Процесс урбанизации в настоящее время затронул все страны земного шара, быстрыми темпами увеличивается городское население, ускоряется рост крупных городов. Россия в этом случае не становится исключением, а лишь подтверждает происходящее. Как видно из рисунка 1, уже с 2004 года в РФ складывается довольно устойчивая тенденция роста городского населения.  

Данный факт может объясняться тем, что городская инфраструктура обладает высоким потенциалом, преподнося множество возможностей для активного развития человека: здесь сосредоточены бизнес центры, высшие учебные заведения, культурные центры, учреждения здравоохранения. Таким образом, изменение способа расселения населения в сторону города становится весьма значимой характеристикой, влияющей на социальную, культурную и экономическую динамику развития стран мира. Именно поэтому, контролирование и прогнозирование процессов растущей урбанизации стало одной из важнейших задач для органов управления, стремящихся к достижению своим городом звания «процветающего».

В связи с поставленной задачей, возникает из нее вытекающая, а именно, каким образом сформировать рекомендации для муниципальных властей по грамотному и обоснованному управленческому решению в той или иной проблемной ситуации. Ответом может послужить моделирование, как способ, применяемый в случаях, когда налицо невозможность проверки прямого непосредственного воздействия на реальный объект. В настоящее время для полного и сбалансированного анализа функционирования современных городов используются различные подходы: вероятностно-статистические, технологии искусственного интеллекта, а также очень успешно и имитационное моделирование.

Имитационное моделирование – это подход, в котором реальный объект заменяется схожей ему по свойствам моделью, для проигрывания различных сценариев, с целью выявления наиболее эффективных для осуществления поставленных целей перед реальным объектом. Данный подход можно считать относительно молодым, существует он около полу века, завоевывая все больше поклонников среди ученых, так как они постепенно приходят к тому мнению, что построение адекватно - функционирующей модели, отвечающей всем требованиям, не может обойтись без создания имитационной    модели объекта, будь то мелкое предприятие или целая национальная экономика. Имитационное моделирование можно подразделить на несколько подходов: системная динамика (СД), дискретно – событийное моделирование и агент – ориентированное моделирование (АОМ). В рамках данной статьи подробнее остановимся на терминах системной динамики и агент – ориентированного моделирования.

Родоначальником системной динамики по праву считается Дж. Форрестер, положивший начало этому  подходу своими фундаментальными работами «Основы кибернетики предприятия», «Динамика городов» и «Мировая динамика». Чтобы понять принцип системной динамики, нужно представить крупный исследуемый объект как машину, состоящую из множества деталей. Каждая деталь функционирует отдельно от машины, но в то же время совместно с ней и во взаимодействии с другими деталями, что обеспечивает бесперебойную работу всего организма. Таким образом, системная динамика состоит в следующем: мы представляем объект, как совокупность элементов, его составляющих и причинно – следственных связей между ними, с последующим структурированием системно – динамических моделей и организации на их основе вычислительных экспериментов.

Следующий подход, агент - ориентированное моделирование, довольно быстрыми темпами развивается как на Западе, так и в России, хотя и не так распространен и популярен на сегодняшний день, как описанный выше подход. Система, анализируемая подобным способом, описывается деятельностью совокупности агентов, каждый из которых индивидуален, а общее состояние системы складывается из результата функционирования всех агентов, поэтому такое моделирование носит название «снизу вверх». Преимущество агентного подхода заключается в том, что, даже не обладая знаниями о происходящих глобальных процессах, установив правила поведения локальных агентов, можно сформировать верную картину существующего процесса. Именно поэтому сегодня очень активно ученые используют агент – ориентированный подход для описывания социально - экономической  динамики территорий. Ниже рассмотрим примеры, где авторы в своих работах используют системную динамику либо АОМ в качестве основного инструментария в анализе развития городов.

Центральное место в первой работе занимает проблема рационального планирования расходов местного бюджета на жилищно-коммунальное хозяйство, так как от этого напрямую зависит качество жизни горожан. Критерием для определения эффективности деятельности жилищно-коммунального хозяйства является «Обеспеченность населения доступным и качественным жильем».

