CC BY
0
УДК 338. 245 DOI 10.52135/2410-4124_2021_2_23
Ш ОПЫТ ИССЛЕДОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ И НЕКОТОРЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ЕГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В ОБОРОННОПРОМЫШЛЕННОМ КОМПЛЕКСЕ
EXPERIENCE OF OPERATIONS RESEARCH AND SOME POSSIBILITIES OF ITS USE IN DEFENSE AND INDUSTRIAL COMPLEX
ЕРЕШКО ФЕЛИКС ИВАНОВИЧ
заведующий отделом информационно-вычислительных систем ВЦ ФИЦ ИУ РАН, доктор технических наук, профессор
Ereshko Felix Ivanovich, Head of the Department “information and Computation Systems" of the Dorodnytcin Computer Center FRC CSC RAS, Doctor of Technical Sciences, Professor, Moscow, Russian Federation
” КИСЕЛЕВ ОЛЕГ ИВАНОВИЧ
начальник отделения научных исследований и разработок по оборонной тематике — заместитель руководителя центра эксплуатации и развития интегрированной системы информационно-аналитического обеспечения управления в сфере ОПК ФГУП "ВНИИ "Центр", кандидат технических наук
Kiselev Oleg Ivanovich, Head of the Department of Research and Development on Defense issues-Deputy Head of the Center for Expluatation and Development of the integrated system of information and analytical support of management in the field of the military-industrial complex of VNii “Center”, Candidate of Technical Sciences, Moscow, Russian Federation
ШЕВЧЕНКО ВАСИЛИЙ ВЛАДИМИРОВИЧ
ведущий научный сотрудник отдела информационно-вычислительных систем ВЦ ФИЦ ИУ РАН
Shevchenko Vasily Vladimirovich, Leading Researcher of the Department “information and Computation Systems“ of the Dorodnytcin Computer Center FRC CSC RAS, Moscow, Russian Federation
АННОТАЦИЯ
В статье проводится анализ имеющегося опыта фундаментальных и прикладных исследований в области исследования операций. Рассматриваются наиболее работоспособные математические модели, используемые в микро- и макроэкономическом моделировании. Изучаются возможности использования рассмотренных моделей в целях прогнозирования и поддержки принятия широкого круга решений на разных уровнях управления производственно-экономической деятельностью и развитием обороннопромышленного комплекса. Статья является вводной в цикле работ, описывающих систему моделей поддержки принятия решений в оборонно-промышленном комплексе.
ABSTRACT
The article analyzes the existing experience of fundamental and applied research in the field of operations research. The most efficient mathematical models used in micro- and macroeconomic modeling are considered. Opportunities are being explored of using the considered models in order to predict and support the adoption a wide range of decisions at different levels of management of production and economic activities and the development of the defense complex are considered. The article is an introduction to a series of works describing a system of models for decision support in the military-industrial complex.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
исследование операций, теория игр, управление, развитие, моделирование.
KEYWORDS:
operations research, game theory, management, development, modeling.
ВВЕДЕНИЕ
До начала ХХ столетия достаточно сложные операции исследовались лишь на качественном описательном уровне. На уровне строгих определений исследовались лишь математические и алгебраические операции. Затем начали появляться математические теории, претендующие на точное описание некоторых классов реальных операций: транспортных, обменных, обслуживающих, производственно-технологических и
других1. В русле развития передовых работ Леонтьева В.В.2 начало формироваться и развиваться национальное счетоводство. В работе3 сформулированы базовые представления математической теории игр и поставлена задача развития этой теории до уровня универсального точного языка описания коллективных (общественных) взаимодействий. К решению такой задачи с энтузиазмом приступили многие исследователи. Так, Гермейером Ю.Б. было предложено определение операции как "совокупности целенаправленных действий"4. Определение это весьма общее, поэтому далее в статье к исследованию операций мы будем относить и модели межотраслевого баланса, и теоретикоигровые модели, и имитационное моделирование, и решение самых различных оптимизационных задач.
Возможности использования опыта исследования операций обширны. В настоящей работе будут рассматриваться исключительно вопросы прогнозирования и поддержки принятия решений в оборонно-промышленном комплексе
России (далее - ОПК, оборонный комплекс) на разных уровнях развития и управления производственно-экономической деятельностью.
