Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. ПРОБЛЕМА КОМПЛЕКСНОГО РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА ДЕЛЬТЫ РЕКИ МЕКОНГ
I.I. Актуальность развития сельскохозяйственного производства в дельте реки Меконг ... 13
1.2. Обзор географических и климатических условий 16
1.3. Системный подход к проблеме комплексного развития дельты реки Меконг 22
ГЛАВА П. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАЗВИТИЯ И РАЗМЕЩЕНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА В ДЕЛЬТЕ РЕКИ МЕКОНГ
П.І. Построение математической модели .... 28
П.2. Структура диалоговой системы для исследования вариантов размещения производства с/х продукции и распределения водных ресурсов 35
ГЛАВА Ш. ИМИТАЦИОННАЯ МНОГОФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КАПВЛОЖЕНИЯ ДЛЯ РАЗВИТИЯ С/Х ПРОИЗВОДСТВА ДЕЛЬТЫ РЕКИ МЕКОНГ
Ш.І. Вопросы общей методологии построения имитационной системы 43
Ш.2. Имитационная система для АПК "Дельта Меконга" . 48
РЕЗУЛЬТАТЫ ЧИСЛЕННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ (ГРАФИКИ) .... 64
ЛИТЕРАТУРА 83
- Актуальность развития сельскохозяйственного производства в дельте реки Меконг
- Структура диалоговой системы для исследования вариантов размещения производства с/х продукции и распределения водных ресурсов
- Вопросы общей методологии построения имитационной системы
Введение к работе
Социалистическое планирование, в первую очередь долгосрочное, опирается на научные прогнозы, потребностей общества и экономических ресурсов, а также на прогнозы развития фундаментальных и прикладных наук и технического воплощения их достижений.
Наука разработала эффективные методы экономико-математического моделирования и системного анализа, которые облегчают процесс планирования. Современная методика планирования предусматривает повышение роли общеэкономических расчетов на предварительной стадии разработки перспективного плана. Она исходит из того, что прежде чем приступить к детальному отраслевому проектированию, еле дует построить предварительную укрупненную модель плана, охватывающую основные факторы и параметры в их взаимосвязи.
В ряде стран, особенно социалистических, где важную роль играет централизованное планирование народного хозяйства, к настоящему времени уже создано большое число математических моделей, описывающих процесс сельскохозяйственного производства - одного из основных секторов экономики. Путь создания таких моделей условно можно разделить на 3 этапа. Первый этап начался в конце пятидесятых годов, когда создаваемые модели представляли в основном научный интерес и были ориентированы на изучение общих закономерностей развития производства. На втором этапе, с начала семидесятых годов, разрабатывались уже конкретные модели. Экономико-математические методы начинают играть в тот период важную роль в процессе принятия решений в экономике. Однако, эти модели еще стоя ли отдельно от других элементов планирования. Третий этап связан
с бурным использованием вычислительных машин и информационных систем. В системе планирования процесс математического моделирования развития сельскохозяйственного производства в настоящее время является одним из самых важных элементов. В большинстве своем, математические модели сельскохозяйственного производства строятся для оценки перспектив развития народного хозяйства на пять (средне-срочное планирование) или 15-20 лет (долгосрочные планы). Основные цели, поставленные при разработке этих моделей следующие: распределить (разместить) ресурсы, определить структуру сельскохозяйственного производства и рекомендовать стратегии в процессе принятия решений о направлении сельскохозяйственной политики.
Существующие модели сельскохозяйственного производства- отличаются друг от друга степенью конкретности и адекватности, описываемым процессам, что, в свою очередь, зависит от уровня развития вычислительной техники и соответствующего математического обеспечения. В начале шестидесятых годов было разработано несколько вариантов моделей распределения ресурсов в производстве сельскохозяйственной продукции на основе аппарата линейного программирования [з<3»40І Линейное программирование и сейчас является самым распространенным инструментом численной реализации моделей. Наряду с этим, используются целочисленное, квадратичное и стохастическое программирование [41,45,46,47] При планировании сельскохозяйственного производства используется также метод динамического программирования [46»47>48»49Г В моделях процесс производства описывается некоторым набором параметров, характеризующие типы производственных единиц (совхоз, кооператив, частная ферма и т.д.), производственные районы, категории почв, различные типы технологий, ведущие культуры и структуру животновод-
ства. При моделировании ресурсные требования часто выражаются в виде фиксированных коэффициентов, которые определяются на основе анализа развития технического прогресса и эволюции процесса производства в сельском хозяйстве.
