Научная статья на тему 'Нестационарная мультиагентная модель регионального рынка интернет-услуг'

Нестационарная мультиагентная модель регионального рынка интернет-услуг Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
81
14
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Прикладная информатика
ВАК
RSCI
Область наук
Ключевые слова
РЫНОК ИНТЕРНЕТ-УСЛУГ / THE MARKET FOR INTERNET SERVICES / КЛАССИФИКАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ТРАЕКТОРИЙ / THE CLASSIFICATION ANALYSIS OF THE TRAJECTORIES / МУЛЬТИАГЕНТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ / MULTI-AGENT SIMULATION

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Гимаров В. В., Гимаров В. А., Иванова И. В.

Моделирование широко применяется для поддержки принятия решений. Расширить горизонты применения методологии могут новые идеи и подходы, используемые для построения моделей.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Non-stationary multi-agent model of the regional Internet services market

Computer simulation based on multi-agent approach to the problem of telecommunication companies management is considered and the structure of multi-component multi-agent system for market analyses is proposed.

Текст научной работы на тему «Нестационарная мультиагентная модель регионального рынка интернет-услуг»

№ 6 (36) 2011

В. В. Гимаров, канд. экон. наук, доцент филиала ГОУ ВПО «Московский Энергетический Институт (технический университет)» в г. Смоленске

В. А. Гимаров, докт. техн. наук, профессор филиала ГОУ ВПО «Московский Энергетический Институт (технический университет)» в г. Смоленске

И. В. Иванова, аспирант филиала ГОУ ВПО «Московский Энергетический Институт (технический университет)» в г. Смоленске

Нестационарная мультиагентная модель регионального рынка интернет-услуг

Моделирование широко применяется для поддержки принятия решений. Расширить горизонты применения методологии могут новые идеи и подходы, используемые для построения моделей.

Введение

В настоящее время одним из приоритетных сегментов развития экономики Российской Федерации является высокотехнологичный сегмент, в состав которого входит, в том числе, отрасль информационно-коммуникационных технологий (ИКТ). Они находят применение практически во всех сферах деятельности компании (в число которых входят производственная, финансовая, коммерческая сферы), уровень их использования во многом определяет конкурентоспособность предприятия на мировой арене.

На фоне общей значимости сектора ИКТ повышается и актуальность вопросов увеличения эффективности управления предприятиями отрасли. В этом контексте необходимо отметить, что в настоящее время тенденция развития ИКТ такова, что большинство предприятий, реализуя стратегию расширения региональной сети, увеличивают свое присутствие на растущих рынках, в то время как рынки центральных регионов являются насыщенными. Особенно ярко данная тенденция прослеживается в секторе предоставления интернет-услуг. Так, в Москве коэффициент проникновения сети Интернет составляет 81%, в Санкт-Петер-

бурге — 73%, а в среднем по стране 34,5%. Доля рынков Москвы и Санкт-Петербурга в общей совокупности пользователей широкополосного доступа в Интернет в России по состоянию на 1 квартал 2010 г. составила не менее 40% [1].

Процесс регионального развития предприятия интернет-услуг предполагает необходимость принятия грамотных, высокоэффективных управленческих решений, связанных с выбором и реализацией конкурентной стратегии и стратегии развития предприятия. При этом основой для принятия данных решений служит адекватная оценка прогнозных значений спроса на телекоммуникационные услуги, объема продаж конкурентов, покупательской способности потребителей и других показателей рыночной конъюнктуры. Как показывает практика, наиболее эффективным инструментом принятия решений на основании комплексного анализа различных аспектов взаимодействия рыночных субъектов является моделирование. В то же время телекоммуникационные предприятия характеризуются сложностью структуры, алгоритмов поведения в зависимости от состояния внешней и внутренней среды, мно-гопараметричностью и многокритериально-стью управления, что приводит к сложности

№ 6 (36) 2011

их моделей. Таким образом, задачи выработки решений по управлению телекоммуникационными предприятиями в условиях высокой динамики изменения рыночной конъюнктуры не имеют точных алгоритмов решения, а разрешаются в рамках некоторых сценариев, которые трудно описать алгоритмическими моделями. Это приводит к необходимости разработки интеллектуальной системы поддержки принятия решений, основанной на применении основных возможностей мультиагентных моделей.

