CC BY
1
УДК 658.314.7:330.115 В.В. Цыганов, С.А. Савушкин, В.А. Бородин
ГРНТИ 73.01.77 Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН
DOI: 10.47501/тш0и.2021.2.31-36 Экспериментальный завод научного приборостроения РАН
ТЕХНОЛОГИЯ СЦЕНАРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭВОЛЮЦИИ КРУПНОМАСШТАБНОГО ТРАНСПОРТНОГО КОМПЛЕКСА
В статье охарактеризована технология и программная реализация системы сценарного моделирования крупномасштабного транспортного комплекса на основе расширяемой базы знаний, включающей формулы, показатели, модели, расчеты и базу данных. Система опробована на расчетах сценариев эволюции крупномасштабных отраслевых и региональных транспортных комплексов.
Ключевые слова: транспорт, система, структура, модель, сценарий, база знаний, технология, алгоритм.
Tsyganov V., Savushkin S., Borodin V.
N.S. Solomenko Institute of Transport Problems Experimental plant of scientific instrumentation of the Russian Academy of Sciences
TECHNOLOGY OF SCENARIO SIMULATION OF THE EVOLUTION OF A LARGE-SCALE TRANSPORTATION COMPLEX
The technology and software implementation of a scenario modeling system for a large-scale transport complex based on an expandable knowledge base, including formulas, indicators, models, calculations and a database, is characterized. The system has been tested on the calculations of scenarios for the evolution of large-scale industrial and regional transport complexes.
Keywords: transport, system, structure, model, scenario, knowledge base, technology, algorithm.
Вопросы сценарного моделирования для исследования взаимодействия транспортного комплекса РФ с социально-экономической системой, прогнозирования спроса на транспортные услуги, стратегического планирования отрасли и экономики в условиях экологической, рыночной и институциональной неопределенности рассмотрены в [1-7]. Математическая модель и программная система сценарного моделирования транспортного комплекса описана в [8]. Фундаментальную основу исследований составляет теория больших транспортных систем [9]. Разработанные вычислительные модели реализованы в специально созданном программном комплексе [10,11]. Возможности его использования проиллюстрированы конкретными практическими примерами многовариантного сценарного анализа эволюции и функционирования транспортной системы РФ, отдельных ее подсистем, пространственного развития транспортной инфраструктуры регионов РФ [12-15].
В данной статье охарактеризована технология и программная реализация сценарного моделирования, в виде макета системы сценарного моделирования на основе базы моделей [10-12,16]. Пользователями данной системы являются аналитики, занимающиеся анализом и прогнозированием развития транспорта, а также лица, принимающие оперативные и стратегические управленческие решения по развитию транспорта.
Форматы представления системы и состав входной информации, базы знаний, включающей формулы, показатели, модели, расчеты, сценарии, информационную базу данных описаны в [16]. Программная реализация предполагала решение следующих основных вопросов.
Синтаксис. Синтаксический анализ и построение внутреннего представления зависимостей на основе алгоритмов анализа формальных языков [17].
Планирование. Построение плана вычислений, выбор зависимостей, необходимых для данного расчета. При построении плана используются данные из описания моделей [16].
Последовательность. Упорядочение зависимостей, выбранных блоком «Планирование» и построение вычислительной последовательности.
Интерпретация. Интерпретация внутреннего представления зависимостей. Вычисления в интерактивном режиме.
Формирование. Формирование расчетной программы на базовом языке, если необходимо, то формирование также программы идентификации модели (расчета коэффициентов). Сформированные программы ориентированы на конкретный базовый и расчетный сценарии.
Формирование сценария. Если параметры, определенные в расчете как входные не заданы в информационной базе, то пользователь должен подготовить их в файле сценария.
Интерфейс. Организация взаимодействия с пользователем при решении расчетной задачи.
Интерфейс обеспечивают специальные формы. Основная форма содержит информацию о выбранной базе моделей, модели, расчете, плане, сценарии, базовом сценарии и результате. Имеются возможности и соответствующие формы для создания новых и уточнения старых компонент, формирования расчетной программы, проведения идентификации, расчета и анализа полученных результатов.
Форма работы с формулами (рисунок 1а) позволяет просмотреть старые зависимости и вводить в базу новые. Удаление и редактирование старых зависимостей может проводиться только пользователем-аналитиком, т. к. может нарушить целостность системы.
