Построение траекторий территориального развития на основе методов сценарного прогнозирования

UBadmin Economy | Экономика, Management | Проблемы управления, Papers In Russian, Scientific Publications, Sociology | Социология, Subject Index | Тематический указатель, В журналах из перечня ВАК, Научные публикации, Публикации на русском, Статьи в журналах , , , , , , ,
Когнитивная модель стратегии «Открытый город»

Парыгин, Д. С. Построение траекторий территориального развития на основе методов сценарного прогнозирования [Электронный ресурс] / Д. С. Парыгин, Н. П. Садовникова, Н. П. Жидкова // Интернет-вестник ВолгГАСУ : серия Строительная информатика. – 2012. – № 8 (24). – Режим доступа : http://vestnik.vgasu.ru/attachments/ParyginSadovnikova-2012_8(24).pdf

Авторы:

Скачать.PDF

Парыгин Данила Сергеевич
Садовникова Наталья Петровна
Жидкова Нина Павловна

Аннотация. Рассмотрен подход к построению и оценке стратегий развития территорий на основе сценарного моделирования. Построена когнитивная модель развития города, которая может быть применена для корректировки планов и программ развития, сравнения альтернативных стратегий, выбора управляющих воздействий.

Ключевые слова: территориальное планирование, устойчивое развитие, когнитивные карты, сценарное моделирование.

Изучение законов развития города лежит в основе формирования стратегий, позволяющих целенаправленно изменять жизненные приоритеты и создавать новые способы организации городского пространства, обеспечивающие эффективное взаимодействие и сбалансированное развитие всех сфер жизни и города. Единственно возможным инструментом изучения этих законов является моделирование. Моделирование не гарантирует полную защиту от возможных ошибок при принятии решений, но позволяет  выявить различные проблемы, проанализировать последствия принятия решений, прогнозировать развитие ситуаций.

Город является динамически развивающейся сложной системой, включающей природные, архитектурно-планировочные и социальные подсистемы. Информация, описывающая функционирование этих подсистем, как правило, имеет большие объемы, неоднородна и зачастую не имеет количественной интерпретации. Построение моделей таких систем, отображение качественных переходов элементов и системы из одного состояния в другие, представляет значительную трудность.

Традиционные методы, в силу своей аксиоматики, не приспособлены к решению подобного рода задач. Исключение из рассмотрения качественной информации, источником которой, зачастую, является богатый опыт и интуиция квалифицированных специалистов, в значительной степени влияет на адекватность модели, существенно упрощая ее, что ведет к снижению достоверности получаемых результатов.

Одним из эффективных подходов к исследованию поведения сложных слабоструктурированных систем является когнитивное моделирование. Методология когнитивного моделирования, предназначенная для анализа и принятия решений в плохо определенных ситуациях, была предложена американским исследователем Р. Аксельродом [1]. Методология когнитивного моделирования ориентирована на работу с экспертными знаниями и обеспечивает необходимый инструментарий для выявления, анализа и согласования представлений, характеризующих мнения, взгляды лиц, вовлеченных в процесс управления развитием. Этапы когнитивного моделирования включают:

  1. Формирование понятийной модели в виде набора понятий и причинно-следственных связей между ними;
    • а) определение зависимостей и тенденций в исследуемых процессах;
    • б) определение ограничений, условий и требований;
    • в) выделение факторов, по мнению экспертов характеризующих ситуацию:
      • выделение базисных, описывающих суть проблемы;
      • выделение в совокупности базисных факторов целевых факторов;
      • выделение в совокупности базисных факторов управляющих факторов;
      • определение связей между факторами;
      • определение направления влияний и взаимовлияний между факторами;
  2. Построение когнитивной карты (графа) ситуации.
  3. Практическое изучение ситуации с позиции заданной цели:
    • прогноз развития ситуации без воздействия;
    • прогноз развития ситуации с выбранным комплексом мероприятий  (прямая задача);
    • синтез комплекса мероприятий для достижения необходимого изменения состояния ситуации (обратная задача).

Третий этап методологии когнитивного анализа подразумевает применение сценарных методов прогнозирования. В отличие от классических методов прогнозирования, в которых основное внимание уделяется оценке наиболее вероятного варианта развития системы, при сценарном прогнозировании исходят из представления о неопределенности и неоднозначности траектории этого развития.

Сценарное прогнозирование позволяет одновременно рассматривать несколько вариантов развития ситуации, анализировать возможности и риски.

В контексте рассматриваемых задач под сценарием будем понимать «динамическую последовательность возможных событий, фокусирующую внимание на причинно-следственной связи между этими событиями и точками принятии решений, способных изменить их ход и траекторию движения во времени всей рассматриваемой системы в целом или отдельных ее подсистем» [2].

