CC BY
4
УДК 332.143:353
Устюгов Ю.А.
доктор технических наук, Почётный профессор ЧОУ ВО "Сибирская академия финансов и банковского дела",
г. Новосибирск, РФ
МЕТОД ОПТИМАЛЬНОГО ONLINE УПРАВЛЕНИЯ МНОЖЕСТВОМ ФУНКЦИОНАЛЬНО ВЗАИМОСВЯЗАННЫХ МНОГОСЛОЙНЫХ ЛОКАЦИЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ В ПРОСТРАНСТВЕ СПРОСА И ПРЕДЛОЖЕНИЯ БЛАГ И РЕСУРСОВ В ТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ АГЛОМЕРАЦИИ
Аннотация
В рамках разрабатываемой автором методологии оптимальных социально-экономических взаимодействий (СЭВ) в социально-экономическом развитии территориальной агломерации (СЭР ТА), представленной на платформе Elibrary.RU, предложен метод решения сформулированной в статье проблемы адресного оптимального управления множеством неравномерно распределённых в пространстве спроса и предложения благ и ресурсов взаимосвязанных многослойных асинхронно функционирующих локаций СЭВ в СЭР ТА в непрерывно аритмично нелинейно изменяющихся в разных направлениях в разной метрике и с разной скоростью условиях, ограничениях и возможностях СЭР в каждой локации СЭВ. Распределённая локальная оптимизация совмещает процессы автоматической выработки оптимальных управленческих решений и возможности в online режиме любых адресных ручных уточнений в индивидуальном поведении любого субъекта СЭР на любом этапе производства ресурсов, их преобразования в блага и потребления при осуществлении востребованных изменений в СЭР ТА. Метод реализует системный взгляд на всё пространство СЭВ в СЭР ТА, позволяет максимально учитывать опыт всех СЭВ в предшествующий период, количественно оценивать упущения и эффективность управления СЭР ТА. Метод может быть полезен маркетологам, менеджерам и экономистам организаций, социальным инженерам, а также магистрантам, аспирантам и докторантам, исследующим процессы управления СЭР территорий агломерации.
Ключевые слова
Взаимодействия, развитие, распределённая локальная оптимизация и адаптация в управлении множеством взаимосвязанных субъектов, вербальные и математические модели метода, социально-
экономический резонанс
1. Содержание, актуальность и важность проблемы оптимального online управления множеством функционально взаимосвязанных многослойных локаций социально-экономических взаимодействий в пространстве спроса и предложения благ и ресурсов в территориальной агломерации
В непрерывно меняющихся условиях социально-экономической жизнедеятельности на территориях в соответствии с разрабатываемой автором методологией оптимальных социально-экономических взаимодействий (СЭВ) социально-экономическое развитие (СЭР) субъектов, целевых коллабораций (далее - ЦК) и территорий СЭР территориальной агломерации (далее - субъектов СЭР ТА) осуществляется во множестве функционально взаимосвязанных многослойных локаций СЭВ (далее - локаций СЭВ) в многофакторном пространстве спроса и предложения благ, ресурсов и возможностей СЭР.
Указанная выше методология и разрабатываемая на её основе платформа вербальных и математических моделей оптимального управления СЭР ТА опубликованы в представленных на платформе elibrary.RU статьях автора в 2012-2020 гг., в том числе в [1-6]. Согласно [7-19] отмеченное
является новым знанием в комплексном решении научных проблем распределенного адресного оптимального управления социально-экономическим развитием субъектов, территорий, территориальных агломераций и их различных объединений.
Все взаимодействия субъектов СЭР ТА, влияющие на продолжительность и качество жизни населения ТА, относим к СЭВ субъектов в локациях СЭВ в СЭР ТА. Локации СЭВ - места генерации и потребления благ и ресурсов (в пространстве их спроса и предложения), обеспечивающие СЭР субъектов в ТА.
Множественность выбора в локациях СЭВ, определяющая суть и фундаментальную сложность решаемой в статье проблемы, состоит в том, что в каждый момент времени для реализации востребованных в СЭР ТА социально-экономических изменений в каждой локации СЭВ при оптимальном управлении СЭР ТА осуществляется наилучший выбор пары его участников: одного участника из множества источников спроса (потребителей благ и ресурсов) и одного участника из множества источников предложения (производителей и поставщиков востребованных благ и ресурсов). Многообразие участников расширяет пространство для конкурентного СЭР ТА: выбор победителя в СЭВ осуществляется из большого числа предложений.
Многослойность, функциональная ориентированность и взаимосвязь СЭВ в локации определяются различными видами и типами: субъектов; востребованных ими изменений в СЭР; запрашиваемых для их осуществления благ; необходимых изменений в СЭР возможностей ЦК территорий производить и поставлять потребные блага; запрашиваемых ресурсов для осуществления изменений указанных возможностей территорий, входящих в агломерацию; производителей и поставщиков ресурсов в локациях СЭВ в СЭР ТА.
Признаковое пространство взаимодействий во множестве функционально взаимосвязанных локаций СЭВ в СЭР ТА непрерывно развивается, учитывает взаимосвязь, ответственность и интересы в СЭР поколений проживавших, проживающих и будущих жителей ТА и обеспечивающих их жизнедеятельность субъектов СЭР ТА.
Отмеченное выше определяет актуальность, важность и научную новизну сформулированной проблемы, практическую значимость её решения. В статье предлагается метод решения указанной научной проблемы, определяющий содержание, состав, структуру, вербальные и математические модели СЭВ, признаковое пространство социально-экономических изменений и возможностей, значимость взаимосвязи и обусловленности социальной и экономической компонент, математические основы для исследования и оптимизации управления коллективным поведением всех субъектов во множестве уникальных локаций СЭВ в СЭР ТА, количественную оценку упущений и эффективности управления осуществляемого в локациях СЭВ в ходе СЭР ТА. Предлагаемый метод позволяет учитывать уникальность СЭР при осуществлении СЭВ в каждой локации в online режиме и опыт успешного решения этой задачи в предшествующий период оптимального управления (индивидуально в каждой локации СЭВ).
