Полная версия

Главная arrow Информатика arrow Автоматизированный системно-когнитивный анализ и его применение для управления социально-экономическими системами в АПК

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ   >>

Введение

Агропромышленный комплекс (АПК) представляет собой реальный сектор экономики, во многом определяющий продовольственную безопасность и само существование страны (глобальная цель АПК). Государственная аграрная политика направлена на достижение глобальной цели АПК путем согласования и корректировки целей хозяйств, отраслей и регионов с использованием в основном экономических рычагов.

Наработанные за прошедшие десятилетия экономические схемы хозяйствования, технологии производства, заготовки, хранения и переработки сельскохозяйственной продукции были ориентированы на приоритеты плановой затратной экономики, экономики недопроизводства, поэтому в настоящее время они быстро теряют адекватность и настоятельно требуют пересмотра. Разработка новых подходов к управлению в АПК, основанных на непредвзятом учете и признании складывающихся макроэкономических реалий, на критериях эффективности и качества рыночной экономики, требует срочных согласованных усилий ученых - аграриев и является одним из приоритетов экономической теории и практики.

Управление в АПК всегда представляло собой проблему, имеющую комплексную межотраслевую природу и состоящую как в рациональном выборе целей производства для конкретных хозяйств, так и в оценке достижимости этих целей и выборе путей их достижения.

Экономической целью каждого хозяйства в АПК в рыночных условиях безусловно является получение максимальной прибыли. Достичь этой цели можно путем производства и реализации на рынке наиболее рентабельных видов продукции в необходимых потребителям объемах. Поэтому для достижения экономической цели хозяйству необходимо решить следующие задачи:

  • 1. Поставить предварительную цель производству - выпустить в рациональных объемах востребованные виды продукции, на основе прогнозирования спроса (коньюнктуры рынка) на сельскохозяйственную продукцию в номенклатуре в натуральном и стоимостном выражении.
  • 2. Выработать реальную цель производства путем корректировки предварительной цели с учетом ограничений: прогнозируемых возможностей производственного потенциала хозяйства (прогнозирования предложения) при различной рентабельности видов продукции. Оценка производственного потенциала хозяйства должна осуществляться по каждому виду продукции в натуральном и стоимостном выражении по количественному и качественному критериям. Для этого необходимо:
    • а) для каждого пункта выращивания (зоны и подзоны) ранжировать культуры по степени соответствия их генотипа условиям данного пункта;
    • б) для каждой культуры ранжировать зоны и подзоны выращивания по степени соответствия их условий требованиям генотипа.
  • 3. Выбрать пути достижения целей (способ управления), т.е. реализовать поддержку принятия решений по рациональному выбору агротехнологий (агротехнологических факторов), обеспечивающих перевод объекта управления в заданное целевое состояние, соответствующее поставленной реальной цели производства.

Вышеперечисленные проблемы рассматриваются в работе с точки зрения проектирования информационных технологий и автоматизированных систем управления (АСУ). Решение этих проблем с помощью стандартных математических методов и инструментария математической экономики наталкивается на ряд сложностей:

  • - специфика объектов АПК, как объектов управления, а именно их слабодетерминированность, многофакторность и активность, а также малоисследованный характер реагирования объекта управления на управляющие факторы;
  • - комплексный многофакторный характер управляющих воздействий;
  • - очень большая длительность цикла управления (от одного года до 5-10 и более лет);
  • - неполнота (фрагментарность), неточность, зашумленность исходной информации;
  • - сложность доступа к исходной информации, в частности отсутствие или недоступность (часто из-за местнических или узкопонимаемых профессиональных интересов) электронных баз данных, которые могли бы послужить основной для разработки современных систем поддержки принятия управленческих решений.

Автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий представляют собой один из возможных подходов к решению сформулированных выше проблемы и задач. АСК-анализ представляет собой системно-когнитивный анализ (СК-анализ), рассматриваемый совместно с его программным инструментарием, в качестве которого в настоящее время выступает интеллектуальная система «Эйдос».

АСК-анализ позволяет непосредственно на основе эмпирических данных в количественной сопоставимой форме выявить силу и направление влияния значений факторов различной природы (измеряемых в различных единицах измерения) на переход моделируемого объект в различные будущие состояния [1]. При этом метод обеспечивает обработку данных очень большой размерности, является непараметрическим и не требует полных повторностей всех сочетаний значений факторов и будущих состояний моделируемой системы, а также эффективно подавляет шум в исходных данных и выделяет полезный сигнал из шума [1]. АСК-анализ и его инструментарий - это метод исследования не зависящий от предметной области, т.е. применимый во многих предметных областях. Но перечисленные его особенности и возможности очень важны именно при моделировании социально-экономических систем, т.к. с ними невозможно планировать и проводить эксперименты (по крайней мере это очень рискованно и дорого) и исходные данные, описывающие подобные системы, обычно сильно зашумлены, т.е. имеют высокую погрешность.

Ниже рассмотрим:

  • 1. Теоретические предпосылки АСК-анализа.
  • 2. Математическую модель автоматизированного СК-анализа (системная теория информации).
  • 3. Методику численных расчетов АСК-анализа.
  • 4. Специальный программный инструментарий АСК-анализа - Интеллектуальную систему "Эйдос".
  • 5. Опыт и перспективы применения АСК-анализа для управления социально-экономическими системами в АПК.
 
<<   СОДЕРЖАНИЕ   >>