В зависимости от двух типов планирования - централизованного и децентрализованного, государство использует в сельском хозяйстве два механизма регулирования: прямой и косвенный. Первый механизм включает следующие задачи:
определить тип, размер и схему размещения важнейших капиталовложений или входных ресурсов;
установить виды выращиваемых культур;
распределить физические и финансовые ресурсы в процесс производства;
« определить миграции трудоспособного населения и т.д. Второй механизм содержит такие задачи:
определить состояние цен и ценовой политики;
определить финансовое состояние и политику налогов;
определить централизованный кредит и т.д.
Два типа указанных механизмов приводят к различным моделям, критериям, целям, ограничениям. Система моделей, описывающая процесс сельскохозяйственного производства любой страны, обычно состоит из нескольких моделей, основные типы которых приведены в работах [34]»[55]» и т.д. В число наиболее используемых моделей входит модель размещения производства сельскохозяйственной продукции. В работе [381 дан обзор моделей размещения сельскохозяйственного производства, разработанных в разных странах мира. Описываемые модели приводят как к задачам линейного, так и нелинейного программирования. Задача размещения сельскохозяйственного произведет-
ва в районе в общем случае может сформулироваться таким образом: при известных объемах производства отдельных видов продукции растениеводства и животноводства в районе в целом, известных удельных технико-экономических характеристиках производства, дифференцированных по территории района, известных ограничениях на использование основных ресурсов (земли, трудовых ресурсов и др.) найти такую схему размещения производства сельскохозяйственной продукции, которой соответствовали бы экстремальные значения некоторых показателей: максимальный выпуск продукции, минимальные затраты на выпуск продукции и т.д.
Как правило, в настоящее время при исследовании какого-либо сельскохозяйственного объекта не удается ограничиться созданием лишь одной модели размещения сельскохозяйственного производства. Строится система моделей, которая обычно имеет иерархический характер. Такая система может содержать очень подробную модель нулевого уровня, так называемую базовую модель. Ввиду большой размерности эта модель не предназначена для численных экспериментов. Она может быть даже не вполне обеспечена информационно. В базовой модели исследователь формально записывает свой представления о моделируемом объекте, о тех его структурах, которые будут служить предметом дальнейшего изучения. Таким образом, базовая модель носит лишь принципиальный характер и служит для создания на ее основе более грубых моделей нижних уровней.
Модели нижних уровней формируются путем агрегирования переменных базовой модели, усреднения входящих в нее параметров, исключения из рассмотрения каких-то менее существенных элементов базовой модели, более грубого-описания исследуемых процессов, декомпозиции базовой модели и т.п. Иногда система содержит так на-
_ 7 -
зываемые модели.первого уровня. Это также достаточно подробные модели. Но они уже предназначены для реализации на ЭВМ и должны быть обеспечены исходной информацией. Эти модели не предполагается использовать в оптимизационном режиме. Они должны служить для проверки и уточнения оптимальных решений, полученных на моделях второго уровня. Модели второго уровня - это относительно простые модели, имеющие небольшую размерность. Они предназначены для проведения большой серии оптимизационных расчетов и поэтому должны иметь сервисное обеспечение, позволяющее быстро вводить исходную информацию, редактировать структуру моделей и выводить результаты расчетов в удобной для изучения формы.
Таким образом, важным принципом системного анализа проектов развития экономического района, является создание двух классов моделей. Один из них - это относительно простые модели, позволяющие генерировать варианты стратегий использования капиталовложений и ресурсов, а второй класс моделей - это подробные системы моделей, позволяющие оценивать эти стратегии по многочисленным показателям, которые интересуют плановые органы.
Простым примером подобной системы моделей может служить система, описанная в работе [З] и состоящая из базовой модели Л1о и двух моделей второго уровня 1Л\ й ЛИ . Эта система моделей создана в ВЦ АН СССР для исследования сельскохозяйственного производства в Азербайджанской ССР. Исследовались варианты размещения,минимизирующие капитальные вложения в производство, себестоимость продукции, водопотребление на орошение при заданных планах выпуска продукции и т.д. Исследовались также предельные возможности выпуска вектора продукции в регионе при заданном ассортименте. Модель Мо имела около 6000 линейных ограничений и более 7000 переменных.
Путем агрегирования модели /Чо была создана модель Ml, которая имела уже около 400 ограничений и 4000 переменных. На этой модели была проведена серия расчетов с указанными выше критериями. Время одного расчета одного варианта на ЭВМ БЭСМ-6 составляло 7-8 минут. В работе [ЗІ изучаются возможности применения теоретико-игрового подхода к решению указанных задач. Для экспериментов в рамках этого подхода путем укрупнения размеров территориального деления и осреднения коэффициентов модели ЛИ была сформирована модель [^4 , размерность которой была 63 х 107, Следует заметить, что в настоящее время вопрос о соответствии решений, полученных на различных моделях, входящих в систему, то есть вопрос согласования моделей, нельзя считать вполне решенным.