Online адаптация каждой локации СЭВ ко всем изменениям условий и ограничений жизнедеятельности в ТА обеспечивается за счёт возможности предлагаемого метода оперативно вводить свежие исходные данные, отредактированные системой управления верхнего уровня, включая волевые решения руководителей локальных СЭВ и СЭР ТА, в целом асинхронно влиять на процессы СЭР всех субъектов территорий в точках локального управления через специально созданную распределённую систему искусственного интеллекта АСОУ СЭР ТА, реализующую оптимальную адаптацию солидарного поведения множества участников СЭВ в социально-экономических преобразованиях в локациях СЭВ в СЭР ТА.
Результативность и эффективность процесса управления в СЭР ТА - разные понятия. Последнее количественно характеризует создание для выбранного субъекта СЭВ востребованного блага в нужном количестве в нужное время требуемого качества при минимальном количестве использованных ресурсов.
На этом основана оценка социально-экономической эффективности реализации локациями СЭВ своих функционалов в СЭР ТА. Оценка упущений и снижения эффективности управления локациями СЭВ - цена неверного управления за счёт снижения вклада локациями СЭВ в СЭР ТА, что напрямую сказывается на снижении качества жизни населения территории и что в конечном счёте определённым образом сказывается на снижении продолжительности жизни населения на территории. Представленный в статье метод позволяет количественно оценивать упущения и эффективность менеджмента территориального управления СЭР ТА. При этом количественная оценка упущений и эффективности управления множеством функционально взаимосвязанных многослойных локаций СЭВ в СЭР ТА опирается на оценки вкладов каждой локации СЭВ в СЭР ТА.
Вербально обозначенные выше новые модели адаптации коллективного поведения участников СЭВ во множестве функционально связанных многослойных локаций СЭВ в СЭР ТА математически описаны и взаимоувязаны в единой математической модели распределённой интеллектуальной среды оптимального управления и представлены ниже в виде математических основ метода решения поставленной в статье проблемы.
2. Математические основы метода
В территориальном публичном образовании (далее - на территории) Та,аЕА во множестве функционально взаимосвязанных многослойных локаций социально-экономических взаимодействий (далее - СЭВ) осуществляется социально-экономическое развитие (далее - СЭР) субъектов j-го вида, j Е [1,1та\ и n-го типа, п Е [1,NTa] (далее - субъектов СЭВ jn), генерирующее спрос на блага v-го вида, v Е [1,VTa ] и p-го типа, р Е [1,РТа ] (далее - блага vp). Оптимальный выбор наилучшего потребителя блага vp осуществляется в ходе каждой итерации £Та1 Е [0,£Та1] на каждом шаге оптимизации кТа1 Е [1, £rai], совокупность которых кТа1 имеет оптимальную значимость У**та1(к Та1,£Та1) на множестве
кТа1(1),1Е[0,Т].
Максимальный вклад в СЭР Та оптимального выбора наилучшего потребителя блага vp - субъекта СЭВ в СЭР Та j-го вида (имеющего оптимальную значимость *TavpJ(k та1,£ та1) на множестве JTa) и n-го типа (имеющего оптимальную значимость ß**Ta vp Jn(k та1,£та1) на множестве N Та j, j Е [1,Jto]) ^ W * * *та1(кта1(£), £та1) определяется выражением (1).
Оптимальные значения весовых коэффициентов в выражении (1) вычисляются пошагово и итерационно предлагаемым в статье методом на основе адресного применения специально формируемых в online режиме данных ß***Та .п(кТа1,£Та1 + 1) (формула (2)), одновременно
учитывающих в каждой итерации £Та1 оперативно меняющиеся данные Ч* T1 jn (кТа1, £Та1 + 1) об участии субъекта jn в локации СЭВ в СЭР Та при потреблении блага vp на территории Та,аЕА и предшествующий опыт оптимального управления СЭВ в СЭР Та в рассматриваемом аспекте ^
WTa1 ]п{кТа1,^Та1).
* *тАЧ1«),ёта1) =
kTa1(t) пТа
= X у* *т*1 № т«1, (Z г т«1,ё ^х
ícTa1=1 \]=1
(N
Та ¡
х I X Tai'¿Tai) ■ w;aijn (kTaiJTai) )) . С1)
n=1
VTai jn (kTai,sTai + 1) . Z¿*J-Ta]n(kTai,eTai)
$mT . (kT 1,£T1 + l) = =-^---. (2)
r 'ajn\ 'a1' 'a1 J N Ta¡ Г^ ~ кTal ** / л]
Zn=l та1 jn (kTa1,£Ta1 + ^ • ZkTaal=1P**Tajn{kTa1,£Ta1)\
Каждый субъект СЭВ jn в СЭР Та имеет свою стратегическую программу СЭР на длительную
перспективу Т, включающую FTa стратегических целей. В рамках достижения каждой f - й цели (имеющей оптимальную значимость у**та ^(кТа2,£та2) на множестве FTa ) предусматривается осуществление востребованных социально-экономических изменений ZTa видов и DTafz типов, генерирующих спрос на блага vp.
Оптимальный выбор наилучшего социально-экономического изменения z-го вида (имеющего оптимальную значимость H**Tavpfz(^Ta2,£Ta2) на множестве ZTa ,f Е [1,FTa]) и d-го типа (имеющего оптимальную значимость %**Та (кТа2,£та2) на множестве DTafz,zE [1,ZTaf]) при достижении f - й цели и использовании блага vp осуществляется в ходе каждой итерации £Та2 Е [0,£Та2] на каждом шаге оптимизации кТа2 Е [1, кТа2], совокупность которых кТа2 имеет оптимальную значимость У* *та2 (кТа2,еТа2) на множестве кТа2 (t),t Е [0,7].
