CC BY
94
Литература
1. Brambilla M., Ferrante E., Birattari M., Dorigo M. Swarm robotics: a review from the swarm engineering perspective // Swarm Intelligence. - March 2013. - V. 7. - № 1. - P. 1-41 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://link.springer.com/article/10/1007/s11721-012-0075-2), свободн.
2. Higgins F., Tomlinson A., Martin K.M. Threats to the Swarm: Security Considerations for Swarm Robotics // International Journal on Advances in Security. - 2009. - V. 2. - № 2-3. - P. 288-297.
3. Dorigo M., Maniezzo V. & Colorni A. Ant System: Optimization by a Colony of Cooperating Agents // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part B. - 1996. - V. 26. - № 1. - P. 29-41.
4. Michael Wooldridge. An Introduction to MultiAgent Systems. - John Wiley & Sons Ltd, 2002, paperback. -366 p.
5. Ермолаев С.Ю. Муравьиные алгоритмы оптимизации // Инфокоммуникационные технологии. - 2008. - Т. 6. - № 1. - С. 23-29.
6. Уолднер Ж.-Б. Нанокомпьютеры и роевой интеллект. - Лондон, ISTE, 2007. - С. 242-248.
7. Лефевр В.А. Конфликтующие структуры. - М.: Советское радио, 1973. - 158 с.
8. Wheeler W.M. Ants: their structure, development and behavior. - New York, Columbia University Press, 1910. - P. 265.
9. Коваль Е.Н., Лебедев И.С. Общая модель безопасности робототехнических систем // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2013. - № 4 (86). - С. 153154.
Зикратов Игорь Алексеевич - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет ин-
формационных технологий, механики и оптики, доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой, igzikratov@yandex.ru
Козлова Екатерина Владимировна - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, студент, kekvlad@cit.ifmo.ru
Зикратова Татьяна Викторовна - Военный институт (военно-морской политехнический) ВУНЦ ВМФ «Военно-морская академия», г. Пушкин, преподаватель, ztv64@mail.ru
УДК 004.942, 338.2, 004.89
МЕТОД КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ И АНАЛИЗА ГЛОБАЛЬНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНАЛЬНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ1
А.В. Маслобоев
Для задач синтеза траекторий адаптивного управления регионом, адекватных стратегиям регионального развития, предложен метод комплексной оценки безопасности региональных социально-экономических систем, основанный на формировании и анализе интегрального индекса глобальной безопасности. Метод обеспечивает возможность формализации и численного решения задач синтеза траекторий рискоустойчивого развития сложных слабоструктурированных динамических систем в многомерном пространстве критериев на основе когнитивного моделирования. Ключевые слова: моделирование, комплексная оценка, управление, глобальная безопасность, информационно-аналитическая поддержка, социально-экономическая система, региональное развитие.
Введение
Анализ современных тенденций развития науки и технологий показывает, что актуальность и высокая значимость научных исследований в области управления глобальной безопасностью региональных социально-экономических систем (РСЭС) для экономики и обороноспособности страны во многом определяется возрастающим значением и специфическими особенностями арктических регионов России на международной арене. Исследования отечественных и зарубежных научных школ, в частности [1-6], в данной проблемной области носят междисциплинарный характер и нацелены, главным образом, на разработку новых и совершенствование существующих структур, механизмов и моделей управления сложными социально-экономическими системами для повышения эффективности и безопасности их функционирования на основе когнитивных информационных технологий, инструментов моделирования и средств телекоммуникаций.
На настоящем и последующих этапах развития общественных отношений глобальная безопасность выступает важнейшим фактором устойчивого развития. Анализ современных работ свидетельству-
1
Работа выполнена при поддержке РФФИ (проект №12-07-00138 «Разработка когнитивных моделей и методов формирования интегрированной информационной среды поддержки управления безопасностью арктических регионов России»)
ет о том, что, наряду с имеющимися существенными достижениями в области информационного обеспечения управления устойчивым развитием РСЭС, недостаточно разработаны методологические подходы к формализации и численному решению задач синтеза траекторий управления безопасностью РСЭС. Получение согласованных оценок показателей безопасности функционирования этих систем в многомерном пространстве критериев, параметры которых могут нелинейно меняться в зависимости от случайных трансформаций социально-экономической среды, является важной задачей на этапе формирования и анализа интегрального индекса глобальной безопасности РСЭС. Вместе с тем стоит заметить, что в существующих исследованиях проблем глобальной безопасности и устойчивого развития РСЭС недооценивается стремительно растущий потенциал информационно-коммуникационных технологий, суперкомпьютеров и интеллектуальных информационно-аналитических систем нового поколения, включая обучаемые нейронные сети, когнитивные модели и информационные технологии.
