы.
Концептуальный подход требует при разработке стратегий начинать с формулировки концепции развития региона и предлагает для этого соответствующие методы. В настоящее время среди теоретиков и практиков стратегирования при обсуждении достоинств и недостатков программно-целевого подхода выдвинуты
идеи о необходимости обновления методологии этого подхода и необходимости совершенствования программно-целевого управления в направлении учета макро-регионального контекста и федеральных приоритетов. Системный подход (иногда «комплексный») подразумевает учет и максимальное использование синергети-ческих эффектов, обусловленных взаимовлиянием целей, факторов, наличием взаимосвязанных результатов при реализации различных целевых проектов, наличием мультипликативных эффектов, обеспечивающих рост экономики региона, муниципального образования и т.п. Нами предлагается использовать также когнитивный подход, которыйиспользует все вышеназванные подходы и главное — учитывает когнитивные аспекты.
Как известно, когнитивный (cognitive — познавательный) подход — это решение традиционных для определенной науки проблем, но методами, учитывающими когнитивные аспекты; в любой предметной области когнитивный подход акцентирует внимание на знаниях, на процессах их представления, хранения, обработки, понимании, объяснении, интерпретации и производстве новых знаний. Внутренняя логика когнитивного подхода подводит исследователей к необходимости объединения точного, естественного и гуманитарного знания. Такое объединение является принципиальной ценностью в когнитивных исследованиях. Когнитивный подход к поддержке принятия решений ориентирован на то, чтобы активизировать мыслительные процессы субъекта и помочь ему зафиксировать свое представление проблемной ситуации в виде формальной, хотя в значительной степени и субъективной, когнитивной модели.
Следует заметить, что все вышеназванные подходы в известной мере имеют ряд общих черт и приёмов работы, что обусловлено свойствами и закономерностями [3] сложных систем — территорий, регионов и т.д. При разработке стратегий и программ социально-экономического развития регионов используется повторяющийся набор методов, способов, методик, с помощью которых исследуются различные аспекты проблем развития. К наиболее распространённым относятся методы SWOT-анализа для выработки
стратегических альтернатив; SNW-ана-лиз — усовершенствованный анализ слабых и сильных сторон (анализ существующей позиции и возможностей региона, это анализ и классификация внутренних специализированных факторов развития региона); PEST-анализ, как анализ внешней среды, анализ конкурентов и т.д.; реже контент-анализ и др. Существенным моментом при проектировании стратегий является необходимость учета и согласования интересов многих участников и исполнителей проекта — « стейкхолдеров », ибо от этого в большой степени зависит успешность реализации стратегии. И с этих позиций [4, с. 12], «... как показывает международный опыт, наиболее адекватным такому стилю взаимодействия сторон является метод, получивший название Форсайта» (foresight — видение будущего). Серьёзный анализ использования методов Форсайта в международной практике приведен в работе Р. Поппера [5]. Форсайт, комплексный форсайт — это коллективная экспертиза, «управлениеобществом», предвидение на 20—30 лет; это не только предвидение, но и конструирование будущего, и поиск путей достижения желаемого будущего. Форсайт призван воздействовать на будущее. Форсайт-технологии
— это процесс систематических попыток заглянуть в отдаленное будущее общества, науки, экономики, технологий на основе масштабного опроса экспертов с целью определения областей стратегических исследований и технологий, которые, возможно, принесут наибольшие экономические и социальные выгоды. Форсайт
— это система методов (чаще всего, это метод Дельфи, SWOT-анализ, PEST-анализ, анализ информационных потоков, методика фокус-групп или панелей экспертов, сценарное планирование); основа Форсайта — масштабный опрос экспертов. При зарубежных исследованиях привлекаются сотни, тысячи квалифицированных экспертов. Применение Форсайта для управления региональным развитием имеет ценность в методологически правильном соединении двух аспектов: предвидении будущего и конструировании желаемого будущего, обеспечивающих координацию и повышение качества принимаемых решений, ускорение совместных действий для достижения долгосрочных целей. Но
Форсайт — лишь одна из методологий, позволяющих строить коммуникацию «стейкхолдеров» территории по вопросам ее стратегического развития.