Сценарный подход не задает определенный набор действий по созданию прогноза, а определяет совокупность разнообразных техник, приемов, и механизмов, позволяющих синтезировать сценарии.

Одной из главных задач сценарного прогнозирования является  обнаружение таких факторов, заложенных в текущих условиях и ситуациях, которые позволят создать механизм воздействия на будущие состояния системы.

Современный сценарный подход имеет в своем арсенале целый ряд методов. Однако считать методологию сценарного планирования до конца оформленной нельзя, так как методы и инструменты совершенствуются и адаптируются к определенным прикладным задачам.

Варианты реализации сценарного прогнозирования в рамках когнитивного анализа, предложены в работах [3–8].

Рассмотрим задачу анализа стратегии «Открытый город» для г.Волгограда. Фактор «Открытая городская среда» является агрегирующим для факторов, представленных в таблице 2. Учитывая опыт реализации проектов в рамках программы Оpen cities [9] можно предположить, что увеличение фактора «открытости» города должно планомерно улучшать значения факторов, отражающих целевые показатели развития.  Для построения когнитивной карты и сценариев развития используется система «Стратег» [10]. Система позволяет представлять когнитивную карту в табличном и графическом виде, строить сценарии (саморазвитие, управляемое развитие), определять взаимовлияние факторов. Оценка значений факторов проводится на основе статистической информации, опубликованной на официальных порталах г. Волгограда [11]. Методы анализа изложены в [12, 13].

Задача определения  взаимовлияния факторов может быть решена на основе корреляционного анализа или с помощью методов экспертного оценивания. В частности может использоваться метод парных сравнений [14]. Для фактора-причины, имеющего максимальную силу связи, определяется сила влияния как передаточный коэффициент, учитывающий приращение фактора-причины и фактора-следствия. Сила влияния остальных факторов определится из соотношений оценок фактора в матрице парных сравнений. Учет воздействий второго порядка (косвенных, синергетических и т.д.) целесообразно проводить с помощью взвешенной аддитивной свертки. Приращение значений факторов в дискретные моменты времени выражается в виде линейной зависимости [3] при известных начальных значениях факторов и их начальных приращениях. В случае, когда матрица неустойчива (т.е. некоторые из её собственных значений по модулю больше 1), необходимо преобразовать исходную матрицу в устойчивую. С математическим описанием данного раздела публикации можно ознакомиться в файле статьи, доступном для скачивания.

Описав взаимосвязи между факторами с помощью уравнений, задав веса этих взаимовлияний (табл. 1) и указав значения начальных приращений факторов, можно анализировать динамику изменения факторов и развития системы в целом. На схеме вверху публикации представлена когнитивная карта анализируемой ситуации – когнитивная модель стратегии «Открытый город».

Таблица 1 – Факторы, определяющие управляющие воздействия

№ п/пНазвание составляющих аспектовСтепень влияния
1Развитие международного партнерства (открытие представительств крупных НК, ТНК)0,70
2Развитие творческого сектора экономики0,50
3Развитие сектора экономики здоровья (биотехнологии, фармацевтика, медицинская техника и услуги)0,35
4Развитие рынка недвижимости0,35
5Финансирование федеральным бюджетом спецпроектов развития0,65
6Многонациональный состав населения и уровень миграции0,65
7Развитие культурных центров (музеи, картинные галереи, театры, оркестр)0,30
8Организация крупных мероприятий международного значения0,55
9Повышение уровня высшего образования и развитие исследовательских центров0,35
10Повышение уровня коммуникации на языках международного общения0,25
11Повышение спортивной активности (инфраструктура; спортивные мероприятия)0,55
12Развитие транспортной инфраструктуры0,60
13Развитие телекоммуникационной инфраструктуры0,55
14Снижение энергоемкости производства и внедрение энергосберегающих технологий0,40
15Повышение эффективности использования территорий0,30
16Развитие общественных пространств0,40
17Развитие системы общественного питания0,25
18Внедрение механизмов экосистемного регулирования0,40

Для того чтобы сформировать возможные стратегии развития, необходимо в первую очередь прогнозировать ее саморазвитие, т.е. изучить динамику изменения значений базовых ориентиров при отсутствии внешних управляющих воздействий. В результате такого прогноза мы получаем вектор значений факторов в момент времени t.

Динамика свободного движения состояния x(t) описывается уравнением

                                    x(t) = (IN + A + A2 + … + At)x(0).

Определение искомой совокупности управляющих воздействий производится путем решения обратной задачи управления, суть которой состоит в следующем. Выберем каждое управляющее воздействие g(t) в виде «мгновенного» импульса величины g(0), подаваемого в момент t=0. Тогда динамика системы может быть описана  уравнением [6]. 

            x(t) = (IN + A + A2 + … + At)x(0) + (IN + A + Ak + … + Аi–1)Вg(0).