Основные аспекты теории мультиагентного моделирования

Агент — лицо или организация, наделенное юридическими полномочиями представлять другое лицо или организацию и вести их дела. Агент способен воспринимать от внешней среды информацию с ограниченным разрешением, обрабатывать ее на основе собственных ресурсов, взаимо-^ действовать с другими агентами и действо-§ вать на среду в течение некоторого време-¡5 ни, преследуя собственные цели [2]. Ц При построении искусственного агента | минимальный набор его базовых характеристик включает следующие характеристи-| ки [3]:

1) активность, рассматриваемая как спо-5 собность агента к организации и реализа-§ ции действий;

£ 2) автономность, означающая, что агенты ^ могут выполнять свои задачи без непосред-§ ственного вмешательства других агентов; § 3) общительность (социальное поведе-<§ ние), означающая свойство агента решать ■с свои задачи коллективно с другими агента-| ми за счет использования различных протока колов коммуникации;

4) целенаправленность агента, которая | предполагает наличие собственных источ-^ ников мотивации или специальных интен-Ц циональных характеристик. Е В отличие от понятия «объект» в объект-

сл

ё но-ориентированном подходе агент может

реализовывать определенные обязательства или, наоборот, отказаться от их выполнения, объясняя это отсутствием компетентности, занятостью другой задачей [4].

Важнейшими условиями, предопределяющими возможность реализации искусственных агентов с учетом особенностей их заданного поведения, выступают специальные устройства, позволяющие непосредственно принимать воздействия внешней среды (рецепторы), органы, оказывающие воздействия на среду (эффекторы), а также процессор, представляющий собой блок переработки информации и память. Под памятью понимается способность агента хранить информацию о своем состоянии и состоянии среды [2]. Отличительными особенностями интеллектуальных агентов являются: оценка результатов своих действий, способность осуществлять независимые рассуждения, отображение внешней среды, принятие решений, изменяющих среду, возможность использования различных вариантов поведения для достижения различных целей системы, взаимодействие с другими агентами для решения общих задач.

Агентная модель представляет собой реальный мир в виде многих специализированных агентов. Каждый агент обычно имеет контроль над некоторыми элементами окружающей среды, поэтому они разрабатываются и реализуются как набор взаимодействующих отдельных агентов, каждый из которых образует внешнюю среду и в процессе функционирования может изменить как ее, так и свое поведение. Вообще агенты автономны и гетерогенны, т. е. отсутствует единая точка управления. Коммуникации между агентами могут быть синхронными и асинхронными, направленными, общими или групповыми [4].

Структура мультиагентной модели телекоммуникационного рынка

Традиционно при моделировании рыночных процессов выделяются следующие виды агентов: потребители, предприятия-кон-

№ 6 (36) 2011

куренты (малые, средние и крупные), региональные власти. При построении модели регионального рынка телекоммуникационных услуг предполагается, что особую значимость имеет каждый абонент, который обладает некоторым множеством характеристик, таких как возраст, профессия, доход, семейное положение и другими, предопределяющими его выбор конкретного оператора и тарифные предпочтения.

Система моделирования развития телекоммуникационного предприятия включает следующие основные виды агентов предприятия и внешней среды:

А = А (А А } ы

предприятия ^ потреб.' управ.!

I I а (А А А }

внеш. среды ^ конкур.' внеш. потребит.' регион. власти>'

где Апотреб^ — множество агентов, потребителей услуг организации, Ауправ — множество агентов системы управления телекоммуникационной организацией различных уров-

ней иерархии, Аконкур. — множество агентов

предприятий-конкурентов, Авнеш. потребит. —

множество агентов потенциальных потребителей. Арегион. власти — множество агентов муниципальных образований, оказывающих влияние на деятельность предприятия.

Необходимость подразделения потребителей условно на внутренних и внешних вызвана тем фактом, что предприятие оказывает на них различные воздействия: удержание и привлечение. Общая структура мультиагентной модели системы поддержки принятия решений телекоммуникационного предприятия представлена на рис. 1.

