методология когнитивного моделирования для

Горелова Г.В.
д.т.н.,
профессор
Технологического
института
Южного
федерального
университета, г. Таганрог
МЕТОДОЛОГИЯ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ
ПРОЕКТИРОВАНИЯ СТРАТЕГИЙ УСТОЙЧИВОГО И БЕЗОПАСНОГО
РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ РОССИИ
Научное исследование стратегий устойчивого и безопасного развития сложных
эколого-социально-экономических систем имеет уже достаточно долгую историю и в нем
равно важную роль играют как изучение фактологического материала, так и разработка
инструмента исследования и принятия решений. Исследования необходимости и
возможности устойчивого развития, обеспечения устойчивого развития в комплексном
его понимании является междисциплинарной и многоаспектной проблемой, которая была
определена среди главных задач ЮНЕСКО еще в 90-е годы прошлого столетия. В
частности, Генеральной конференцией ЮНЕСКО в 1991 г. было поддержано
осуществление межсекторного проекта «Модели, методы и программные средства
анализа глобальной и региональной устойчивости развития», в результате выполнения
которого был получен инструмент, позволяющий использовать методы моделирования
для исследования устойчивого развития, системный анализ возможных путей и средств
его достижения, разработки стратегий устойчивого развития1. В 2002 году была
разработана научная основа разработки стратегии устойчивого развития РФ2. Но следует
заметить, что в доступных всеобщему обозрению (например, через Интернет) стратегиях
развития регионов России особо не наблюдаются ни использование предложенных в
вышеназванных документах подходов, методов, моделей, ни целенаправленность
региональных стратегий на устойчивое развитие, ни, что кажется достаточно важным,
взаимосвязанность
всех
предлагаемых
стратегий
развития.
Хотя
многообразные
экономические, социальные, политические, экологические связи регионов России внутри
страны и с другими странами делают невозможным изучение ее стабильности,
устойчивого развития изолированно друг от друга, а также от мирового сообщества.
Можно выделить много причин, которые препятствуют распространению
применения строгих методов анализа и синтеза стратегий устойчивого развития России.
Новая парадигма развития России (комплексные исследования проблем устойчивого развития). /
Под ред. В.А. Коптюга, В.М. Матросова, В.К. Левашова. – М.: МГУК, 2002.
2
Научная основа стратегии устойчивого развития Российской Федерации / Под общей редакцией
М.Ч. Залиханова, В.М. Матросова, А.М. Шелехова. - М.: Издательство Государственной Думы, 2002 или в
журнале "Безопасность Евразии". – М., 2001. - № 4. - С. 497-638.
1
1
Полагаем, что
недостаточная разработанность
математического
и
программного
инструментария – одна из них. Необходимость в инструментарии достаточно осознана
научной общественностью.
В данной работе представлен ряд результатов, полученных в вышеобозначенном
направлении и частично опубликованных в монографиях.1, Поскольку понятие
«устойчивое развитие» (sustainable development - «ноосферное развитие», как наиболее
близкое, по мнению А.Д.Урсула,2 к российскому пониманию термина) является ключевым
во всех названных работах, приведем используемое, не анализируя множества
существующих к настоящему времени толкований.
«Устойчивое развитие системы - это сложное динамическое свойство класса
управляемости, сочетающее в себе требования:
1.
попадания траектории развития за определенное время в целевое множество
состояний;
2.
не выхода ее на прогнозном интервале времени из некоторого множества
«безопасных» состояний;
3.
почти
монотонного
возрастания
некоторых
показателей
развития
(например, уровня жизни и др.) на определенном интервале времени с последующим
сохранением их в заданных интервалах допустимых значений;
4.
асимптотической
устойчивости
(стабилизируемости)
программной
траектории;
5.
гармонизации интересов сторон» (с.366).
Разработка стратегии устойчивого развития социально-экономической системы
любого уровня – это разработка системы взаимосвязанных мероприятий экономического,
экологического, социального, правового, политического и др. характера, направленных на
обеспечение выполнения требований устойчивого развития.