Принятие решений на уровне предприятий, интегрированных структур (ИС), отраслей, оборонного комплекса в целом имеет свою специфику. Однако в любом случае имеется главный субъект принятия решений или оперирующая сторона (ОС), в интересах которой
создаются модели и алгоритмы, разрабатывается программное
обеспечение поддержки принятия решений (ППР). В любом случае ОС взаимодействует с контрагентами, имеющими свои интересы, поведение которых ему надо как можно более точно предугадывать. Во всех случаях решения разделяются на плановые и оперативные, на производственнотехнологические, финансовые, кадровые, организационные. В любом случае необходимы технологические оценки того, какие планы по производству продукции и услуг реализуемы при имеющемся наборе средств производства, а какие нет. Нужна продуманная система учёта, обработки и упорядочения информации о производственно-экономической
деятельности ОС. И, наконец, необходима учитывающая все аспекты этой деятельности, опережающая мировой уровень система What if- анализа различных возможных сценариев взаимодействия ОС с контрагентами с учётом неуправляемых неопределённостей природного
характера. Поэтому можно говорить о единой концепции моделирования управления производственно-экономической деятельностью и развитием организаций ОПК разного уровня: предприятий, ИС, отраслей, оборонного комплекса в целом.
Но при этом следует иметь в виду:
- основные средства предприятий (ОСП) являются конкретным оборудованием, конкретными зданиями и сооружениями, ОСП ИС — агрегированными представлениями о тех или иных совокупностях конкретных ОСП предприятий, ОСП отраслей оборонного комплекса и комплекса в целом - агрегированными представлениями об агрегированных представлениях конкретных ОСП;
- сырьё и материалы, готовая продукция и услуги предприятий также конкретны; в случаях ИС, отраслей, оборонного комплекса в целом - агрегаты;
- трудовые ресурсы предприятий состоят из конкретных людей, каждый из которых на кадровом учёте; трудовые ресурсы ИС,
отраслей и оборонного комплекса в целом могут учитываться и учитываются численностями квалификационных групп;
- задания по производству продукции и услуг в рамках ГОЗ и ГПВ, ВТС расписаны вполне конкретно и для предприятий, и для ИС, и для отраслей оборонного комплекса в целом;
- возможности организации сбыта гражданской продукции (ГП), привлечения инвестиций и кредитных средств; влияния на политику государства в части оборонного комплекса у ИС значительнее, чем у предприятий; у отраслей значительнее, чем у ИС; у оборонного комплекса значительней, чем у отраслей.
Весь оборонный комплекс, рассматриваемый в качестве заинтересованного субъекта взаимодействий, будем далее именовать Главной оперирующей стороной (ГОС).
Общую задачу моделирования в интересах поддержки принятия различных решений на разных уровнях управления производственно-экономической деятельностью и развитием оборонного комплекса можно разделить на направления:
- модели и алгоритмы обоснованных интервальных оценок ожиданий ГОС и других ОС (организации оборонного комплекса), взаимодействующих со своими контрагентами: покупателями и заказчиками, поставщиками и подрядчиками, инвесторами и кредиторами, рынком труда, ФОИВ, РОИВ, МОИВ, и в части поведения контрагентов (внешней по отношению к ОС среды), и в части реализации неопределённых факторов (курсы валют, стихийные явления, политические и организационные трансформации, технические катастрофы);
- модели и алгоритмы учёта и обработки информации, формирования исходных данных, необходимых для работы используемых моделей, построения производственных функций (линейных, Кобба-Дугласа, иных) ОС, включая ГОС, их подразделений и контрагентов;
- модели и алгоритмы оценок производственно-технологических возможностей производства продукции и услуг теми или иными производственными комплексами;
- модели и алгоритмы целостной и взаимоувязанной системы сценарного анализа деятельности ОС во взаимодействии с контрагентами и реализацией неопределённых факторов.
При этом, безусловно, должна учитываться специфика уровня ОС. Если им явля-
ется предприятие, то внутренней исходной информацией будут служить паспорта предприятий и формы бухгалтерской отчётности, данные складского учёта и кадровые данные самого предприятия. При оценке производственно-технологических возможностей производственные операции расписываются вплоть до деталей и простейших технологических операций. Сценарный анализ проводится с учётом поведения подразделений предприятия.