Задачу управления будем считать решенной, если найден вектор g*(0) управляющих воздействий такой, что значения целевых координат в установившемся состоянии модели совладают с заданными целевыми значениями (координатами вектора у*), что можно записать с учетом приведенного выше уравнения так:

                                    yуст = Cxycт = CQx(0) + CQBg(0) = у*,

где элементы матрицы С указывают, какие из факторов модели являются целевыми;
xуст – установившееся состояние модели;
у* – заданный вектор цели.

Результаты моделирования представлены в таблице 2 и на приведенной ниже диаграмме (рис. 2).

Таблица 2 – Значения целевых факторов

Наименование фактораНачальные значенияТенденция свободного развитияТенденция управляемого развития
Объем произведенной продукции (работ, услуг) незначительно увеличивается
(0,15)		существенно увеличивается
(0,64)		сильно увеличивается
(0,89)
Доходы населения (всего)слабо увеличивается
(0,30)		умеренно увеличивается
(0,51)		умеренно увеличивается
(0,52)
Ввод в эксплуатацию жилых домов за счет всех источников финансированиянезначительно увеличивается
(0,15)		слабо увеличивается
(0,32)		умеренно увеличивается
(0,54)
Валовой продуктнезначительно уменьшается
(– 0,05)		слабо увеличивается
(0,36)		существенно увеличивается
(0,63)
Уровень безработицынезначительно увеличивается
(0,10)		незначительно уменьшается
(– 0,01)		незначительно уменьшается
(– 0,06)
Здоровье населениянезначительно увеличивается
(0,05)		незначительно уменьшается
(– 0,08)		незначительно увеличивается
(0,08)
Численность населениянезначительно уменьшается
(– 0,05)		незначительно уменьшается
(– 0,09)		незначительно уменьшается
(– 0,02)
Условия проживания населениянезначительно увеличивается
(0,05)		незначительно уменьшается
(– 0,09)		незначительно увеличивается
(0,04)
Экологическая обстановка в городенезначительно уменьшается
(– 0,15)		слабо уменьшается
(– 0,26)		незначительно уменьшается
(– 0,17)
Построение траекторий территориального развития на основе методов сценарного прогнозирования
Рисунок 2 – Диаграмма обобщенных результатов моделирования

Анализ результатов моделирования позволяет сделать следующие выводы. Повышение степени «открытости» города дает значительное увеличение экономических показателей (валовой продукт, объемы произведенной продукции и услуг, введенные в эксплуатацию жилые площади). При этом удается сдержать рост показателя безработицы, а также снижения численности постоянного населения и ухудшения экологической обстановки в городе. Свою положительную динамику сохраняют социальные составляющие – здоровье и условия проживания населения. В итоге, получены благоприятные тенденции, соответствующие принципам устойчивого развития.

Предложенное решение для задачи прогнозирования применения стратегии «Открытый город» демонстрирует применимость модели для корректировки планов и программ развития, сравнения альтернативных стратегий, выбора управляющих воздействий.

Литература:

  1. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. – Princeton. University Press, 1976- 405 р.
  2. Ахременко А.С. Сценариотехника в аналитическом обеспечении процедуры принятия политических решений // Вестник Московского университета. Серия 12. Политические науки, 1997, № 5.
  3. Максимов В.И. Структурно-целевой анализ развития социально-экономических ситуаций // Проблемы управления. 2005. № 3. С.30-38.
  4. Кульба В.В., Кононов Д.А., Косяченко С.А., Шубин А.Н. Методы формирования сценариев развития социально-экономических систем. – М.: СИНТЕГ, 2004. – 296 с..
  5. Авдиенко Н.В., Горелова Г.В. Проблема комплексных исследований и когнитивного моделирования устойчивого развития социально-экономической системы // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2004. Т. 39. № 4. С. 172-177.
  6. Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций: материалы 1-й международной конференции / под ред. В. И. Максимова; Институт Проблем Управления им. В. А. Трапезникова РАН. – М.: ИПУ, 2001. – 196 с.
  7. Садовникова Н. П., Жидкова Н. П. Выбор стратегий территориального развития на основе когнитивного анализа и сценарного моделирования // Интернет-вестник ВолгГАСУ. Сер.: Строит. информатика. 2012. Вып. 7(21). Режим доступа: www.vestnik.vgasu.ru
  8. Санжапов Б.Х., Садовникова Н.П. Применение методов мягких вычислений и когнитивного моделирования в задачах прогнозирования экологической безопасности строительства // Экология урбанизированных территорий №4, 2011 г., С. 36-40.
  9. Сайт международного проекта Оpen cities. Электронный ресурс. Режим доступа: http://opencities.net
  10. Заболотский М.А., Тихонин А.В., Полякова И.А. Аналитическая программная система «Стратег» — инструмент целеполагания и анализа сложных систем и ситуаций // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2008. Т. 2. № 4. С. 65- 68.
  11. Официальный информационно-справочный портал Администрации Волгограда. Электронный ресурс. Режим доступа:  – http://www.volgadmin.ru/ru/
  12. Жизненное пространство крупного города в восприятии его жителей / Н. В.  Дулина  [и др.];  под ред. Н.В. Дулиной.  –  Волгоград: ВолгГТУ, 2004. – 362 с.
  13. Шаховская, Л.С. Теория и методология исследования социально-экономического потенциала Волгограда: монография / Л.С. Шаховская [и др.]. – Волгоград: ВолгГТУ, 2002. – 166 с.
  14. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Пер. с англ. – М.: «Радио и связь», 1993. – 320 с.