Заложенные
в
определении
конструктивные
возможности
формализации
исследования многоаспектной проблемы устойчивого развития эколого-социальноэкономической
методологии
системы
были
исследования
положены в
основу разработанной
слабоструктурированных
проблем
когнитивной
сложных
систем,
Горелова Г.В., Джаримов Н.Х. Региональная система образования, методология комплексных
исследований. – Краснодар: Изд-во Печатный двор, 2002. - 360с.; Пьявченко О.Н., Горелова Г.В., Радченко
С.А. и др. Методы и алгоритмы моделирования развития сложных ситуаций. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003.
– 230 с.; Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Гинис Л.А. Когнитивный анализ и моделирование устойчивого
развития социально-экономических систем. – Ростов н/Дону: Изд-во РГУ, 2005. – 288 с.; Горелова Г.В.,
Захарова Е.Н., Радченко С.А. Исследование слабоструктурированных проблем социально-экономических
систем: когнитивный подход. - Ростов н/Д: Изд-во РГУ, 2006. - 332c.; Горелова Г.В., Матвеева Л.Г.,
Никитаева А.Ю. Системный подход и инструментарное обеспечение управления в территориальнолокализованных экономических системах мезоуровня. - Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2007. - 158c.
2
Урсул А.Д. Модель устойчивого развития для России. – М.: РАГС, 1995.
1
2
Методология опирается на работы, использующие когнитивный подход и системный
взгляд на систему, в том числе на работы1,2,3,4,5,6,7,8 . В качестве системообразующей для
разработки методологии исследования слабоструктурированных проблем сложных систем
принята модель в виде метанабора стратифицированного описания объекта (идея взята
из9):
M  {M O , M E , M OE , M D , M ÈO , M ÈE , MU , Ì
Í
, A}
(1)
где: MO=МO(X, Y, U, P) – идентифицирующая модель системы (модель объекта), в
которой вектор X – экзогенные величины, вектор Y – эндогенные переменные y  Y  Em,
характеризующие фазовое состояние объекта, U – вектор управляемых переменных u  U
 Er,, P – вектор выделенных ресурсов p P  EО;
ME - модель окружающей среды;
МОЕ -модель взаимодействия объекта и среды МОЕ = {MOX , MOY },в которой MОXмодель связи со средой на входе, MОY - модель связи со средой на выходе);
MD – модель поведения системы;
MИO и МИE – модели измерения состояния системы и окружающей среды;
MU – модель управляющей системы (не включается в метанабор, если решаются
только задачи исследования объекта);
А – правило выбора процессов изменения объекта;
Мн – модель «наблюдателя» (инженера-когнитиолога, эксперта, исследователя).
Метанабор М задает систему, объекты которой (модели М?), не должны быть
проигнорированы в конкретном процессе разработки и использования модели М (т.е при
1
Качаев С.В., Корноушенко Е.К., Максимов В.Л., Райков А.Н. Когнитивные модели и технологии
интеллектуальной поддержки решений // Новая парадигма развития России….
2
Максимов В.И. Когнитивные технологии – от незнания к пониманию. // Когнитивный анализ и
управление развитием ситуаций. (САSC’2001). Тр. Межд. конф., т.1. - С. 4-18
3
Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание.
Серия “Информатизация России на пороге ХХ1 века”. – М.: СИНТЕГ, 1998.
4
Кульба В.В., Ковалевский С.В., Кононов Д.А., Чернов И.В., Шелков А.Б. Проблемы обеспечения
экономической безопасности сложных социально-экономических систем. - М., 2000 (Препринт / Институт
проблем управления им.В.А. Трапезникова РАН).
5
Кульба В.В., Кононов Д.А., Ковалевский С.С., Косяченко С.А, Нижегородцев Р.М., Чернов И.В.
Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем. – М., 2002 (Научное издание /
Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН).
6
Человеческий фактор в управлении / Под ред. Н.А.Абрамовой, К.С.Гинсберга, Д.А.Новикова. – М.:
КомКнига, 2006. – 496 с.
7
Волкова В. Н., Денисов А. А. Основы теории систем и системного анализа: Уч. – СПб.: Изд.
СПГГТУ, 2005. - 520 с.
8
Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. Серия «Системы и
проблемы управления». – М.: СИНТЕГ, 2000. – 500с.
9
Кульба В.В., Кононов Д.А., Ковалевский С.С., Косяченко С.А, Нижегородцев Р.М., Чернов И.В.
Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем. – М., 2002 (Научное издание /
Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН).
3
исследовании эколого-социально-экономической системы, прогнозировании, принятии
решений, управлении…).
Модели системы, окружающей среды, их взаимодействия – это когнитивные
модели; модели поведения системы – это импульсные процессы. Введение в метанабор М
«наблюдателя» позволяет строить методологию исследования и принятия решений с
учетом развития процесса познания объекта в сознании субъекта. Эта модель
отображается в действиях исследователя, в том числе в задании и изменении правил А.
Когнитивные модели строятся экспертом (группой экспертов) в конкретной
предметной области на основании теоретической, статистической, экспертной и др.
информации об объекте исследования. Считается, что адекватность модели определяется
полнотой продукций исходных знаний, модель может уточняться в процессе исследования
и применения, являясь сама источником структурированных знаний.
В процессе исследования эколого-социально-экономических объектов нашли
применение различные формы когнитивных моделей: когнитивная карта, векторный
функциональный
граф,
параметрический
векторный
функциональный
граф,
модифицированный функциональный граф и их модификации.
Когнитивная модель – это структура знаний, это графическое и формализованное
представление связей
между концептами (понятиями, факторами, показателями,
взаимодействующими системами и их блоками…). Определяющим «удобным» свойством
когнитивных моделей является их визуальное представление. Так, на рис.1.изображена
когнитивная модель - когнитивная карта в виде взвешенного знакового ориентированного
графа, описывающего региональный социально-экономический механизм. В основу
разработки этой модели была положена схема регионального экономического механизма
из книги Гранберга1 Модель построена с помощью программной системы когнитивного
моделирования ПС КМ2.
Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: Учебник для вузов. - М.: ГУ ВШЭ, 2000. - 495 с.
Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Радченко С.А. Исследование слабоструктурированных проблем
социально-экономических систем: когнитивный подход. - Ростов н/Д: Изд-во РГУ, 2006. - 332c.
1
2
4
Рисунок 1 – Когнитивная модель Ф региональной социально-экономической
системы
Взвешенный
знаковый
ориентированный граф
является
частным случаем
параметрического векторного функционального графа1.
Параметрический векторный функциональный граф - это кортеж
Ô  G, X , F ,
(2)
где:

G  V, E
- когнитивная карта (знаковый ориентированный граф), в
котором V – множество вершин, вершины (концепты) ViV, i =1, 2,…, k являются
элементами изучаемой системы (например, V1 - «производство», V2 - «конечное
потребление» и т.д.); Е – множество дуг, дуги еijE, i,j=1, 2, …, N отражают взаимосвязь
между вершинами Vi и Vj; влияние Vi на Vj в изучаемой ситуации может быть
положительным – знак «+», когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к
увеличению (уменьшению) другого, отрицательным – знак «-», когда увеличение
(уменьшение) одного фактора приводит к уменьшению (увеличению) другого, или
отсутствовать в данный период;

X –множество параметров вершин Vi; X={X(Vi)}, i = 1,2,…,k, X(Vi)={x(i)g},
g=1,2,…ni; т.е. каждой вершине ставится в соответствие вектор независимых друг от друга
1
Roberts F., Graph Theory and its Applications to Problems of Society, Society for Industrial and Applied
Mathematics, Philadelphia, 1978.
5
параметров X(Vi), (или один параметр x(i)g = xi , если g =1); X:V  R, R – множество
вещественных чисел;

θ - пространство параметров вершин;

F: EXR, F=F(X,E)= F(xi , xj , eij) – функционал преобразования дуг,
ставящий в соответствие каждой дуге либо знак («+», «-»), либо весовой коэффициент ij,
либо функцию f(xi , xj , eij) = fij. Зависимость fij может быть стохастической ij.
Определение параметров характеристики fij включает: определение шкалы,
показателей, метода, точности, единицы измерения.
Весовые
коэффициенты
модели
Ф
(рис.1)
определялись
частично
по
статистическим данным, частично устанавливались путем экспертных опросов на
определенном периоде изучения региона (Калининградская область)1. Изображение дуг в
виде сплошных линий соответствует знаку «+», пунктирных линий – знаку «-».
