CC BY
38
обеспечения, позволяющего максимально упростить процесс сбора экспертной информации, ускорить процедуру подведения итогов и принятия окончательных решений [2]. Использование современных информационных технологий для организации и проведения экспертизы в конкурсном отборе проектов также обеспечивает независимость выработки экспертных суждений, отсутствие давления на экс, ,
, , -
.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК:
1. Ерошкин СМ., Поляков В.В. Прогнозирование инновациоиных решений на основе анализа и оценки экспертной информации / Сборник трудов молодых ученых ИНП РАН.
- М.: МАКС Пресс, 2005. - С. 150-170.
2. . .
//
наукоемкие технологии. - М., 2007. - № 9. - C. 27.
3. ЛитвакБ.Г. Экспертные технологии в управлении. - М.: Дело, 2004. - 400 с.
4. Инновационное развитие: экономика, интеллектуальные ресурсы, управление знаниями / Под ред. Б.З. Мильнера. - М.: ИНФРА-М, 2010. - 624 с.
Статью рекомендовал к опубликованию д.э.н., доцент СТ. Чефранов.
Морозова Татьяна Владимировна
Технологический институт федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.
E-mail: [email protected].
. , . . , 192, . 69.
Тел.: 88634371742; +79034001015.
Кафедра экономики; доцент; к.э.н.; доцент.
Morozova Tatiana Vladimirovna
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Autonomy Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: [email protected].
69,192, S.Shilo Street, Taganrog, 347932, Russia.
Phone: +79034001015.
The Department of Economics; Cand. of Ec. Sc.; Associate Professor.
УДК 519.8
М.С. Ракитина
ВОЗМОЖНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ РЕФЛЕКСИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ В МОДЕЛИРОВАНИИ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ МЕЖБЮДЖЕТНЫМИ
ОТНОШЕНИЯМИ
Обеспечение устойчивого регионального развития и сведения к минимуму возникающего дисбаланса бюджетных средств требует применения соответствующих инструментов управления межбюджетными отношениями. Однако существующий математический аппарат не охватывает все процессы функционирования, развития и управления в данной системе, поэтому г/ель исследования заключается в обосновании возможности
- , процессы, таких как модели рефлексивного управления.
Межбюджетные отношения; теоретико-игровые модели; рефлексивное управление; рефлексивная игра; поддержка принятия решений.
M.S. Rakitina POSSIBILITY OF REFLEXIVE CONTROL IN THE PROCESS OF MODELING INTERGOVERNMENTAL RELATIONS
Ensuring sustainable regional development and to minimize the emerging budgetary imbalances requires the application of appropriate management tools, intergovernmental fiscal relations. However, the existing mathematical tools do not cover all the processes of operation, management and development in this system, so the purpose of the study is to substantiate the possibility of using economic and mathematical models that can formalize these processes, such as the model of reflexive governance.
Intergovernmental relations; game theoretic models; reflexive control; reflexive games; decision support.
B современных условиях развития экономики необходимость принимать решения в условиях неопределенности возрастает. В данном случае целесообразно применение систем поддержки принятия решений, а для сложных систем со слабоструктурированными проблемами - интеллектуальных систем поддержки при. -ных технологий в управлении межбюджетными отношениями, по-прежнему отсутствует поддержка принятия решений в области определения методики расчета оптимального объема трансфертов субъектам с низким уровнем бюджетной обеспеченности. Решить данную проблему возможно посредством внедрения в автоматизированные системы поддержки принятия решений модуля интеллектуального поиска и обоснования управленческих решений.
, -гий по анализу и представлению знаний, анализу и оценке принимаемых решений. На современном этапе развития информационных систем и систем поддержки принятия решений (СППР) выделяют интеллектуальные технологии. Так при анализе интеллектуальных технологий целесообразно решить следующие прикладные задачи: распознавание образов и анализ изображений, анализ конфликтных ситуаций, планирование действий и поведения, управление сложными динамическими ( , ).
