Ресин В.И., Дарховский Б.С., Попков Ю.С. Вероятностные технологии в управлении развитием города Изд. 2

Оглавление

Введение

Современный этап развития общества характеризуется возрастанием роли науки, ее воздействия на все сферы человеческой деятельности. Осуществление этих функций сопровождается качественными и количественными изменениями в самой науке, одновременным появлением двух тенденций – дифференциации и интеграции различных областей научного знания. Одним из наиболее результативных проявлений интегративных тенденций в науке явилось возникшее и интенсивно развивающееся научное направление – системный анализ. Его особенностью является ориентация исследователей и лиц, принимающих решения, на весь комплекс проблем, возникающих в связи с изучаемым феноменом: от вербального описания через познание их сущности до построения формальных моделей, создания средств рационального управления.

Сложность систем, являющихся объектом исследования в этом научном направлении, не всегда связана с какими-то количественными характеристиками – числом элементов в системе, ее геометрическими размерами, количеством факторов, влияющих на ее состояние и т.д. – хотя, конечно, такие характеристики дают представление о степени сложности системы.

Более важным, теоретически и практически, здесь оказывается иной аспект. Суть его в том, приобретает ли система как целое новые свойства по сравнению со свойствами составляющих ее частей.

Так, например, мы можем наблюдать на протяжении времени существования человечества неуклонный рост его численности, хотя временная эволюция его пространственного распределения сопровождается интервалами роста и снижения численности. Иными словами, численность населения регионов ведет себя во времени не так, как численность населения Земли. Система "население Земли" приобретает свойства, отличные от свойств ее частей – "населений регионов".

Другой пример – из экономики. Обмен ресурсов в рыночной экономике является в значительной степени недетерминированным, но в результате в экономической системе устанавливается некоторая, почти постоянная норма прибыли.

Обратимся к еще одному примеру, связанному с проблемами управления развитием городов. Население города использует транспортную сеть для поездок "дом–работа". При этом каждый человек выбирает вид транспорта, маршрут и интервал времени в соответствии со своими желаниями. В этом выборе довольно высок уровень неопределенности, так как список влияющих факторов всегда не полон качественно и количественно. Однако, транспортные потоки на городских магистралях довольно стабильны (детерминированы) в течении суток.

В этих примерах мы имеем дело с системами совершенно разной природы и размеров. Однако в них проявляется нечто общее: система как целое приобретает некие новые свойства по сравнению со свойствами ее частей. Эти новые свойства системы как целого являются следствием так называемого системного эффекта. Большинство проблем, для решения которых привлекается методический арсенал системного анализа, связаны именно с изучением и практическим использованием системных эффектов.

Наиболее остро эти проблемы стоят в городских системах. Комплексное изучение городских систем стимулируется прежде всего потребностью целенаправленного управления, прогнозирования их развития, устранения нежелательных явлений в их функционировании.

В современном мире интенсивность процесса урбанизации стремительно растет, приобретая новые пространственно-распределенные формы. Развитие средств коммуникаций и стремление современного человека к созданию собственной среды обитания, органично встроенной в естественную природную среду, способствует росту распределенных урбанизированных территорий. Значительное влияние на эти процессы оказывает мировая компьютерная паутина, первым этапом в развитии которой является Интернет.

Процесс развития города, который проявляется прежде всего в изменении его территории и численности населения, порождает целый ряд проблем, связанных с условиями проживания, экономикой, транспортом, с деградацией качества окружающей среды, с управлением весьма разветвленным городским коммунальным хозяйством. Поэтому процесс урбанизации сопровождается попытками вмешательства в него с целью ограничения или полного устранения свойственных ему негативных явлений, а также целенаправленного регулирования его эволюции.

Успех этих попыток в значительной степени зависит от того, насколько отлажен и эффективен механизм управления и регулирования городского развития. Этот механизм важен в стационарной рыночной экономике, но в особенности его значимость возрастает в так называемой переходной экономике, многие элементы которой присутствуют в российской экономической системе. В своей предыдущей монографии "Развитие больших городов в условиях переходной экономики. Системный подход" (Ресин В.И., Попков Ю.С. М.: УРСС, 2000) авторы предложили в качестве такого механизма процедуру динамического системного анализа. Эта процедура реализует в замкнутом цикле мониторинг и анализ текущего состояния городской системы, синтез управляющих и регулирующих воздействий и оценку эффективности принимаемых решений.

В данной монографии развиваются основные концептуальные положения процедуры динамического системного анализа в направлении учета факторов неопределенности, игнорирование которых часто приводит к весьма негативным результатам.