Описание объекта (модель МО) в виде когнитивной модели дает возможность в
дальнейшем формализовать исследование его свойств: причинно-следственных цепочек и
циклов графа, устойчивости системы, связности и сложности системы (топографические
свойства), динамических свойств системы (импульсное моделирование возможных
сценариев развития), чувствительности к вариациям элементов и параметров модели и др.
Модель Ф на рис.1 является укрупненной моделью, дающей возможность выявлять
общие свойства объекта. Углубленное изучение требует развертывания соответствующих
вершин также в виде когнитивных карт, более детализированных.
В рассматриваемой модели вершины «Федеральные регулирующие системы»,
«Межрегиональный и внешнеэкономический обмен», «Природная среда», «население»
относятся к «пограничному слою», т.е. в равной мере принадлежат и объекту, и
окружающей его среде. Развертывание этих вершин дает возможность представить и
модель ME (модель окружающей среды), и модели взаимодействия объекта и среды МОЕ. В
результате может быть построена иерархическая когнитивная модель, на которой к
нижнему уровню могут быть отнесена система когнитивных карт муниципальных
образований
или
отдельных
предприятий,
подсистем,
далее
–
региональных,
государственных… На рис.2 изображена модель, которая в общих чертах отображает
взаимосвязь системы образования с обществом, их взаимовлияние и взаимосвязь с
концептами внешней среды, которые определяют концепцию устойчивого развития.
Радченко С.А. Разработка когнитивных моделей и программных средств для анализа процесса
функционирования социально-экономических систем: дис. канд. экон. наук. – Ростов-на-Дону, 2007. - 130с.
1
6
Рисунок 2 – Иерархическая укрупненная когнитивная модель взаимосвязи системы
образования с внешней средой в рамках ноосферной концепцией
7
Развернутая модель системы образования («когнитивная схема взаимосвязи
образования
Сниж ение
Потребность
Z1
в
профессинализме
Сниж ение
Z4 Состояние
производства
Общий
уровень
жизни
Сниж ение
Z10
Инвестиции
в образование
представлена
Ослабление
Стимулы
Z2 социальной
мобильности
Рост
Показатель
Z5 аномии,
бессмысленности
жизни
Сниж ение
Z7
РФ»)
Рост
Показатели
Z6
аморальности,
преступности,
пьянства,
самоубийства
Z8 Показатель
социальной
дефференциации
Z9
Депопуляция
Рост
Рост
Z11 Показатели
напряж енности,
экстремума,
революционности
Z12
Эмиграция
Сниж ение
Z14 Статус,
образование,
интеллигента
Граж данстZ13 венность,
нравственность,
культурность,
безопасность
Рост
Сниж ение
Дифференциация
учебных
заведений,
расслоение
вузовской среды,
молодеж ный
экстемизм
У2
Сниж ение
У4
Интеллегентность
Гуманитарная
У3 подготовка,
воспитание
Высокий уровень
побготовки
У5
только в
элитных вузах
Сниж ение
У6 Требования
к
образованию
Сниж ение
У8
рис.3.
Сниж ение
Z3 Качество
нации,
человеческого
капитала
Нарастание
Сниж ение
Сниж ение
У1 Качество
материальной
базы,
оплата труда
на
О б щество
системы
Уровень
образования
Сниж ение
У7
Интерес
преподавателя
к труду
Рост
У9
репродуктивности
в обучении;
сниж ение
инноватики,
количесва НИР
О б ра зо ва н и е
проблем
Сниж ение
Личностные
У10
и физические качества
выпускников (профессия,
нравы, культура, здоровье)
Рисунок 3 - Когнитивная схема взаимосвязи проблем системы образования РФ1.
Приведенная системная модель была адаптирована к условиям республики Адыгея,
Шукшунов В.Е.,Овсянников А.А. Системная модель организационно-экономической реформы
образования в России. – М.: МАНВШ, 1998. – С.28.
1
8
наполнена конкретным содержанием и подробно изучена; результаты описаны в
работе1.