Сравнительный анализ интеллектуальных технологий позволяет определить их сходства и различия, главная из которых связана с использованием классификации тех или иных понятий в качестве средства для установления связей между отдельными явлениями рассматриваемой предметной области. Эта особенность имеет ключевое значение для разработки принципов организации интеллектуального управления на основе применения современных технологий обработки .
В связи с возрастающими объемами требуемой информации для подтверждения ее достоверности и поддержания актуальности [2] необходима определенная структура хранения получаемых данных для удобного их извлечения, анализа и визуализации. Как правило, анализ данных тесно связан с моделированием, и полученные данные мы применяем в процессе разработки модели [15].
Основной задачей создания и развития современных интеллектуальных систем является разработка и применение методов интеграции технологий сбора ин-,
решений [20].
Как показал контент-анализ различных источников, современные СППР предъявляют следующие требования к базам знаний [18]:
♦ удобная организация знаний;
♦ высокая пропус кная способность;
♦ минимальная избыто чность внешней памяти;
♦ высокая скорость поиска;
♦ наличие возможности нестандартных ответов;
♦ безопасность си стемы получения, хранения и извлечения знаний;
♦ целостность и гибкость хранимых знаний;
♦ возможность обновления и пополнения знаний из разных источников, включая полученные результаты;
♦ гибкая система извлечения данных.
Как известно, процесс принятия решений требует оперативной и качественной обработки информации. При разработке такого класса систем необходимо использовать основные принципы моделирования процесса обработки информации для создания полного технологического цикла поддержки принятия решений [21]. При этом необходимо принимать во внимание специфику управления меж, -нородным характером анализируемой информации и ограниченным периодом времени для разработки и принятия решения. Применение системного подхода позволяет эффективно обрабатывать большие объемы информации и базы знаний для разработки методов, алгоритмов и информационных интеллектуальных технологий с целью последующего использования в современных информационных ,
.
,
моделей и методов поиска решений на основе этих моделей, также содержать и средства построения базовых моделей. Если для решения структурированных задач управления можно использовать примитивный набор экономико-математических моделей для проведения анализа, то использование технологии когнитивного моделирования дает возможность построения моделей для перспективного (долгосрочного и среднесрочного) прогнозирования развития ситуации и оценки данных прогнозов с целью выбора наилучшего (наилучшей модели поведения, ).
Также технология когнитивного моделирования позволит использовать несколько моделей управления одновременно, так как невозможно охватить одной моделью сложный процесс управления межбюджетными отношениями из-за множества информационно зависимых параметров, факторов и моделей, отображающих отдельные элементы всей системы.
При этом требуется оперативность решения, в таком случае невозможно без вмешательства человека определить четкие алгоритмы взаимосвязей между дан.
применении методов экспертных оценок, многомерного анализа данных, экономико-математического моделирования. Система управления межбюджетными отношениями не является исключением.
, -ния межбюджетными отношениями целесообразно осуществлять на основе мониторинга, являющегося информационной основой управления. Объективное управление может осуществляться только при наличии опережающей информации, позволяющей прогнозировать развитие ситуаций, принимать плановые решения и оценивать их по соответствующим критериям стоимости, времени, эффективности .
, -
цессами систематизации, сбора, хранения, обработки и своевременного предостав-
,
региона не стала исключением. Оперативное информационное взаимодействие органов власти всех уровней бюджетной системы и организаций бюджетной сферы приобрели сегодня особое значение. Необходимость автоматизации области бюджетных отношений на всех уровнях власти отмечают многие исследователи и практики бюджетных отношений во многих регионах России [10]. Данная необходимость обоснована, во-первых, увеличением объема собираемой и обрабатываемой информации, во-вторых, оперативностью и многовариантностью расчетов, и, -,
или иного решения.
Можно отметить положительный опыт автоматизации в бюджетной сфере. Об этом свидетельствует ряд публикаций таких исследователей, как Исаев Д., Иванова ., ., ., . . -ческих изданиях «Бюджет», «Проблемы теории и практики управления», «Бюджетный учет», «Учет и контроль» и др. Следует отметить, что внедрение и совершенствование автоматизированных систем в сферу бюджетного регулирования началось 2000 .