Если ОС является ИС, то внутренней исходной информацией значится агрегированная информация предприятий, входящих в ИС. Производственно-технологические возможности оцениваются на уровне узлов и агрегированных технологических операций. Сценарный анализ проводится с учётом поведения входящих в ИС предприятий.
Если ОС является отрасль оборонного комплекса, то внутренней исходной информацией является агрегированная информация, предоставленная ИС. Производственно-технологические возможности оцениваются на уровне готовых изделий и агрегированных услуг. Сценарный анализ проводится с учётом поведения ИС.
В случае если ОС является ГОС, то разрабатываются:
- модели прогноза пропорций распределения ассигнований по направлениям (подпрограммам, отраслям и мероприятиям) государственной программы развития ОПК (ГП ОПК);
- финансово-экономические и производственно-технологические модели оценки реализуемости мероприятий ГП ОПК, ГОЗ и ГПВ в целом;
- модели корректной оценки агрегированных показателей, описывающих состояние ОПК;
- модели оценки производственных функций (Леонтьева, Кобба-Дугласа, иных) ОПК как отрасли экономики;
- макроэкономические модели взаимодействия ОПК с основными контрагентами макроэкономического характера (государство, домашние хозяйства, покупатели и заказчики, продавцы и поставщики, кредиторы, инвесторы).
В случаях ОС, отличных от ГОС, направления моделирования (подготовка корректных исходных данных, оценка производственных функций, производственно-технологические и финансово-экономические оценки, макроэкономические модели для получения
интервальных оценок ожиданий от внешней среды, модели производственно-экономической деятельности самой ОС) остаются теми же, но при разработке каждой модели следует ориентироваться на специфику данной ОС.
Перспективной задачей является создание Центра моделирования ОПК, который обеспечит повышение обоснованности, достоверности и оперативности решения задач должностными лицами Минпромторга России в процессе программно-целевого и ситуационного управления развитием оборонного комплекса, связанных с поддержкой принятия решений по выбору рациональных параметров управления оборонным комплексом, а также прогнозами16:
- развития оборонного комплекса (организаций, ИС, отраслей и комплекса в целом);
- реализуемости мероприятий ГПВ и ГП ОПК, заданий ГОЗ;
- негативных факторов и результатов поддержки принятия решений при ситуационном управлении оборонным комплексом в интересах их устранения.
Создание Центра моделирования требует разработки соответствующей Цифровой программной платформы.
Цифровая программная платформа - это цифровая форма организации взаимодействий между предметными моделями с целью решения стоящих перед Центром моде-
лирования ОПК задач.
Комплекс моделей, взаимосвязи между которыми строго формально описаны, может рассматриваться как единая модель. В таком случае для расчетов применяются типовые алгоритмы агрегирования.
Агрегирование моделей в процессе решения задач поддержки принятия решений в процессе программно-целевого и ситуационного управления развитием ОПК должно осуществляться на основе цифровой программной платформы (рисунок 1).
Платформа позволяет реализовать агрегирование предустановленных в СПО предметных моделей в процессе решения задач моделирования, а также ускорить разработку и внедрение новых предметных моделей прикладного назначения путем предоставления предопределенных типовых функций и интерфейсов для обработки информации определенного типа, а также инструментарий разработки и отладки программных средств прикладного назначения.
СОВРЕМЕННЫЙ ОПЫТ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ИССЛЕДОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ
Роданачальником экономико-математических моделей считается Леонтьев В.В.1, который предложил анализировать эконо-
Цифровая программная платформа
Модули подготовки |J _______^.П03.И,Т°РГ„.., 1 I Репозиторий ;■ Репозиторий И Инструментальные 1
исходных данных . блоков 'I '’"'""S---------- 1..................- " ' / панели
олоков^ _ _ J блоков JI моделей |L
■-------1-- І кепозитории І" гемизтирии ■
расчетных (исходных) , функциональных || цифровых (прикладных) 1|
Входные порты
Выходные порты
Инструменты реализации сценария моделирования ЛИІ..ИШІІ
Рисунок 1. СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ЦИФРОВОЙ ПРОГРАММНОЙ ПЛАТФОРМЫ
мические взаимодействия методом межотраслевого баланса. Выявляются производящие один продукт (чистые) отрасли и используются линейные производственные функции. Первая его работа (1925) была связана с работой в ЦСУ СССР. Далее учёный продолжил свои исследования в США и оказал значительное влияние на преодоление последствий Великой депрессии. Методология Леонтьева в настоящее время используется повсеместно.