Приведем ниже краткое описание нескольких моделей размещения сельскохозяйственного производства, содержащих типичные особенности таких моделей. Выбор приводимых моделей объясняется тем, что они реализованы и успешно применяются на практике. Это: модель размещения сельскохозяйственного производства, входящая в систему SWIM (Болгария) и описанная в работе [Зб] , предназначена для решения следующей задачи: определение площади земель, нуждающихся в ирригации, и объема воды, необходимого для орошения.
Система SWIM применялась для исследования сельскохозяйственного производства в нескольких областях Болгарии, причем анализировались варианты развития производства при благоприятных и неблагоприятных погодных условиях. В работе (37) система SWIM расширена за счет введения дополнительных ограничений, среди них, ограничения, которые учитывают влияние источников загрязнения на производство сельскохозяйственной продукции. В Венгрии разработана система моделей НАМ—I [35] для описания социалистического сельскохозяйственного производства. Анализ, проводшлый на основе этой
системы,является эффективным инструментом, используемым в процессе принятия решения при планирований сельскохозяйственного производства на интервале времени 10-15 лет. Эта система моделей построена в виде ряда блоков, включающих блок производства (линейная модель). Модель производства описывает не только государственный и кооперативный типы производства, но также и производство частного лектора. При помощи системы НАМ-І были проанализированы 15 вариантов развития сельскохозяйственного производства при различных ценах и типах технологий. На основе НАМ-І была построена система моделей НАМ-П [35], которая дает дополнительную возможность исследования процесса изменения капиталовложения.
Рассмотренные выше системы моделей, основаны на первом принципе регулирования сельскохозяйственного производства государством. Система моделей ТЕАМ-І и ЖАМ-П (Таиланд) в работе [5^]дает типичный пример, в котором государство регулирует сельскохозяйственный процесс производства по второму принципау.
Рассмотренные выше системы моделей были применены для изучения различных объектов во многих странах мира. При этом в изучении объектов участвовали не только научные специалисты стран, где находятся объекты, но также и специалисты других стран. Опыт исследования, полученный в одних регионах мира, оказывался полезным для других регионов.
Регион дельты реки Меконг, одной из самых больших рек в мире, был выбран как объект, в исследовании которого участвует много стран. Бассейн Меконга является одним из самых сложных объектов в мире, особенно характерных для тропических зон. Изучение такого бассейна требует участия в исследованиях специалистов различных областей знаний. Сейчас существует уже не мало работ [26 ]»[21] »[28]» [30]» посвященных исследованию различных аспектов сложной
проблемы развития региона дельты Меконга. Однако внедрение научных достижений в практику до сих пор находится на низком уровне. В настоящее время начинаетсян новый этап изучения региона дельты Меконга, когда от локальных проектов переходят к проектам, носящим международный характер, поскольку проблема развития дельты Меконга, протекающего по территории нескольких стран, не может быть решена в рамках одной страны.
В данной работе рассматривается частная задача, решение которой впоследствие может послужить основой для создания специального блока при исследовании общей проблемы использования ресурсов долины р.Меконг. В работе изучется проблема рационального использования ресурсов для развития сельскохозяйственного производства в части дельты реки Меконг, расположенной на юге Вьетнама. Развитие сельского хозяйства в этом районе зависит от генерального проекта развития всего бассейна реки Меконг, протекающей по территории нескольких стран. Так например, планирование распределения водных ресурсов Меконга в южной части Вьетнама не может не зависеть от того, как будет регулироваться уровень воды в большом озере Тонлетап Кампучии. Вообще, от политики распределения расхода реки Меконг на территории всего бассейна зависит решение многих частных проблем одной большой проблемы развития сельскохозяйственного производства на этой территории дельты Меконга, в частности решение таких вопросов, как борьба с наводнениями на юге Вьетнама, обеспечение пресной водой территорий, примыкающих к тем участкам многочисленных рукавов дельты, в которых вода засолена из-за поднятия вверх по течению соленых морских вод, и ряд других вопросов. В силу сказанного ясно, что любой проект развития какого-то региона в бассейне реки Меконг должен рассматриваться как неотъемлемая часть генерального проекта
развития всего бассе йна. В настоящее время
- II -
не существует единого генерального проекта развития бассейна реки Меконг, поскольку создание такого проекта является задачей международного масштаба. Тем не менее каждый регион бассейна испытывает сейчас острую нужду в своем локальном плане развития, в частности регион южной части Вьетнама, расположенный на территории дельты Меконга.