Каждый из представленных агентов имеет собственную систему целей. Так, например, цели агентов территориального управления С = {С1,С2.}, где С1 — максимизация числа абонентов на региональном рынке, С2 — минимизация перехода клиентов от одного оператора к другим.

£ §

§

со о

! <

со

ео о

!

Общесистемная информация

Агенты системы управления телекоммуникационным предприятием

Федеральное управление

Ауправ.

I

\

___ I

Территориальное^ ! подразделение /

Ауправ. )

Физ. лицо

Апотреб.

Юр. лицо

Апотреб.

Виды коммуникативных актов взаимодействия между агентами модели: -► Множество актов, имитирующих привлечение потребителей.

--► Множество актов, имитирующих процесс передачи информации.

— • —► Множество актов, имитирующих управление одних агентов другими.

--------Множество актов, имитирующих удержание потребителей.

Рис. 1. Структура мультиагентной модели системы поддержки принятия решений телекоммуникационного предприятия

9

№ 6 (36) 2011

&

I

Й §

и

12 §

I §

0

¡5 ¡§

!

1

8

I §

о §

Е

и

Формализованное описание модели каждого агента системы можно представить следующим образом:

Л = (О,, о,, В),

где О, — множество данных ,-го агента; О, — множество действий 1-го агента системы; В, — множество поведений -го агента системы.

На основании собственных данных, а также с учетом поставленных целей агент определяет стиль поведения, из которого следуют осуществляемые им действия.

В то же время структура мультиагентной модели регионального телекоммуникационного рынка в каждый момент времени неодинакова. Это связано с тем, что в зависимости от изменения экономической конъюнктуры на рынке изменяются количество субъектов и модели их поведения. Таким образом, динамика развития рынка подразделяется на этапы, в рамках каждого из которых комплексное состояние внешней и внутренней среды является стабильным и описывается набором агентов, преследующих свои цели. В связи с этим в рамках задачи моделирования возникает проблема учета данных изменений, для решения которой может быть введено понятие многокомпонентной муль-

тиагентной системы, привязанной в каждый момент времени к состоянию рынка.

На практике все вышесказанное приводит к тому, что повышение эффективности принятия решений при управлении телекоммуникационным предприятием связано с необходимостью построения прогноза развития рынка и на его основании разработки структуры мультиагентной модели, способствующей учету взаимосвязей между всеми субъектами рыночных отношений.

На рисунке 2 представлена схема построения системы поддержки принятия решений (СППР) на основе прогнозирования и моделирования поведения рынка с использованием мультиагентных технологий.

В соответствии с рис. 2 в зависимости от этапа развития рынка можно выделить четыре вида мультиагентных систем.

1. Монотонная мультиагентная модель отражает этап, связанный с быстрым ростом рынка, и может быть охарактеризована сосуществованием наряду с крупными и средними малых предприятий. Региональные власти оказывают значительную поддержку с целью развития благоприятной рыночной инфраструктуры и конкурентной среды за счет предоставления различных грантов, дотаций, налоговых льгот. Таким образом, основными

Рис. 2. Схема построения многокомпонентной мультиагентной системы поддержки принятия решений телекоммуникационного предприятия

10

№ 6 (36) 2011

агентами модели являются малые, средние и крупные предприятия, преследующие цели максимального наращивания абонентской базы из числа новых абонентов, региональные власти, стремящиеся к увеличению рынка и, следовательно, стабилизации налоговых поступлений, потребители.

2. Стационарная мультиагентная модель. Она отражается в ситуациях ужесточения конкурентной борьбы, когда с рынка уходят наиболее слабые предприятия, происходит укрупнение бизнеса. На данном этапе региональные власти не оказывают никакого влияния на рынок, что связано со снижением динамики и возможностей роста рынка. Структура мультиагентной модели включает малые, средние и крупные предприятия, стремящие к увеличению своего бизнеса за счет ужесточения конкурентной борьбы, а также потребителей.