В настоящей работе предложена формализация понятия «глобальная безопасность регионального развития» и приводится формальная постановка общей задачи управления глобальной безопасностью РСЭС. Рассматриваются результаты разработки когнитивных и имитационных моделей для задач управления глобальной безопасностью РСЭС. Представлена общая характеристика метода комплексной оценки и анализа глобальной безопасности РСЭС, рассматриваются содержание и реализация его основных этапов. В заключение приведены основные результаты работы и области их применения.
Формализация задачи управления глобальной безопасностью РСЭС
Регионы, являясь компонентами единой политической и социально-экономической системы Российской Федерации, обладают собственной спецификой и относятся к классу открытых, больших и сложных динамических систем. В связи с этим проблематика обеспечения рискоустойчивого развития таких сложных объектов управления, как РСЭС, также во многом определяется их специфическими особенностями. Региональные особенности в значительной степени влияют на возможность и эффективность применения существующих научно-методических и практических разработок в области исследования и решения проблем управления глобальной безопасностью РСЭС (далее - региональной безопасностью). Специфика управления региональной безопасностью состоит в том, что, с одной стороны, уровень безопасности региона существенно зависит от глобальных угроз, с другой стороны, возможные кризисы и чрезвычайные ситуации, обусловленные особенностями региона, способны привести к дестабилизации систем более высокого уровня - федерального, международного, мирового.
Пилотным полигоном исследований является Мурманская область как наиболее изученный арктический регион, стратегически значимый с точки зрения своего геополитического и экономического положения, роли в обеспечении обороноспособности страны, запасов природных ресурсов.
В качестве критерия управления РСЭС в условиях неопределенности статистической и не статистической природы предлагается использовать критерий глобальной безопасности функционирования РСЭС. Понятие «глобальная безопасность регионального развития» определяется как интегральный показатель оценки состояния РСЭС, при котором она сохраняет способность стабильно функционировать и развиваться в долгосрочной перспективе и способна противодействовать влиянию внутренних (локальных) и внешних (глобальных) угроз устойчивости ее развития. Другими словами, под глобальной безопасностью понимается свойство РСЭС выполнять свои функции при минимально возможном нанесении ущерба окружающей среде (экологическая составляющая), жизнедеятельности населения и демографической ситуации в регионе (социальная составляющая), экономическому росту, кадровой безопасности и технологическому прогрессу (экономическая составляющая), а также системе регионального управления при реализации соответствующей стратегии развития РСЭС, направленной на преодоление возникающих кризисных ситуаций посредством применения упреждающих антикризисных управляющих воздействий. Параметры вектора состояний РСЭС, определяющие ее область глобальной безопасности, оцениваются в многомерном пространстве критериев. Областью глобальной безопасности является пространство устойчивых состояний РСЭС.
Для формализации понятия «глобальная безопасность регионального развития» предложено использовать матрицу глобальной безопасности. Любая сложная система имеет область устойчивых состояний S = {sj, 5*2,..., sn} и матрицу переходов M = [n х n]. P = {pi, Р2,..., pn}, где Vsi e S, P = {pn,Pi2,...,Pik} - значения параметров i -го устойчивого состояния. Чтобы оценить каждый переход системы с точки зрения целей моделирования, необходимо ввести критерий как функцию от параметров каждого устойчивого состояния системы: K = f (PKsi = f (рг1,pi2,...,Pik). Причем значения каждого параметра должны лежать в определенном диапазоне, который может зависеть от значений остальных паPаметPов, а также от времени ((): ypij e [f^ (ptj, p(t)), fmax (ptj, p (t))] .
Матрица глобальной безопасности представляет собой матрицу устойчивых состояний системы, которая позволяет определить возможные стратегии перехода системы из начального устойчивого состояния некоторого цикла развития в его конечное устойчивое состояние за ограниченное время с поло-
жительным приращением критериальной функции, позволяющей оценить каждый переход системы с точки зрения целей моделирования динамики ее развития, т.е. матрица глобальной безопасности обеспечивает синтез траекторий движения системы в пространстве устойчивых состояний. Матрица М = [и х и] имеет вид
0, шц(,гк,/),...,да1и(, тк,/)
M =
''21
(rs, rk, t ),0,..., Ш2„ (rs, rk, t)
mni (rs, rk, t), mn2 (rs, rk, t ),...,0 где rs = f (S, t) - требуемые для перехода ресурсы; rk = f (P, t) - вероятность перехода (риск перехода); t - время перехода.
Приращение критериальной функции при переходе системы из одного устойчивого состояния в другое внутри цикла развития может быть как положительным, так и отрицательным ввиду нелинейности пространства устойчивых состояний.