В этой диссертационной работе построена система математических моделей, численная реализация которых на ЭВМ позволяет анализировать различные возможные варианты распределения ресурсов с целью выбора наиболее рациональных путей развития сельскохозяйственного производства в южном регионе Вьетнама на территории дельты реки Меконг. Модели рационального размещения ресурсов созданы в разных странах мира, однако использование их в том виде, в котором они есть, для исследования путей развития сельскохозяйственного производства в дельте Меконга оказалось невозможным,
В отличие от существующих систем моделей модели, описываемые в настоящей работе, отражают сложные особенности изучаемого региона, такие, как: наличие явления наводнения, приводящего к затоплению больших территорий в течение нескольких месяцев; существование ярко выраженных двух климатических сезонов года - сезона дождей и1 засухи, продолжающихся примерно по полгода каждый; наличие явления трансформации почв из одного вида в другой и другие особенности. Наряду с природными особенностями региона модель должна учитывать особенности социалистического пути развития этого региона.
Диссертационная работа состоит из трех глав. Первая глава дает представление об актуальности развития сельскохозяйственного производства в дельте Меконга. Описываются географические и климатические условия региона. Подчеркивается необзаодимость си-
12 ~
стемного подхода к изучению проблемы комплексного развития этого региона.
Во второй главе описывается система математических моделей размещения и развития сельскохозяйственного производства в регионе реки Меконг. Разработаны алгоритмы для решения задачи линейного программирования большой размерности (число переменных больше 1000, и число ограничений - 251). Задача размещения реализуется с помощью такой системы программирования на ЭВМ БЭСМ-6 в течение порядка 10 минут машинного времени.
В третьей главе рассмотрена имитационная многофакторная модель использования капитальных вложений для развития сельскохозяйственного производства дельты реки Меконг. Модель позволяет описывать процесс распределения капитальных вложений по времени и по отраслям агропромышленного комплекса с целью повышения количества сельскохозяйственной продукции в этом регионе.
- ІЗ
Актуальность развития сельскохозяйственного производства в дельте реки Меконг
Долина реки Меконг имеет общую площадь 4 млн.га, что в два раза превосходит площадь долины Красной реки - крупнейшей житницы на севере Вьетнама, При этом площадь долины Меконга, пригодная для сельскохозяйственного производства, составляет 75% всей долины реки и превосходит аналогичную площадь долины Красной реки в три раза. В частности, рис может выращиваться на площади 2,3 млн.га, что составляет 48$ от общей площади, пригодной для выращивания риса в стране. Долина Меконга имеет большой потенциал для развития сельского хозяйства, так как она содержит много пахотной земли, имеет хорошую почву, достаточное и стабильное количество солнечного света, много осадков и почти не подвергается бурям, В бассейне Меконга большое количество пресной воды и лесовой земли. Такие факторы позволяют всесторонне развивать этот регион как единый стабильный сельскохозяйственный комплекс. Но на пути развития в этом регионе имеются немалые трудности. Выделим основные из них:
- низкий уровень развития экономики;
- около 1/3 площади бассейна (п 1,5 млн.га в сухой период и SJ I млн.га - в период дождей) имеет закисленные и засоленные .почвы;
- многие районы бассейна во время половодья затопляются, и уровень воды при этом поднимается в некоторых местах до 3 метров;
- ощущается недостаток капитальных вложений на строительство больших ирригационных систем, на проведение защитных мероприятий от наводнений, и нарушений почвенного состава из-за кислых и соленых вод, К тому же ощущается еще и острая нехватка электроэнергии, топлива и строительных материалов, что мешает механизации сельского хозяйства.
Большим препятствием для освоения всей территории бассейна Меконга является сильная неравномерность в распределении по бассейну населения. В настоящее время население в основном сконцентрировалось по берегам рек, артериям каналов и асфальтовым дорогам.
Несмотря на все эти трудности, в целом можно сказать, что потенциал сельского, рыбного, лесного хозяйства, легкой промышленности, а также экспорта продукции дельты Меконга для всей страны достаточно велик.
По мнению спеыиалистов, при дальнейшем развитии региона, производство риса можно будет довести до нескольких десятков миллионов тонн, поголовье свиней до десятка миллионов, можно будет выращивать несколько десятков тысяч центреров дополнительных культур, т.е. фруктов, овощей, батата, сои и т.д. В сентябре 1981 года государственный комитет страны поставил задачу: сконцентрировать все силы на фронте сельского хозяйства и рационально использовать капитальные вложения для развития сельского хозяйства дельты Меконга, превратить ее в центр, выполняющий продовольственную программу страны.