Когнитивная модель рис.3 отображает представление о сложных связях системы
высшего образования с обществом в конце прошлого века. Пока нет оснований
предполагать, что уже разорваны две, по словам В.Е.Шукшунова, «маниакальные петли»
(рис.4.):
Z1→ Z→ Y→ Y10 →Z1
системной
модели:
«Сейчас
(это
и Z3 → Z→ Y→ Y10 →Z3. По словам авторов
1998г)
в
России
сложилась
порочная
цепь
взаимосвязанных социальных проблем взаимодействия общества и образования:
снижение ценности человеческого капитала (Z3) в обществе приводит к ослаблению
стимулов социальной мобильности (Z2), т.е. движения «вверх» по социальной пирамиде в
зависимости от образованности, ума, таланта, трудолюбия, уменьшая, в свою очередь,
ценности образования (Z14). Это приводит к снижению интереса общественности, семей к
системе образования, ее деградации (потеря качества, системности, масштабов),
снижению личностных и физических качеств выпускников (У10). Такой результат
деятельности системы образования обуславливает дальнейшее снижение Z3 - ценности
человеческого капитала качества нации, определяемого способностью к воспроизводству
ценностей материальной и духовной культуры, способностью воспроизводить безопасную
и комфортную жизнь), во-первых, и углубление экономического спада (Z4), потерю
конкурентоспособности, ослабления социальной и государственной безопасности (Z13),
во-вторых».
Рисунок 4 – Укрупненная когнитивная карта взаимосвязи проблем системы образования
Горелова Г.В., Джаримов Н.Х. Региональная система образования, методология комплексных
исследований. – Краснодар: Изд-во Печатный двор, 2002. - 360с.
1
9
Вышеприведенное вербальное описание хорошо интерпретирует результаты
вычислительного эксперимента на укрупненной когнитивной карте рис.4. На рисунках 5 8 приведены графики изменения сигналов (числа по оси OY) во всех вершинах на
последовательности тактов моделирования (числа по оси OХ), соответствующие
некоторым моделируемым возмущающим воздействиям.
Модель динамики системы МD в данном случае описывается импульсным
процессом
xvi (n  1)  xvi (n) 
k 1
 f ( x , x , e ) P ( n)  Q ( n)
v j :e  eij E
i
j
ij
i
j
(3)
где хvi(n+1) и xvi(n) – значения сигнала (параметра) в вершине Vi на последующем
n+1 и предыдущем n тактах моделирования соответственно.
Рисунок 5 - Вариант «пессимистичного»
сценария: деградация системы
образования (внесение «возмущения»
qY = -1 в вершину Y) при нулевых
начальных условиях в остальных
вершинах
Рисунок 6 – Вариант «оптимистичного»
сценария: рост потребности в
профессионализме (внесение «возмущения»
q1 = +1 в вершину Z1) при «хороших»
начальных условиях в остальных вершинах?
На рисунках 5 и 6 представлены результаты возможного неблагоприятного и
благоприятного развития ситуаций при достаточно упрощенных условиях, но модельные
тенденции не противоречат наблюдаемым.
Рисунок 7 изображает возможное развитие ситуаций при положительном
возмущении в одной вершине q1 = +2 и низком уровне параметров в остальных. Даже
временное повышение спроса на профессионалов не может существенно улучшить
ситуацию и, хотя некоторое время она стабилизируется, все равно далее происходит ее
10
ухудшение. Похожая тенденция отображена и на рис.8. Периодические улучшения не
спасают ситуацию в длительном периоде.
Рисунок 7– Вариант сценария: что будет,
если проявится рост потребности в
профессионализме (внесение «возмущения»
q1 = +2 в вершину Z3) при «низких»
начальных условиях в остальных вершинах?
Приведенные
примеры
–
Рисунок 8 – Вариант попытки улучшить
развитие ситуаций: что если резко повысится
потребность в профессионализме (внесение
«возмущения» q1 = +20 в вершину Z3) и
повысится «качество» нации (внесение
«возмущения» q3 = +5 в вершину Z3) при
«низких» начальных условиях в остальных
вершинах?
лишь
небольшая
иллюстрация
возможностей
исследования поведения сложной системы по используемым моделям с помощью
программной системы когнитивного моделирования (рис. 9)1. Но даже из этих примеров
видно, что без соответствующего математического и программного инструмента весьма
сложно предвидеть, что будет происходить через некоторое время (в данном случае
выражаемое в тактах моделирования) со сложной многокомпонентной системой.
