CC BY
7
УДК 658.314.7:330.115 В.В. Цыганов1, А.В. Лемешкова2
ГРНТИ 73.01.11 1Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН
DOI: 10.47501/ITNOU.2021.1.65-70 2Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН
КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРОЙ РЕГИОНА
Охарактеризованы основные направления и результаты когнитивного моделирования для управления стратегическим развитием транспортной инфраструктуры крупномасштабного региона.
Ключевые слова: транспортная инфраструктура, стратегическое управление, регион.
V.V. Tsyganov1, А. Lemiashkova2
1Trapeznikov Institute of management problems of the RAS 2N.S. Solomenko Institute of Transport Problems of RAS
COGNITIVE MODELING OF STRATEGIC MANAGEMENT OF THE REGION'S TRANSPORT INFRASTRUCTURE
The main directions and results of cognitive modeling for managing the strategic development of transport infrastructure of large-scale region are characterized. Key words: transport infrastructure, strategic management, region.
Для управления развитием крупномасштабной транспортной инфраструктурой (ТИ) используется теория управления большими транспортными системами (БТС) [1]. Подход и метод этой теории можно кратко сформулировать, перефразируя слова царя Соломона из Экклезиаста: «Управление БТС должно быть таким, чтобы те, кто обладает капиталом и властью, делали то, что необходимо для системы в целом». Комбинирование и согласование математических, формально-логических и когнитивных моделей управления развитием ТИ, разработанных на базе теории БТС, осуществляется с помощью системного инжиниринга - системотехники [2]. Системный подход к управлению развитием ТИ иллюстрирует рис. 1.
_КЛИМАТ_
ГСЭС - г лобальная социально-экономическая система
СЭС-Р - социально-экономическая система РФ СЭС-С - социально-экономическая система субъекта РФ РСЭ-реа льнын сектор экономики_
il Т С - гц> о itî в оде ть енн о- тр ан спо jí тна я сис т ема
ТК- трансиор тнып комилеке
Т11- т р анс по р тная инфр а с трук тур а
Рис. 1. Сетецентричная модель подсистем и систем, влияющих на стратегическое управление развитием ТИ
На рисунке 1 указаны подсистемы и системы, влияющие на стратегическое управление развитием ТИ. Например, социально-экономическая система субъекта РФ (СЭС-С) включает реальный сектор экономики (РСЭ, см. рисунок 1). В свою очередь, РСЭ включает производственно-транспортную систему (ПТС). Соответственно, на эффективность РСЭ влияет эффективность его ПТС. Таким образом, при управлении развитием ТИ СЭС необходимо учитывать его влияние на эволюцию транспортного комплекса (ТК), ПТС, РСЭ, СЭС-С, социально-экономической системы РФ (СЭС-Р) и глобальной социально-экономической системы (ГСЭС), с учетом изменения климата.
Рассмотрим, например, задачу определения влияния эволюции ТИ на развитие СЭС. Чтобы её решить, нужно учесть множество экономических, социальных, климатических и других факторов, формально не связанных между собой. Но, при невозможности определения их функциональных зависимостей, математическое моделирование затруднительно. В таких ситуациях нередко используются технологии когнитивного моделирования [3]. Рассмотрим модели управления развитием ТИ субъекта Российской Федерации, основанные на когнитивном подходе [4,5].
В соответствии с принципом системности, и согласно сетецентричной модели (рисунок 1), при когнитивном моделировании развития ТК необходимо учесть влияние внешних систем - ТК, ПТС, РСЭ, СЭС-С, СЭС-Р, ГСЭС, Климат. Для выделения основных факторов влияния использовались SWOT-анализ, PEST-анализ, заочный метод Дельфи (рисунок 2).
Рис. 2. Алгоритм выделения основных факторов развития ТИ
Композиционный подход к когнитивному моделированию ТК региона состоит в построении многоуровневого когнитивного комплекса, состоящего из нескольких когнитивных карт, «вложенных» друг в друга. Такой подход позволяет использовать разнообразные наработки в сфере когнитивного моделирования ТК, ПТС, РСЭ, СЭС-С, СЭС-Р, ГСЭС.
Рассмотрим этот подход на примере трехуровневого когнитивного комплекса, включающего когнитивные карты, соответствующей внешней и внутренней среде ТК. При их построении можно использовать имеющиеся наработки, например, модель развития железнодорожного транспорта (ЖДТ) при взаимодействии с субъектами РФ [4]. При этом в когнитивной карте верхнего уровня представлено влияние факторов внешней среды на внутреннюю среду ТК (рисунок 3). А в когнитивной карте нижнего уровня учитывается влияние на ТК факторов внутренней среды (рисунок 4). На основе когнитивного подхода предложена методология моделирования эволюции ТК путём генерации сценариев в зависимости от управления и начального состояния ТК.
Рис. 3. Когнитивная карта и факторы влияния на внутреннюю среду ТИ региона
При сценарном моделировании ТК региона учитывались экономические и природно-климатические особенности региона, демографические характеристики и процессы и др. Консервативный сценарий развития ТК предполагает узкий перечень приоритетных направлений, ориентированных на решение первоочередных проблем ТК в условиях жестких бюджетных ограничений: транспортное обеспечение добывающих отраслей, освоения новых месторождений полезных ископаемых, реализации транзитного потенциала. Инновационный сценарий предполагает ускоренное и сбалансированное развитие ТК. Наряду с достижением целей консервативного сценария, это обеспечит развитие инновационной экономики региона, повышение качества жизни населения, перехода к полицентрической модели пространственного развития. По результатам рассмотрения этих сценариев, формировались предложения по модернизации, реконструкции и строительству ТК субъектов РФ.