Цикл развития системы ограничен по времени и по величине приращения критериальной функции. Началом цикла будем считать устойчивое состояние si, окончанием - sg . Рискоустойчивому (безопасному) развитию системы будет соответствовать кортеж согласованных во времени элементов матрицы M : MRSD = |^m1 (t1),m2 (t2),...,mg (tg) , где MRSD - множество (кортеж) элементов матрицы М, т.е. MRSD с M для которого выполняется следующая система неравенств:
Stmin — tg — t1 — Stmax ,
5^min — K (mg )-K (mi) —5Kn
где 5t„
Stm
- границы временного интервала цикла развития; 5Kn
SK„
границы значений
критериальной функции. При этом все переходы между устойчивыми состояниями внутри цикла развития должны быть согласованы во времени и удовлетворять ограничениям на наличие ресурсов. При оценке состояний глобальной безопасности системы должны также учитываться такие факторы как несимметричность переходов, время переходов и их характер, влияния внешней среды, идентификация границ и взаимосвязей циклов развития. На этапе моделирования матрица глобальной безопасности обеспечивает основу для исследования и построения сценариев достижения глобальной безопасности развития РСЭС с учетом реализации принципа приемлемого риска.
В общем случае задача управления региональной безопасностью сводится к поиску такого допустимого управления, которое имеет максимальную эффективность и определяет оптимальную траекторию движения РСЭС в пространстве устойчивых состояний. Формальная постановка может быть представлена в классической для теории управления форме [7] (рис. 1), которая адаптирована для задач управления системами различной природы.
Рис. 1. Модель задачи управления региональной безопасностью
Эффективность управления G(u)= max f (u, 5), где u e U - вектор управлений; 5 e S - множество
ueU
состояний объекта управления, причем s = f (p, t), p e P - значения параметров, описывающих состояния объекта управления, t - время.
Модель субъекта управления Т = {U, U0, ©, w(-), v(-), I, z j, где U - множество управляющих воздействий (стратегия деятельности субъекта); Uо с U - множество управляющих воздействий, выбираемых субъектом управления; © - множество внешних воздействий на объект управления; w(-) - зависимость результатов деятельности субъекта управления от управляющих воздействий и внешнего окружения объекта управления, т.е. w(-): U х©^ U о; v(-) - функция полезности, задающая предпочтения субъекта управления на множестве возможных результатов его целенаправленной деятельности; I -информация о текущей обстановке (внешнем окружении объекта управления), которой обладает субъект управления на момент принятия решений о выбираемом управляющем воздействии; z = w(u, ©), z e U о - результат деятельности субъекта управления при выбранном управляющем воздействии.
Когнитивный подход к анализу и моделированию глобальной безопасности РСЭС
Существенный эффект при решении задач управления безопасностью РСЭС в кризисных ситуациях может быть получен на основе применения методологии когнитивного моделирования [8], ориентированной на анализ и принятие решений в сложных ситуациях для систем, характеризующихся многоас-пектностью происходящих в них процессов (экономических, социальных и т.д.) и их взаимосвязанностью, динамичностью и высокой степенью неопределенности, отсутствием достаточной количественной информации о динамике протекающих в них процессов, что вынуждает переходить к качественному анализу таких систем. В силу указанных особенностей социально-экономические системы относятся к классу слабоструктурированных систем.
В рамках настоящего исследования предложен новый когнитивный подход к решению задач управления глобальной безопасностью РСЭС, основанный на интеграции методов концептуального, системно-динамического, мультиагентного, нечеткого и когнитивного моделирования, а также методов вербального анализа решений [9]. Предлагаемый подход и реализующие его методы обеспечивают основу для получения качественно новых решений в области создания средств информационно-аналитической поддержки управления развитием сложных слабоструктурированных динамических систем и процессов, а также возможность разработки когнитивных информационных технологий построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений по управлению РСЭС.
Имитационная модель управления глобальной безопасностью региона
Из построенной концептуальной модели мультиагентной информационно-аналитической среды поддержки управления региональной безопасностью [10] следует система показателей безопасности -набор определенных параметров для каждой области безопасности, которые используются в качестве входных параметров соответствующих имитационных моделей. Основное назначение имитационной модели - сделать прогноз показателей безопасности при заданных параметрах и ограничениях. Имитационные модели реализуются с помощью агентной технологии и системной динамики. Системно-динамические модели используются для приближенного прогноза и выявления тенденций в динамике показателей безопасности, а агентные - для более точных количественных оценок этих показателей.
Переход от концептуальной модели к модели системной динамики реализуется на основе разработанного в Институте информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН метода концептуального синтеза динамических моделей сложных систем, представленного в работе [11] и обеспечивающего синтез моделей системной динамики из соответствующих концептуальных моделей.
В ходе исследований разработан комплекс базовых системно-динамических шаблонов для имитационных моделей поддержки управления глобальной безопасностью развития РСЭС. Типовые шаблоны реализованы в среде агентного имитационного моделирования Any logic [12] и созданы для таких концептуальных классов, как объекты обеспечения безопасности, субъекты безопасности, действующие факторы (внутренние и внешние угрозы безопасности), кризисные ситуации, сценарии снижения рисков возникновения потенциальных угроз безопасности. Синтез имитационных моделей из шаблонов осуществляется на основе концептуального описания решаемой задачи.
