Агент-ориентированная модель для мониторинга и управления реализацией больших проектов

Цель. Обосновать необходимость использования агент-ориентированной модели (АОМ) в процессе реализации крупных проектов, позволяющей оценивать последствия недобросовестного выполнения своих обязательств со стороны участников проекта. Задачи. Проанализировать эффективность применения агент-ориентированного подхода при моделировании социально-экономических процессов; выделить основные характеристики типов агентов; провести анализ пошаговой имитации процессов АОМ. Методология. Исследование основано на разработанной модели ( CGE -модель) общего равновесия социально-экономической системы России. Настоящая работа является логическим продолжением данного исследования, но основана она уже на применении агент-ориентированного подхода в моделировании, который предполагает смещение фокуса с макроуровня на уровень отдельных экономических акторов - агентов. Результаты. В работе показано применение агент-ориентированного подхода при моделировании процессов реализации крупных проектов, в которых организации - участники проектов, а также люди - работники этих организаций являются самостоятельными акторами (агентами), способными к активным действиям в соответствии со своими предпочтениями. Так, агенты-люди в модели способны менять место работы и/или место жительства, а агенты-организации - выстраивать между собой партнерские отношения для выполнения отдельных этапов работ по моделируемым проектам. Агенты-люди вносят свой вклад в результаты работы агентов-предприятий в соответствии со своим трудовым потенциалом, но могут вести себя и недобросовестно, так же, как и агенты-предприятия, если их руководителем оказался такой агент-работник. Таким образом, в модели имитируется поведение агентов, осуществляющих незаконные финансовые операции, в результате чего часть выделенных на выполнение работ средств не участвует в производстве, вследствие чего заявленные цели проекта не достигаются. Вероятность такого поведения агентов зависит от общего уровня порядочности, который является управляемым параметром модели. В модели также имитируются процессы воспроизводства населения.

агент-ориентированное моделирование, мониторинг реализации больших проектов, незаконные финансовые операции, трудовой потенциал, прогнозирование численности и структуры населения, agent-based modeling, monitoring of the implementation of large projects, illegal financial transactions, labor potential, population forecasts, and structures

1. Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (грант № 15-02-00276 «Разработка агент-ориентированной модели системы государственного управления в России»)

2. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д., Бурилина М. А. Разработка математической модели для количественной оценки последствий незаконных финансовых операций // Управленческое консультирование. 2016. № 3. С. 85-95.

3. Bloomquist K. M. A Comparison of Agent-Based Models of Income Tax Evasion // Social Science Computer Review. 2006. N 4. p. 411-425.

4. Luna F., Stefansson B., eds. Economic simulations in Swarm: Agent-based modelling and object oriented programming. Amsterdam: Kluwer Academic Publ., 2000. 291 p.

5. Davis J. S., Hecht G., Perkins J. D. Social Behaviors, Enforcement and Tax Compliance Dynamics // Accounting Rev. 2003. N 78. p. 39-69.

6. Korobow A., Johnson C., Axtell R. An Agent-Based Model of Tax Compliance with Social Networks // National Tax Journal. 2007. Vol. 60, N 3, p. 589-610.

7. Situngkir H., Khanafiah D. Theorizing Corruption through Agent-Based Modeling // Advances in Intelligent Systems Research. 2006. doi:10.2991/jcis.2006.183.

8. Rennard J.-P. Handbook of Research on Nature-Inspired Computing for Economics and Management, Hershey, PA: Idea Group Reference, 2006. 989 p.

9. Бахметова Г. Ш. Методы демографического прогнозирования. М.: Финансы и статистика, 1982. 159 с.

10. Шахотько Л. П., Терещенко С. М. Компьютерное решение задачи построения демографических прогнозов // Вопросы статистики. 1999. № 10. С. 57-65.

11. Multimethod Simulation Software AnyLogic: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.anylogic.com/.

12. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д. Ситуационное моделирование - эффективный инструмент для стратегического планирования и управления // Управленческое консультирование. 2016. № 6. С. 26-39.