Из российского опыта, помимо Форсайта, следует отметить технологии, основанные на методологической организации коммуникации: организационно-деятель-ностную игру (ОДИ) и производные от нее формы [6], а также методологически организованную общественную экспертизу. Существенным в ОДИ является то, что при её проведении «факты» экспертизы изначально выстраиваются и как проблемные ситуации наличия конфликтов, и как разные проекты их решений с различными общественными оценками этих возможных решений; таким образом, в ОДИ заложена возможность имитации важнейших общественных процессов, служащая источником фактов экспертизы.
Помимо вышеназванных, развиваются другие подходы и методы научного предвидения и проектирования стратегий развития регионов. Отметим те, которые связаны с содержанием данной статьи. Так, в этом направлении ведутся исследования в Институте прикладного системного анализа, г. Киев [7, 8, 9], гдев рамках разработанной методологии предвидения выполнена формализация ряда методов качественного анализа (8"\АГОТ-анализ, метода анализа иерархий и его модификации, методы Делфи, перекрестного анализа, морфологического анализа и др.), которые стали основой инструментария построения альтернатив сценариев. В России в данном направленииведутся исследования сотрудниками Института проблем управления (ИПУ) РАН, г. Москва [10, 11, 12], исследования сотрудникамиИнститута Машиноведения (ИМАШ РАН, г. Москва [13], а также исследования, проводимые в Институте управления в экономических, социальныхи экологических системах Южного федерального университета, г. Таганрог, например, [14—19]. В результате сотрудничества была предложена методология исследования сложных систем (в том числе — социально-экономических), базирующаяся на когнитивном подходе и являющаяся композицией методов системного анализа, научного предвидения, системной динамики, когнитивного моделирования сложных систем [9, 16—18].
О методологии когнитивного моделирования сложных систем. Когнитивная методологияисследования сложных систем — это логическая организация деятельности исследователя, состоящая в определении цели, объекта и предмета исследования, методов и информационных технологий когнитивного моделирования, позволяющих понимать механизм явлений и процессов в объекте, разрабатывать возможные сценарии его развития, выбирать эффективные решения по управлению объектом и/или адаптации его к окружающей среде. Под когнитивным моделированием слабоструктурированных проблем сложных систем, поддерживаемым программной системой когнитивного моделирования (ПС КМ), понимаем решение системы задач: идентификации объекта (применение экспертных, статистических и др. методов), анализа путей и циклов когнитивной модели (методы теории графов), анализа наблюдаемости, управляемости, устойчивости, чувствительности, адаптируемости, катастроф (методы теории управления, теории катастроф); композиции — декомпозиции; анализа различных аспектов сложности, анализа связности (методы теории графов, топологический анализ q-cвязнocти); самоорганизации системы (синергетика, теория сложных систем); прогнозирования (статистические методы); научного предвидения (сценарный анализ, анализ развития ситуаций — импульсное моделирование); решение задач оптимизации (решение обратной задачи, методы математического программирования); принятия решений в условиях различного рода неопределенности (методы теории принятия решений), сопутствующей существованию и изучению сложной системы. При этом принятие решений происходит как по отношению к самому изучаемому объекту, так и по отношению к процессу исследования [14, 15,18].
В качествесистемообразующей базы когнитивной методологии используется метамодель исследования, за основу которой взята метамодель из работы [12]:
М = {МО, МЕ, МОЕ, МБ, ММО, ММЕ, <2, ми, МНЛ}, (1)
где МО — идентифицирующая модель системы (модель объекта), МЕ — модель ок-
ружающей среды, МоЕ — модель взаимодействия объекта и среды, МБ — модель поведения системы, ММО и ММЕ — модели измерения состояния системы и окружающей среды, — возмущающие воздействия, Ми — модель управляющей системы, А — правила объединений моделей и выбора процессов изменения объекта, Мн — модель «наблюдателя» (инженера-когнитиолога, эксперта, исследователя).