В результате на основе формальной концептуальной модели [10] и предложенной библиотеки типовых имитационных шаблонов разработана интегрированная системно-динамическая модель глобальной безопасности развития РСЭС (на примере Мурманской области). Созданная модель, в отличие от общеизвестных динамических моделей Дж. Форрестера и Д. Медоуза [13, 14], являющихся базовыми для моделирования устойчивого развития макросистем различного уровня, позволяет учитывать наиболее
существенные компоненты РСЭС, важные с точки зрения региональной специфики и целей моделирования их рискоустойчивого развития. Модель состоит из следующих основных компонентов: население региона, производство, финансы, рынок труда, наука и образование, окружающая среда, технологические инновации, ресурсная база. Для каждого компонента на модели формализованы основные риски. Модель представлена совокупностью модельных блоков (рис. 2), описывающих состояния социально-экономической системы региона и ее динамики, с предоставлением эксперту возможностей для вариативного расчета и оперативного корректирования показателей региона в рамках существующей статистической отчетности региона.
Прогноз социально-экономических показателей региональной безопасности
Имитационная модель региона
Население (демография) Валовой региональный продукт (ВРП) Наука и образование
Производство (промышленность) Рынок труда (занятость и безработица) Ресурсная база
Финансы (доходы и расходы, инвестиции) Окружающая среда Сельское хозяйство
Технологические инновации Товарооборот (малый и средний бизнес) Транспорт и логистика
Рис. 2. Структура имитационной модели социально-экономической системы региона
Модель учитывает систему ограничений для всевозможных социально-экономических показателей ввиду их взаимной зависимости. В пределах этих ограничений может быть реализован один из нескольких вариантов развития.
Модель представляет собой комплекс разработанных композитных системно-динамических и агентных моделей промышленного потенциала региона, кадровой безопасности, инновационного потенциала региональной экономики и экологической системы, обеспечивающих анализ разнородных рисков, связанных с компонентами РСЭС при различных сценариях развития региона. Ансамбль имитационных моделей промышленного потенциала региона включает в себя модели основных отраслей экономики Мурманской области - горнопромышленного, топливно-энергетического, рыбопромышленного, транспортного и сельскохозяйственного комплексов. Для разработки системно-динамических и агентных моделей использовались инструментальные среды моделирования PowerSim [15] и Апу^ю [12] соответственно. Созданные модели позволяют путем многократной имитации оценивать экономический и связанный с ним экологический риски различных сценариев развития региона. Помимо экономических показателей, модель дает возможность прогнозировать социальные и экологические показатели, численности занятых, безработных, демографическую ситуацию и другие.
На основе модельных уравнений и статистической отчетности в приложении к задаче управления глобальной безопасностью был составлен прогноз макроэкономических показателей социально-экономического развития Мурманской области до 2020 года.
Общая характеристика метода комплексной оценки и анализа глобальной безопасности РСЭС
Существующие модели устойчивого развития РСЭС строятся на основе интегральной оценки показателя уровня качества жизни населения, который в них формализуется. Наряду с показателем уровня качества жизни, важнейшим фактором устойчивого развития является безопасность жизни населения. Анализ отечественной и зарубежной научной литературы показывает, что оценке данного показателя в существующих и разрабатываемых моделях уделяется недостаточное внимание. Вместе с тем методические вопросы формальной оценки уровня безопасности развития РСЭС недостаточно изучены. Комплексная оценка и анализ показателей уровня качества жизни и уровня безопасности позволяет говорить о возможности реализации стратегии рискоустойчивого развития (обеспечения глобальной безопасности) РСЭС, подверженных влиянию внутренних и внешних факторов, на основе адаптации к динамике показателей социально-экономической среды.
Математическая интерпретация интегрального индекса рискоустойчивого развития РСЭС может быть представлена в следующей форме:
ЯЖ = 1МБа5ес + МБ^, (1)
где RSD - индекс рискоустойчивого развития; INDGSec - индекс глобальной безопасности, INDGSec е [0,1]; INDSD - индекс устойчивого развития, INDSD е [0,1].
Индекс устойчивого развития определяется исходя из индекса качества жизни населения INDgi, который оценивается на основе показателей, характеризующих уровень экономического Iec, социального Is и экологического Ie развития. Другими словами, условно можно утверждать, что INDSD = INDgi. Таким образом, INDSD представляет собой функцию показателей устойчивого развития РСЭС:
INDSD = f (Ic , I. , Ie , t) , прИЧем Iec = Iec (fe , t), Is = Is (f. , t) , Ie = Ie (fe , t) , ВДе t - ПараМСТр времени;
Pec, p, Pe - множество макроэкономических показателей, по которым вычисляются индексы Iec, Is, Ie соответственно. Тогда задача определения индекса устойчивого развития заключается в оценке индексов Iec, Is, Ie и степени их гармонизации с последующим варьированием значений макроэкономических показателей для достижения допустимого уровня их гармонизации: INDSD = f (Iec,Is,Ie, topt, где a -
a
степень гармонизации показателей (Iec, Is, Ie). Традиционно данная задача решается на основе прогнозирования макроэкономических показателей методами имитационного моделирования.