Далее были разработаны методологии математических расчётов некоторых аспектов целостных производственно-экономических процессов: линейное программи-рование2, теория массового обслуживания, теория расписаний.
При решении задач линейного программирования (постановка и метод решения (симплекс метод) Канторовича Л.В.) оптимизируется предложенная линейная форма при заданных линейных ограничениях в виде равенств и/или неравенств. В таком виде могут быть представлены транспортные задачи, многие задачи оптимального распределения ресурсов.
Теория массового обслуживания ставит и решает задачи эксплуатации случайно формирующихся очередей определенным числом обслуживающих единиц с заданными возможностями.
В общей постановке задачи теории расписаний задано п станков и т работ, каждая из которых требует заданных времён исполнения на заданных станках. При этом последовательность использования работой необходимых станков может быть как линейно или частично упорядоченной, так и произвольной. Считается, что полиномиального алгоритма решения задачи теории расписаний в общей постановке не найдено по сей день. Однако в работе14, по утверждению авторов, представлен полиномиальный алгоритм решения задачи, обобщающей общую постановку задачи теории расписаний.
Значительных результатов в использовании теории расписаний и других математических методов при организации производственных процессов на предприятиях и их подразделениях достигла широко известная школа Поспелова Г.С. (ВЦ АН СССР). Создавались программные комплексы такого направления, которые использовались многими предприятиями.
Также в этом контексте следует отметить теорию линейных производственных про-
цессов Канторовича-Купманса, удостоенную Нобелевской премии.
Сверхзадача построения адекватного точного языка целостного и взаимоувязанного описания в широком смысле экономических процессов фактически поставлена в работе Неймана Дж. и Моргенштерна О.3, с которой связывают появление математической теории игр.
Игры разделяются на статические, в которых игроки делают свой выбор один раз, в обозначенный момент дискретного времени, но перед выбором могут думать, считать, обмениваться информацией, и динамические - с многократными последовательными выборами, возможно и в непрерывном времени. Динамические игры могут быть повторяющимися, которые разыгрываются в дискретном времени (прошлые выборы никак не влияют на текущий розыгрыш), многошаговыми, которые проходят также в дискретном времени (прошедшие розыгрыши влияют на текущий5,6),и дифференциальными, в которых рассматривается управляемая дифференциальная динамическая система, где управление разделено между игроками, имеющими различные цели. Выделяется также класс кооперативных игр, в которых присутствует большое число игроков с простым поведением. При этом при рассмотрении каждой игры из множества игроков выделяется тот, в чьих интересах проводится рассмотрение игрового взаимодействия. Это или оперирующая сторона, или первый игрок.
Весьма значительное продвижение в области фундаментального и прикладного развития теории игр и исследования операций достигнуто школой Гермейера Ю.Б. и Моисеева Н.Н.4-7,9-15 В работах этой школы осуществлено продвижение в изучении вопросов, связанных с неопределённостью, агрегированием, ограничениями, информированностью в иерархических играх, была разработана методология поддержки принятия решений, основанная на идее "компромисса при метацели". Построены модели управления функционированием коалиций взаимного кредитования, других финансовых коалиций.
Одним из важных направлений исследований, сформировавшихся в рамках школы Гермейера-Моисеева, является информационная теория иерархических систем (ИТИС), основы которой были заложены в статье5. Суть этой теории состоит в том, что при мо-
делировании функционирования иерархических систем ключевым аспектом может и должно быть описание интересов взаимодействующих игроков, составляющих иерархическую систему, их информированности и установленных информационных потоков между ними, утвержденных процедур принятия решений.
Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А., ученики и последователи Моисеева Н.Н., продолжили развивать дифференциальноразностное направление моделирования макроэкономических процессов, опираясь во многом и на модели Леонтьева В.В. для выявления производственных функций и функций полезности рассматриваемых агентов7. Для построения моделей была создана инструментальная система ЭКОМОД, с использованием которой возникла "модельная летопись" развития экономики России, начиная с реформы Гайдара.