Введение в метанабор М «наблюдателя», «эксперта» позволяет строить методологию исследования и принятия решений с учетом развития процесса познания объекта в сознании исследователя. Модели МО, МЕ, МОЕ — это в совокупности когнитивная модель объекта. МБ — модель поведения системы в виде импульсных процессов; модели взаимодействий между вершинами (концептами) когнитивных моделей могут быть представлены системами уравнений, а также на языке теории вероятностей и нечетких множеств.ММО и ММЕ — это наборы правил, процедур, измерительных средств. Разработка таких моделей входит в процесс когнитивной структуризации знаний эксперта. Модель наблюдателя проявляется в процессе познания объекта и принимаемых им решениях; в конечном итоге моделью его восприятия, познания и понимания объекта является когнитивная модель сложной системы. Разработка метамодели (1) фиксирует цели, задачи исследования и принятия решений, позволяя строить систему исследования. В зависимости от цели строятся конкретные модели, составляющие метамодель. В процессе исследования и последовательного принятия решений экспертом объекты метамодели могут видоизменяться .
Начальная модель системы в виде когнитивной карты (2) может последовательно преобразовываться в более сложную математически (и по содержанию) когнитивную модель, например, типа параметрического векторного функционального графа (3).
в = <У, Е>, (2)
где в = <У, Е> — когнитивная карта — знаковый ориентированный граф, в котором V — множество вершин (концептов), вершины У1еУ, 1 =1,2,...,к являются элементами изучаемой системы; Е — множество
дуг, дуги ецеЕ, 1,]=1,2,...,п отражают взаимосвязь между вершинами Уш У^ влияние Уша Vj в изучаемой ситуации может быть положительным («+»), когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к увеличению (уменьшению) другого, отрицательным («-»), когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к уменьшению (увеличению) другого, или отсутствовать (0) в рассматриваемой ситуации. Когнитивная карта отображает причинно-следственные связи в системе, и к её преимуществам относится возможность учитывать не только количественные, но и качественные факторы. Когнитивная карта позволяет видеть всю картину в целом, не теряя деталей.
Параметрический векторный функциональный граф имеет вид:
On = <G, X,F,9>,
(3)
где Фп — это кортеж, в котором О
- когнитивная карта; Х:У—»6, X
— множество параметров вершин,
9 — пространство параметров вершин; Г = Г(Х,Е) — функционал преобразования дуг, как декартово произведение Г: ЕхХхб—»11; Г(Х,Е) = /(х.,х.,е..); Г — преобразование может иметь вид функции а также весового коэффициента тлгц, определённого экспертно или по статистическим данным. Определение параметров характеристики ^ включает: определение шкалы, показателей, метода, точности, единицы измерения.
Параметрический векторный функциональный граф может содержать «вероятностные» блоки, полученные в результате статистического исследования сложной системы, а также блоки в виде, например, моделей системной динамики. Условная матрица такой системы может иметь вид 1Ю.
К
у2
«с= У, У^
У, о о
+1 о
ft\ fil О
Лд +1
-1 +1
о
О
О
О -1
fk.j-1 f k,j
О
о
fkk
Когнитивные модели, помимо чётких графов (2), (3) могут быть представлены на языке нечётких графов. Также в когнитивном моделировании сложных систем нами разрабатываются иерархические когнитивные модели и системы взаимодействующих иерархических когнитивных моделей. Теория когнитивного моделирования сложных систем предназначена также для проектирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений в различных предметных областях [19].
Синтез методологий научного предвидения, когнитивного моделирования сложных систем, системной динамики осуществляется на этапах разработки когнитивных моделей, разработки сценариев возможного развития ситуаций в системе, разработки желаемых стратегий развития сложной системы (желаемого будущего).
На рисунке 1 укрупнённо представлены этапы когнитивного моделирования сложной системы. Дадим пояснения предлагаемой когнитивной технологии.
I. Разработка когнитивной модели сложной системы
Этап 1.1. Предварительная постановка цели исследования сложной системы, формализация процесса исследования, разработка программы исследования.