На Российском рынке информационных услуг можно выделить ряд про-( ), -мент для оперативного и точного анализа финансовых потоков субъектов меж, -ных системах: ПК «Скиф 3» [1], НПО «Криста» [17], программный продукт «Парус», ПК «РИОБюджет» [8]. Зарубежный рынок предлагает программные продукты фирмы БАР, но, как отмечают сами разработчики, финансовая система Российской Федерации кардинально отличается от финансовых систем США, Канады, Австрии, Германии, Израиля, соответственно внедрение этих программных продуктов будет связано с дополнительными затратами в процессе адаптации к Российским условиям [16]. Поэтому, на наш взгляд, целесообразно использовать продукты российского информационного рынка.
Перечисленные выше экспертные системы применяются исключительно в процессе планирования и исполнения бюджета на территории муниципальных образований и не затрагивают области управления межбюджетными отношения, -тем в бюджетной сфере.
Опыт свидетельствует о том, что системы автоматизации в управлении межбюджетными отношениями повышают производительность ЛПР, а также повышают эффективность и оперативность получения результатов управленческой деятельности в финансовой сфере.
Несмотря на достаточно высокую эффективность систем автоматизации, по-прежнему работники бюджетной сферы вынуждены самостоятельно принимать важные управленческие решения, от которых зависит благосостояние населения, а в ситуациях высокой степени неопределенности человеческий фактор играет клю-. , , можно с помощью методов поддержки принятия решений, автоматизация процесса поддержки принятия решений в бюджетной сфере позволит оперативно определить лучший план действий. Именно поэтому необходимо развитие систем поддержки принятия решений в бюджетной сфере и, в частности, в управлении межбюджетными отношениями между субъектами региона.
Отличительными чертами систем поддержки принятия решений от систем автоматизации управления является использование информационных хранилищ, ,
, -
цессе логического вывода [4] (витрины данных), а не локальных баз данных, использование как внутренних, так и внешних данных, использование различных ( , ), -печение интеллектуального запроса и интеллектуальной поддержки принятия ре.
Практика автоматизации задач управления межбюджетными отношениями , -ра бюджетных показателей для определения объема трансфертов субъектам на
(«
при большом количестве получателей трансфертов и сжатых сроках принятия решений») [9]. Автоматизированные системы управления (ПК «Сапфир» [19]) справились с автоматизацией некоторых расчетов процесса регулирования задач организации распределения межбюджетных трансфертов на территории региона. Автоматизированная система «БИС-СБОР» [7], основанная на определенных правилах формирования целевых программ (данные правила задаются продукционными
), -вития отношений на муниципальном уровне на основе использования программно-целевого подхода, но по-прежнему отсутствует поддержка принятия решений в области определения схемы распределения трансфертов. Автоматизированная информационная система (АИС) «Прогноз и планирование бюджета» успешно решает проблему определения оптимального объема трансфертов субъекта на территории региона в оперативном порядке. Следовательно, отсутствует аналог для управления межбюджетными отношениями, как на федеральном, так и на регио-.
Существующие СППР в управлении межбюджетными отношениями, на современном этапе развития СППР, не в состоянии оценить полученный результат на перспективу, т.е. обосновать то или иное решение. Данную проблему можно решить посредством внедрения в автоматизированные системы инструмента интеллектуального поиска и принятия решений.
Из сказанного выше можно сделать вывод, что в настоящее время назрела острая необходимость использования автоматизированных управленческих информационных систем в управлении межбюджетными отношениями. Создание компьютерных систем интеллектуальной поддержки принятия решений в управлении бюджетными отношениями субъектов отношений вызвано необходимостью реализации заданного курса развития экономики и проведением оперативного контроля над текущим управлением межбюджетными отношениями на уровне региона, влияющих на устойчивое и эффективное развитие социально-экономической системы региона.
