Имитационное моделирование реализуется посредством набора математических инструментальных средств, специальных компьютерных программ и приемов, позволяющих с помощью компьютера провести целенаправленное моделирование в режиме «имитации» структуры и функций сложного процесса, а также оптимизацию некоторых его параметров. Набор программных средств и приемов моделирования определяет специфику системы моделирования и возможность ее использования для моделирования процессов в социальном кластере.

Важно, чтобы при запуске в компьютере взаимодействующих вычислительных процессов, которые являются по своим временным параметрам – с точностью до масштабов времени и пространства – аналогами исследуемых процессов, была получена адекватная картина поведения исследуемой системы. Надо учитывать, что при исследовании социальных систем целесообразно анализировать поведение данных систем через поведение их субъектов на основе мультиагентного подхода с учетом роли отдельных активных агентов и их влияния на процессы протекания в системе [2, 3, 4, 5]. В этой связи практический интерес представляет имитационное моделирование в среде Any Logic [1, 6].

Постановка проблемы

При инициализации модели предложено распределить субъекты социального кластера на 4 группы (подкластеры). Критерием этого распределения послужил найденный экспертным путем уровень конкурентоспособности субъекта кластера, который имеет интегральный характер и учитывает потенциал экономического агента, в том числе за счет инвестиций и других преференций [7, 12].

Выделено четыре группы (подкластера) экономических агентов кластера: «сильные», которые инновационно ориентированы и активно развиваются; «средние», экономическое положение которых неустойчиво и требует результативного управления и внешней поддержки; «слабые», которые находятся в условиях стагнации и не имеют перспектив развития без проведения специальных мер; «ликвидированные», которые прекратили свою деятельность или влились в состав других субъектов кластера.

Модель функционирования кластера в экономическом пространстве региона имитирует взаимодействие субъектов кластера внутри группы и между группами, а также влияние на состав групп программ инновационного и кластерного развития, финансовых инвестиций и других внешних воздействий.

При этом исследуются процессы перемещения экономических агентов из одной группы в другую и вырабатываются рекомендации по управлению этими процессами с учетом целей развития кластера и социальной системы региона – увеличения их инновационного потенциала и конкурентоспособности [9, 14].

Решение с использованием агенто-ориентированного моделирования

На следующем этапе формирования модельного аппарата была разработана агенто-ориентированная модель управления кластером, которая имитирует ситуацию, когда в экономике проявляются кризисные явления [8, 10, 13]. Модель реализована в среде имитационного моделирования AnyLogic и позволяет интегрировать средства нескольких областей имитационного моделирования и получить адекватную динамическую картину взаимодействия субъектов социальной сферы региона или муниципального образования.

Модель описывает поведение субъектов кластера, когда в условиях наличия кризиса в экономике региона осуществляется их ресурсно-целевая поддержка путем финансовых инвестиций в развитие экономического агента, а также других преференций, повышающих уровень или потенциал его конкурентоспособности. Эта величина является одной из входных параметров (S2). Кроме него в качестве переменных входных параметров выбраны: степень устойчивости экономического агента к кризисным явлениям (S1), интегральный показатель выраженности кризисных явлений (S3), степень инерционности развития экономического агента (S4), а также предельная степень стагнации экономического агента (S5), после достижения которой происходит его ликвидация или реорганизация. Эти показатели приведем к нормализованному виду, который варьируется в заданных интервалах. Значение показателя определяет поведение агентов, которые могут менять свой статус, переходя из группы «сильных» агентов в «средние», и наоборот.

Структура агенто-ориентированной модели управления развитием социального кластера показана на рис. 1.

Значение параметра конкурентоспособности поступает в начальные данные из модели системной динамики как оценка конкурентоспособности. Модель системной динамики имеет вид, показанный на рис. 2. При исследовании в социальном кластере были выделены три подкластера – системы образования, здравоохранения и культуры.

В модели системной динамики были использованы следующие условные обозначения по системе образования (табл. 1). Аналогично определяются условные обозначения по системам здравоохранения и культуры.

Рис. 1. Структура агенто-ориентированной модели управления развитием социального кластера

Таблица 1

Условные обозначения

Рис. 2. Модель системной динамики для расчета параметра конкурентоспособности

Формулы

Общая оценка состояния исследуемых систем в муниципальном образовании (МО) проводилась по параметру конкурентоспособности (KS):

(1)

где SoS – состояние системы образования в МО; SzS – состояние системы здравоохранения в МО; SkS – состояние системы культуры в МО.