Для просмотра выбирается переменная из списка. Форма выводит текст зависимости в алгебраической форме с комментариями к используемым идентификаторам. Далее можно перенести выбранную зависимость в окно редактирования, редактировать и проверить отредактированную зависимость синтаксическим анализатором. После этого необходимо описать переменные, входящие в эту зависимость.
В формулах можно использовать переменные, которые были приведены в исходном варианте, допускается использовать новые идентификаторы. Форма «Переменные» (рисунок 1б), содержит список переменных, используемых в новой зависимости, и для каждой переменной выдается имеющаяся информация.
В случае отсутствия информации пользователь имеет возможность связать новый идентификатор с переменной, уже имеющейся в базе моделей или включить в базу моделей новую переменную. Пользователь может просто подтвердить уже установленную связь или установить новую. Нужно быть внимательными при установлении связей с имеющимися переменными, т. к. ошибочно установленная связь приведет к ошибкам в расчетах, которые не распознается системой.
Форма «Модель» (рисунок 2а) позволяет вводить в базу новые модели или уточнять старые. Под уточнением модели понимается добавление к ней выбора (зависимостей из возможных вариантов), который ранее не был сделан, например, если он был не нужен для тех расчетов, которые ранее проводились.
а) Просмотр и создание зависимостей. б)Просмотр и создания показателей.
Рис. 1 Панели базы расчетных формул
Форма «Модель» содержит список переменных базы моделей, для которых есть несколько вариантов вычислений и выбор еще не был сделан. Предлагается сделать выбор, в том числе, возможно, отдельно для каждого значения индекса.
Одна из форм, для создания новых расчетов [16] запрашивает выходные переменные для расчета (рисунок 2б) и пытается составить план вычислений. Расчет определяется списком входных и выходных переменных. С одной моделью может быть связано несколько расчетов. Также и один расчет можно производить на различных моделях. План представляет собой неупорядоченный набор зависимостей, необходимых для проведения требуемых вычислений.
а) Просмотр и уточнение моделей. б) Начало создания расчета.
Рис. 2 Панели моделей и расчетов.
Если планирование прошло успешно, выдается список входных переменных, необходимых для проведения вычислений, общий список переменных, участвующих в вычислениях, список переменных, значения которых определяются при идентификации и переменных, для которых необходимо вычисление предыстории (рисунок 3 а).
После успешного составления плана необходимо провести формирование вычислительной последовательности. При этом может выясниться, что формирование невозможно из-за того, что зависимости образуют цикл. В этом случае выводится форма (рисунок 3б), в которой содержатся пары показателей. Пара означает, что первый показатель не может быть вычислен по причине невозможности вычисления второго. Небольшой анализ показывает, что следующая последовательность причинно-следственных связей образует цикл: Выпуск - Денежный спрос на продукцию отрасли - Денежный спрос населения на продукцию отрасли - Денежный спрос групп населения - Доходы населения - Зарплата и социальные трансферты населения - Численность работающих в отрасли - Выпуск.
Выбрав в окне, например, пару «Численность работающих в отрасли - Выпуск», мы включим показатель «Численность работающих в отрасли» в список входных показателей и таким образом ликвидируем цикличность в вычислительной последовательности. Возможны другие варианты ликвидации циклов. После назначения дополнительной входной переменной следует снова перейти к этапу планирования.
. С пр о с. на. дер е возку, .грузов.....
У сродненные транспортоемкости по отраслям Объемы грузов Выпуск
Денежный спрос не продукцию отрасли Денежный спрос населения на продукцию отрасл Денежный спрос групп населения Суммарные накопления населения Накопления населения Доходы населения
Зарплата и соц. трансферты населения
Среднегодовая зарплата в госсекторе
Общие расходы госбюджета
Обш.ий докод госбюджета
Общий налог с отраслей
Налоги отрасли
Налог на трудовые ресурсы
Оплата труда
Налог на основные Фонды
Основные Фонды отраслей
Изменение основных фондов
Кап. вложения в отрасли э кономики ^Л
Вы можете некоторые параметры из общего списка перенести в список входных параметров, заием нажмите кнопку "Далее"
Моаель Расчет
Базовая Контрольный
Входные^
¡рГГ]
зре^
Транспортоемкости грузов при пере < Транспортоемкости грузов при пере-Транспортоемкости грузов при пере Транспортоемкости при перевозках Транспортоемкости грузов при пере Таблица соответствия отраслей и гр Конкурентоспособность импорта Коэффициенты полезности .