3. Вариационная мультиагентная модель формируется на этапе замедления темпов роста рынка. На этом этапе компании начинают бороться за перераспределение клиентов, включается механизм роста через сделки по слиянию и поглощению. Происходит резкое сокращение количества предприятий, в основном за счет малых. Крупный и средний бизнес начинает делать упор на инновационные продукты и услуги, вывод на рынок новых и усовершенствованных товаров и услуг, способствующих повышению спроса. Структура мультиагентной модели включает средние и крупные предприятия, потребителей, а также контрольные органы за деятельностью предприятий, в том числе антимонопольный комитет, регулирующий законность сделок по слияниям и поглощениям. Особенность модели заключается в расширении возможных вариантов поведения агентов в зависимости от состояния внешнего окружения, вплоть до изменения стратегии организации.

4. Динамическая мультиагентная модель отражает этап подъема рынка за счет увеличения спроса на продукцию, поддержки региональных властей, направленной на стабилизацию рынка, появления новых малых

предприятий. В процессе моделирования учитывается сосуществование всех субъектов рынка (малые, средние и крупные предприятия, региональные власти и потребители) и анализ возможных отношений между ними.

Пример построения нестационарной мультиагентной модели телекоммуникационного рынка Смоленской области

Рассмотрим представленный подход на практическом примере. На рисунке 3 показана динамика общего количества новых подключений услуги широкополосного доступа к сети Интернет с января 2009 г. по март 2011 г. на рынке Смоленска.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Как видно из рис. 3, в представленном временном ряде присутствует сезонная компонента (регулярные падения спроса в третьем квартале), поскольку можно наблюдать последовательность почти повторяющихся циклов одинакового периода. Приходящийся на четвертый квартал скачок увеличения подключений связан с началом нового учебного года, а также проводимыми компаниями акциями по привлечению потребителей.

На основании экстраполяции данных была проведена оценка значений количества новых подключений до конца 2011 г. за счет корректировки трендовых значений на рассчитанные индексы сезонности. В целом,

130» 1:000 11000 1ООО0 900П 3000 7000 (ООП !000 лаю

ЧКШ ПОДКЛЮЧЕНИИ

1 * и

Й

Л А

\ /и А /

\ г И / \Л и

\ / \ / N /

/

Период

§ ва

=5

ео о

! <

ва

ео о

! ва ва

1 Я' I В" 1 5 I £■ 8 ё 1 5 I ■ | I } $ 5 I 1 I »

Рис. 3. Число новых подключений к широкополосному доступу к сети Интернет в Смоленке

11

№ 6 (36) 2011

I

I

is S

I

§

t §

0

£ &

iS !

1 IS Is

I §

о §

is

u

заметим, что наличие статистическом информации о динамике развития различных региональных рынков позволяет использовать аппарат классификационного анализа траекторий, описанный в [5-7].

В общем, анализ линии тренда представленной на графике динамики показал, что, несмотря на отмеченную сезонность, общая тенденция рынка является незначительно снижающейся. На основании этого предположим, что, начиная со второго квартала 2011 г., услуга перешла из стадии роста в стадию насыщения, когда темпы роста замедляются и начинается этап ужесточения конкуренции среди предприятий и роста числа подключений за счет переманивания абонентов. Этот факт подтверждается статистическими данными проникновения сети Интернет в Смоленске, который достиг уровня 65%. При этом специфика учета указанной телекоммуникационной услуги такова, что в отличие от рынка сотовой связи, к которой практически каждый житель города имеет одно или несколько подключений, при расчете коэффициента проникновения сети Интернет необходимо учитывать его доступность для одной квартиры, а не для каждого жителя. Кроме того, активное развитие беспроводных технологий (3G, Wi-Fi, Wi-MAX) оказывает значительное влияние на рынок широкополосного доступа в Интернет, вызывая отток пользователей.

В соответствии с описанными видами мультиагентных систем данным этапам со-

ответствуют стационарная и вариационная глобальные модели. В связи с этим для моделирования деятельности телекоммуникационного предприятия на региональном рынке на заданном временном интервале с учетом представленного прогноза целесообразно использовать структуру стационарной и вариационной мультиагентной модели, представленную на рис. 4 и 5 соответственно.

