Рубрика: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
УДК 004.5
Программная реализация имитационной модели формирования экономических кластеров на микроуровне
В.В. Рунец,
бакалавр, 4 курс
М.А. Первухин,
доцент кафедры математики и моделирования
Владивостокский государственный университет экономики и сервиса
Россия. Владивосток
E-mail: vvrunets@gmail.com, pervukhinma@yandex.ru; тел.: +79146766659
ул. Гоголя, 41, г. Владивосток, Приморский край, Россия, 690014

При разработке имитационной модели формирования экономических кластеров в рамках выполнения гранта РФФИ, возникла потребность в проведении большого числа однотипных расчетов, выполнение которых вручную отнимало очень много времени. Таким образом, появилась задача создания программного продукта для автоматизации данных расчетов.
Ключевые слова и словосочетания: автоматизация, кластеризация, обработка данных, разработка, программное обеспечение, таблицы, идентификация.
Program implementation of the simulation model for the formation of economic clusters at the micro level
The development of a model for the formation of economic clusters within the framework of the RFBR grant, revealed the need for a large number of similar calculations, the implementation of which took a very long time. Thus, there appeared the task of creating a software product for the automation of these calculations.
Keywords: automation, clustering, data processing, development, software, tables, identification.
Экономические кластеры – важная часть рыночных отношений. Они способствуют увеличению продуктивности, эффективности, инновативности и конкурентоспособности экономических субъектов, разных сфер хозяйственной деятельности регионов или страны в целом. Значение кластерных механизмов растет вместе с развитием рыночной структуры. Появляется все больше способов их выявления, но, к сожалению, количество программ, позволяющих делать это быстро, увеличивается крайне медленно.
Целью данной работы является разработка программного средства моделирования взаимодействия экономических агентов на примере моделей из работ [1,2]. Программа разрабатывалась в рамках гранта РФФИ.
Для реализации было выделено три основные задачи:
1. Изучение модели. Подразумевает под собой разбор используемой математической модели, а также ее предшественников. Выделение необходимых формул и порядка их использования.
2. Разработка структуры исходных данных. Исходными данными является файл, информация из которого будет использоваться для дальнейших вычислений, а его структурой будет его внутренний порядок.
3. Разработка архитектуры приложения. Архитектура приложения – разработка непосредственно приложения, его классов и методов, последовательности действий во время работы и прочих вещей, связанных с функционированием программы.
Модель имеет двух участников процесса кластерообразования:
1.	Агент-потребитель.
2.	Агент-производитель.
Моделью предусмотрено, что агент-производитель производит товар или предоставляет услугу, которую приобретает агент-потребитель, а весь процесс происходит во времени, состоящем из нескольких циклов.
В начальный промежуток времени, все агенты-производители имеют, отличающиеся друг от друга, средства, представленные в виде денежных единиц. Предоставляемая продукция в целом, а также цены на изготовление одной единицы продукции, имеют разные стоимости. Модель использует показатели: «Технологичность», «Качество» и «Цена единицы продукции», в качестве описания характеристик, выпускаемой продукции. Следует отметить, что показатели «Качество» и «Технологичность», выраженные шкалой от 1 до 100, отличаются у каждого агента-производителя, а также зависят от пяти других показателей: «Инновационная компетентность», «Инновационная восприимчивость агентов-производителей», «Качество организации», «Человеческий капитал» и «Обладание интеллектуальной собственностью», которые также выражены шкалой от 1 до 100.
Данная модель предоставляет возможность производителю, менять показатели технологичности и качества производимой продукции каждые четыре такта, начиная с третьего, за счет улучшения качества организации, инновационной восприимчивости агентов-производителей, инновационной компетентности, человеческого капитала и обладания интеллектуальной собственностью. Этот процесс называется «Реструктуризация».
Во время реструктуризации, все агенты-производители решают, изменять ли один из параметров – качество или технологичность, или отказаться от внесения каких-либо изменений, основываясь на возможном увеличении прибыли или величине финансового обеспечения.
Если прирост прибыли одинаковый, агент-производитель выбирает тот вариант, который затратил меньше всего денежных единиц. Стоимость улучшений напрямую зависит от стоимости получения необходимого вектора из пяти компонент: «Инновационная восприимчивость агентов-производителей», «Качество организации», «Инновационная компетентность», «Человеческий капитал» и «Обладание интеллектуальной собственностью». Она представлена в виде матрицы, в которой каждому из пяти показателей соответствует вектор-столбец, в ячейках которого указаны стоимости улучшения того или иного показателя.
Агенты-потребители также имеют начальные параметры: «финансовые средства, планируемые для приобретения продукции», запросы к продукции «цена за единицу», «качество» и «технологичность», и крайние значения расстояний между векторами производителей и потребителей.
Агент-потребитель покупает товар или услугу у производителя при условии, если расстояние покупки между вектором производителя, меньше порогового значения приобретения продукта. Но в случае равенства расстояний между производителями и потребителем, агент-потребитель совершит покупку у производителя с наименьшим показателем стоимости за единицу продукции.
В модели подразумевается, что агент-производитель выпускает продукцию, при условии, что весь спрос будет удовлетворен. Спрос каждого потребителя является отношением денежных средств потребителя, которые он планирует потратить на приобретение продукции, к цене продажи одной единицы продукции конкретным производителем, округленным в меньшую сторону.
Модель также предлагает возможность агентам-потребителям изменять свои предпочтения. Это может происходить по разным причинам, например научно-технический прогресс или ответная реакция агентов-потребителей на появление улучшенного товара от производителей на рынке. Это происходит каждые четыре такта, начиная с пятого.
В некоторых случаях, модель предусматривает изменение ожидаемых качества, технологичности, а также цены покупки единицы продукции, так как параметры потребителей не только растут, но и падают.
После изучения модели, были рассмотрены несколько систем управления базами данных типа Microsoft Office Access и MySQL, но окончательное решение осталось за Microsoft Office Excel, не относящемуся к СУБД. Данный продукт был выбран по нескольким причинам:
1.	возможность быстрого редактирования данных;
2.	простота использования обычными пользователями;
3.	удобный вывод информации в необходимой форме.
Входной файл включает в себя три таблицы. Первые две таблицы содержат информацию об агентах-потребителях и агентах-производителях. Каждая из них может быть заполнена неограниченным количеством участников процесса. Выходной имеет место для каждого из них на новом листе.
Первая из них содержит всю информацию о производителях. В первой колонке указаны показатели цены, качества, технологичности, их образующие, а также такие параметры как «Ресурсное обеспечение» и «Финансовое обеспечение». Все последующие колонки содержат непосредственно числовые значения, каждого из производителей. Таблица представлена на рис. 1.