В цели данной работы входит оценить и спрогнозировать состояние жилищно-коммунальной сферы города при сохранении текущих условий в отрасли; проанализировать функционирование жилищно-коммунальной сферы, для подбора ключевых факторов, влияющих на нее; сравнить альтернативные сценарии развития жилищно-коммунальной сферы; распланировать бюджетные расходы в часть жилого фонда. Автором работы указываются верхний (дума, мэрия, администрация) и средний (мэрия, администрация, комитеты, департаменты, управы) уровни управления, для которых разрабатывается данная система поддержки принятия решений.

В качестве основного подхода выделяется системную динамику, представляя процесс работы города как комплекс двух моделей: агрегированную модель и детальную модель жилищно-коммунальной сферы.

С учетом поставленных целей моделирования, а также учитывая специфику инструментария, автор, соответственно, выделяет основные подсистемы городской сферы:

1. Бюджет (финансы и денежные средства)

2. Предприятия (экономика)

3. Жилой фонд с детализацией по степени износа и форме собственности

4. Население (социальный блок)

5. Свободная земля

В работе подробно описывается, что именно можно относить к определенной подсистеме, каким элементам в рамках данного исследования нужно уделить особое внимание, а также способы и степень взаимодействия между подсистемами. Последнее реализуется последовательным переходом от агрегированной к детализированной модели, с помощью создания системных потоковых диаграмм каждой из подсистем, реализованных в среде Vensim 5.0 PLE. Для подтверждения согласованности полученной модели с объективно существующими социально-экономическими зависимостями модель успешно прошла процедуру верификации.

Направленный вычислительный эксперимент, проведенный на исходных данных для города Москвы, предполагал следование одной из трех стратегий распределения бюджетных средств, выделенных на жилой фонд:

1. интенсивное строительство;
2. интенсивный капремонт;
3. строим и ремонтируем.

В результате проведенных экспериментов, после комплексного анализа всех показателей и учета максимизации основных критериев эффективности решений, базовая стратегия №3, «строим и ремонтируем» оказалась наиболее рациональной в заданных условиях, так как позволяет решить поставленные задачи при комплексном развитии города в целом.

Следующая работа освещает актуальность исследования проблемы устойчивости северных городов РФ. Особенности их развития обуславливаются географическим положением, вынуждающим города существовать в крайне тяжелых условиях сурового климата, и, следовательно, неприятной зависимости от импортируемого продовольствия, ситуация также дополняется более длинной ночью, по сравнению, к примеру, со средней полосой России. Все эти факторы образуют дискомфорт для жителей и подтверждают актуальность создания системы поддержки принятия решений для узкоспециализированного Севера России.

Таким образом, целью работы является разработка метода синтеза модели системной динамики и создание сценарной динамической модели развития малого города Севера России. Цель работы уже обозначает инструментарий, который автор предполагает использовать в работе: в основе метод системной динамики, системный анализ, дополняющиеся элементами теории множеств и теории графов, методами математической статистики.

Построение модели происходит в два этапа, на первом стоиться концептуальная модель в виде древовидного графа, представляющего собой совокупность элементов равновесной городской системы, на втором строится уже модель системной динамики, основанная на первой концептуальной модели. Переход между моделями заключается в определении состава и структуры элементов динамической модели, а также и связей между ними.

Полученная на втором этапе системная динамика приобретает форму средствами пакета динамического моделирования Powersim. Автор согласно концептуальной модели выделяет следующие подсистемы городской сферы:

1. демографическая подсистема;
2. подсистема жилье;
3. подсистема управления (бюджет);
4. экономический блок;
5. экологический блок.

Особенностью данного распределения является наличие экологического блока, обуславливаемое особенностью состояния окружающей среды города Апатиты, на исходных данных которого производится моделирование. В непосредственной близости от города находится горнодобывающее предприятие, городское озеро загрязняется сбросом неочищенных вод от деятельности местной фабрики.