Как отмечалось выше, задача принятия решений по вопросам, возникающим в процессе управления межбюджетными отношениями, имеет некоторую долю , -ем информационных систем.
В настоящее время управление сложными слабоструктурированными системами и ситуациями со слабоструктурированными проблемами, каковой является система управления межбюджетными отношениями, потребовало поддержки принятия управленческих решений в информационных системах. Принятие решения наиболее высокой степени - ответственный и сложный шаг в управленческой деятельности на всех уровнях организации власти. В связи с этим компьютерное моделирование процесса принятия решений в управлении межбюджетными отношениями на уровне региона сегодня становится центральным направлением деятель, -.
Вместе с субъективной оценкой целесообразно использовать и объективную оценку, которая основана (включает в себя) на ограничениях, накладываемых окружающей средой на возможные решения.
При выборе альтернативы ЛПР может столкнуться с проблемой неоднозначной оценки ситуации в управлении межбюджетными отношениями в связи с наличием неопределенности (информационная недостаточность, непредсказуемость поведения внешней среды, отсутствие четкой цели) и многокритериальное™ задач ( ). -« ». методов «снятия неопределенности» является субъективная оценка экспертов, способная объединить разнородные параметры управления межбюджетными отношениями в единую модель, позволяющую оценивать решения в системе управления межбюджетными отношениями.
Оценка и обоснование одной из альтернатив с учетом ранее описанных качественных аспектов управления межбюджетными отношениями возможно на основе теории полезности. На основе количественной оценки полезности результатов принятия решений становится возможным формализовать задачи принятия решений, вводя критерии оптимальности и допустимости решения в текущую и буду.
и позволяет снизить риск субъективных и случайных решений. В основу количественного измерения полезности принятия решений положена теория Неймана-Моргенштерна, аксиомы полезности: транзитивность, непрерывность, монотонность [12].
Необходимо отметить важность человеческого фактора в процессе принятия решений в системе управления межбюджетными отношениями, так как именно человек осуществляет выбор наилучшего варианта решения - это лицо, прини-( ). « -ется совокупность свойств человека как объекта управления, которая определяет его активное влияние на управляющую систему» [3]. ЛПР (органы власти региона) должен выбрать такую альтернативу, из числа имеющихся, которая в определенной мере будет способствовать достижению поставленной цели. При выборе альтернативы также необходимо учесть множество аспектов, таких как: экономическая рентабельность, техническая целесообразность, научная необходимость, человеческие и социальные факторы и потребности.
Бюджетная система Российской Федерации состоит из трех уровней бюджетной системы, на каждом из которых органы власти преследуют свои цели. Поэтому в основу модели управления межбюджетными отношениями в части поиска оптимального объема трансфертов положен теоретико-игровой подход, так как модели обобщенного среднего не определяют оптимальную величину трансферта.
В игре принимают участие два игрока: в данном случае - это отношения между региональным и муниципальными субъектами. Особенность теоретикоигровых моделей состоит в том, что каждый уровень бюджетной системы выбирает параметры своей политики один раз и навсегда. Поэтому данные модели учитывают лишь количественные параметры управления межбюджетными отношениями и не учитывают структуру и распределение благ в обществе. Еще одним недостатком классических теоретико-ифовых моделей является рассмотрение доходов и их распределение между бюджетами при неизменности расходных полномочий бюд-, . -фертов может быть либо равновесие по Штакельбергу, либо по Нэшу. И в том и другом случае регион выступает лидером в игре, и может навязывать определенный стиль игры субъектам, потому что именно регион наделен полномочиями
по распределению трансфертов между субъектами на его территории. Равновесие по Штакельбергу предполагает меньшее избыточное налоговое бремя, чем равновесие по Нэшу, но в тоже время требует достоверную информацию о выборе муниципальных органов власти, что невозможно в условиях отсутствия полного объ-.