Рис. 1. Исходные данные, таблица «Производители»
	Вторая таблица содержит всю информацию о потребителях. В первой колонке указаны показатели желаемой цены, качества и технологичности, их пороговые значения, а также некоторые другие данные, которые используются в основном для удобства написания программного кода. Таблица представлена на рис. 2.

Рис. 2. Исходные данные, таблица «Потребители»

Третья таблица содержит информацию по всем образующим показателям для агентов-производителей. В первом столбце указаны уровни показателей. Следующие – сами показатели и стоимости перехода на новый уровень в денежных единицах. Таблица представлена на рис. 3.

Рис. 3. Исходные данные, таблица «Стоимостные показатели»
Заключающим этапом стала разработка приложения, способного обработать данные, представленные в указанной форме. Для написания программы использовалась среда разработки Visual Studio и язык программирования C#. На рис. 4. представлен интерфейс приложения. Он содержит в себе кнопку «Обзор» для загрузки исходных данных, шкалу состояния, которая показывает процессы расчетов и формирований страниц, окно для ввода числа тактов – времени жизни модели, а также кнопки «Посчитать», которая производит все вычисления.

Рис. 4. Интерфейс готового приложения
После работы программы мы получаем еще один Excel-документ, содержащий следующие данные: выделенные агенты-потребители с учетом порогового значения расстояния приобретения продукции; объем произведенной продукции; объем финансовых средств; затраты на производство; затраты на маркетинговые исследования; затраты на реструктуризацию; прибыль от реализации продукции; остаток финансовых средств; пересчитанные таблицы производителя и потребителя. В зависимости от количества тактов генерируется несколько листов с таким содержанием. Выходной файл представлен на рис. 5.

Рис. 5. Выходной файл
В результате всех действий, была получена программа, способная обработать указанные в модели данные. Так как она может работать сразу с большим количеством участников процесса, была увеличена база исходных данных, что позволило собирать более достоверную статистику. Также увеличилась скорость работы над научным проектом, из-за того, что большую часть обработки данных, которая раньше выполнялась человеком, стала обрабатывать программа, а человек получил возможность работать сразу с готовыми результатами. 
_________________________
1. Боуш Г.Д, Куликова О.М., Шелков И.К., Агентное моделирование процессов кластерообразования в региональных экономических системах // Экономика региона. 2016. Т.12. C. 64–77.
2. Батурин Г.Г., Первухин М.А., Титова Н.Ю. Агент-моделирование процессов формирования кластера стейкхолдерами на микроуровне // Научное обозрение: теория и практика. 2017. Т. 12. С. 78-87.