Максимальный вклад в СЭР Та оптимального выбора наилучшего социально-экономического изменения fzd при потреблении субъектом СЭВ jn в СЭР Та блага vp в ходе итерации £Та2 Е [0, £та2] на шаге кТа2 Е [1Дта2] ^ W***та2(кта2(0> £та2) определяется выражением (3), оптимальные значения весовых коэффициентов в котором вычисляются пошагово и итерационно предлагаемым в статье методом на основе формирования и адресного применения в online режиме специальных данных X'Kfzd (кта2, £та2 + 1) (формула (4)), одновременно учитывающих в каждой итерации £Та2 оперативно
меняющиеся данные ^ та2 fzd (кта2, £та2 + 1) о роли локации СЭВ в осуществляемых социально-экономических изменениях на территории Та,аЕА в ходе СЭР субъекта СЭВ jn в СЭРГа и предшествующий опыт оптимального управления СЭВ в СЭР Та в рассматриваемом аспекте ^
та2 fzd
(кТа2, £'Га2).
W * * *Ta2(i<Ta2(t),£Ta2) =
kTa2(t) f FTa /ZTa f
Ta fzi^Ta2, £Ta2) X
lcTa2 = 1 \=1 ^ ^
'DTafz
XI X A** rr- " л T"*
d=1
X A**Ta fzd(^Ta2,£Ta2) -Ща2 fzd (кТа2,£та2) . (3)
Ä*T*a fzd (kTa2, £Ta2 + ^ =
^ Та2 fzd (кТа2, £Та2 + ^ • ZkT^2 = 1Ä**Ta fzd(kTa2, £Та2)
°Та fz\ül it _i_ л Л х^Та2
(4)
Г2 Та2 Гга {ЪТа2, £Та2 + 1) • ^кта*2 = 1Л**Та Гга(кТа2> £Та2)] Производство благ чр на территории Та,аЕ А осуществляют введённые автором в [4] целевые коллаборации (далее - ЦК) 1Т видов и ФТа 1 типов. Оптимальный выбор наилучшей ЦК 1-го вида (имеющей оптимальную значимость п*]*а х(кта3, £таз) на множестве 1Та) и ф — го типа (имеющей оптимальную значимость т^ урщ(кта3, £та3) на множестве ФТа 1, 1 Е [1,1Та]) в качестве производителя востребованного блага ч-го вида (имеющего оптимальную значимость V**т з (к таз,£таз) на множестве УТа) и р-го типа (имеющего оптимальную значимость р**таз рр(к таз,£таз) на множестве Ртар, V Е [1, Уу ]) осуществляется в ходе каждой итерации £Та3 Е [0, £таз] на каждом шаге оптимизации кТа3 Е [1,кТа3], совокупность которых кТа3 имеет оптимальную значимость У*та3(кТа3,£Та3) на множестве кт 3 Е [0, Г].
Максимальный вклад в СЭР Та оптимального выбора наилучшего производителя T(ip блага vp для осуществления оптимального социально-экономического изменения fzd в СЭВ субъекта jn в СЭР Та в ходе итерации £таз Е [0, £таз] на шаге оптимизации ктаз Е [1ЛТа з (0] ^ W* * *Ta3 (кТаз (t), £Таз) ,аЕ А определяется выражением (5), оптимальные значения весовых коэффициентов в котором вычисляются пошагово и итерационно предлагаемым в статье методом на основе формирования и адресного применения в online режиме специальных данных т**таурщ (кта3, £та3 + 1) (формула (6)), одновременно учитывающих в каждой итерации £Та3 оперативно меняющиеся данные о производителе ч (ip востребованного блага vp, имеющего количественную оценку х т tiÄ (ктпз,£тпз + 1) ценности uvpn в пространстве признаков П vр , п Е [1,П vр ] и предшествующий опыт оптимального управления СЭВ в СЭР Та в рассматриваемом аспекте ^ №та3 (кТа3, ёТа3).
ЦК, производящие на территории Та, а Е А блага vp, являются потребителями ресурсов М видов и Qm, m Е [1, М] типов (далее - ресурсов mq), предлагаемых на территории Та поставщиками 1Та видов и ФТа х типов. Оптимальный выбор поставщика Г-го вида (имеющего оптимальную значимость ^**Tai(^Ta4,^Ta4) на множестве 1Та) и (р — го типа (имеющего оптимальную значимость т* *Tat7ß(kTa4, £та4) на множестве ФТа х, Те [1,1Та]) в качестве источника предложения востребованного ресурса mq осуществляется в ходе каждой итерации еТа4 Е [0, ёТа4] на каждом шаге оптимизации кТа4 Е [1Дта4], совокупность которых кТа4 имеет оптимальную значимость у**та4 (кта4, £та4) на множестве кТа4 (t),tE[0,T].
Максимальный вклад в СЭР Та оптимального выбора наилучшего поставщика i (р ресурса mq в ходе итерации sTa4 Е [0, ёТа4] на шаге оптимизации кТа4 Е [1,kTa4(t)] ^ W***Ta4(kTa4(t), ёТа4) , а Е А определяется выражением (7), оптимальные значения весовых коэффициентов в котором вычисляются пошагово и итерационно предлагаемым в статье методом на основе формирования и адресного применения в online режиме специальных данных т***Та_,_^(кТа4,£Та4 + 1) (выражение (8)), одновременно учитывающих в каждой итерации еТа4 оперативно изменяемые данные У Та4 (кТа4, sTa4 + 1) о возможностях поставщика ресурса mq на территории Та, аЕА и предшествующий опыт оптимального управления СЭВ в СЭР Та в рассматриваемом аспекте ^ W*Ta4 W (iiTa4,£Ta4).