В работе [16] предлагается вычислять степень гармонизации показателей устойчивого развития по
( \
формуле a = arccos
I c + L +1..
2 +12 +12 ,
e s
0 <a < arccos | |. Геометрическая интерпретация определения
степени гармонизации показателей устойчивого развития а показана на рис. 3.
На рис. 3 индекс качества жизни населения ШОв1 представляет собой отображение функции
, характеризующей состояние показателей устойчивого развития, на идеальный (единичный) вектор с координатами (1; 1; 1).
IND,
Á
Qi /
a ^ INDs
Рис. 3. Геометрический смысл степени гармонизации показателей устойчивого развития а
Интегральный показатель экономического развития РСЭС вычисляется на основе индекса глобальной конкурентоспособности I^ и индекса экономической свободы 1е/ : 1ес = / ((, I/, ().
Интегральный показатель развития социальной сферы вычисляется на основе индекса качества жизни 1д, индекса развития человеческого потенциала 1Ш и индекса обществ знаний 1Ь:
I, = / (I,, 1и,, 4, <).
Интегральный показатель экологического потенциала развития РСЭС вычисляется на основе индекса экологической эффективности и индекса экологической устойчивости 1е1/: 1е = / (, 1е1/, ().
Резюмируя сказанное, математическая модель задачи оценки индекс качества жизни может быть представлена следующим образом:
'МВ5П = / ((, I,, 1е, Г)
1ес = / (( , Л/ , t)
, . ^ орГ .
I,=/(I,, 1М,,4,0 а
1е = / ер!, I,, , t)
Определение интегрального критерия глобальной безопасности развития РСЭС и выражающих его показателей упирается в сложность, а иногда и невозможность количественного измерения уровня
INDql =
I
ec
e
устойчивости социально-экономического развития без учета «нечеткой» качественной информации о предпочтениях различных критериев, о желаемом характере процессов развития - росте или уменьшении соответствующих параметров, о диапазоне их изменения. В связи с этим задача оценки состояния показателей безопасности функционирования РСЭС в многомерном пространстве критериев - это нечеткая многокритериальная задача. Для ее решения в ходе исследований предложено оперировать специальными математическими методами, основанными на применении теории нечетких множеств [17], позволяющими формализовать субъективные данные, связанные со структурными сдвигами в экономике, экологии и социальной сфере региона, и на этой основе получить согласованные количественные оценки показателей региональной безопасности.
Для решения задачи оценки интегрального индекса глобальной безопасности развития РСЭС ЖЦ^ в работе предложена адаптация общепринятой методологии оценки состояний надежности функционирования сложных технических (промышленных) систем [18], основанной на вычислении центра и индекса безопасности. Подобный подход также подробно рассмотрен в работе [19].
Для этого разработаны нечеткие вычислительные модели оценки состояния показателей функционирования РСЭС, что позволило определить для различных составляющих глобальной безопасности региона (экономическая безопасность, кадровая безопасность, экологическая безопасность и т.д.) такие характеристики, как область безопасности функционирования РСЭС (ББвс), центр безопасности (С£ес) и индекс безопасности РСЭС (1пй ). Область безопасности представляет собой множество устойчивых состояний функционирования системы. Центр безопасности - подмножество наиболее безопасных состояний функционирования системы в пространстве устойчивых состояний. В общем случае область безопасности и центр безопасности не совпадают. Центр безопасности позволяет численно определить смещение текущего состояния системы от наиболее безопасного состояния. Индекс безопасности количественно характеризует удаленность текущего состояния системы от центра безопасности, т.е. показывает степень безопасности для данного состояния системы.
Принятие решений по управлению глобальной безопасностью РСЭС на основе анализа индекса глобальной безопасности осуществляется с учетом возможных прогнозируемых состояний показателей РСЭС и информации о состоянии внешнего окружения. Процесс функционирования РСЭС - это непрерывная смена состояний. Смена состояний происходит под воздействием внешних и внутренних факторов. При этом могут возникать различные кризисные ситуации. Процесс смены состояний РСЭС сопровождается также непрерывной во времени сменой значений индексов безопасности соответствующих компонентов РСЭС.
Функционирование РСЭС как сложной динамической системы можно рассматривать как некоторую последовательность смены состояний, полученных в результате действия на систему как возмущающих, так и управляющих воздействий. Состояние РСЭС 5 е £ характеризуется набором параметров
Р = {,р2,...,рп} . Изменение значений параметров р, / = 1,п приводит к изменению состояния системы 5 .
Как правило, функционирование РСЭС и их компонентов протекает в условиях высокой неопределенности. Однако на основе статистических данных и экспертного анализа можно выделить определенные циклы развития РСЭС, характеризующиеся определенными диапазонами изменения параметров системы Ар(, I = 1, п. Иначе говоря, на состояние РСЭС накладываются ограничения. Выход за рамки этих ограничений означает возникновение кризисной ситуации, связанное с нарушениями устойчивого развития системы. Таким образом, данные ограничения выделяют в пространство возможных состояний подмножество устойчивых (безопасных) состояний развития РСЭС.