Причины неопределенности связаны как с воздействием многочисленных недетерминированных факторов, так и с недостаточно полным знанием связей между решением и его результатом. Мы выделяем два основных вида неопределенности: а) неопределенность, вызванная неполнотой математического описания связи между альтернативой и результатом ее выбора; б) неопределенность, вызванная действием случайных факторов, или вероятностная неопределенность.

Между этими двумя видами неопределенности нет резкого различия, все зависит от конкретной ситуации и той информации, которой располагает лицо (или группа лиц), принимающее решение.

Те или иные факторы разумно отнести к случайным, если для них выполняется основное условие применимости вероятностных методов – статистическая устойчивость. Это означает, что для событий, исход которых заранее не определен, при повторении условий их осуществления наблюдается тенденция к стабилизации около некоторого значения частоты возникновения таких событий. Иными словами, событие следует признавать случайным, если частота его осуществления при многократном повторении условий его возникновения стремится к некоторому пределу. Именно подобная статистическая устойчивость, математически выражаемая так называемым законом больших чисел, дает основание применять к случайным событиям весьма развитый аппарат математической теории вероятностей и при этом быть уверенным в том, что результат такого применения будет соответствовать физической реальности. Подчеркнем, что сама по себе неопределенность в исходе того или иного события не является достаточным основанием, чтобы считать такое событие случайным. Лишь при наличии статистической устойчивости применительно к неопределенному событию можно ставить вопрос об использовании теоретико-вероятностных методов анализа.

Из изложенного следует, что для случайных факторов должна существовать возможность их изучения путем накопления статистики. Если эта возможность существует, можно строить вероятностные модели случайных факторов, извлекая из наблюденной статистики необходимую для таких моделей информацию.

В том случае, когда нет оснований рассчитывать на статистическую устойчивость или нет данных, позволяющих проверить ее наличие, следует отнести соответствующие факторы к неопределенным (мы будем употреблять термин "детерминированная неопределенность"). Отметим, что один и тот же фактор может в одних условиях рассматриваться как случайный, а в других – как неопределенный, все зависит от той информации, которая есть у лица, принимающего решение.

Несколько слов о содержании книги. Книга состоит из 9 глав и двух приложений. В первой главе проводится анализ города как объекта системного анализа. Вводится необходимая системная терминология, рассматривается функционально-пространственная структура городской системы и основные инструменты ее развития. Вторая глава посвящена анализу факторов неопределенности в управлении развитием города и вероятностным аспектам динамического системного анализа. В третьей и четвертой главах рассматриваются принципы формирования моделей городских систем и некоторые конкретные модели. При построении и исследовании моделей городских систем последовательно применяются принципы энтропийной теории макросистем. Пятая глава посвящена проблемам оптимизации различных программ городского развития при использовании процедур динамического системного анализа. В главе 6 рассматриваются основные принципы принятия решений в условиях многокритериальности и детерминированной неопределенности, а в главе 7 те же вопросы исследуются для вероятностной неопределенности. Главы 8 и 9 посвящены финансовым аспектам принятия управленческих решений. Здесь рассмотрены основные принципы коммерческих расчетов, статическая и динамическая проблемы оптимизации инвестиционного портфеля, некоторые модели динамики финансового рынка. В приложении 1 собраны сведения из теории вероятностей и теории случайных процессов, которые используются в основном тексте книги, а также некоторая дополнительная информация, облегчающая читателю знакомство с современными вероятностными методами. В приложении 2 приводится математическая формализация и метод решения проблемы согласования мнений группы экспертов.

Книга интегрирует обширную литературу по данной проблематике, в том числе и работы авторов, которые образуют ее каркас. Но поскольку она в основном ориентирована на студенческую аудиторию, список цитируемых литературных источников содержит наиболее важные, по мнению авторов, ссылки.

Материал книги безусловно заинтересует научных работников и авторов, а также специалистов-практиков, занимающихся проблемами городского развития.

Об авторе

Попков Юрий Соломонович

Академик РАН, доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ. Главный научный сотрудник Института системного анализа ФИЦ ИУ РАН, главный научный сотрудник Института проблем управления РАН, заведующий кафедрой "Системные исследования" Московского физико-технического института (МФТИ), профессор кафедры "Нелинейные динамические системы" факультета вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова. Автор более 240 научных трудов, в том числе 15 монографий. Область научных интересов — стохастические динамические системы, оптимизация, машинное обучение, макросистемное моделирование.