w * * *Таз(БтазШтаз) —
кТаз(0
= X У*газ (ктаз,£таз) ( Xv**Ta3v(k таз,£таз)1 ^ Р**тазvp(k таз,£таз)х
v=1 \ р=1
'Та
х 1 X й *га vp$Ta3, £таз) ( X i*ra урЩ{ктаз, £таз) х
1=1 \ q>=1
XWTa3 vp l„ikTa3,£Ta3)\\\l (5)
И * ^^ (кт £т i + 1) —
ia vptTp ^ la3 La3 '
_ ==1X Ta vp %¥п (Ьта3, £Та3 + 1)-йуРп) ^к^^Тд урГу(кТа3, £таз))
'[(^п=1* Та vp (кТа3,£Та3 + 1) ' ^ vp п)^^^а vpi¥(kTa3, £Та3))]
. (6)
кта3 = 1
Фт ч 1 а ч
W * * *Та4(К^),ёТа4) = ЬтаЛЪ
= X У*^а4(кта4,£та4) I *та г(кта4,£та4)х
itTa4=1 \i=1
/фта г
X I X Г Та • W*T«4 Ъ ?та4) ) ). (7)
ср=1
— г, р +1л ^ ^ (кТа4, £Та4 + 1) ■ UlUГ та ^(кТа4, £Та4) * Та г*(кТа*еТа4 + 1) = =^—--- ^ _-Т . (8)
27р=\ Та4 щ (кТа4, £Та4 + 1) ■ *LkTaai = 1T Та tip(kTa4, £Та4)\
Каждый поставщик ресурса mq имеет свою программу СЭР на длительную перспективу Т, включающую НТа стратегических целей, определяющих СЭР возможностей поставщика ресурса mq на территории Та, а Е А. В рамках достижения каждой h-й цели (имеющей оптимальную значимость а**тап(кта5'ёта5) на множестве НТа ) предусматривается осуществление социально-экономических изменений GTah видов и RTahg типов в СЭР поставщика ресурса mq на территории Та , а Е А.
Оптимальный выбор наилучшего социально-экономического изменения g-го вида (имеющего оптимальную значимость S**Ta hg{J^Tas, £та5) на множестве GTah, hE [1,НТа]) и r-го типа (имеющего оптимальную значимость а*\а Ндг(кта5, £та$) на множестве Rrahg,3 Е [1,GTa ft]) при достижении цели h и использовании ресурса mq осуществляется в ходе каждой итерации sTa5 Е [0, £та5] на каждом шаге оптимизации кТа5 Е [1,кТа5], совокупность которых кТа5 имеет оптимальную значимость У* *та5 (kTas,£Tas) на множестве kTaS (t),t Е [0,7].
Максимальный вклад в СЭР Та оптимального выбора наилучшего социально-экономического изменения hgr в СЭР поставщика i(p ресурса mq в ходе итерации £Та5 Е [0, £та5] на шаге оптимизации кТа5 Е [1, kTa5(t)] ^ W * * *Tas(kTa5(t), £Tas) ,а Е А определяется выражением (9), оптимальные значения весовых коэффициентов в котором вычисляются пошагово и итерационно предлагаемым в статье методом на основе формирования и адресного применения в online режиме специальных данных а***та hgr(kTa5,£Ta5 + 1) (формула (10)), одновременно учитывающих в каждой итерации £Та5 оперативно изменяемые данные ^ Та5 hgr (кТа5, £Та$ + 1) о социально-экономических изменениях hgr в СЭР поставщика i(p ресурса mq на территории Та, аЕА и предшествующий опыт оптимального управления СЭВ в СЭР Та в рассматриваемом аспекте ^ W*Та5 hgr (кта$> £та5).
Оптимальный уровень СЭР территории Та, а Е А в парадигме предлагаемого метода W***Та (kTa(t)) определяется выражением (11), где W***Tai(kTai(t), £Tai) для 1 = 1,5 определены в выражениях (1), (3), (5), (7), (9) соответственно, а остальные значения весовых коэффициентов Tai(kTai(t), £Tai) для I = 1,5 вычисляются на каждом шаге оптимизации кТа Е [1, kTa(t)] с помощью выражения (12), позволяющего учесть значимые изменения в предшествующем опыте с помощью выражения (13).
w * * *Tas(4s(t)JTas) =
kTa5(t) /нТа /СТ>
= X У**Та5 (¿TaS^Tas) X °**Та h(kTaS, ^ ( X Ö**Ta hg(^tTa5, ¿Tas)
Ta5 (^TaS, LTaS)
кта5=1
\
° Ta h(kTaS,£^aS) ( X Ö Ta hAkTaS,£TaS)X h=1 \ g=l
/RT . \ \ \
la hg
X( X a**Ta hgr(kTaS,£TaS) •W\s hgr fa^ ¿Tas))) . (9)
r=1
а
*** (к £ +1) =
Та hqr\ Tas' Tas J
hgr\ Ia
¿TaS
(10)
_ W Ta5 hgr (kTa5, £Та5 + ^ ■ ^1^5 = 1 а**Та hgr(kTa5, £Та5)
Zr=l hS Та5 hgr {кТа5,£Та5 + ^ ■ ZkTTaal = ia**та hgr(kTa5,£Ta5)\
5
W***Ta(kTa(t)) = ^ Та1(кТа(),ёТа1)^^ (11) 1 = 1
р* а л А w * * *Tal(kTal(t),£Tal) ч* Tal(kTai(t) - 1,еТа1)
* тЛтаЛЬтаО ^[аw***Tal(jiTal(t),iTal)^:^*Tal(JiTal(t)-1,eTal)] ( )
А Ж* * *Tai(i<Tai(t),£^ai) = W* * *Tai(kTal(t),£Tal) - W * * *Tal(kTal(t) - 1,£Tal). (13)
Оптимальный уровень СЭР территориальной агломерации (далее - ТА), объединяющей
жизнедеятельность А территориальных публичных образований Та, а Е A, W * * *та1 (kTA1(t)) определяется выражением (14), где W * * *Та (kTa(t)) для а = 1,А вычисляются с помощью выражения (11), а оптимальные значения весовых коэффициентов Ta (kTa(t)) для а = 1,А на каждом шаге оптимизации
к-ТА1 Е [1, i^TA1(t)] определяются с помощью выражения (15), позволяющего учесть значимые изменения
в предшествующем опыте с помощью выражения (16).