В ИПУ РАН развилась в теоретическом и прикладном направлениях теория активных систем8, идея которой состоит в обобщении теории автоматического регулирования (ТАР) с целью точного описания общественно-экономических процессов путём предположения о том, что некоторые элементы систем ТАР могут быть активными, действующими целесообразно, имеющими волеизъявления.
Разработка целостной и взаимоувязанной системы сценарного анализа деятельности организаций ОПК требует оригинальных и неожиданных решений. ОПК России является конкретным разветвлённым производственно-экономическим комплексом. Поэтому адекватно описывать его жизнедеятельность можно только как функционирование некоторой динамической системы в дискретном времени с тактом: день, неделя, месяц, квартал, год. Такая динамическая система должна иметь вполне определённое пространство состояний. С практической точки зрения вполне можно считать это пространство конечномерным и исходить из того, что описывается наша система конечным числом переменных, в связи с чем необходимые модели должны быть тем или иным алгоритмом пересчёта значений этих переменных в конце текущего момента дискретного времени по их же значениям в начале этого и предыдущих моментов.
Жизнедеятельность ОПК по своей природе - процесс непростого игрового взаимодействия многих действующих лиц, который никак не впишется в формализм повторя-
ющихся игр, из чего следует, что формализовать эту жизнедеятельность следует как многошаговую игру в дискретном времени. Но сделанное к текущему моменту в направлении исследования этого класса игр можно назвать лишь первыми шагами. Реальность же сложнее, поэтому в решении поставленной задачи не обойтись без имитационного моделирования9-10. Также представляется целесообразным использовать методологию операционного игрового сценарного моде-лирования11-13, в рамках которой многошаговые игры описываются в виде динамических ансамблей статических игр с регулирующим правилом, определяющим порядок разрешения возможных ресурсных конфликтов между играми такого ансамбля.
СИСТЕМА МОДЕЛЕЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
ОРГАНИЗАЦИЙ ОПК
Для моделирования жизнедеятельности предприятий, ИС, отраслей ОПК, ОПК в целом целесообразно построить на структурном уровне в виде определённого класса операционных моделей, в рамках которого можно конкретным образом варьировать множества игроков, счетов, проводок и операций, регулирующее правило, описание взаимодействия организации ОПК (предприятия, ИС и т.д.) со своими контрагентами. Такое описание можно назвать базовой или главной моделью. Далее необходимо уточнять базовую модель для конкретизации предлагаемых к использованию операционных игровых моделей предприятий и ИС, отраслей ОПК, ОПК в целом.
Исходными данными, необходимыми для проигрывания того или иного сценария операционного игрового взаимодействия оперирующей стороны с контрагентами и природой, являются начальные сальдо рассматриваемых базовых счетов и начальные характеристики рассматриваемых операций. Управления игроков и реализации неопределённых факторов по ходу игрового взаимодействия, вид регулирующего правила, информированность и обязательства игроков являются сценарными условиями, описывающими рассматриваемый сценарий. Однако при взаимодействии с рынками труда, кредитов и инвестиций, потребляемых сырья, материалов и услуг, производимых ОС товаров и услуг, ожидаемые ценовые выборы контрагента (рынка) необходимо
как-то оценивать. Для получения корректных и основательных интервальных оценок такого рода необходимо построение макроэкономических моделей Леонтьева или моделей типа Поспелова И.Г., Шананина А.А. и других ученых. В отсутствие таких моделей для этих оценок и оценок начальных характеристик операций можно использовать экспертно-аналитические оценки. В частности, может оказаться полезным программный комплекс поддержки экспертно-аналитических
оценок, разработанный в ИПУ РАН Кульбой В.В. и Черновым И.В. Основным источником определения начальных сальдо базовых счетов могут и должны служить балансовые отчёты и паспорта предприятий и организаций.
При описании рассматриваемых сценариев можно различными способами определять стратегии отличных от оперирующей стороны игроков и ожидания по реализации неопределённых факторов. Можно рассматривать штатные (ожидаемые, планируемые) и нештатные варианты развития событий, моделировать реализации тех или иных рисков как разрушительные операции и срывы запланированных операций. Парирование реализации риска моделировать как проведение дополнительных операций, необходимых в связи с возникшим форсмажором. Построенные с использованием базовой модели программные комплексы будут работать в режиме WHAT IF-анализа и поддерживать принятие как плановых, так и оперативных решений. В оперативной ситуации реализации того или иного риска, к примеру, будут проигрываться различные варианты его парирования и по каждому варианту оцениваться уровень компенсации образовавшегося ущерба, что может служить основанием для оперативного принятия решения по выбору из возможных наилучшего варианта парирования реализации риска.