Предполагаются следующие направления развития:
1. Повысить урожайность всех видов сельскохозяйственных продуктов, особенно урожайность риса, чтобы в кратчайший срок обеспечить потребность населения.
2. Обеспечить быстрый рост урожайности сельскохозяйственных -культур, дающих промышленное сырье и предметов экспорта, таких, как соя, сахарный тростник, джут, фрукты, кокосовые пальмы, бананы и т.д. Предусматривается также развитие дополнительных продовольственных культур, таких, как кукуруза, батат, маниок, а также расширенные животноводства, разведение свиней, кур, уток, рыбы, креветок и т.д.
3. Решить задачу размещения сельскохозяйственного производства, увеличить число урожаев в год, улучшить способы возделывания сельскохозяйственных культур.
4. Рационально использовать капитальные вложения для развития мелиорации, создания семенного фонда, реконструкции почв и т.д.
5. Рационально распределять трудовые ресурсы. В ближайшие пятилетки необходимо активно использовать местные трудовые ресурсы и ставить задачу, чтобы каждый человек, работающий в сфере сельского хозяйства, имел двести рабочих дней в году. Своевременно обеспечивать трудовыми ресурсами районы с дефицитом трудовых ресурсов.
Среди факторов, влияющих на развитие сельского хозяйства в дельте Меконга, решающим является водный режим бассейна Меконга. В течение года резко различаются два сезона: сезон с очень большим количеством пресных вод (сезон дождей) и сезон недостатка воды. При отсутствии больших капитальных вложений в строительство новых ирригационных систем каждый регион дельты Меконга должен рационально использовать существующие системы ирригации, благоприятные условия климата, особенно обилие щресной воды в дождливый сезон. Сохранять и рационально использовать водные ресурсы в сухой сезон. В дальнейшем предусматривается увеличить количество урожаев до 2-х или 3-х в год на территории всей дельты (в настоящее время на большей части дельты выращивается только один урожай).
Для выполнения этой задачи предусмотрено строительство новых ирригационных систем и проведение мероприятий по защите почв отзакислення и засоления в сухой сезон, а также мероприятий по защите от наводнений.
Температура стабильна в течение всего года. В среднем она равна 26-27С. Разница температур по сезонам не большая: 3С. Самая высокая в апреле: 30С, а самая низкая в январе: 25С.
Влажность: среднее значение составляет 82%. В районах, прилегающих к морю, около 83-85%. В сухом сезоне влажность уменьшается до 80% и в марте - до 75%.
Осадки: в дельте год делится на два сезона: сухой сезон и сезон дождей. Сезон дождей начинается с мая и продолжается в течение б месяцев. Количество осадков неравномерно по всей дельте. Разница между максимальным и минимальным количеством осадков составляет около 700-800 мм в год. В сезоне дождей количество дождей составляет 85-90% годовой нормы и равномерно распределяется по месяцам (200-300 мм/месяц). В сезоне дождей каждый месяц имеет 15-20 дождливых дней. А в сухом сезоне только 20 мм/месяц и имеет только 1-3 дня дождливых.
Испарение. Каждый год имеет в среднем 2200-2700 солнечных часов. В сезон дождей в каждом месяце около 120-150 солнечных часов по 5-6 часов в день, за исключением самых дождливых месяцев - августа и сентября, когда число солнечных часов - 4-5 час/ /в день. Испарение в сезон дождей не превышает 60-100 мм/в месяц. В сухой сезон в каждом месяце около 200 солнечных часов по 7-8 часов в день. Март и апрель являются самыми солнечными: по 8-9 часов в день. Испарение в сухой сезон составляет около 120-150 мм/мес. В некоторых районах дельты испарение равно, а иногда пре - 17 -вышает количество выпавших осадков, что приводит к засухе. На кислой и соленой почвах засуха приводит к увеличению закисленности и засоленности почв, и поэтому сельскохозяйственное производство требует дополнительно большего количества воды для промывки почв. Состояние ресурсов: Земельные ресурсы дельты Меконга.
В дельте Меконга существуют различные типы почв, такие как: пресная, малокислая, кислая, сильнокислая, соленая, сильносоленая и т.д.