Состояние системы образования рассчитывается по формуле

(2)

где – вовлеченность МО в реализацию приоритетных национальных проектов в сфере образования; – качественный показатель, определяемый экспертным путем на основании оценочной шкалы; j – индекс вида образовательных учреждений (дошкольные образовательные учреждения, общеобразовательные, средне-специальные, вузы и т.п.); h – количество видов образовательных учреждений; – количество образовательных учреждений j-го вида в МО; – количество образовательных учреждений j-го вида в области; – остаточная стоимость основных фондов j-го вида образовательных учреждений МО на конец исследуемого периода; – балансовая стоимость основных фондов j-го вида образовательных учреждений МО на конец исследуемого периода; – стоимость новых основных фондов, введенных в эксплуатацию в j-м виде образовательных учреждений в исследуемом периоде; – средняя стоимость основных фондов образовательных учреждений j-го вида в исследуемом периоде; – требуемая балансовая стоимость основных фондов j-го вида образовательных учреждений МО (как показатель необходимой оснащенности образовательных учреждений основными фондами); – среднесписочная численность работающего персонала в j-го вида образовательных учреждениях МО; – требуемая численность персонала для работы в j-м виде образовательных учреждений МО; – квалификация работающего персонала j-го вида образовательных учреждений МО; – требуемая квалификация персонала для работы в j-м виде образовательных учреждений МО; – количество мест, предоставляемых j-м видом образовательных учреждений; – требуемое количество мест в j-м виде образовательных учреждений для удовлетворения потребности населения МО; – средства бюджетов всех уровней, выделяемые на финансирование j-го вида образовательных учреждений МО; RBmo – расходы бюджета МО; – уровень качества услуг, предоставляемых j-го вида образовательными учреждениями МО; – качественный показатель, определяемый экспертным путем на основании оценочной шкалы.

Аналогично определяются состояния систем здравоохранения и культуры.

Блок-схема

Расчет в модели системной динамики осуществляется по следующему алгоритму. Распределяем ограниченный инвестиционный ресурс [11]. Механизм распределения в модели следующий: сначала инвестиции поступают в образование, затем идет расчет состояния системы образования по формуле (2), потом часть инвестиций идет в здравоохранение, расчет состояния системы здравоохранения, затем оставшаяся часть инвестиций поступает в систему культуры, расчет состояния системы культуры. Перераспределение ресурсов между элементами происходит по связям в модели системной динамики (рис. 2). В итоге находим параметр конкурентоспособности для агенто-ориентированной модели управления социальным кластером с учетом инновационного развития региона или МО.

Моделирование агента

Моделирование агента в диаграмме состояний осуществляется по алгоритму, указанному на рис. 3.

Рис. 3. Модель агента в агенто-ориентированном имитационном моделировании

Результаты экспериментов

Переходим к рассмотрению результатов эксперимента сначала в модели системной динамики, затем в агенто-ориентированной модели управления социальным кластером. После расчетов по модели системной динамики получаем следующий график распределения состояний элементов социального кластера (рис. 4).

В модели системной динамики показано, что с нарастанием условного времени T наибольшая конкурентоспособность социального кластера (около 1) достигается при состоянии системы образования S = 0,6; при состоянии системы здравоохранения и культуры около 0,5. Расчеты по модели в режиме виртуального времени позволяют исследовать различные экономические ситуации, в частности выполнить факторный анализ поведения агентов в кризисных экономических условиях.

Динамика распределения агентов по группам в зависимости от изменения параметров представлена на рис. 5. На нем выделены три варианта изменения состояния социального кластера в период кризисных явлений в экономике, которые показывают влияние на его устойчивость и развитие инвестиций и других ресурсов. Недостаток инвестиций (вариант 1) сокращает количество успешных субъектов кластера и увеличивает число банкротств. Варианты 2 и 3 свидетельствуют, что в период уменьшения кризисных явлений инвестиции в развитие социального кластера, обеспечивающие рост конкурентоспособности субъектов кластера, приводят к положительной динамике развития даже при сравнительно небольшой степени устойчивости экономического агента.

Рис. 4. График состояний элементов социального кластера: светло-зеленая линия – состояние системы образования, желтая линия – состояние системы здравоохранения, красная линия – состояние системы культуры, темно-зеленая линия – уровень конкурентоспособности региона

Вариант 1 Вариант 2

Вариант 3

Рис. 5. Динамика распределения ЭА по подкластерам социальной системы: N – количество ЭА, Т – период времени (усл. ед.); темно-зеленая линия – сильные; желтая линия – средние; Красная линия – слабые; светло-зеленая линия – ликвидированные

Таким образом, разработанная агенто-ориентированная имитационная модель позволяет выполнить анализ поведения субъектов кластера в различных экономических ситуациях и определить условия роста числа конкурентоспособных субъектов социального кластера. Исследования кластерных отношений с помощью этой модели обеспечивают выработку научных рекомендаций по управлению социальной сферой региона.

Рецензенты:

Рамзаев В.М., д.э.н., профессор, проректор по научной работе и экономическому развитию, ЧОУ ВО «Международный институт рынка», г. Самара;

Макаров А.А., д.т.н., профессор кафедры информационных систем и компьютерных технологий, ЧОУ ВО «Международный институт рынка», г. Самара.