, -
жения бюджета муниципальными органами власти, соответственно значение их полезности станет равным нулю. В силу того, что равновесие по Штакельбергу устанавливается в игре, где федеральное правительство максимизирует эффективные расходы федерального бюджета, а не максимизирует доходы от получения трансфертов нижестоящего уровня, то по этой причине и по указанным выше недостаткам равновесия по Штакельбергу, целесообразно использовать равновесие , , -ники (субъекты на муниципальном уровне) могут предвидеть действия региона в части повышения налогового бремени.
В некоторых случаях возможно применение аддитивных динамических мо,
для увеличения бюджетной обеспеченности субъектов, многим регионам данная игра не доступна в силу слабого экономического положения субъектов. На территории Ростовской области находятся субъекты с различными уровнями социально, -ских моделей в любом виде невозможно.
Из сказанного выше, можно сделать вывод о целесообразности проводить решение задачи распределения трансфертов на уровне региона путем решения игры равновесия по Нэшу. Ростовская область в качестве лидирующего субъекта , , -фертов между субъектами на муниципальном уровне, которое зависит от действий ( ). -ции по нахождению оптимального объема трансфертов, поэтому в нашем исследовании будем использовать рефлексивное управление, которое позволит создать игру с субъективным равновесием, а также сгладить или устранить зависимость управления различными агентами.
Все параметры теоретико-игровых моделей (игры) являются общим знанием, . . . агентов может иметь собственные представления о параметрах игры, каждому из которых соответствует некоторое субъективное описание игры [13], при этом, как правило, отсутствуют противоречия в действиях агентов. В условиях не одинаковой информированности (приоритетность регионального центра) и возникновения противоречий отсутствуют результаты в достижении равновесного состояния взаимной информированности. Следовательно, возникает необходимость разработки и исследования математических моделей игр, в которых информированность агентов не является общим знанием, и агенты принимают решения на основе иерархии . . Рефлексивные игры позволяют моделировать поведение рефлексирующих ,
решать задачи рефлексивного управления [13].
Термин «рефлексивные игры» ввел В.А. Лефевр в 1965 г. и на современном этапе развития теоретико-игрового аппарата в описанных выше условиях целесообразно применять рефлексивное управление.
Рефлексивное управление - целенаправленное влияние на информацию о со. -
ботах активного прогнозирования [5]. И прежде чем перейти к постановке задачи
, . Под агентом будем понимать субъект, принимающий решение, и объект, участвующий в принятии решений, которые взаимодействуют между собой по при-
( ).
Описание игры заключается в задании следующих параметров [6]: множества агентов; предпочтений агентов, т.е. целеопределение действий агентов; множеств допустимых действий агентов; информированности агентов; порядка функционирования, т.е. последовательность выбора действий.
Как и в любой другой теоретико-игровой модели, результатом полученной игры является построение равновесия, в данном случае - выбор согласованного решения агентов [11]. Многообразие вариантов решений будет определено рангом .
( 1 ), , -, ( . 1), -щими первому агенту и его представлениям об одном из вторых агентов (один из ).
Построение рефлексивной игры начинается с формирования управления центром (в нашем исследовании - это регион) такой структуры информированности ( ),
для центра вектор действия агентов, а объективным - максимально выгодный. Глубина информационной структуры ограничена, что говорит о несовпадении ин-.
Следовательно, изменяя информационную структуру, у центра есть возможность побудить агента выбрать субъективное равновесие, т.е. выбрать любое действие, которое можно [13] назвать множеством реализованных действий. Иными , , ограничены в выборе того или иного решения, т.е. происходит «навязывание» игры остальным субъектам, что говорит о несимметричности общего знания на нижнем уровне множества субъектов равновесий.
,
х* = а^ тах Ф(хх,х2,...,хп)
и определена как стандартная задача оптимизации, тогда субъективное равновесие будет иметь следующий вид (пунктиром обведена модель поведения второго агента, которую использует первый агент при принятии решения, рис. 2). Определим стратегии поведения агентов двух агентов рефлексивной игры (регион и субъекты
). , -ляет приоритетность региона перед субъектами межбюджетных отношений.