Поскольку вычислительный эксперимент на когнитивной карте предполагает
возможность многих вариантов перебора условий, необходимо также решать и задачу
минимизации числа опытов. В этих целях были использованы методы планирования
экспериментов, например2.
Главная особенность классических понятий устойчивости состоит в том, что они
относятся к одной конкретной системе и поведению ее траекторий в ε-окрестности точки
Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Радченко С.А. Исследование слабоструктурированных проблем
социально-экономических систем: когнитивный подход. - Ростов н/Д: Изд-во РГУ, 2006. - 332c.
1
2
Налимов В.В. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов./ В.В.Налимов, Н.А.
Чернова. – М.: Наука, 1965.
11
К
О
Г
Построение
когнитивной
модели,
диалоговый
режим
Н
И
Ввод
модели
Ввод статистических
данных, обработка
Вво д факторов
Установление
отношений между
факторами и
характера
отношений
Т
И
В
Н
Поиск компонент
связности
Анализ
структуры
когнитивной
модели
Поиск пу тей
заданного типа
Анализ
симплициальных
комплексов
О
Е
М
К
Анализ
устойчивости
Поиск циклов
О
Е
И
С
П
Поиск собственных
чисел
Д
Л
Э
Импульсное
моделирование
состояний
системы
Р
Е
Задание управляющих
воздействий,
Р
плана эксперимента
Т
Установление
текущих значений
показателей и
начальных импульсов
О
Изменение
топологической
структуры модели
В
А
Корректировка
модели
Н
И
Е
Изменение
показателей
Выбор сценария,
Изменение
отношений
решение обратной
задачи, расчет
управляющих
воздействий
Анализ
результатов,
принятие
ре шений,
разработка
рекомендаций
Рисунок 9 – Программная система когнитивного моделирования
12
равновесия (области притяжения). Исследуются результаты внешних воздействий
на фиксированные системы, когда изменяется только окружающая среда, но не сама
система. При этом задача формулируется следующим образом: если внешнее возмущение
сместит систему из начального положения равновесия х 0 на некоторую небольшую
величину, то сможет ли система вновь вернуться в положение х 0 = 0 за достаточно долгое,
возможно, бесконечное время? Основополагающим представлением при разработке
критериев устойчивости графов является представление о характеристических значениях
матрицы отношений графа – когнитивной модели. Пусть матрица взаимосвязи А для
графа определена следующим образом: A=[aij], aij=f(vi, vj), i,j=1,2,..,n, где vi, vj - вершины
графа, f(vi, vj) – весовая функция. Характеристические значения графа определяются как
собственные значения матрицы А. Одно из основных условий устойчивости по
возмущению
и
по
начальному
значению
требует,
чтобы
среди
корней
характеристического уравнения не было по модулю больших 1 (устойчивость по
Ляпунову). Положение равновесных состояний и соответствующих областей притяжения
зависят от динамических свойств изучаемой системы и может изменяться. Поэтому
возникает еще один вопрос: поведет ли небольшое изменение системы к смещению
состояния равновесия? Т.е. в отличие от классической теории устойчивости, не
рассматривавшей изменения в системе, а только возмущения в окружающей среде,
необходимо изучать проблемы устойчивости при структурных изменениях самой
системы. Это практически очень важный вопрос, т.к. эти изменения, даже малые, могут
привести к резким качественным изменениям в дальнейшем поведении системы1. Одним
из инструментов исследования таких явлений является теория катастроф или теория
бифуркаций2. Существует «комбинированное» понятие устойчивости, сочетающее
классически идеи Ляпунова с комбинаторно-топологическим подходом – понятие связной
устойчивости, которое первоначально возникло в связи с изучением вопросов равновесия
в экономике3. В монографии4 рассмотрены условия взаимосвязи топологической
структуры когнитивной модели со свойством структурной устойчивости.
Исследование топологической структуры – симплициальный анализ (или анализ qсвязности системы) также является необходимой составной частью разработанной
методологии
когнитивного
моделирования.
Схема
методологии
когнитивного
моделирования представлена рис.10.
Гилмор Р. Прикладная теория катастроф. – М.: Мир, 1984, т 1. – 350 с.