Эти типы почв в течение года превращаются друг в друга в зависимости от количества воды и времени затопления, другими словами, площадь каждого типа почв изменяется в зависимости от сезона года. Качество почвы сильно зависит от мелиоративных работ, проводимых в дельте. Специалисты считают, что в дельте самым дешевым средством улучшения качества почв должна быть промывка их водой. Работы по рассолению и раскислению целесообразно проводить круглый год при помощи системы отдельных каналов для ирригации и дренажа, системы насосных станций, шлюзов. Качество почв может быть улучшено также при помощи биологических мероприятий, например, путем посадки особых видов растений, которые могут расти на сильно кислой почве и способствуют ее раскислению. Мелиоративные работы в дельте Меконга предполагается проводить в течение нескольких десятков лет.
Водные ресурсы дельты Меконга
Вода является важнейшим фактором, влияющим на сельское хозяйство. В зависимости от сезона года, стоковый режим реки меняется. Он, главным образом, зависит от количества дождей. В сухом сезоне уровень воды в двух главных ветвях Меконга и в каналах значительно уменьшается. В среднем, годовой сток Меконга составляет 430 км3/год, что эквивалентно расходу 14,000 м3/с Поскольку территория дельты Меконга расположена очень низко, соленая морская вода поднимается -по рукавам дельты на расстояние до 70 км от моря, в связи с чем вода в ирригационных каналах засоляется. Из-за нехватки воды почва в сухой сезон еще больше закашляется и засоляется. Согласно предварительным оценкам в сухом сезоне дополнительно требуется в дельте около 3000-8000 м3/с воды. Это, по-видимому, обеспечить потребности в воде сельского хозяйства и других отраслей, а также приведет к уменьшению явления вторжения соленых вод вверх по артериям дельты. В сезон дождей расхода Меконга практически достаточно для удовлетворения всех потребностей в воде. В таблице I приведены величины расхода в м3/с некоторых ветвей Меконга в разных створах в маловодный период. В таблице П приведены максимальные секундные расходы (м3/с) воды, которые можно отбирать в указанных створах рукавов дельты. Такой режим отбора воды не приведет к увеличению участка вторжения соленых морских вод вверх по течению (по2б).
Структура диалоговой системы для исследования вариантов размещения производства с/х продукции и распределения водных ресурсов
Во втором параграфе было отмечено, что исследуемый объект обладает такими свойствами как многокритериальность, стохастичность или неопределенность по ряду параметров, динамике. Естественно, нельзя надеяться на то, что все эти свойства удасться отразить в линейной статистической модели типа той, что описна в П.І, Тем не менее представляется возможным приближенно описать такой объект некоторым набором подобных моделей, отличающихся друг от друга как коэффициентами матриц, правыми частями и функционалами, так,возможно, и структурой. Такое приближенное описание в чем-то сходно с кусочно-линейной аппроксимацией нелинейной функции. И в том и в другом случае мы пытаемся приближенно описать линейными соотношениями объекты более сложной природы.
Разумеется, в отличии от кусочно-линейной аппроксимации приближенное описание сложного объекта набором линейных моделей - процесс неформальный. Его качество зависит от методики проведения экспериментов с этим набором моделей, что в настоящее время в значительной -мере зависит от искусства исполнителя.
Во всяком случае необходимо подчеркнуть, что предлагаемый процесс исследования возможностей развития региона требует проведения сотен экспериментов с десятками, различными по структуре вариантами моделей. Такие работы невозможны без определенных средств, обеспечивающих эффективный диалог с моделью. Такие средства должны обеспечивать возможности ввода информации, выводы результатов в удобной форме, автоматической генерации матрицы для задачи линейного программирования и другие.
В этом параграфе будут описаны основные общие черты подобных систем. Из вышеизложенных задач, которые ставятся при исследовании любой модели типа размещения, следует, что диалоговые системы для исследования модели должны в том или ином виде содержать следующие блоки. I - блок данных, служащий для хранения на каком-либо носителе исходной информации и снабженный сервисом, позволяющим структуризовать, управлять и редактировать наборы данных. 2 -блок моделирования, в котором в том или ином виде заданы структура модели или набора моделей. 3 - блок генерации матрицы для пакетов решения задач линейного программирования. Этот блок необходим , поскольку эти пакеты требуют представления информации в строго определенной форме. В этом блоке осуществляется преобразование исходной информации к требуемой форме. 4 - блок решения задач линейного программирования. 5 - блок приближенного решения задачи линейного программирования. Этот блок не обязательно должен присутствовать в системе, но он может быть весьма полезен, если время нахожденшприближенного решения меньше, чем точного. Ведь в задачах типа размещения часто не требуется большой точности. Кроме того, приближенное решение можно использовать для получения точного, как начальную точку поиска. 6 - блок имитации, который позволяет разыгрывать различные сценарии на моделях. О необходи - 37 мости наличия такого блока было сказано при описании предлагаемой методики расчетов. 7 - блок интерпретации и выводы результатов. В этом блоке результаты счета преобразуются к виду, удобному пользователю. Сюда же входят средства визуализации информации и результатов счета, без него, по нашему мнению, эффективно построить диалог вообще невозможно. Пример структуры связи между блоками представлен на рис. 4. Разумеется, такого рода система может быть расширена, например, полезным представляется блок постоптимального анализа, где исследуется устойчивость решения по отношению к некоторым параметрам.