Этап 1.2. Сбор, обработка, анализ информации. Ретроспекция. Диагноз состояния изучаемой системы (ситуаций). Формулировка гипотезы о развитии системы (саморазвитие), экспертная разработка возможных сценариев развития — начальная процедура процесса предвидения.
При построении стратегии инновационного развития больших социально-экономических систем (региона, мегаполиса, большого предприятия и др.) методология предвидения позволяет ответить на вопрос «что будет, если... ? » и построить альтернативы научно обоснованных сценариев. В соответствии с методологией предвидения на последнем этапе процесса принятия решения ЛПР предлагаются три-четыре альтернативы сценариев.
Привлечение на первом этапе процесса моделирования методологии предвидения позволяет с помощью экспертного оценивания выявить критические технологии и построить альтернативы сценариев с количественными значениями
Рисунок 1. Укрупнённаясхематехнологии когнитивного моделирования сложной системы
характеристик. При этом полученные характеристики на этапе предвидения являются исходными данными для начальной итерации сценарного (в данном случае импульсного) моделирования.
Для обоснованной реализации того или иного сценария необходимо провести дальнейшее когнитивное моделирование, позволяющее на основании знания и опыта построить причинно-следственные связи, понять и проанализировать поведение сложной системы и предложить заказчику научно обоснованную стратегию реализации приоритетного сценария.
Этап 1.3. Когнитивная структуризация знаний. Разработка когнитивной модели в виденачальной (стартовой) когнитивной карты 00. Определение силы влияния и взаимовлияния факторов, их закономерности, выраженной коэффициентом, лингвистическойпеременной, математической формулой.
Этап 1.4. Разработка иерархии когнитивных моделей. Переход ко второмуэтапу технологии когнитивного моделирования. II. Анализ когнитивной модели Этап 2.1. Анализ путей и циклов когнитивной модели, выбор цепочек связей,
передающих воздействия между заданными (выбранными) вершинами когнитивной модели, «предвидение» цепочек событий, влияющих на осуществление целей системы; выбор маршрутов интересующей исследователя длины.
Этап 2.2. Вычислительный эксперимент: анализ устойчивости модельной системы в виде когнитивной карты 00 к возмущающим и управляющим воздействиям анализ структурной устойчивости модельной системы.
Этап 2.3. Вычислительный эксперимент: топологический анализ (симплици-альный анализ) структуры модели, определение д-связности модели.
III. Разработка сценариев развития (импульсное моделирование), предвидение, проверка экспертных сценариев развития
Этап 3.1. Сценарный анализ, импульсное моделирование. Разработка плана импульсного моделирования, выбор вершин, в которые вносятся модельные возмущения, согласованные с ранее разработанными экспертными сценариями предвидения.
Этап 3.2. Сценарный анализ, импульсное моделирование. Реализация плана вычислительного эксперимента при одноразовом или многоразовом внесении единичных импульсов = + 1 илид1 = -1 в намеченную вершину VI или в совокуп-ностьвершин {VI}, 1 =1,2, .. к, анализ возможных при этом сценариев развития ситуаций; моделирование и анализ результатов эволюционного развития системы.
Этап 3.3. Анализ чувствительности решений к вариациям структуры и возмущающим воздействиям.
Этап 3.4. Экспертный анализ результатов первых этапов когнитивного моделирования, принятие решений о пригодности (адекватности) модели.
IV. Выборсценариев развития (пессимистичного, оптимистичного,реалис тичногои желаемого), решение обратной задачи
Этап 4.1. Выбор из множества модельных сценариев развития пессимистичного, оптимистичного, реалистичного и желаемого сценариев развития, экспертное принятие решений.
Этап 4.2. Решение обратной задачи — определение необходимых управлен-
ческих действий при реализации того или иного сценария.
V. Разработка на основе желаемого сценария стратегии развития системы, конструирование будущего и усилия для реализации желаемого будущего.
Проиллюстрируем применение предлагаемой когнитивной методологии фрагментами моделирования региональной системы на стадии предпроектных исследований при разработке стратегии устойчивого развития региона.