Во множестве устойчивых состояний системы можно выделить некоторую область, в которой функционирование РСЭС является наиболее благоприятным, т.е. достигается наибольшая эффективность протекания процесса развития РСЭС, система подвергается минимальному воздействию негативных факторов, а ущерб, наносимый региональным компонентам, минимален. Такую область функционирования РСЭС принято называть областью безопасности системы.
Для количественной оценки безопасности функционирования РСЭС необходимо также дать определение центра безопасности. Пусть состояние РСЭС описывается множеством параметров Р = {Р1,Р2,. .,Рп}. Набор значений параметров, описывающих состояние в некоторый момент времени,
назовем ситуацией. При описании возможных ситуаций эксперту наиболее удобно пользоваться словесными значениями параметров. Для формализации такого представления используется понятие лингвистической переменной, которая задается на некоторой количественной шкале и принимает значения, являющиеся словами естественного языка. Такие переменные служат для качественного, словесного описания некоторой количественной величины, с их помощью формализуется качественная информация, представленная в словесной форме [20].
Поставим в соответствие каждому параметру, описывающему состояние РСЭС, лингвистическую переменную < Р(, Е 1, Ц > , где р, - название лингвистической переменной; Е 1 = {Е1 , Е^,..., ЕМ' | - терм-множество лингвистической переменной р,; Ц - базовое множество лингвистической переменной р 1. Каждому элементу терм-множества Е, ставится в соответствие своя функция принадлежности, например,
Рис. 4. Фаззификация параметров системы
Значение параметра р'а из интервала у0,! = 1, п, определяющего область безопасности системы, для которого цЕ (р0) = тах цЕ (р), называется 1-й координатой центра безопасности. Набор координат
Р, еУ0 '
по всем параметрам системы, заданных таким образом, определяет точку в области безопасности, называемой центром безопасности системы.
Для определения области безопасности функционирования РСЭС используется методика, которая основывается на том, что информация о состояниях системы, на основе которой принимается решение о выборе области безопасности, представляется в виде нечеткого отношения предпочтения во множестве альтернатив.
Методика определения области безопасности состоит из следующих этапов.
1. Определение конечного множества параметров, по которым будет оцениваться центр безопасности для данного компонента РСЭС. На этом множестве строится нечеткое отношение предпочтения.
2. Построение функций и определение степени принадлежности соответствующим лингвистическим переменным для каждого из параметров для дальнейшего вычисления степеней нечеткого включения и нечеткого равенства состояний.
3. Вычисление степени нечеткого включения значений параметров типового состояния в центр безопасности и степени нечеткого включения значений параметров центра безопасности в типовое состояние.
4. Определение степени нечеткого равенства между типовым состоянием и центром безопасности на основе полученных степеней включения.
5. Состояния, степень нечеткого равенства которых будет удовлетворять определенному условию (1тс е [0,6;1]) , представляют собой область безопасности функционирования компонентов РСЭС.
Проделав эту процедуру для всех параметров, получим набор интервалов, которые определяют множество состояний системы в области безопасности Б0 =< у0, у0,..., у"0 > .
Определение центра безопасности системы осуществляется на основе динамического анализа статистических данных о состояниях развития системы на разных циклах развития и экспертных оценок, по которым строится вероятностная оценка возникновения кризисных ситуаций.
Для количественной оценки уровня безопасности введем понятие индекса безопасности как степени нечеткого равенства текущей ситуации и ситуации, соответствующей центру безопасности системы. Пусть Р = {р1,р2,...,рп} - множество параметров, значениями которых описывается состояние РСЭС. Каждый параметр Р, описывается соответствующей лингвистической переменной <р, р, Ц >. Нечеткой ситуацией Б называется нечеткое множество второго уровня: Б = {<ц (р,)/р >}, р еХ,
где Цб(р,) = {<ЦцБ(р()/Е У = ' =п.
В качестве меры близости между текущей ситуацией Б"*, характеризующей текущее состояние РСЭС, и ситуацией Б0, соответствующей центру безопасности РСЭС, рассматривается два критерия: степень нечеткого включения и степень нечеткого равенства.
Степень включения ситуации Б 1 в ситуацию Бу определяется выражением
,£1 ) = & (Р), ^(Р)),
где ^Р),^Р)) = &(р)(Ек)^^(Р)(Ек)), )= тах{1 ),)}.
Ситуация нечетко включается в £, с , если степень включения в £ не превышает некоторого порога включения t¡nc, определяемого условиями управления, т.е. V (<§,, )> t¡nc. Фиксация
порога включения в некоторой точке зависит от особенностей объекта управления, требований к качеству управляющих решений и т.д.