Прогнозы по каждому сценарию будут строиться в виде полной динамики рассматриваемых базовых счетов. Исходя из этой динамики, можно оценивать любые используемые на практике экономические показатели: ликвидность, чистые активы и т.д.
Что касается взаимодействия с контрагентами, то организациям ОПК наиболее интересны интервальные оценки ожиданий в отношении цен на используемые
сырьё, материалы, услуги, электроэнергию, цен на производимые товары и услуги, ожиданий в части запросов по оплате труда работников разных квалификационных групп в разных регионах России, а также в части рынков инвестиций и кредитных ресурсов. В качестве базовой методологии проведения указанных оценок предполагается использовать разработанное школой Петрова-Поспелованаправлениесистемного анализа развивающейся экономики (САРЭ).
Оценки производственно-технологических возможностей производства продукции и услуг предполагается проводить с использованием алгоритма, представленного в работе Горелова МА, Промахиной И.М., Шевченко В.В14. Рассматриваемая в ней модель позволяет оценивать производственные возможности самых различных комплексов производителей. Программный комплекс, основанный на этой модели, позволил бы определять, исходя из производственных возможностей подразделений любого производственного объединения, реализуемо или нет то или иное производственное задание. В работе14 рассматривается комплекс (определённое число) производителей, каждый из которых способен исполнять за определённые время и плату заданные операции по преобразованию одних целочисленных векторов объектов заданного списка в другие вектора объектов. Есть внешний рынок, на котором все объекты рассматриваемого списка имеют свои цены покупки и продажи. Ставится задача максимизации прибыли комплекса на заданном отрезке времени. Постановка работы14 обобщает общую постановку задачи теории расписаний. В виде расписаний представима значительная часть производственно-технологических процессов. Но в классических постановках задач теории расписаний рынки покупки и продажи комплектующих не рассматриваются. Работа, подлежащая выполнению, строго определена.
Изучая конкретные задачи по оценке реализуемости планов производства продукции и услуг теми или иными комплексами производителей ОПК (цеха, предприятия, ИС), необходимо учитывать экономическую составляющую (возможность покупки и продажи различных комплектующих и услуг) процесса производства. Постановка в работе14 соответствует практическим потребностям.
Поставленные в работе задачи могут быть использованы организациями ОПК в Моделях оценки реализуемости мероприятий ГПВ, ГП ОПК и заданий ГОЗ.
Модели, необходимые для
прогнозирования и поддержки принятия решений в ОПК, можно разделить на группы (рисунок 2):
1) игровые имитационные модели производственно-экономической деятельности организации;
2) эконометрические модели анализа и подготовки исходных данных для моделирования;
3) модели оценки производственных функций;
4) модели производственно-
технологических оценок;
5) макроэкономические модели оценки конъюнктуры рынков — внешних факторов, влияющих на производственноэкономическую деятельность организаций: рынок труда, рынки сырья и материалов, энергии, готовой продукции и услуг ОПК, кредитов и инвестиций, факторов природного и политического характера.
При этом модели технологической оценки производственных возможностей необходимы для выяснения реализуемости
с финансово-экономической и
технологической точки зрения намеченной совокупности производственных операций. Без эконометрических моделей нельзя подготовить корректные исходные данные для моделей игрового имитационного
моделирования. Без макроэкономических моделей нет возможности обоснованно предсказывать поведение контрагентов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Использование процедур моделирования в составе единого Центра моделирования ОПК на основе возможностей современных информационных технологий обеспечит повышение обоснованности, а также значительное сокращение временных и финансовых затрат на принятие
рациональных управленческих решений в сфере развития ОПК.