Поскольку модели размещения достаточно многочисленные и разнообразны, а потребность в диалоговых системах для их исследования чрезвычайно велика, возникает желание создать набор модулей, позволяющих в короткий срок сгенерировать ту или иную конкретную диалоговую систему, то есть в некотором смысле генератор диалоговых систем. Разумеется, конкретная реализация, трудность создания и возможности такой системы генераторов очень во многом зависят от Ехнических и сервисных возможностей ЭВМ, на которых она создается. В ВЦ АН СССР такая система была ориентирована на работу с БЭСМ-6, снабженной терминалами Видеотон, она использует систему Пульт и Сервис, позволяющих организовать диалог и языки программирования: Алгол , ЛП и Магистр. Естественно, такой генератор диалоговых систем должен быть ориентирован на определенного пользователя. Для нас таким ориентиром были специалисты в обліасти водного или сельского хозяйства. В силу этого не предполагалось, что они будут сами генерировать для определенной модели диалоговую систему. Такую систему должен генерировать математик в форме, удобной для ее использования в совместной с экспертом работе. Мы не отрицаем возможности самостоятельной работы эксперта экономиста с диалоговой системой, но только после некоторого обучения и тогда, -когда система полностью отлажена. По этим причинам система-генератор сделана в форме правильной математику-программисту, который в короткий срок способен из готовых модулей в соответствии с определенной методикой "собрать" диалоговую систему.
Перейдем к описанию той методики используемой модулем. В блоке данных необходимо создать структуру из привлечения исходной информации. Для этого используется стандартная процедура, написанная на Алголе, которую условно можно назвать редактором. Она позволяет заполнять и редактировать любой массив исходной информации. При этом в диалоге могут быть использованы следующие режимы: полный ввод информации в массив, ввод отдельной группы координат, умножение всех компонент массива на число. В соответствии со значением определенного параметра процесс редактирования может быть визуализован и результаты выведены на терминале или АЦПУ. Отредактированная информация может быть записана на указанный пользователем носитель. Центральное место в диалоговой системе занимает задание структуры моделей. Оно осуществляется с помощью специализированного языка Магистр. Запись модели на этом языке привычна для математика и легко читается. Например, ограничение
Вопросы общей методологии построения имитационной системы
В последние годы во многих странах картина развития народного хозяйства становится все более динамичной, быстро возникают и развиваются новые прогрессивные технологические способы, обнаруживается необходимость замены или улучшения старых технологий и т.п. Сложность структуры и динамичность развития народного хозяйства порождает известные трудности при разработке среднесрочных и долгосрочных планов, поскольку значительно увеличивается разнообразие и количество возможных вариантов плановых решений, а сложность и количество возникающих связей затрудняет выбор наилучших способов развития. Проблема выбора наилучшего или некоторого множества вполне удовлетворительных вариантов плановых решений имеет два аспекта: необходимость охарактеризовать все возможные в данной ситуации плановые решения и описание способов и их сравнение в условиях многокритериальности, т.е. принципов выбора наилучшего. Этот выбор, как правило, происходит в процессе неформального анализа во взаимодействии электронной вычислительной машины и человека, принимающего решение. Задача математика сводится прежде всего к разработке системы моделей,адекватно описывающих процессы производства и разработке процедур общения человека и ЭВМ, предельно облегчающих выбор решения. Функционирование возникающей в результате деятельности математика человеко-машинной системы, обеспечивается главным образом тем, что множество воз - 44 -можных вариантов решений формируется специальным образом при помощи ЭВМ, а выбор окончательного варианта осуществляется человеком или коллективом специалистов на основе расчетов, которые они получают с помощью ЭВМ. При этом лицо, принимающее решение (ЛПР), оказывается в состоянии при помощи имитации управляющих воздействий оценить возможности своих действий и, изменяя тем или иным образом параметры системы, которые находятся в его распоряжении, смоделировать изменение множества возможных решений и снова осуществить выбор множества наилучших решений, т.