Пример. В настоящее время внедрение принципов устойчивого развития [13] становится условием выживания-человечества, переход к устойчивому (ноосферному) развитию является общемировым трендом. Ноосферное развитие призвано обеспечивать высокое качество жизни населения региона, поэтому основными целевыми вершинами когнитивной модели региональной системы следует задавать именно эти концепты. В основу разработки когнитивной карты региональной системы можно положить схему регионального экономического механизма А.Г. Гранберга [20, с. 98], которую можно считать «стартовой» моделью 00. На рисунке 2 эта схема изображена в виде когнитивной карты, построенной с помощью ПСКМ [14]. На этапе разработки когнитивной модели строится серия когнитивных карт, раскрывающих вершины стартовой. Так, на рисунке 3 изображена когнитивная карта «Региональная система качества жизни», в которой в качестве целевой вершины обозначена вершина «Качество жизни». В эту карту включена схема А.Г. Гранберга, раскрыта вершина «Население», и в соответствии с моделью качества жизни [17, 18] добавлен ряд факторов и показателей, влияющих на качество жизни.
Когнитивная модель рисунка 3 была построена на основании композиции моделей системной динамики [18] и моделей в виде когнитивных карт.
Дальнейшая разработка когнитивных моделей, необходимых для проектирования стратегии устойчивого развития конкретного региона, может осуществляться в том числе и по тем данным из существующих стратегий развития региона, которые содержат анализ современного состояния дел и тенденций развития отраслей соци-
"Л JlZJcSf - -I Н FlHL
. -¡J-Hi станс
/ ■ ■■■ t ч
L:J::OI. .iclKVrcvii, о
= HI:IHÜ- ч " -fe.
' IIH—.— Ii: н-ii-
/ \
,'jw-----
...
: \ .
■ ■ " ■. IJ-. - гз. .■ -.
i'rld --i»* i«-. ■
'•->■ HM -lt. — l'l
Рисунок 2. Когнитивная карта вОрегионального социально-экономического механизма
__+----"иП^И: н;!ц>: v и ■ •■■-А . -.л " ' * г \. - ■,. .-:тл
.'Г Г' ПЗ! . ■ 1.ЦО: hd | 7 , - [ ■ *
" .-■■■ .... IlTTL-l .'
ü"ü г - + -.. ■
.T^trvo-i НЛО-
Г J*4
Ift^hUUJKttim E ■ JT-Lif
I ■ II .■■■■—— — _ *
V t , ■fC'If-'i ITI" I ^ ™ '
IpH i ffTM..-*""
f)ilT
VZWsStoii rv.:
_ _W- ' "' M " ■.
Vlt-lW^»*!' ' ^' " ' ^ 4 >
,..- ■-.. TT-.l l , 1
■:: : | V ± , ■ ■ ..ЧУ t 1i Гц '■.. чи L к -д-Д.: л Jt ьл-л _. .V L
.-:: , l / i ■■ V: . .Г-Х'ч"" .и
;\'iH| ,.ii/- ■-.. I,1 ,
' si i'-.
tr.hitt^:!:
\
. lr_ . ■■■ , .■ , MV-Ц-^ТГИVTI
'I. ¿1С: if: ■ ■ T , ' . . rVir.T.-.pni:
: Y-| .|I.T- ■■. -■-■: .\ 1-MiHvf11iiif
' / '■■■• 's "■-.. ■ d ■ 1 -rvi 1 I
■ ■ f,- "k '-J- ■ = ; ' .. 1 '-"-.. ■ : M / "-■■■ " ч 'i L
' .' ■' ■■' - - L" "'■"l'Sffjf
л I«« ч: С"
Рисунок 3. Когнитивная карта 61 «Региональная система качества жизни»
альной сферы, экономики и инфраструк- тельных и положительных циклов модели
туры, оценку потенциала региона.