А
W** W (kTAi(t)) = X Гта (itTa(t)) • W* * *Ta (kTa(t))]. (14)
а=1
*
- Ч Г Ta(kTa(t)-1)^AW* * *Ta(kTa(t))
ГT (kT (t)] =---Ц-Ц- . (15)
aK a J TA=drта(КЮ-1) • &W***Та(кта(0)]
A W**\ (kTa(t)] = W * * *Ta (kTa(t)] - W * * *Ta(kTa(t) - 1). (16)
Та ( ] = ™ Ta. ( ] " Ta. (*Tf
Для осуществления оптимального социально-экономического изменения hgr в ТА в ходе СЭР территории Та, а Е А, имеющей оптимальную социально-экономическую значимость ш**Та (кТА2, ёТА2) на множестве А в ТА, на каждом шаге оптимизации кТА2 Е [1Дтл2] осуществляется оптимальное распределение ресурсов mq между территориями Та, аЕА в ТА в ходе каждой итерации £ТА2 Е [0,£ТА2], при этом совокупность шагов оптимизации кТА2 имеет оптимальную значимость у**ТА2 (кТА2,£ТА2) на множестве кТА2 (t),t Е [0, Г].
Максимальный вклад в СЭР ТА оптимального выбора наилучшего потребителя ресурса mq в ТА в
ходе итерации £та2 Е [0,£ТА2] на шаге оптимизации кТА2 Е [1,kTA2(t)] ^ W***tA2(kTA2(t)) определяется выражением (17), оптимальные значения весовых коэффициентов в
котором вычисляются пошагово и итерационно предлагаемым в статье методом на основе формирования и адресного применения в online режиме специальных данных ш***т (кТА2,£ТА2 + 1) (формула (18)), одновременно учитывающих в каждой итерации £та2 оперативно изменяемые данные ^ та6 (кТА2, £та2 + 1) о социально-экономической роли территории Та, аЕА в ТА и предшествующий опыт оптимального управления СЭВ в СЭР Та в рассматриваемом аспекте ^ W*та6 (ктл2> £та2).
W * * *та2 (Kta2(t)) =
t^ta2(t) /а \
= ^ У**та2 (^та2> £та2) ( ^ ш**га (кта^ётм) -W*ta6 (кта2> £та2)\. (17) кта2=1 \а=1 /
^ та6 (кта2,£та2 + ^ ' Т!к™2=1 ш* та (.кта2,£та2)
* *та (Ьта2, £та2 + 1) = = ° - ™-^-Г . (18)
Ea=l|1^ та6 {кта2,£та2 + 1) ' Zk™2=1 ш* та (кта2,£та2)\
Генерацию ресурсов mq в ТА осуществляют производители В видов и Cb, b Е [1,В] типов. Оптимальный выбор наилучшего производителя b - го вида (имеющего оптимальную значимость mq(k-TA3, £та3 ) на множестве В) и с - го типа (имеющего оптимальную значимость X*bcmq(k-TA3, £та3 ) на множестве Cb, b Е[1,В] ) в качестве поставщика ресурса m - го вида (имеющего оптимальную значимость rj**TA3 m(kTA3,£TA3) на множестве М) и q - го типа (имеющего оптимальную значимость $*тазтц(ктлз,£ТАз) на множестве Qm, тЕ[1,М] ) осуществляется в ходе каждой итерации £та3 Е [0, £та3\ на каждом шаге оптимизации кТА3 Е [1, ктл3] , совокупность которых ктл3 имеет оптимальную значимость у**TA3 (kTA3,£TA3) на множестве kTA3 (t),t Е [0, Г].
Максимальный вклад в СЭР ТА оптимального выбора наилучшего производителя ресурса mq в ТА в ходе итерации £та3 Е [0,£та3] на шаге оптимизации kTA3 Е [1,kTA3(t)] ^ W***TA3(kTA3(.t)) определяется выражением (19), оптимальные значения весовых коэффициентов в
котором вычисляются пошагово и итерационно предлагаемым в статье методом на основе формирования и адресного применения в online режиме специальных данных X**bcmq (к-ТА3,£ТА3 + l) (формула (20)), одновременно учитывающих в каждой итерации £та3 оперативно изменяемые данные о производителе be ресурса mq, имеющего количественную оценку XTAmqbcn (kTA3, £TA3 + 1) ценности и пв пространстве признаков nmq , п Е [l, nmq ], m Е [1,M],q Е [1,Qm] и предшествующий опыт оптимального управления СЭВ в СЭР ТА в рассматриваемом аспекте ^ Wj*cmq(kTA3, £TA3).
W * * *TA3(kTA3(t)) =
ктлэЮ / M
= ^ У*ТА3 (ктА3>£ТАз) ( '^^V*TTA3 m(fiTA3> £ТАз) Х кТАЗ = 1 \m=1
'Qm / В
^ Ç*TA3 mq(jiTA3> £ТА3) ( ^ 9*bmq{k-TA3> £ТА3 ) Kq=1 \b = 1
Х ( ^ X**bc mq {к-ТА3> £ТА3 ) ' Щс mq (кТА3' £ТА3) )))). (19)
: mq vvbc mq \
,с=1
Х**Ьс тц {ктА3,£ТА3 + ^ =
_ {^п =1 * ТАщд Ьс п (кТА3,£ТА3 + ^ • % тЧп) {£к™3 = 1Х*Ьс тд(кТА3, £ТА3))
=1 X ТАтч Ьс п (кТА3,£ТА3 + ^ • и тЧп^{^тАдз = 1х*1с тЧ(кТА3, £ТА3))]
(20)
Оптимальный уровень СЭР ТА при оптимальном взаимодействии с рынками ресурсов в парадигме предлагаемого метода №* * * *ТА (кТА(1)) определяется выражением (21), где WаааTAJ (кТАц(1)) для ] =
1,3 определены в выражениях (14), (17), (19) соответственно, а оптимальные значения весовых коэффициентов %ал](кТА](0 ) для] = 1,3 вычисляются на каждом шаге оптимизации кТАЕ [1Дта(0] с помощью выражения (22), позволяющего учесть значимые изменения в предшествующем опыте СЭВ в СЭР ТА с помощью выражения (23).