Покупательная активность населен т I
Далее
Отменить
Выпуск
Цена оборотных фондов
Располагаемые возможности отраслей
ВВП в текущих ценах
ВВП в Фиксированных ценах
Общие расходы госбюджета
□ бщий доход отрасли
Расходы на импорт
Коэффициент цены на транспорт Коэффициент влияния затрат на цену Коэффициент влияния оборотных средств на цену Коэффициент влияния спроса на цену Коэффициент дохшов работников бюджетной сФер| Коэффициент влияния спроса на выпуск Коэффициент влияния импорта на выпуск Производительность труда
А) Результаты планирования. б) Анализ зацикливаний.
Рис. 3 Панели планирования.
В случае успешного окончания формирования вычислительной последовательности, пользователю выдается список формул в нужном порядке для визуального анализа (необязательного). Анализируемая формула может быть сопровождена текстовыми названиями каждой входящей в нее переменной (рисунок 4а).
Формирование сценария производится на основе ранее разработанных сценариев с возможностями перенести в базу сценария результаты других расчетов (рисунок 4б). Сценарий и значения отдельных показателей могут быть также подготовлены вручную.
щ Вычислительная последовательность
at[i,i)=0 at[5,6]=al_5[1 ] at[5J2)=at_5[2] DTr[s)=0
DTrGos= Orapoe_RashGosF * k_Gos TR[i]= PriceT r[i]" l[i] V(i)= r_kappa[i]x KE(i)
DeltaDAminus[i]=EcnH [DeltaDA[i] <0) To -DeltaDA(i) V
DeltaDBKrminus[i]=EcnH (DeltaDBKr(i) <0) To -DeltaDE
D eltaD E Pminus[i]=E ели (DeltaDEP(i) <0) To -D eltaD El
Rakc[i]= gamma&kc" DA(i)
Pricel(i]= kurs "1000" Pricell (i]
FT(i]= Коба_Дугласа[а№а[0 ,Gamma(i) ,KT[i), l(i))
V1(i]= kappamn(i)* kappa(i) * KT(i)
FT(1 Б]= сумма no( i]( Lv(i) * M v(i)K nas)
Ln_G1(L0=Ln_G[i)
tarif_G(i,j]=slavka(i)
PrioeE(i)= kurs*1000 " PticeE1(i)
РпоеЕхр=сумма no (i) (PriceE(i) * exprt(i))
DeltaD APIus(i)=Eсян (DeltaDA(i) >0) To -DeltaDA(i) Ин D eltaD В KrPlus(i)=E с ли (DeltaDBKr(i) >0] To DeltaDBK DeltaDEPPIus(i]=Ecnn (DeltaDEP(i] >0) To DeltaDEP(i DEI= LambdaE " PticeExp + Lambdal" Pricelmp T I
можете некоторые параметры из общего списка перенести в список входных параметров, заием нажмите кнопку "Далее"
DohExp-Доход отрасли от экспорта PriceE-Экспортная цена LambdaE-Экспортная пошлина exprt-Экспорт ¡-0трасли-20
% Формирование сценария
Включить в базу сценария
^LnJ^J
Коэффициенты затрат на разви л. \ Коэффициенты полезности Коэффициенты прямых затрат
Множитель в произв. Функции я, Накопления населения Налог на ДС
Н алог на оплату труда в банке
Налог на ОПФ
Налог на основные Фонды
Налог на прибыль банка
Н алог на трудовые ресурсы .
Налог с оборота
С* [Взять из сценарий С Подготовить вручную
Базовый
Готово
Отмена
а) Вычислительная последовательность. б) Формирование сценария.
Рис. 4 Панели организации вычислений.
Остается сформировать расчетную программу и выполнить расчеты. Результаты расчетов могут анализироваться подсистемой объяснений [10,11,16].
Авторы считают, что в данной работе новыми являются следующие положения и результаты:
Разработана программная реализация технологии сценарного моделирования в виде системы организации вычислений, поддерживающей иерархическую структуру моделей, планов и сценариев. Описаны программно реализованные процедуры, обеспечивающие расширяемость системы и возможности многовариантных расчетов. Система сценарного моделирования использовалась для: а) прогнозирования транспортной ситуации и планирования деятельности ОАО «РЖД»; б) формирования сценариев и прогнозов развития транспортной инфраструктуры регионов Сибири, Дальнего Востока и Российской Арктики на период до 2025, 2935 и 2050 годов.