(всего в этом графе имеется 772 цикла, из
Приведём несколько результатов моде- которых 413 являются циклами отрица-
лирования на когнитивной карте рисунка тельной обратной связи; нечетное число их
4. Анализ её структурных свойств (возмож- свидетельствует о структурной устойчи-
ности ПСКМ) показал, что отображенная вости системы). В то же время эта система
система является структурно устойчивой не устойчива к возмущениям (характерис-
согласно теореме о соотношении отрица- тическое уравнение, соответствующее мат-
vs Цзигищспз
Ij-.'-Libl h dLc. It -IK H
h1! H;■::::■ ::i ,i> ;ч1 и ümixbü rijiki ii ; if. КА-=._ТНО>:ИДНИ
Jc.-c. IT
-V1 Конечное потребление
--------VT Межрегиональный и внешнеэконог.
----V9(4) Воспроизводство населения
-V14 Система образования
VW I .I 13.CD 1 -! I :i 17.CD ID.CD 1эЛ J
11.CD n i :i
12.CD ■V I .1 1D.CD
!■ DI
i ОС ^QC
e oc toc
4 [II ÖOC vu\ ■I o; i: ni
Рисунок 4. Фрагменты сценария развития ситуаций, возникающих при внесении возмущения в вершину У2 «Производство»
рице 1Ю1, имеет 35 корней, причем максимальный по модулю корень равен 2,42, что больше 1 и, следовательно, система не устойчива). Этот вывод подтверждается и графиками импульсных процессов на рисунке 5: тенденции развития ситуаций имеют нарастающий характер уже на начальных тактах моделирования (увеличение числа тактов моделирования не изменяет тенденцию в данном примере).
Графики рисунка 4 получены с помощью ПСКМ и изображают изменения сигналов в вершинах когнитивной карты. По оси абсцисс откладываются такты моделирования, по оси ординат — изменения импульсов в вершинах. Графики рисунка 5 представляют импульсные процессы только в 9 вершинах когнитивной карты (существуют для всех вершин; разбиение на отдельные группы графиков вызвано условием наглядности изображения и удобства их анализа) и являются самым простым вариантом импульсного моделирования, когда возмущение вносится в единственную вершину. В полноценном исследовании необходимо просматривать варианты
сценариев при внесении возмущении в несколько вершин. Число таких вариантов очень велико, поэтому для их сокращения требуется провести планирование вычислительного эксперимента желательно с экспертами в предметной области. Кроме того, в плане вычислительного эксперимента обязательно учитываются предложения экспертных стратегий, разрабатываемых методами научного предвидения, с целью их многосторонней оценки.
Заключение. В данном примере мы не интерпретируем приведенные результаты с позиций проектируемой стратегии регионального развития. Для этого необходимо представитьподробную информацию к первому этапу моделирования, исходные экспертные альтернативы сценариев, а также весь набор результатов имитационного когнитивного моделирования для конкретного региона. Целью статьи было рассказать о возможностях когнитивного моделирования сложных систем в композиции с методами научного предвидения, системной динамики и другими методами и кратко представить инструментарий
имитационного когнитивного моделиро- менениях (управляющих, возмущающих)
вания сложных систем. Полагаем, что в вершинах когнитивной модели, предо-
этот инструментарий является существен- ставляя информацию для выбора сценари-
ным подспорьем в процессе проектирова- ев, из которых можно строить желаемую
ния стратегий развития территорий, реги- стратегию развития. Всё это существенно
онов, территориальных комплексов и дру- повышает обоснованность принимаемых
гих сложных систем, поскольку он позво- управленческих решений. Добавим, что
ляет визуализировать структуру сложной инструментарий когнитивного моделиро-
системы в соответствии с целью исследо- вания сложных систем в композиции с ме-
вания и видеть всю систему в целом со все- тодами научного предвидения и моделями
ми деталями, а также промоделировать системной динамики (при разработке ког-
болыное количество вариантов развития нитивной модели в виде функционального
ситуаций (больше, чем при разработке графа) был апробирован в ряде практичес-
экспертных сценариев) в системе при из- ких исследований [9, 16—18].
Примечания:
1. Стратегии и программы развития регионов (сравнительный анализ): аналитический доклад / И.А. Николаев, О.С. Точилкина; ФБК, Департамент стратегического анализа. М., 2006. 29 с.
2. Бабушкина A.C. Региональные целевые программы социально-экономического развития: механизм разработки и реализации. URL: http://www.scienceforum. ru/2015/808/8334.
