Идентификация параметров агент-ориентированной модели управления промышленным комплексом региона

Abstract

Current challenges facing the Russian economy require models to optimise industrial management processes at the regional level. Therefore, a three-level hierarchical agent-based model for minimax control of the regional industrial complex is considered in this research. The study aims to develop an approach to solving a parameter identification problem of the agent-based model for managing the industrial complex of Sverdlovsk oblast. To this end, the paper presents a theoretical justification for the implemented approach, a formalisation of the aforementioned problem, and an algorithm for constructing and selecting models to assess management system parameters. The method of linear regression analysis was applied to solve the identification problem. The proposed approach was tested using data on 28 types of industrial activity in Sverdlovsk oblast for 2005–2021. The phase vector of statistical identification models was defined by the following parameters: the average annual number of employees of enterprises; fixed assets; gross value added; volume of shipped goods, performed works and services; balanced financial results of enterprises; investment in fixed capital; costs of implementing and using digital technologies. The control vector was determined by the factors of attracting budgetary and other (external) funds. As a result, 125 high-quality models were built to solve parameter identification problems of the agent-based model used for managing the industrial complex of Sverdlovsk oblast. The obtained statistical models can be used to establish communication between agents, clarify their specificity, calculate and assess management performance. The proposed approach can be applied to predict the development of regional industrial complexes in accordance with planned control actions, as well as to calculate control actions necessary to achieve target parameters.

Новые вызовы, стоящие перед отечественной экономикой, требуют построения моделей, позволяющих адекватно оптимизировать процессы управления промышленностью на уровне региона. Данная работа посвящена разработке агент-ориентированной модели трехуровневого иерархического минимаксного управления региональным промышленным комплексом. Целью настоящего исследования является разработка методики решения задачи идентификации параметров агент-ориентированной модели управления промышленным комплексом региона на примере Свердловской области. Для выполнения поставленной цели предложено теоретическое обоснование реализуемого подхода, приведена формализация задачи идентификации параметров системы управления промышленным комплексом региона, описан алгоритм построения и отбора моделей для оценки параметров системы управления. В качестве метода решения задачи идентификации выбран подход на базе линейного регрессионного анализа. Подготовка информационной базы для апробации подхода проводилась в условиях Свердловской области по 28 видам экономической деятельности, относящихся к промышленному производству, по данным за 2005–2021 гг. При построении статистических моделей идентификации фазовый вектор задается следующими параметрами: среднегодовая численность работников предприятий, основные фонды, валовая добавленная стоимость, объем отгруженных товаров, выполненных работ и услуг, сальдированный финансовый результат организаций, инвестиции в основной капитал, затраты на внедрение и использование цифровых технологий. Вектор управления задан факторами привлечения бюджетных средств, а также привлечения средств кроме бюджетных (из внешних источников). В результате исследования построено 125 моделей достаточно высокого качества, которые могут быть использованы в решении задачи идентификации параметров для построения агент-ориентированной модели управления процессами развития промышленности Свердловской области. Полученные статистические модели позволяют установить связь между агентами, уточнить их специфику, рассчитать и дать оценку результатов применения механизмов управления. Предложенный подход применим для построения прогнозов развития регионального промышленного комплекса в соответствии с планируемыми управляющими воздействиями, а также для вычисления оптимального набора управляющих воздействий для достижения промышленностью целевых параметров.