Construction of area development trajectories based on scenario forecasting methods

Danila Parygin
Natalia Sadovnikova
Nina Zhidkova

Abstract. The approach to the construction and evaluation of territorial development strategies based on scenario modeling has been considered. Has been built cognitive model of the city that can be applied for adjustment development plans and programs, compare alternative strategies and choice of control actions.

Keywords: territorial planning, sustainable development, cognitive maps, scenario modeling.

References:

  1. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. Princeton : University Press, 1976. 405 r.
  2. Akhremenko A. S. Stsenariotekhnika v analiticheskom obespechenii protsedury prinyatiya politicheskikh resheniy // Vestnik Moskovskogo universiteta. Ser. 12: Politicheskie nauki, 1997. № 5.
  3. Maksimov V. I. Strukturno-tselevoy analiz razvitiya sotsial’no-ekonomicheskikh situatsiy // Problemy upravleniya. 2005. № 3.
  4. Metody formirovaniya stsenariev razvitiya sotsial’no-ekonomicheskikh sistem / V. V. Kul’ba, D. A. Kononov, S. A. Kosyachenko, A. N. Shubin. M. : SINTEG, 2004. 296 s.
  5. Avdienko N. V., Gorelova G. V. Problema kompleksnykh issledovaniy i kognitivnogo modelirovaniya ustoychivogo razvitiya sotsial’no-ekonomicheskoy sistemy // Izvestiya Yuzhnogo federal’nogo universiteta. Tekhnicheskie nauki. 2004. T. 39. № 4. S. 172—177.
  6. Kognitivnyy analiz i upravlenie razvitiem situatsiy : materialy 1-y mezhdunarodnoy konferentsii. M. : IPU, 2001. 196 s.
  7. Sadovnikova N. P., Zhidkova N. P. Vybor strategiy territorial’nogo razvitiya na osnove kognitivnogo analiza i stsenarnogo modelirovaniya // Internet-vestnik VolgGASU. Ser.: Stroit. informatika. Vyp. 7(21). Rezhim dostupa: www.vestnik.vgasu.ru (12.06.2012).
  8. Sanzhapov B. Kh., Sadovnikova N. P. Primenenie metodov myagkikh vychisleniy i kognitivnogo modelirovaniya v zadachakh prognozirovaniya ekologicheskoy bezopasnosti stroitel’stva // Ekologiya urbanizirovannykh territoriy. 2011. № 4. S. 36—40.
  9. Sayt mezhdunarodnogo proekta Open cities [Elektronnyy resurs]. Rezhim dostupa: http://opencities.net (15.08.2012).
  10. Zabolotskiy M. A., Tikhonin A. V., Polyakova I. A. Analiticheskaya programmnaya sistema «Strateg» — instrument tselepolaganiya i analiza slozhnykh sistem i situatsiy // Izvestiya Volgogradskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. 2008. T. 2. № 4. S. 65—68.
  11. Ofitsial’nyy informatsionno-spravochnyy portal аdministratsii Volgograda [Elektronnyy resurs]. Rezhim dostupa: http://www.volgadmin.ru/ru/ (12.06.2012).
  12. Zhiznennoe prostranstvo krupnogo goroda v vospriyatii ego zhiteley / N. V. Dulina [i dr.] ; pod red. N. V. Dulinoy. Volgograd : VolgGTU, 2004. 362 s.
  13. Shakhovskaya L. S. Teoriya i metodologiya issledovaniya sotsial’no-ekonomicheskogo potentsiala Volgograda. Volgograd : VolgGTU, 2002. 166 s.
  14. Saati T. Prinyatie resheniy. Metod analiza ierarkhiy : per. s angl. M. : Radio i svyaz’, 1993. 320 s.