Рис. 2. Субъективное равновесие оптимизационной задачи в условиях приоритетности регионального центра
Вычисление в соответствии с классическим равновесием Нэша для двух агентов, в котором информация о значениях 9Ь92£ Q является общим значением. То есть первоначальная информация о бюджетной обеспеченности субъектов.
En (в1,в2) = {(л1(в1,в2), л2(в1,в2)) £ X }
V^1 £ X ! f^, Х1(в1,в2), Х2(в,в2)) > fitfi, yt, X 2 (в^ , в2 ))
Vy 2 £ X 2 f2 (в2 , X1 (в1, в2 X Х2 (в1, в2 )) > f2 (в2 , Х2 (в1, в2 ), У 2 ).
Данным равенством обеспечивается субъективное равновесие, т.е. лидерство, .
Введем множество лучших ответов i-ro агента на выбор оппонентом действий из множества X_., при множестве Q возможных состояний системы. Подра-
,
центром объемов финансирования субъектов с целью повышения уровня бюджетной обеспеченности:
BR (Q, X_.) = U Arg max f (в, x;, x_;), i =1,2.
X£X,6gQ {x,£X },eW
Также введем свойства множеств ответов агентов (данные свойства характе-
):
En = U En(в,в2),E0n = UEn(в,в2).
в aEQ
В данном случае целевые функции агентов имеют вид
X 2
fi(xi, x2) = xi - —Ч 2 X2 X2
f2 (X1, X2 ) = X2 - " ,
2(x1 +d)
где £>0, X1, X2 = BR(Q, XX_1),K = 1,2...,i =1,2.
Определим возможные стратегии распределения трансфертов, учитывая, что с каждым новым решением будет увеличиваться и объем трансфертов (другими словами, с каждым шагом - K). Стратегии муниципальных образований представ. 1.
Таблица 1
Стратегии агентов по материалам исследования
к Стратегии
1 2 3 4 5
Субъект РФ^тыс.руб) 29139443,5 3G158435,1 3G158435,1 31139465,1 31139465,1
ГО2 (тыс.руб) 227589,9 227589,9 1919365,3 1919365,3 1115375,56
МРЗ(тыс.руб) 227589,9 1919365,3 1919365,3 1115375,56 1115375,56
ГСП4(тыс.руб) 1115375,56 1115375,56 2345927,8 2345927,8 3586715,43
1 - регион; 2 - городские округа; 3 - муниципальные районы; 4 - городские и сельские поселения
Для каждого субъекта межбюджетных отношений принцип определения лучшей стратегии одинаков. Выигрышные стратегии определяются на основе соотношения стратегий агентов между собой на основе
brса x_,.) = U Argmaxf.(в, x,,x_;),i=1,2.
xeX,&eQ {x,eX \ieN
Расчеты позволили определить выигрышные стратегии для всех агентов (табл. 3.), необходимо выбрать оптимальную стратегию.
Определим состояние системы, при котором лучший ответ будет отвечать всем имеющимся условиям, где:
Xj - множество действий агентов (больше 1 в млрд руб.);
£ - максимально возможный объем (верхнее ограничение) трансфертов на выравнивание бюджетной обеспеченности муниципальных образований, который равен 3 000 000 тыс. руб.
Фиксируем действие x £ X , которое региональный центр хотел бы реализовать, т.е. тот объем трансфертов, который наиболее выгоден для региона в целях экономии ресурсов для последующего их распределения.
Если x* е X0 = ^ Х°, то фиксированное действие реализуемо как субъек-
ieN
.
Если x* g X0, то реализовать данное действие как информационное равновесие невозможно, т.е. это действие не является оптимальным или не входит в допустимый набор состояний системы Q множества возможных состояний сис-
.
Если рефлексивное отображение не стационарно, то необходимо найти для каждого агента регулируемую информационную структуру глубины x* g X0, в
, . .:
к*(x() = min{k е X |x* е Xki-2},i £ N.