3
Ж* * * *тл (кТА(1)) = Х [^А7(кТА](Ъ ) • *ТА) (кТА]Ю)]. (21)
]=1
A Ш**\л V (кТА j(t)] • tTA j(kTAj(t) - 1 )
&jitTAjV ) = --^ ^ ^^
1 " J 4 J ' X—1 Ч Г « тлт*.*.*. / t z' . N \ С f T /- . 4 ^ \ П
tf=i[A W***TAJ (kTAj(t)] • tTAj(itTAj(t) - 1 )]
A W***TAJ (kTAj(t)] = W * * *TAJ (kTAj(t)] - W* * *TAJ (icTAj(t) - 1). (23)
Предложенный метод позволяет аналитически и численно оценивать абсолютные размеры упущений в управлении СЭВ:
в СЭР Та WTa(t) ^
AWTa (t) = W*a* (кТа(t)] - WTa (t), аЕ[0,А], ЬЕ [0, T], (24)
в СЭР ТА1 WTA1(t)^ ШТА1 (t) = W*Ai (kTAi(t)] - WTA1 (t), t Е [0, T], (25)
в СЭР ТА во взаимодействии с рынками ресурсов WTA(t):
^ AWTA(t) = W*A* (icTA(t)] - WTA(t), t Е [0, T] . (26)
Применение указанных характеристик позволяет аналитически и численно оценивать, исследовать и оптимизировать эффективность управления локациями СЭВ (ценность и размер достигаемых социально-экономических эффектов):
в СЭР Ta ^
WTa(t ) = WTa(t)/W*a* (kTa(t)] Е [0,1], а Е [0,A]; t Е [0,Т]; (27)
в СЭР TA1 ^
WTA1 (t ) = WTA1 (t)/W*Ai (kTAi(t)] Е [0,1]; t Е [0, T]; (28)
в СЭР ТА во взаимодействии с рынками ресурсов ^
wm(t ) = WTA(t)/Wi*A** (Wo) Е [0,1]; t Е [0, Т]. (29)
В выражениях (24) - (29) ШТа(0,аЕ [0,A], ЬЕ [0,Г]; WTA1(t),t Е [0,Г]; WTA(t), ЬЕ [0,Г] -соответствующие реальные характеристики анализируемых величин без использования в управлении СЭР Та, СЭР TA1, СЭР ТА предложенного в статье метода оптимального online управления множеством функционально взаимосвязанных многослойных локаций социально-экономических взаимодействий в пространстве спроса и предложения благ и ресурсов в меняющейся социально-экономической реальности жизнедеятельности в территориальной агломерации.
Используемые в выражениях (24) - (29) аналитические оценки оптимального уровня социально-экономического развития:
отдельных территорий Та - (кТа(Ъ)),а 6 [0,А];
территориальной агломерации ТА1 -1ри её оптимальном
взаимодействии с рынками ресурсов ТА - М в парадигме предложенного метода для
t Е [0, Г] определены в выражениях (11), (14) и (20) соответственно.
Заключение
Предложено новое знание, определённое в виде вербальных и математических моделей всего комплекса социально-экономических взаимодействий (СЭВ) в социально-экономической реальности жизнедеятельности на территории агломерации субъектов СЭР в интеллектуальной среде оптимального управления АСОУ СЭР ТА. Новизна предложенного в охвате поставленной в статье проблемы реальных сложностей оптимального online управления комплексом взаимосвязанных СЭВ субъектов СЭР ТА в пространстве производства и потребления благ и ресурсов при осуществлении требуемых социально-экономических изменений. Предложен метод решения поставленной проблемы, реализующий универсальность, технологичность, открытость для дальнейшего развития подхода в анализе и оптимизации процессов управления множеством взаимосвязанных многослойных локаций СЭВ в СЭР ТА и оценке потенциала социально-экономического развития ТА.
Оптимальное управление СЭР ТА в реально складывающихся условиях, возможностях и ограничениях в жизнедеятельности на территориях агломерации в конечном счёте реализуется в оптимальном управлении всем множеством локаций СЭВ, распределённых в пространстве спроса и предложения благ в соответствии со своим функционалом и взаимодействием в цепочках социально-экономических преобразований, осуществляющих сквозную оптимизацию СЭР ТА и солидарного СЭР всех субъектов на её территориях. Практическая ценность предложенного метода состоит в том, что он позволяет решать поставленную в статье сложную новую проблему оптимального управления распределённым множеством локаций СЭВ.
Реализованная в предложенном методе распределённая локальная оптимизация совмещает процессы автоматической выработки оптимальных управленческих решений и возможность в online режиме любых адресных ручных уточнений в индивидуальном поведении субъектов СЭР ТА на любом этапе преобразований ресурсов в блага, их потребления при осуществлении востребованных изменений в каждой локации СЭВ в СЭР ТА.
Развитие территорий агломерации осуществляется в настоящее время в условиях нарастания сложности и многообразия социально-экономических взаимодействий и изменений. Указанное требует адекватного изменения системы оптимального управления всем комплексом процессов СЭР в каждой локации СЭВ в СЭР ТА. Оптимальное управление локациями СЭВ в СЭР ТА невозможно в окружении необъективных симуляторов социально-экономической реальности - при выработке оптимальных решений можно опираться только на объективные данные.