е. вести работу по выбору наилучшего решения в форме диалога с ЭВМ, Режим последовательного улучшения допустимых решений с помощью человеко-машинной системы подобного типа обычно называется диалоговым, а метод исследования называется методом имитационного моделирования. С помощью моделей имитационного типа описываются реальные отношения между экономическими объектами и протекание планово-производственных процессов. Задача исследователя состоит в представлении информации в наиболее полной и наглядной форме, позволяющей экспертам предвидеть разнообразные особенности производственного процесса (например, оценить результаты того или иного планового решения при различных погодных условиях). Хотя принцип имитации - это по существу развитие традиционного метода многовариантного анализа, который применялся задолго до появления ЭВМ (например, в военных штабах при планировании операции), теперь с появлением современных вычислительных систем он обрел новую жизнь. Теперь основной путь исследования любого явления с помощью имитационных моделей происходит, разумеется, через использование электронной вычислительной машины. Современная техника в принципе дает возможность производить расчеты любой сложности, включая организацию работы с моделью в диалоговом режиме с человеком. Результаты расчетов выдаются теперь в форме, удобной для обработки исследуемого про - 45 -цесса, например, в форме графиков или диаграмм. Такое представление информации позволяет исследователю в полной мере использовать свой опыт и интуицию и выбирать правильное направление в изменении управляющих параметров. Тем самым он получает большие возможности получить наилучшие варианты развития процесса в сложных условиях, определяемых высоким уровнем неопределенности (многокритериальность, погодные условия и т.д.).
Метод имитационного моделирования применяется в первую очередь для исследования динамических процессов, изучение которых другими способами оказывается чрезвычайно затруднительным. Это прежде всего те процессы, которые в практике не могут быть полностью формализованы из-за высокого уровня неопределенности. Она порождается многими причинами. К их числу относится прежде всего принципиальная многокритериальность большинства задач. Поскольку любая хозяйственная деятельность всегда характеризуется многими показателями (классический пример: затраты, которые стремятся уменьшить и выпуск, который стремятся увеличить").
Преодоление многокритериальности лежит за пределами математики и всегда требует дополнительных гипотез. В этом случае оказывается часто более целесообразным не вводить новых предположений (гипотез), а представив результаты серии вариантов в наглядном виде,и тем самым дать возможность лицу, принимающему решение, самому выбрать нужный вариант. Такая же ситуация возникает и в условиях неопределенности погодных факторов, и т.д. К настоящему времени разработано и используется большое количество имитационных моделей. Область применения этих моделей весьма широка. Они применяются при исследовании процессов управления биоценозами и экологическими системами, для решения задач управления сложными автоматическими устройствами, для решения проблемы рационального использования ресурсов и т.д. В процессе разработки систем эконо - 46 -мического планирования и управления метод имитационного моделирования находит место применения как способ проверки и экспериментального опробования предложений, вытекающих из общих теоретических положений, а также как путь создания диалоговой человеко-машинной системы, позволяющей осуществлять сравнение различных возможных вариантов функционирования экономических объектов. Детальная разработка имитационной модели и ее использование для исследовательских целей проходят в режиме многократного обращения к ЭВМ, анализа полученных результатов, сопоставление их с известными фактами и внесение изменений в исходную модель. Таким образом, и сам процесс построения системы моделей, имитирующей протекание изучаемых динамических процессов, становится своеобразным объектом "имитационного моделирования" т.е. требует использования средств диалога человек-ЭВМ.
В разработке имитационной модели можно выделить следующие этапы:
1. Исследование фактического протекания реального планово-производственного процесса. Этот начальный этап разработки модели обычно связан с проработкой ряда документов, литературных источников, и с изучением практики планирования и управления на конкретных объектах.
2. Выбор системы показателей достаточно полной и пригодной для удовлетворительного описания рассматриваемого процесса и разработки системы моделей, имитирующей изучаемый процесс. На этом этапе необходимо учесть, с одной стороны, потребности плановой практики, и, с другой стороны, возможности ЭВМ.
3. Исследование возможностей управления. Прежде всего необходимо перечислить все множество управляющих воздействий и указать те ограничения, которым эти управляющие воздействия должны удовлетворять.
4. Разработка первоначальной (исходной) имитационной моде ли. Этот этап часто называют этапом построения концептуальной модели, поскольку она учитывает лишь достаточно общие свойства и пока еще недостаточно привязана к конкретным особенностям процесса.
5. Исследование свойств имитационной модели методами математического анализа. Как правило,эти исследования проводятся с по мощью решения серии оптимизационных задач, в которых в качестве целевых функций выступают найденные ранее показатели. Примером подобных исследований является материал предыдущих глав диссертации.