3. Волкова В.Н., Денисов A.A. Основы теории систем и системного анализа: учебник. СПб.: Изд-во СПГГТУ, 2005. 520 с.
4. Марача В.Г. Региональноестратегирование и форсайт // Процедура разработки Форсайта: материалы первой междунар. интернет-конф. / под ред. Н.Я. Калюжновой. Иркутск: Изд-во Иркут. гос. ун-та, 2007. С. 40-58.
5. Popper R. Mapping Foresight: Revealing how Europe and other world regions navigate into the future. Luxembourg: Publications Office of the European Union, European Commission. URL: http://ec.europa.eu/research/social-sciences/pdf/efmn-mapping-foresight_en.pdf.
6. Щедровицкий Г.П., Котельников С.И. Организационно-деятельностная игра как новая форма организации и метод развития коллективной мыследеятельности. URL: http:// www. f ondgp. ru/gp/biblio/rus /50
7. Згуровский M.3., Панкратова H.Д.Системный анализ: проблемы, методология, приложения. Киев: Наукова думка, 2011. 743 с.
8. Згуровский М.З., Панкратова Н.Д. Технологическоепредвидение. Киев: Политехника, 2005. 165 с.
9. Инновационное развитие социально-экономических систем на основе методологий предвидения и когнитивного моделирования / под ред. Г.В.Гореловой, Н.Д. Панкратовой. Киев: Наукова думка, 2015. 464 с.
10. Максимов В.И. Когнитивные технологии — от незнания к пониманию // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций: сб. трудов междунар. конф. (CASC'2001). М.: ИПУ РАН, 2001. Т. 1. С. 4-18.
11. Абрамова H.A., Авдеева З.К. Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций: проблемы методологии, теории и практики // Проблемы управления. 2008. № 3. С. 85-87.
12. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем / В.В. Кульба, Д.А. Кононов, С.С. Ковалевский, [и др.]. М.: ИПУ РАН, 2002. 122 с.
13. Новая парадигма развития России: комплексные исследования проблем устойчивого развития / под ред. В.А. Коптюга, В.М. Матросова, В.К. Левашова. 2-е изд. М.; Иркутск: Академия: РИЦ ГП «Облинформпечать», 2000. 460 с.
14. Горелова Г.В., Захарова E.H., Радченко С.А. Исследование слабоструктурированных проблем социально-экономических систем: когнитивный подход. Ростов н/Д: Изд-во РГУ, 2006. 332 с.
15. Горелова Г.В. Когнитивный подход к имитационному моделированию сложных систем // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. № 3. С. 239-250.
16. Разработка стратегий социально-экономического развития муниципальных образований: монография / С.Н. Исаев, Н.В. Тихомирова, Г.В. Горелова, [и др.]. М.: Автономная некоммерческая организация ЕОИ, 2015. 176 с.
17. Горелова Г.В., Масленникова А.В., Хлебникова С.А. Разработка стратегиймуници-пальных образований на основе принципов устойчивого развития // Система государственного стратегического планирования в Российской Федерации: перспективы формирования: сб. науч. ст. I Междунар. науч.-практ. конф. М.: Перо, 2015. С. 95-100.
18. Горелова Г.В., Масленникова А.В. Имитационное моделирование на основе когнитивной методологии и системной динамики, анализ системы «Юг России» // Системный анализ в экономике: материалы науч.-практ. конф. М.: ЦЭМИ РАН, 2012. С. 33-45.
19. Горелова Г.В. О разработке интеллектуализированных систем поддержки принятия решений на основе когнитивного моделирования // Перспективные системы и задачи управления: сб. тр. 10-й всерос. науч.-практ. конф. Т. II. Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2015. С. 255-265.
20. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: учеб. для вузов. М.: ГУ ВШЭ, 2006. 495 с.
References:
1. Analytical report «the Strategy and programs of regions development (comparative analysis)» / I.A.Nikolaev, O. S.Tochilkina. FBK Department for strategic analysis. M., 2006. 29 pp.
2. Babushkina A.S. Regional target program of social and economic development: the mechanism of development and implementation. URL: http://www.scienceforum. ru/2015/808/8334.