Введем для произвольного действия xi £ Xt, i-ro агента множество тех
действий на оппонента, на которые при некотором допустимом состоянии системы данное действие является лучшим ответом:
Uj (x;) = {x; є Xj
З в єй : xi є Arg max fi (в, xi, xj)}.
xeX
Таблица 2
Выигрыши агентов по материалам исследования
БЕ' (О, X к ч) Стратегии
1 2 3
Субъект РФ (тыс. руб) 30158435,1 31139465,1 31139465,1
ГО (тыс. руб) 227589,9 1919365,3 1115375,56
МР (тыс. руб) 227589,9 1115375,56 2345927,8
ГСП (тыс. руб) 1115375,56 2345927,8 3586715,43
Процесс нахождения оптимального решения заключается в реализации ниже представленного алгоритма поиска оптимального объема трансфертов.
1. Если и; (х ) = 0, то решения не существует, иначе перейти к шагу 2.
2. Если х{ € Х{, то решение найдено и к; (х{) = 2, иначе перейти в шагу 3.
3. Если и] (х) п X 0 = 0 , то решение найдено и к; (х{) = 3, иначе перейти
4.
4. Если ^ и.(х.)пX0 = 0, т0 Решение найдено и к; (х{) = 4, иначе пе-
х;еи - (х1)
рейти к шагу 5 и т.д., расширяя область определения х*, до некоторой области значений §.
Алгоритм поиска оптимального решения (оптимального объема трансфертов по типам субъектов) для субъектов на территории Ростовской области будет выглядеть следующим образом:
1. , -
му числу стратегий X-. Учитывая, что стратегия 1 не принадлежит X -,
2.
2. Проверим стратегию 2, все выигрыши агентов € X-, возможное решение
найдено и к; (X') = 2 (ранг рефлексии).
3. 3, , -
тимальной, так как стратегия 3 > §.
4. -лирования по когнитивной карте схемы распределения трансфертов в условиях приоритетности целей субъекта РФ и муниципальных районов.
Также необходимо отметить, что разработанный алгоритм позволяет рассчитывать объемы финансовой помощи не только на выравнивание бюджетной обес-, -ных отношений на уровне региона. Предлагается дальнейшая работа по адаптации метода рефлексивного управления в Ростовской области в этом направлении.
, -нием системного и когнитивного подхода, методы которых исследуют весь процесс от получения, обработки информации и до принятия решения, а также с ког-
, -мосвязи между элементами системы, а также составить сценарные прогнозы развития исследуемой системы и обосновать выбор определенной стратегии, полученной на основе решения рефлексивных игр.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Апарович Г. «Скиф-3»: новый продукт - новые возможности - [электронный ресурс] режим доступа - http://www.fintech.ru (дата обращения 26.08.2008).
2. Бритков В.Б. Проблемы поддержки и актуализации данных в информационных системах // Межотраслевая информационная служба. Вып. 3 (100). - М.: ВИМИ, 1997.
- С. 41-48.
3. Бурков В.Н., Буркова В.И. Человеческий фактор в управлении социальными и экономи-
/ . . . , . . , . . . - .:
. . - 2006.
4. Гавр плова ТА., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интел лектуальных систем. - СПб.: Пи-
, 2000; / . .. .. .
- .: , 2000.
5. Греймер В.А. Игры с не противоположными интересами. - М.: Наука, 1976. - 327.
6. . ., . . - -экономических системах. - М.: Радио и связь, 1982. - 144 с.
7. . : - //
. . - 2008. - 4. - . 7-10.
8. . // Бюджет. - Июнь. - 2005. - № 6. - С. 54-55.
9. .
// Бюджет. Ноябрь, - 2006. - № 11. - С. 34-35.
10. Конищев Е.А., Повысить эффективность управления // Бюджет. - 2005. - № 10. - С. 68-69.
11. . . . - ., 1970.