Для определения индекса безопасности текущего состояния РСЭС необходимо сравнить на нечеткое равенство входную нечеткую ситуацию ¿Г с нечеткой ситуацией, которая характеризует центр безопасности ¿0 . При этом степень их нечеткого равенства будем называть индексом безопасности РСЭС:
1пё (£* ) = У(£*, ¿0 )&у(£0, £*),
где !пй (?*) - индекс безопасности текущего состояния системы.
При такой оценке безопасности РСЭС в области устойчивых (безопасных) состояний можно выделить область безопасности следующим образом. Система находится в области безопасности, если ее индекс безопасности не превышает некоторой величины Ь (Ь е [0,1]), называемой границей безопасности системы 1пё (§*) > Ь . Параметр Ь определяется экспертным путем.
Таким образом, задача управления безопасностью РСЭС заключается в выборе вектора управления, осуществляющего переход системы из текущего состояния в область безопасности, а также обеспечивающего переход к ситуации, имеющей максимальный индекс безопасности 1пй (5).
В результате интегральный индекс глобальной безопасности РСЭС может быть вычислен слеп
дующим образом: ШБв3ес = ^ , где 1пё1 - индекс безопасности, рассчитываемый на основе оцен-
1=1
ки состояния показателей 1 -й составляющей региональной безопасности; п - число индексов безопасности, характеризующих различные аспекты региональной безопасности (количество рассматриваемых компонентов РСЭС); w1 - весовые коэффициенты, определяющие степень значимости компонентов реп
гиональной безопасности на рассматриваемом цикле развития РСЭС, причем ^ м>1 = 1. Индексы безо-
1=1
пасности 1пй1 вычисляются на основе оценки области безопасности Б£ес1 и центра безопасности исследуемых показателей региональной безопасности.
В итоге получаем интегральную оценку индекса рискоустойчивого развития РСЭС ЯЖ согласно выражению (1).
На основе разработанных имитационных, когнитивных и нечетких моделей для задач синтеза траекторий адаптивного управления регионом предложен метод комплексной оценки безопасности РСЭС, основанный на формировании и анализе интегрального индекса глобальной безопасности. Метод реализуется в несколько этапов.
1. Проблемный мониторинг социально-экономического развития региона. Данный этап включает анализ реализации действующей Стратегии социально-экономического развития региона с целью выявления целей, задач, приоритетов и проблемных полей его развития. С привлечением экспертов из основных отраслей экономики региона осуществляется определение потенциальных внешних и внутренних угроз глобальной безопасности региона.
2. Формирование системы показателей для классов региональной безопасности и определение допустимой области их значений. На данном этапе осуществляется выделение существенных с точки зрения процесса управления показателей и факторов, на них влияющих, для базовых составляющих региональной безопасности, адекватных реализуемой стратегии социально-экономического развития региона.
3. Прогнозирование показателей безопасности развития региона. Данный этап предусматривает получение приближенных количественных оценок основных показателей региональной безопасности на основе системно-динамического и агентного моделирования. Этап включает также процедуру сопоставления фактического и прогнозного состояний показателей безопасности с допустимой областью значений.
4. Вычисление и анализ интегрального индекса глобальной безопасности. На данном этапе используются разработанные нечеткие вычислительные модели для определения области, центра и индекса безо-
пасности для базовых классов региональной безопасности на выбранном цикле развития РСЭС. На первой фазе этапа определяются области безопасного функционирования РСЭС на выбранном цикле развития региона для каждой составляющей глобальной безопасности, характеризующейся набором показателей. Вторая фаза ориентирована на вычисление центра безопасности РСЭС (наиболее безопасного ее состояния) на основе анализа статистических данных и экспертных оценок. На третьей фазе осуществляется определение индекса безопасности, представляющего собой количественную оценку, характеризующую удаленность текущего состояния РСЭС на исследуемом цикле развития от состояния, характеризующего центр безопасности. На заключительной, четвертой фазе реализуется свертка критериев оценок анализируемых составляющих региональной безопасности, полученных на предыдущих этапах, и вычисление интегрального индекса глобальной безопасности РСЭС.
5. Синтез траекторий управления безопасностью развития региона. На данном этапе проводится анализ полученного интегрального индекса глобальной безопасности РСЭС. Выделяется набор показателей, определяющих возникновение выявленных на начальных этапах угроз региональной безопасности. Формируется вектор управляющих воздействий на РСЭС, задающий траекторию движения РСЭС в области устойчивых состояний показателей ее развития, для достижения допустимого уровня региональной безопасности.
6. Повторный анализ реализуемой стратегии социально-экономического развития региона на основе применения синтезированных траекторий управления.
Заключение
В ходе проведенных исследований получены следующие основные результаты.
1. Впервые предложены формализация понятия «глобальная безопасность регионального развития» и формальная постановка общей задачи управления глобальной безопасностью РСЭС.