Учет сезонных колебаний рынка в рамках одного этапа (использования одной глобальной мультиагентной модели) необходимо осуществлять при задании правил поведения агентов, т. е. множество всех поведений агентов конкурентов и агента предприятия может быть описано следующим образом:

и А = им и иА1,

где иА1 — поведение агента системы на стадии роста рынка; иА2 — поведение агента системы на стадии спада рынка.

Поведение агентов предприятий на стадии роста определяется стремлением закрепиться на рынке, увеличить на нем свою долю за счет привлечения новых потребителей. Это предполагает необходимость активизации рекламной политики, внесение изменений в ценовую политику с целью укрепления позиций в условиях ценовой конкуренции. На стадии спада рынка поведение

Стационарная мультиагентная модель

Восприятие, воздействие

Агент управления предприятием

Данные агента

Поведение агента +

Стратегия дифференциации

Выбор и осуществление действия

г ^ ^

Физ. лицо

Авнеш. потреб.

V._у

Малые предприятия

Ак

чконкур.

Средние предприятия

Аконкур.

' X

Крупные 1 предприятия

Аконкур.

\ Юр. лицо

Авнеш. потреб.

--У

Рис. 4. Структура стационарной мультиагентной модели

12

№ 6 (36) 2011

Вариационная мультиагеная модель

Восприятие, воздействие

Агент управления предприятием

Данные агента

Поведение агента

Стратегия низких " издержек

Выбор и осуществление действия

г

Физ. лицо

Авнеш. потреб.

К__'

Антимонопольный комитет

Авнеш. потреб.

S N

/ Крупные предприятия

Аконкур.

\

Юр. лицо

Авнеш. потреб.

£ §

S sa

со о

! <

со

ео о

!

Рис. 5. Структура вариационной мультиагентной модели

агентов определяется стремлением удержаться на рынке за счет минимизации потерь постоянных потребителей. Упор в данном случае делается на совершенствование системы обслуживания клиентов и создание дополнительных услуг, направленных на повышение лояльности потребителей.

На примере показано изменение структуры модели с точки зрения активности тех или иных агентов-субъектов рыночных отношений, а также изменение стратегии агента-предприятия, что приведет к необходимости формирования нового набора правил поведения и соответствующих действий.

Заключение

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

В статье представлено описание нестационарной структуры модели регионального рынка телекоммуникационных услуг, реализация которой позволит повысить достоверность мультиагентной модели, а, следовательно, эффективность принятия решений за счет возможности учета специфических особенностей отрасли и быстрой адаптации к изменчивости внешней среды. Приведен конкретный пример построения модели, который отражает идею необходимости использования различных по структуре компонентов в привязке к отдельным этапам развития рынка и способствует более ясному пониманию сути предложенного подхода к моделированию. Заметим, что на основании анализа и учета влияния разнообразных

изменений динамики тенденций развития региональных рынков можно осуществлять построение оптимальной для принятия эффективных решений мультиагентной модели.

Список литературы

1. Статистика отрасли / Министерство связи и массовых коммуникаций Российской Федерации [Электронный ресурс] Электрон. дан. М., сор. 2001-2009. Режим доступа: http://minkomsvjaz.ru/ industry/1193/.

2. Тарасов В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: ЭдиториалУРСС, 2002. — 352 с.

3. Андреев В. В., Минаков И. А, Пшеничников В. В., Симонова Е. В., Скобелев П. О. Основы построения мультиагентных систем. Самара: Поволжская государственная академия телекоммуникаций и информатики, 2007. — 151 с.

4. Борщев А. В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале: аналитика // Exponenta Pro. 2008. № 3-4. С. 38-47.

5. AngstenbergerL. Dynamic Fuzzy Pattern Recognition with Applications to Finance and Engineering. Boston: Kluwer Academic Publishers, 2001. — 287 p.

6. Гимаров В. А., Дли М. И, Круглов В. В. Задачи распознавания нестационарных образов // Известия РАН. Теория и системы управления. 2004. № 3. С. 13-16.

7. Бауман Е. В., Дорофеюк А. А. Классификационный анализ данных // Труды Международной конференции по проблемам управления. Т. 1. М.: СИНТЕГ, 1999. С. 62-77.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.