12. Новиков ДА. Стимулирование в социально-экономических системах (бюовые математические модели). - М.: ИПУ РАН, 1998.
13. . ., . . . « -
онными системами». - М.: СИНТЕГ, 2003.
14. . ., . . - : . - .: ,
2009. - 624 с.
15. . .
процессом в Тульской области // Бюджет. Январь - 2009. - № 1. - С. 11-12.
16. // . Февраль. - 2009. - № 2. - С. 8.
17. Сенин Е.В., Жукова ИТ., Ситивая М.Б. Перспективные направления применения тех-
//
интеллектуальные системы. - 2006. - № 2 (26). - С. 178-179.
18. ., . -
// . . - 2009. - 2. - . 15.
19. Britkov V. Decision support information system development // Multiobjective Problems of Mathematical Programming Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems Springer-Verlag. - 1991. - Vol. 351.
20. Decision Support Systems Issues and Challenges. Proceedings of International Task Force Meeting / Eds. By G. Fick, R. Sprague NASA, Proceedings, № 1.1. Petgamon Press, 1980.
21. Halpern J., Moses Y.O., VardiM.Y. Reasoning about knowledge. Cambridge: MIT Press, 1995.
22. Farin R., Halpern J.., Moses Y.O., Vardi M.Y. A modal-theoretic fnflysis of knowledge // Jor-nal of Assoc.Comput. Math. - 1991. - Vol. 38, № 2. - P. 382-428.
Статью рекомендовала к опубликованию д.э.н., профессор Е.Н. Захарова.
Ракитина Мария Сергеевна
Технологический институт федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.
E-mail: [email protected].
347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44.
Тел.: 88634311426.
Кафедра государственного и муниципального управления; к.э.н.; ассистент.
Rakitina Maria Sergeevna
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Autonomy Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: [email protected]
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: +78634311426.
The Department of State and Municipal Legislation and Administration; Cand. of Ec. Sc.; Assistant.
УДК 681.3
АЗ. Саак К ОЦЕНКЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ И ОБСЛУЖИВАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ
В компьютерном сервисе под балансом взаимодействия среды спроса и среды предложения понимаем приемлемую вероятность обслуживания переполненного массива спроса по сравнению со стандартом ресурса предложения. При этом величина переполнения подчиняется априорным вероятностным ограничениям как результату изучения среды спроса со стороны системы предложения. Подчиняя упомянутую вероятность условию не менее V2, приходим к задаче переполнения компьютерного обслуживания спросом с рядом .
Условия равновесия компьютерного обслуживания; пропускная способность многопроцессорных и Grid-систем; достоверность однородно-ресурсного диспетчирования.
A.E. Saak TOWARDS THE EVALUATION OF AN INTERACTION OF USERS AND THE SERVICE SYSTEM
In computer service we understand the demand environment and supply environment interaction balance as acceptable probability of computing service of overfilled demand array in comparison with the standard of supply resource. At the same time the overflow level obeys prior probabilistic limitations resulted from the demand environment exploration by supply system point of view. Having previously mentioned probability met the V2 condition, we arrive at the problem of computing service overflow by the demand with the set of features postulated.
Balance conditions of computer service; capacity of multiprocessor systems and Grid- systems; reliability of uniformly resource dispatching control.
1. Общая постановка вопроса. Рыночный сервис предполагает сравнительно малую роль управления системой обмена спроса-предаожения потребляемой продукции по отношению к центральной роли непосредственного взаимодействия обменивающихся сторон потребления и предложения товаров. Поэтому главная роль при анализе рынка принадлежит экономическим факторам и моделям эконо-. ,
профиля обслуживания управление системным взаимодействием сред-участников функционирования сервисной системы - становится решающим фактором продуктивного обслуживания и стабильности социального положения анализируемой .
системой сервиса как диспетчирования системными ресурсами с целью эффективного распределения последних по множеству требований пользователей анализируемой системы обслуживания [1-4]. Комбинаторное моделирование указанного диспетчирования образует тему предлагаемой статьи.