Описание всего комплекса социально-экономических процессов, изменений и взаимодействий в СЭР ТА как единого целого изложено в математических основах предлагаемого метода. Представленные новые знания имеют фундаментальное значение при поиске оптимальных решений в online, before line, offline режимах при определении и реализации условий воспроизводства в настоящем и будущем оптимального резонансного социально-экономического взаимодействия и развития множества многослойных локаций СЭВ субъектов, целевых коллабораций, территорий и их агломерации в ходе взаимодействия с рынками ресурсов, обеспечивающего (в парадигме авторской методологии [1-6] и его развитии в предложенном методе) максимальный (оптимальный) уровень социально-экономического развития территориальной агломерации, продолжительности и качества жизни её населения.
Важным достоинством предлагаемого метода оптимального управления множеством локаций СЭВ является то, что он охватывает всё, что сейчас составляет СЭР ТА, и открыт для дальнейшего развития -
включения в него всего того, что появится и станет актуальным в будущем в СЭР ТА. Отмеченное имеет исключительное значение в связи с тем, что сложность проблемы оптимального управления СЭР ТА состоит в том, что все указанные в статье проблемы СЭР ТА нужно решать одновременно, при этом каждая из проблем имеет свою историю и сложность в решении, генерирующих свой растянутый и неравномерный во времени поток спроса на блага и ресурсы в ТА различного объема и ассортимента.
Обеспечиваемый в реализации предложенного метода социально-экономический резонанс в оптимальном управлении СЭР ТА включает социально-экономический резонанс в каждой отдельной локации СЭВ на каждой территории агломерации. При этом реализуется максимальный вклад каждой локации СЭВ в общее дело - в СЭР ТА. Указанное достигается итерационно в ходе пошаговой оптимизация управления в локациях СЭВ и в СЭР ТА в целом.
Комплексный и сложный характер СЭВ в СЭР ТА определяет сложную конструкцию математических основ метода, описывающих сонм асинхронно осуществляемых социально-экономических изменений и взаимодействий и обеспечивающих максимальный уровень исполнения функционала в каждой отдельной локации СЭВ и в СЭР ТА в целом. При этом господствует непреложное правило оценки важности усилий в реализации сказанного выше: система управления всегда сложнее объекта управления, которым в рассматриваемом случае является наиболее сложный (из всего созданного человеком) комплекс взаимосвязанных многомерных многослойных процессов оптимального управления территориальным социально-экономическим развитием ТА, осуществляемым во благо человека на территориях любого масштаба и формата и нацеленных в конечном счёте на увеличение продолжительности и качества жизни населения в ТА.
В любой сложной системе обрушение даже одного элемента может привести к разбалансировке всей системы управления. Предложенный метод оптимального управления СЭР ТА сводит указанную уязвимость к минимуму - он позволяет реализовать адресное оптимальное управление всеми процессами СЭР субъектов в каждой локации СЭВ в СЭР ТА, в том числе возможности "ручного" влияния на процессы автоматической выработки управляющих воздействий в каждой точке пространства СЭВ в СЭР ТА.
Предлагаемый метод реализует системный взгляд на всё пространство СЭВ в СЭР ТА и позволяет осуществлять связь поколений на территориях агломерации: анализ сделанного предшествующими поколениями, прогноз и оценку значимости того, что потребуют будущие поколения, расстановку в приоритетах жизнедеятельности ныне живущих поколений людей, в том числе учёт вызовов демографических, роботизации, автоматизации, информатизации, внедрения искусственного интеллекта.
Реализация на практике адресного оптимального управления множеством функционально взаимосвязанных локаций СЭВ приводит к необходимости разработки и создания специализированной интеллектуальной экосистемы искусственного интеллекта - распределённой интеллектуальной цифровой среды взаимосвязанных локальных систем искусственного интеллекта, оптимально управляющих локальными СЭВ в предложенной в статье парадигме, в которой будет реализован автоматизированный режим обработки социально-экономических данных, обеспечивающий в online режиме ввод и редактирование исходных данных индивидуально в каждой локации СЭВ и автоматическую адаптацию АСОУ СЭР ТА ко всем изменениям социально-экономической реальности жизнедеятельности на территориях агломерации, в том числе в потребностях в СЭР каждого её субъекта.
Реализованный в представленном методе подход развивает разрабатываемую автором теорию оптимального управления СЭВ в СЭР ТА [1-6] в части универсальности вербальных и математических моделей СЭВ, их открытости для более глубокого погружения в непрерывно меняющуюся и усложняющуюся социально-экономическую реальность жизнедеятельности на территориях агломерации. Метод освещает будущее развитие систем управления СЭР субъектов, целевых коллабораций, территорий и их агломераций. Это - объективно востребованное знание. Метод позволяет извлекать в множественном выборе лучшее из доступного и предлагаемого.
Разрабатываемая автором методология и аналитическая платформа оптимального управления социально-экономическими взаимодействиями и изменениями в СЭР ТА [1-6] с учётом их развития в представленном в статье методе оптимального управления множеством локаций СЭВ, распределенных в пространстве спроса и предложения благ и ресурсов, должны в перспективе быть основой в создании автоматизированной системы оптимального управления (АСОУ) СЭР ТА и института оптимального цифрового управления в органах власти территорий и агломерации в целом.
Уникальность предложенного в статье метода в развитости и адекватном присутствии в вербальных и математических моделях СЭР ТА социально-экономической компоненты, измерении эффективности управления на весах социально-экономической выгоды при солидарном участии всех субъектов локаций СЭВ в СЭР ТА. Презентуемый метод является новым знанием в области методологии и инструментария оптимального менеджмента и поведенческой экономики [7-19].
Список использованной литературы:
1.Устюгов Ю.А. Метод многослойного оптимального управления взаимодействием субъектов территориальной агломерации с рынками ресурсов, необходимых для социально-экономического развития территорий // Сибирская финансовая школа. 2020. № 3, с. 43- 54.