2. Разработан метод комплексной оценки и анализа глобальной безопасности РСЭС на основе когнитивного моделирования. Метод ориентирован на приложение к задачам синтеза траекторий адаптивного управления безопасностью региона, адекватных стратегиям регионального развития. Метод может быть использован в составе интеллектуальных систем поддержки принятия решений в сфере прогнозирования и стратегического планирования безопасного развития РСЭС.
3. Разработана формальная концептуальная модель глобальной безопасности региона, обладающая когнитивными свойствами и реализованная в виде прикладной OWL-онтологии региональной безопасности. На основе концептуальной модели создана интегрированная имитационная модель глобальной безопасности развития РСЭС (на примере Мурманской области).
Разработанные когнитивные и имитационные модели использованы рабочей группой по информационно-аналитическому обеспечению Стратегии социально-экономического развития Мурманской области до 2015 года для приближенного прогноза и выявления тенденций в динамике показателей безопасности региона с целью синтеза адаптивных траекторий регионального управления.
Полученные результаты смогут найти широкое применение при реализации «Стратегии развития Арктической зоны Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности на период до 2020 года» на территории Мурманской области.
Литература
1. Емельянов С.В., Попков Ю.С., Олейник А.Г., Путилов В.А. Информационные технологии регионального управления. - М.: Эдиториал УРСС, 2004. - 400 с.
2. Попков Ю.С. Макросистемные модели пространственной экономики. - М.: УРСС, 2008. - 240 с.
3. Геловани В.А., Бритков В.Б., Дубовский С.В. СССР и Россия в глобальной системе (1985-2030): Результаты глобального моделирования. - М.: УРСС, 2009. - 320 с.
4. Акаев А.А., Коротаев А.В., Малинецкий Г.Г. Прогноз и моделирование кризисов и мировой динамики. - М.: УРСС, 2010. - 352 с.
5. Маслобоев А.В., Путилов В.А. Обеспечение глобальной безопасности регионального развития (постановка задачи) // Труды Института системного анализа РАН: Прикладные проблемы управления макросистемами. - М.: Красанд, 2010. - Т. 59. - С. 29-44.
6. Смирнов А.И., Агеев А.И., Кретов В.С., Котов Н.М., Котов М.Н., Кохтюлина И.Н, Куроедов Б.В., Сандаров О.В. Глобальная безопасность: инновационные методы анализа конфликтов. - М.: Общество «Знание» России, 2011. - 272 с.
7. Бурков В.Н., Коргин Н.А., Новиков Д.А. Введение в теорию управления организационными системами. - М.: УРСС, 2009. - 264 с.
8. Кочкаров А.А., Салпагаров М.Б. Когнитивное моделирование региональных социально-экономических систем // УБС. - 2007. - № 16. - С. 137-145.
9. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений / Под ред. А.Б. Петровского. - М.: Наука, 2006. - 181 с.
10. Маслобоев А.В., Путилов В.А. Концептуальная модель интегрированной информационной среды поддержки управления безопасностью развития региона // Вестник МГТУ: Труды Мурманского государственного технического университета. - 2011. - Т. 14. - № 4. - С. 842-853.
11. Быстров В.В. Программный комплекс автоматизации концептуального синтеза системно-динамических моделей // Программные продукты и системы. - № 1. - 2008. - С. 32-35.
12. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. - СПб: БХВ-Петербург, 2005. - 400 с.
13. Форрестер Дж. Мировая динамика. - М.: Наука, 1978. - 165 с.
14. Медоуз Д.Х., Рандерс Й., Медоуз Д.Л. Пределы роста. 30 лет спустя. - М.: ИКЦ «Академкнига», 2007. - 342 с.
15. Сидоренко В.Н. Системно-динамическое моделирование в среде POWERSIM: Справочник по интерфейсу и функциям. - М.: МАКС-ПРЕСС, 2001. - 159 с.
16. Zgurovsky M. Global simulation of quality and security of human life // Romanian Journal of Economic Forecasting. - 2009. - № 3. - P. 5-21.
17. Богатиков В.Н. и др. Приложения метода разделения состояний к управлению технологической безопасностью на основе индекса безопасности. - Тверь: Изд-во ТвГТУ, 2009. - 398 с.
18. Палюх Б.В., Богатиков В.Н., Олейник А.Г., Алексеев В.В., Пророков А.Е. Новые технологии диагностики состояний и управления безопасностью промышленных процессов: методическое руководство для аспирантов и магистерских работ. - Тверь: Изд-во ТвГТУ, 2012. - 64 с.
19. Маслобоев А.В., Богатиков В.Н. Технология количественной оценки надежности многоагентных распределенных информационных систем на основе нечеткой марковской модели // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2012. - № 5 (81). - С. 94-105.
20. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. -М.: Наука, 1986. - 396 с.
Маслобоев Андрей Владимирович - Институт информатики и математического моделирования технологических
процессов Кольского научного центра РАН, старший научный сотрудник; Кольский филиал Петрозаводского государственного университета, зав. кафедрой; кандидат технических наук, доцент; masloboev@iimm.kolasc.net.ru