На рисунке 5 показана когнитивная карта, учитывающая влияние ТИ и других факторов на состояние и развитие СЭС-С. При формировании целей развития СЭС-С учитывалась необходимость обеспечения доступности и качества транспортных и логистических услуг; формирования единого транспортного пространства и реализации транзитного потенциала, повышения безопасности ТК, улучшения экологии и др. [3-6]. Заметим, что развитый композиционный подход применим для когнитивного и сценарного моделирования развития видов транспорта.
Выводы. Задача определения влияния эволюции ТИ и множества других факторов на развитие СЭС решается на основе когнитивного моделирования, путем построения иерархически упорядоченного комплекса когнитивных карт. Разработанный подход
позволил сформировать сценарии и обосновать стратегическое управление развитием ТИ регионов Сибири, Дальнего Востока и Российской Арктики до 2050 года [6].
Рис. 4. Когнитивная карта внутренней среды ТИ региона
Литература
1. Цыганов В.В., Малыгин И.Г., Еналеев А.К., Савушкин С.А. Большие транспортные системы: теория, методология, разработка и экспертиза. - СПб.: ИПТ РАН, 2016. 216 с.
2. Косяков А., Свит У. и др. Системная инженерия. Принципы и практика. - М.: ДМК Пресс. 2014. 624 с.
3. Цыганов В. В. Когнитивное прогнозирование комплексной инфраструктуры крупномасштабного региона // Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2020. № 1. С. 18-23.
4. Коврига С. В., Максимов В. И. Построение модели развития железнодорожного транспорта при взаимодействии с субъектами Российской Федерации в ходе реформирования / Труды междунар. конф. «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» (CASC'2001). - М.: ИПУ РАН, 2001. Т. 1. С. 42-103.
5. Avdeeva Z., Grebenyuk E., Kovriga S. The technology of the strategy goal-setting and monitoring of a manufacturing system development on the basis of cognitive mapping / Manufacturing system: Recent Progress and Future Direction. Chapter 3, pp.39-69. Nova Science Publishing. NY. 2020.
6. Инфраструктура Сибири, Дальнего Востока и Арктики. Состояние и 3 этапа развития до 2050 года / Под ред. А.А. Макоско. М.: ИПТ РАН, 2019. 465 с.
Цели экономического развития региона
Рисунок 5. Когнитивная карта влияния ТИ и других факторов на состояние и развитие социально-экономической системы региона
Сведения об авторах Владимир Викторович Цыганов
д-р техн. наук, проф., зав. отд. Институт проблем управления им. ВА.Трапезникова РАН Москва, Россия Эл. почта: [email protected] Алеся Валерьевна Лемешкова мл. науч. сотр.
Институт проблем транспорта им. Н. С. Соломенко РАН Санкт-Петербург, Россия Эл. почта: [email protected]
Information about authors
Vladimir Victorovich Tsyganov
Doctor of Science (Tech.), Prof., head of division
V.A. Trapeznikov Institute
of management problems of the RAS
Moscow, Russian Federation
E-mail: [email protected]
Alesia Lemiashkova
Junior Researcher
N.S. Solomenko Institute of Transport Problems of
RAS
St. Petersburg, Russian Federation E-mail: [email protected]
УДК 658.314.7:330.115 ГРНТИ 73.01.11
DOI: 10.47501/ITNOU.2021.1.70-76
2
С.А. Савушкин1, В.А. Бородин2, В.В. Цыганов1
1ФГБУН Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН Экспериментальный завод научного приборостроения РАН
ИНФОРМАЦИОННО-ЛОГИЧЕСКАЯ КОМПОНЕНТА СЦЕНАРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
В данной статье рассмотрены возможности разработки технологии сценарного моделирования на основе расширяемой базы знаний, включающей формулы, показатели, модели, расчеты, сценарии, информационную базу показателей. Технология поддерживает иерархическую структуру моделей и сценариев. Представлен единый шаблон для формирования алгоритмов работы расчетных программ. Работоспособность данной технологии подтверждена программной реализацией в виде макета системы, которая опробована на расчетах сценариев развития транспортного комплекса страны. Ключевые слова: транспорт, модель, сценарий, базы знаний, технология, алгоритм
INFORMATION AND LOGICAL COMPONENT OF SCENARIO SIMULATION This article discusses the possibilities of developing a scenario modeling technology based on an expandable knowledge base, including formulas, indicators, models, calculations, scenarios, and an information base of indicators. The technology supports a hierarchical structure of models and scenarios. A unified template for the formation of algorithms for the operation of computational programs is presented. The efficiency of this technology is confirmed by software implementation in the form of a maquette of the system, which has been tested on the calculations of scenarios for the development of the transport complex in the diversified structure of the country's economy.
Keywords: transport, model, scenario, knowledge base, technology, algorithm
2
S.A. Savushkin1, V.A. Borodin2, V.V. Tsyganov1 1N.S. Solomenko Institute of Transport Problems of RAS Experimental plant of scientific instrumentation of the RAS