При разработке моделей поддержки принятия решений по управлению ОПК целесообразно выработать
единообразную методологию построения различных моделей, ориентированных на поддержку принятия различных решений (производственно-технологические, кадровые, финансовые, логистические,
маркетинговые, организационные,
исходные данные для макроэкономических моделей
запросы исходных данных для макроэкономических моделей
запросы ожидаемой коньюнктуры рынков сырья и материалов, продукции и услуг, труда, кредитных ресурсов и инвестиций
Запросы
информации,
необходимой
для оценки
производственных
функций
коньюнктуры рынков
описание производственных возможностей комплекса производителей и оцениваемый производственный план
запросы оценок необходимых для моделирования производственных функций
информация, необходимая
для оценки производственных функций
запрошенные оценки производственных функций
оценки исполнимости и стоимости исполнения производственных планов
Рисунок 2. СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МОДЕЛЕЙ
плановые и оперативные) на различных уровнях (предприятия, ИС, отрасли ОПК, ОПК в целом). Такая методология требует определения обобщающего класса моделей, в рамках которого могут использоваться все конструктивные наработки экономикоматематического моделирования. Для
проведения сценарного What if - анализа деятельности организации ОПК или
иного уровня необходимо целостное и взаимоувязанное теоретико-игровое
моделирование, использующее в
качестве вспомогательных инструментов эконометрические и экспертно-
аналитические модели (подготовка исходных данных), макроэкономические модели (интервальная оценка ожидаемого поведения внешней по отношению к организации среды), модели теории расписаний (производственно-
технологический анализ реализуемости намеченных планов), вероятностные модели (математические ожидания, дисперсии случайных величин, метод Монте-Карло), анализ результатов многовариантного игрового имитационного моделирования штатных и нештатных (риски) сценариев развития событий, выработка рекомендаций по принятию решений, основываясь на данных этого анализа.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Канторович Л.В. Экономический расчёт наилучшего использования ресурсов. - М.: Изд-во АН СССР, 1960.-347 с.
2. Леонтьев В.В. Баланс народного хозяйства СССР. Методологический разбор работы ЦСУ // Плановое хозяйство.- 1925 - № İ2. - С. 254-258.
3. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и
экономическое поведение.-М.: Наука, 1970.- 707 с.
4. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971. - 384 с.
5. Гермейер Ю.Б., Моисеев Н.Н. О некоторых задачах теории иерархических систем управления // Проблемы прикладной математики и механики.-М.: Наука, 1971.- С. 30-43.
6. Горелик В.А., Горелов М.А., Кононенко А.Ф. Анализ конфликтных ситуаций в системах управления. М.: Радио и связь, 1991.- 288 с.
7. Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. Опыт математического моделирования экономики. М.: Энергоатомиздат, 1996.-544 с.
8. Бурков В.Н. Теория активных систем и совершенствование хозяйственного механизма. М.: Наука, 1984.-272 с.
9. Павловский Ю.Н. Имитационные модели и системы.- М.: ФАЗИС, ВЦ РАН, 2000.-134 с.
10. Бродский Ю.И. Модельный синтез и модельно-ориентированное программирование. -М.: ВЦ РАН, 2013.- 142 с.
11. Кононенко А.Ф., Шевченко В.В. Методология сценарного игрового операционного моделирования социально-экономических процессов, представленная на примере сценарного прогнозирования развития промышленного комплекса г. Москвы. // Вопросы оборонной техники.-М.-2007.-Серия 3, № 2(339).-С. 44-53.
12. Кононенко, А.Ф., Шевченко В.В. Операционные игры. Теория и приложения.- М.: ВЦ РАН, 2013.- 136 с.
13. Ерешко Ф.И., Шевченко В.В. Принципы и процедуры операционного игрового сценарного моделирования: материалы из ВСПУ-2014.-М.: ИПУ РАН, 2014.- С. 5364-5374.
14. Горелов М.А., Промахина И.М., Шевченко В.В. Задача оценки производственных возможностей экономических подсистем.- М.: ВЦ РАН, 1995. - 31 с.
15. Ерешко Ф.И. Математические модели и методы принятия согласованных решений в активных иерархических системах: дис.... докт. тех. наук.-М., 1998.-32 с.
16. Довгучиц С.И., Мушков А.Ю., Ерешко Ф.И. Математическое моделирование в решении задач информационно-аналитического обеспечения управления развитием оборонно-промышленного комплекса // Научный вестник ОПК Рос-сии.-2021.-№ 1.-С. 5-15.