2. Устюгов Ю.А. Метод системной двухконтурной оптимизации оперативного управления социально-экономическим развитием территориальной агломерации в парадигме резонансных взаимодействий её субъектов во множестве целевых коллабораций при изменении цифровой реальности жизнедеятельности // Сибирская финансовая школа. 2019. № 4, с. 12 -24.
3. Устюгов Ю.А. Метод оптимизации многоэтапной адаптации солидарного поведения субъектов в целевых коллаборациях в парадигме многомерных и многослойных социально-экономических предпочтений и взаимодействий в цифровом пространстве изменений возможностей и ограничений в жизнедеятельности на территории // Сибирская финансовая школа. 2019. № 2, с. 15-25.
4. Устюгов Ю.А. Метод адаптивной оптимизации коллективного поведения субъектов социально-экономического развития на территории при их целевой коллаборации и резонансном взаимодействии в меняющемся нелинейном мире спроса и предложения благ в различных обстоятельствах жизнедеятельности // Сибирская финансовая школа. 2018. № 2, с. 16-31.
5. Устюгов Ю.А. Метод оптимизации управления стратегическим социально-экономическим развитием территории и жизнедеятельностью её субъектов в условиях дефицита ресурсов и перехода к новому технологическому укладу в парадигме цифровой экономики // Сибирская финансовая школа. 2018. № 1, с.75-87.
6. Устюгов Ю.А. Метод оптимизации управления изменениями в пространстве бизнес-возможностей объединения субъектов экономической деятельности на основе ограниченных и разнотипных данных на стратегическом множестве рыночных ситуаций // Сибирская финансовая школа. 2016. № 6, с. 81-89.
7. Талер, Ричард. Nudge. Архитектура выбора [Текст]: как улучшить наши решения о здоровье, благосостоянии и счастье: [16+] / Ричард Талер, Касс Санстейн; перевод с английского Е. Петровой. -Москва : Манн, Иванов и Фербер, 2022. - 237 с.
8. Скотт, Эндрю. Новое долголетие [Текст]: на чем будет строиться благополучие людей в меняющемся мире : [12+] / Эндрю Скотт, Линда Граттон; перевод с английского В. Скворцова. - Москва: Альпина Паблишер: Интеллектуальная литература, 2021. - 319, [1] с.
9. Лёш, Дитер. Машина благосостояния [Текст]: социальное рыночное хозяйство, как оно действует и что обеспечивает / Дитер Лёш; перевод с немецкого И. А. Букин. - Владимир : Аркаим, 2020. - 107 с.
10. Талеб, Нассим Николас. Рискуя собственной шкурой [Текст]: скрытая асимметрия повседневной жизни : [18+] / Нассим Николас Талеб; перевод с английского Н. Караева. - Москва: КоЛибри: Азбука-Аттикус, 2021. - 379, [1] с.
11. Бхаттачарья, Ариндам. Больше чем великие [Текст] : девять стратегий, которые помогут добиться
процветания в эру социальной напряженности, экономического национализма и технологических революций : 16+: перевод с английского / Ариндам Бхаттачарья, Николаус Ланг, Джим Хемерлинг. -Москва : Просвещение, 2021. - 287 с.
12. Хейне, Пол. Экономический образ мышления [Текст]: [перевод с английского] / Пол Хейне, Питер Дж. Боуттке, Дэвид Л. Причитко. - Москва; Санкт-Петербург: Диалектика, 2020. - 528 с.
13. Баркер, Джоэл Артур. Опережающее мышление [Текст]: как увидеть новый тренд раньше других: [0+] / Джоэл Баркер; перевод с английского Т. Гутман. - Москва: Альпина Паблишер, 2020. - 225, [1] с.
14. Тромпенаарс, Фонс. 100 ключевых моделей и концепций управления [Текст] : 16+ / Фонс Тромпенаарс, Пит Хейн Куберг ; перевод с английского Ю. Константиновой, Т. Мамедовой. - 2-е изд. - Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2020. - 631, [1] с.
15. Пейдж, Скотт. Модельное мышление [Текст]: как анализировать сложные явления с помощью математических моделей: [16+] / Скотт Пейдж; перевод с английского Н. Яцюк. - Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2020. - 525 с.
16. Левитин, Дэниел. Организованный ум: как мыслить и принимать решения в эпоху информационной перегрузки: [12+] / Дэниел Левитин; перевод с английского Н. Брагиной, Т. Землеруб. - Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2019. - 541, [1] с.
17. Фрай, Ханна. Hello world [Текст]: как быть человеком в эпоху машин: [12+] / Ханна Фрай; перевод с английского Ю. Плискиной. - Москва: Corpus: АСТ, 2021. - 317 с.
18. Форд, Мартин. Роботы наступают: развитие технологий и будущее без работы: [12+] / Мартин Форд; перевод с английского [С. Чернина]. - Москва: Альпина нон-фикшн, 2019. - 570, [1] с.
19. Бэнфилд, Ричард. Лидеры продукта: как лучшие в мире продакт-менеджеры создают команды и запускают крутые продукты / Ричард Бэнфилд, Мартин Эрикссон, Нейт Уокингшо; перевод с английского Е. Петровой. - Москва : Манн, Иванов и Фербер, 2019. - 239 с.
© Устюгов Ю.А., 2022
УДК 614:338
Хабарова А.В.
Магистрант УрГЭУ, Екатеринбург, РФ Научный руководитель: Ошкордина А.А.
к.э.н., доцент УрГЭУ, Екатеринбург, РФ
ФАКТОРЫ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ В СОВРЕМЕННЫХ
ЭКОНОМИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ УСЛОВИЯХ
Аннотация
На сегодняшний день конкурентоспособность медицинской организации влияет на то, как она будет развиваться в будущем, и какая часть рынка посетителей будет в ней обслуживаться. В статье систематизировано понятие конкурентоспособности организаций сферы здравоохранения. Также представлены факторы конкурентоспособности медицинских организаций.
Ключевые слова:
конкурентоспособность, организация здравоохранения, факторы конкурентоспособности.
