004.942 Моделирование среды предприятия с использованием дискретных вычислительных алгоритмов

Белов В. Ф. (АУ «Технопарк–Мордовия»/МГУ им. Н.П. Огарева), Гаврюшин С. С. (МГТУ им.Н.Э.Баумана), Маркова Ю. Н. (АУ «Технопарк–Мордовия»), Занкин А. И. (МГУ им. Н.П. Огарева)

ИННОВАЦИОННЫЙ ПРОЦЕСС, ДИНАМИКА ЭКОНОМИЧЕСКИХ СОСТОЯНИЙ, МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, ДИСКРЕТНАЯ МОДЕЛЬ, СРЕДА ПРЕДПРИЯТИЯ, НАЧАЛЬНЫЕ УСЛОВИЯ, КЛЕТОЧНЫЙ АВТОМАТ


doi: 10.18698/2309-3684-2022-1-109128


В настоящее время наибольшую известность получили методы моделирования и анализа изменений экономических характеристик инновационного процесса на основе уравнений диффузии вещества в среде с заданными параметрами. Результаты анализа в этом случае существенно зависят от обеспечения точности измерения параметров среды, что не всегда достижимо на практике. Представляется целесообразным переход от парадигмы диффузии к парадигме реализации инновации, т.е. к последовательному моделированию состояний инновации, переменные и характеристики которых соответствуют принятым на практике методам измерения и контроля. При таком подходе динамика экономических состояний опытно-конструкторских работ, производства и реализации инновации представляется системами обыкновенных дифференциальных уравнений, начальные условия и коэффициенты которых зависят от параметров внутренней и внешней сред предприятия. Разработанные в статье две дискретные математические модели позволяют контролировать эти параметры с использованием практических методов измерения. Первая дискретная модель представляет собой функционал, обеспечивающий пересчёт реальных параметров внутренней среды предприятия на момент начала масштабирования инновации в коэффициенты дифференциальных уравнений и начальные условия, отражающие результаты подготовки производства. Исходная информация содержится в базе данных ERP предприятия. Вторая дискретная модель реализуется как клеточный автомат. Автоматная модель внешней среды производства может использовать данные, поддающиеся практическому измерению с помощью хорошо отработанных методов маркетинга. Полученные результаты вычислительных экспериментов подтверждают обоснованность гипотезы перехода от парадигмы модели диффузии к парадигме последовательного моделирования экономических состояний инновации.


Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation, 4th Edition. Paris/Eurostat, Luxembourg, OECD Publ., 2018, 258 p.
Силкина Г.Ю. Естественнонаучные категории в моделировании диффузии инноваций. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер. Экономика и менеджмент, 2013, т. 7, № 2, с. 95–103.
Макаров В.Л. Обзор математических моделей экономики с инновациями.Экономика и математические методы, 2009, т. 45, № 1, с. 3–14.
Билаль Наваф Елиан Сулейман. Математическое моделирование инновационных процессов на основе автономных динамических систем: диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Белгородский государственный национальный исследовательский университет. Белгород, 2012, 181 с.
Димитриенко Ю.И., Димитриенко О.Ю. Кластерно-континуальное моделирование экономических процессов. Доклады академии наук, 2010, т. 435, №4, с. 466–469.
Димитриенко Ю.И., Димитриенко О.Ю. Континуальное моделирование динамики кластеров экономических данных в условиях внешних кризисных воздействий. Информационные технологии, 2012, № 1, с. 55–61.
Димитриенко Ю.И., Димитриенко О.Ю. Модель многомерной деформируемой сплошной среды для прогнозирования динамики больших массивов индивидуальных данных. Математическое моделирование и численные методы, 2016, № 1, c. 105–122.
Цветкова Н.А., Туккель И.Л. Модели распространения инноваций: от описания к управлению инновационными процессами. Инновации, 2017, № 11 (229), с. 106–111.
Ситников С.Е. Внутренняя и внешняя среда инновационного промышленного производства. Научный вестник оборонно-промышленного комплекса России, 2014, № 2, с. 49–61.
Обзор основных ERP систем управления предприятием [Электронный ресурс]. URL: https://www.clouderp.ru/tags/erp_sistemy/ (дата обращения: 01.11.2021).
Мак-Дональд М. Стратегическое планирование маркетинга. Санкт-Петербург, Питер, 2000, 276 с.
Белов В.Ф., Гаврюшин С.С., Маркова Ю.Н. Математическая модель распределенного проектирования прототипов в машиностроении. Известия высших учебных заведений. Машиностроение, 2019, № 9, с. 7–19.
Демидович Б.П., Моденов В.П. Дифференциальные уравнения. Санкт-Петербург, Лань, 2008, 288 с.
Сазанова Л.А. Дискретная модель управления запасами как задача оптимального управления. Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление, 2017, № 3, с. 184–187.
Henryk F., Boccara N. Cellular automata models for diffusion of innovations. Adaptation, Noise, and Self-Organizing Systems, 1997. DOI: arXiv:adaporg/9704002
Мухин О.И. Моделирование систем. Пермь, Изд-во ПГТУ, 2010. URL: http://stratum.pstu.ac.ru/education/textbooks/modelir/ (Дата обращения: 09.11.2021)
Бухаров Д.Н., Аракелян С.М. Математическое моделирование диффузии инноваций в контексте анализа угроз национальной безопасности Российской Федерации. Вопросы инновационной экономики, 2020, т. 10, № 3, с. 1467–1494.


Белов В.Ф., Гаврюшин С.С., Маркова Ю.Н., Занкин А.И. Моделирование среды предприятия с использованием дискретных вычислительных алгоритмов.Математическое моделирование и численные методы, 2022, № 1, с. 109–128



Скачать статью

Количество скачиваний: 208