3. Volkova V.N. Denisov A.A. Fundamentals of the theory of systems and system analysis: a tutorial. SPb.: Publishing. SPGGTU, 2005. 520 pp
4. Maracha V.G. Regional strategy development and foresight // The procedure for the development of foresight: Proceedings of the First Int. Internet Conf. / Ed. N.Ya. Kalyuzhnova. Irkutsk: Publishing house Irkut. State. University Press, 2007. Pp. 40-58.
5. Popper R. Mapping Foresight: Revealing how Europe and other world regions navigate into the future. Luxembourg: Publications Office of the European Union, European Commission. URL: http://ec.europa.eu/research/social-sciences/pdf/efmn-mapping-foresight_en.pdf.
6. Schedrovitsky G.P. Kotelnikov S.I. Organizational and activity game as a new form of organization and method of collective thinking activity. Selected works. M .: School Cultural Policy, 1995. URL: http://www.fondgp.ru/gp/biblio/rus/50.
7. Zgurovsky M.Z., Pankratova N.D. System analysis: problems, methodology, applications. Kiev: Naukova Dumka, 2011. 743 pp.
8. Zgurovsky M.Z., Pankratova N.D. Technological foresight. Kiev: Poly-technique, 2005. 165 pp.
9. Innovative development of socio-economic systems based on foresight methodologies and cognitive modeling / edited by. G.V. Gorelova, N.D. Pankratova. Kiev: Naukova Dumka, 2015. 464 pp.
10. Maksimov V.I. Cognitive technologies from ignorance to understanding // Cognitive analysis and development management of situations: Sat. Intern works. Conf. (SASC'2001). M .: ICS RAS, 2001. Vol.1, Pp. 4-18.
11. Abramova N.A., Avdeeva N.K. Cognitive analysis and development management of situations: problems of methodology, theory and practice // Problems of management. 2008. № 3. Pp. 85-87.
12. Kulba V.V. Scenario analysis of the dynamics of socio-economic systems / V.V. Kulba, D.A. Kononov, S.S. Kovalevsky, [etc.]. M.: IICS RAS, 2002. 122 pp.
13. The new paradigm of development of Russia (Integrated studies of sustainable development) / edited by. V.A. Koptyuga V.M. Matrosov, V.K. Levashov. 2nd ed. M .: Academy, Irkutsk: SE RIC «Oblinformpechat» 2000 460 pp.
14. Gorelova G.V. Zakharova E.N., Radchenko S.A. The research of semistructured problems of socio-economic systems: cognitive approach. Rostov-on-Don: Publishing House of RSU, 2006. 332 pp.
15. Gorelova G.V. The cognitive approach to imitation modeling of complexity systems // Proceedings of the SFU. Technical science. 2013. № 3. Pp. 239-250.
16. S. Isayev Develop strategies for socio-economic development of municipalities: monograph / S.N. Isaev, N.V. Tikhomirov, G.V. Gorelov, [etc.]. M.: Autonomous noncommercial organization EDI, 2015. 176 pp.
17. Gorelova G.V. Maslennikova A.V., Khlebnikova S.A. The development of strategies of municipalities based on the principles of sustainable development // State Strategic Planning System in Russia: Prospects of formation: Sat. Scien. Articles I Intern. Scient. Conf. M.: Pero, 2015. Pp. 95-100.
18. Gorelova G.V. Maslennikova A.V. Imitating modeling ofbased on cognitive methodology and system dynamics analysis of the «South of Russia» system // System analysis in economics: scientific and practical materials. Conf. M.: CEMI, 2012. Pp. 33-45.
19. Gorelova G.V On the development of intellectualized decision support systems based on cognitive modeling solutions // Perspective and management tasks: Sat. works of the 10 th All-Russia. scientific and practical. Conf. T. II. Rostov-on-Don: Publishing House of SFU, 2015. Pp. 255-265.
20. Granberg A.G. Basics of the regional economy: Textbook, for high schools. 5th ed. [Sr.]. M.: Higher School of Economics, 2006. 495 pp.