Литература
1. Guo, Y., Kalidindi, V., Arief, M., and others. (2019). Modeling multi-vehicle interaction scenarios Using Gaussian Random Field. IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, 3974-3980.
2. Jacyna-Golda, I., Gol^biowski, P., Izdebski, M., and others. (2017). The evaluation of the sustainable transport system development with the scenario analyses procedure. Journal of Vibroengineering. 19. 5627-5638.
3. Golskaya, Yu., Roshchin, L. (2011). Social role of transport complex in the economy of the region, Economy of region, 1(1), 244-248.
4. Greiner, R., Puig, J., Huchery, C., and others. (2014). Scenario modeling to support industry strategic planning and decision making. Environmental Modelling & Software, 55, 120-131.
5. Profillidis, V., Botzoris, G. Modeling of transport demand. Amsterdam: Elsevier, 2018.
6. Tsekeris, T., Tsekeris, C. (2011). Demand forecasting in transport: Overview and Modeling Advances, Economic Research, 24(1), 82-94.
7. Venus Lun, Y., Carlton, J., and Bichou, K. (2016). Examining the economic impact of transport complex economies. J. of Shipping and Trade, 1(1).
8. Поносов Ю., Савушкин С. Моделирование развития транспортной системы России (экономико-производственный аспект). - ВИНИТИ РАН, 2002. С. 112.
9. Цыганов В., Малыгин И., Еналеев А., Савушкин С. Большие транспортные системы: теория, методология, разработка и экспертиза. - СПб: ИПТ РАН, 2016. С. 216.
10. Savushkin, S. (2020). Problems of scénario modeling of the transport complex, 13th Int. Conf. "Management of large-scale system development", P. 1-5.
11. Савушкин С. Сценарное моделирование развития транспортного комплекса / Труды межд. конф. «Управление развитием крупномасштабных систем MLSD'2020». М.: ИПУ РАН. 2020. Т.1. С.12-17.
12. Комплексное освоение территории Российской Федерации на основе транспортных пространственно-логистических коридоров. Актуальные проблемы реализации ме-гапроекта «Единая Евразия: ТЕПР-ИЕТС»/Отв. ред. В.В. Козлов, А.А. Макоско. М.: Наука, 2019. 463 с.
13. Инфраструктура Сибири, Дальнего Востока и Арктики. Состояние и 3 этапа развития до 2050 года / под ред. А.А. Макоско. М.: ИПТ РАН, 2019. 465 с.
14. Савушкин С., Цыганов В. Сценарии развития транспортного комплекса макрорегиона // Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2020. № 1 (15). С. 13-18.
15. Цыганов В. Комплекс моделей стратегического управления транспортной инфраструктурой Сибири, Дальнего востока и Российской Арктики.// Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2021. № 1(17). С. 3-8.
16. Савушкин С., Бородин В., Цыганов В. Информационно-логическая компонента сценарного моделирования.// Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2021. № 1(17). С.70-76.
17. Ахо, А., Ульман, Дж. Теоретические основы синтаксического анализа, перевода и компиляции. М.: Мир, 1978. 385 с.
Сведения об авторах Владимир Викторович Цыганов
доктор техн. наук, профессор заведующий отделом Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН Москва, Россия Эл. почта: v188958@akado.ru Сергей Александрович Савушкин кандидат физ-мат наук ведущий научный сотрудник Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН www.iptran.ru Москва, Россия Эл. почта: ssavushkin@mail.ru Владимир Алексеевич Бородин член-корреспондент РАН зам. генерального директора Экспериментального завода научного приборостроения РАН Эл. почта: bor@ezan.ac.ru
Information about authors
Vladimir Tsyganov
Doctor of Science (Tech.), Professor
Head of Moscow Department
N.S. Solomenko Institute of Transport Problems
Moscow, Russian Federation
E-mail: v188958@akado.ru
Sergey Savushkin
PhD (Math)
Senior Scientist, Leading Researcher
N.S. Solomenko Institute of Transport Problems
www.iptran.ru
Moscow, Russian Federation E-mail: ssavushkin@mail.ru
Vladimir Borodin
Corresponding Member of RAS Vice-director
Experimental plant of scientific instrumentation of the Russian Academy of Sciences E-mail: bor@ezan.ac.ru