Йосс Ж., Джозеф Д. Элементарная теория устойчивости и бифуркаций. – М.: Мир, 1983. – 304 с.
3
Siljak D. Stability of Large-scale Systems under Structural Perturbations, IEEE Trans. Syst. Man Gybern.,
SMC – 2, 657 – 663 (1972).
4
Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Радченко С.А. Исследование слабоструктурированных проблем
социально-экономических систем: когнитивный подход. - Ростов н/Д: Изд-во РГУ, 2006. – 332 c.
1
2
13
Блок 1. Определение и формализация процесса постановки цели
исследования и принятия решений по устойчивому развитию
региональной социально-экономической системы
1.Результат: Когнитивный эскиз изучаемой проблемы
сформулированная цель, модель метанабора системы исследования
М ={МO (Y, U, P), MO(Х), MYS, MD(Q), MMO, MME, MU, А},
программа и планы исследования.
К
О
Г
Н
И
Т
И
В
Н
О
Е
М
О
Д
Е
Л
И
Р
О
В
А
Н
И
Е
Блок 2. Когнитивная структуризация: первый этап – когнитивный
анализ сложной проблемы, сбор и первичная обработка
фактологического материала. Ретроспекция. Диагноз состояния
региона на соответствие ноосферной тенденции развития и
устойчивости развития по двум из системы критериев устойчивости
Рисунок 10 - Укрупненная схема методологии когнитивного моделирования
2.Результат: Не визуализированная когнитивная картина проблемы
1.1. Ретроспекция - систематизированное описание объекта, структуры и состава
характеристик состояния региона, структура основных показателей развития, их
взаимосвязь в экономической и политической системе региона.
1.2.Диагноз - комплексный анализ объекта, составляющий основу прогнозной
модели развития региона и заключение об устойчивости и ноосферной
напрвленности развития региона.
Блок 3. Разработка когнитивных моделей проблемной ситуации.
Идентификация объекта и окружающей среды в виде когнитивных
моделей разных типов
Результат: Визуализированная когнитивная картина проблемы, математические
модели.
Когнитивные модели региональной социально-экономической системы
G V, E, G, X, F, Фп = <<V, E>, X, F, >, МФ
Укрупненная когнитивная карта, когнитивные модели отдельных подсистем и
блоков регионального социально-экономического механизма
Блок 4. Когнитивное моделирование, третий этап: решение
взаимосвязанных системных задач.
Анализ структуры когнитивной модели. Анализ управляемости
и устойчивости системы. Исследование чувствительности решений.
Импульсное моделирование. Корректировка моделей.
Результат: Откорректированные когнитивные модели, предназначенные для
прогнозирования, принятия решений, управления.
Характеристика свойств связности графов – когнитивных моделей, по итогам
симплициального анализа, анализа схем связности симплексов, анализа
q – связности;
Заключение о структурной устойчивости, устойчивости по возмущению и
значению, связной устойчивости.
Возможные сценарии развития в виде графиков импульсных процессов.
Блок 5. Разработка стратегии устойчивого социально-экономического развития региона и механизма устойчивого развития.
Результат: рекомендация стратегии устойчивого социально-экономического развития
региона и рекомендации по формированию механизма устойчивого развития
14
Э
К
С
П
Е
Р
Т
к
о
г
н
и
т
и
в
н
а
я
к
а
р
т
и
н
а
п
р
и
н
я
т
и
е
р
е
ш
е
н
и
й
Разработанная система моделей, методов и приемов является основой блока
поддержки принятия решений в интеллектуальных системах поддержки управленческих
решений.
В заключение можно добавить, что кратко представленный инструментарий
исследования сложных социально-экономических систем продолжает разрабатываться и
совершенствоваться в процессе практического применения. Так, с его помощью были
проведены исследования проблем устойчивого развития ряда эколого-социальноэкономических объектов в регионах ЮФО, в том числе – системы образования,
промышленности, малого бизнеса, туристической отрасли, местного бюджета, рисков в
банковской сфере, экологического состояния города и др. Но применение данного
инструментария отнюдь не создает у авторов сознания его единственности в
исследованиях социально-экономических объектов, предвидения возможного их развития
и разработке стратегий устойчивого развития сложных систем.
15