Следующая часть работы, оценка чувствительности модели показала значительное влияние наличия рабочих мест на миграционные процессы. В то же время, специфической чертой города оказывается отсутствие чувствительности миграционных процессов к стоимости жилья, что объясняется снижение численности населения до количества менее, чем жилой фонд при нормальной плотности расселения. Новое устойчивое состояние города, по мнению автора, должно соответствовать равенству численности населения и размера жилого фонда, для этого задается рост экономического потенциала города, вызванный появлением новых рабочих мест. Система будет осуществлять данный переход из базового состояния, соответствующего зафиксированному текущему экономическому потенциалу города на протяжении 10 лет.

В работе критерием оценки устойчивости города на примере распределения населения на группы по доходам (высокие, средние, низкие) к влиянию изменения экономического потенциала служит интегральный показатель «Качество жизни». Чтобы определить способ и степень влияния экономического потенциала автором проведены следующие эксперименты и по их исходу получены результаты:

1. при сохранении текущего экономического потенциала первые несколько лет происходит рост численности населения с низкими доходами, но только в связи со снижением общей численности населения. Далее, в связи с ростом общей численности населения начнется резкий процесс «расслоения» общества;
2. в случае появления роста экономического потенциала в модели, сопровождающегося 2-3% ростом доходов на человека, происходит рост численности населения со средними доходами и снижение численности населения с низкими.

Таким образом, модель показывает адекватность используемого критерия устойчивости городов. Результаты экспериментов доказывают необходимость повышения экономического потенциала города для сохранения долгосрочной положительной тенденции в распределении населения на группы.

Тема моделирования городов затронута и в следующей работе, основанной на данных города Королева, отражающая проблемы малых городов России и применимая к ним [7]. Отмечая в достоинствах системного подхода высокий уровень абстракции, авторы приступают к моделированию города именно на его основе. В данном случае для разработки модели был выбран коммерческий симулятор Anylogic, который, по мнению разработчиков модели, обладает преимуществами комбинировать метод системной динамики с агентным и дискретно-событийным моделированием и содержит возможность привязывать результаты моделирования к карте местности.

Описываемая динамическая модель представляется следующими подсистемами:

1. экономическая;

2. экологическая;

3. земельная.

Модель предполагает три способа управления развития городом:

1. налоговая политика;

2. экологическая политика;

3. градостроительная политика.

Реализуются эти три аспекта управления с помощью параметров, включенных в основу трех базовых подсистем. С целью достижения устойчивого развития городской системы на модели проигрывались разнообразные сценарии, в рамках описанных  выше политик. в результате проведенных экспериментов можно сделать вывод, что все предложенные авторами направления усовершенствований приемлемы на рассматриваемый 20 летний период. После проведения подробного анализа альтернативных вариантов, была выработана конкретная рекомендация для администрации города, а именно, в сфере градостроения – применять интенсивную градостроительную политику, в сфере экологии - активное применение комплекса мер по эколого-экономическому регулирования и в экономической сфере –  следование политике понижения налогов для поддержки бизнеса.

На сегодняшний день самой молодой комплексной моделью развития города является работа, созданная на основе данных города Москвы в 2011 году. В качестве основополагающего метода моделирования автором работы используется агент-ориентированное моделирование. Предыдущие работы затрагивали устойчивость малых городов, а рассматриваемая работа выходит на новый уровень, затрагивая социально-экономическую устойчивость мегаполиса, отличающегося ограниченностью географического пространства, обостренностью жилищной и транспортной проблем, проблемой занятости, высокой социальной дифференциации. Таким образом, целью работы выступает разработка и апробация инструментария для формирования устойчивого социально-экономического развития городов, позволяющего разрабатывать стратегический курс развития территорий и сценарии развития городов. В задачи рассматриваемой работы входят: анализ существующих и разработка наиболее подходящего инструментария для осуществления поставленной цели; непосредственно разработка и оценка комплексной агент-ориентированной модели; разработка прогноза основных социально-экономических показателей развития г. Москвы на период до 2025 года; проигрывание различных сценариев и их влияние на социальное настроение города.

Сразу хочется отметить в данной работе использование геоинформационной системы (ГИС), позволяющей более наглядно исследовать объект, в данном случае город. Карта ГИС, импортируемая в уже упомянутую программу Anylogic, дает возможность визуализировать динамические процессы, происходящие с агентами модели.

Модель представлена в виде пяти основных блоков, два из которых – это агенты, а три – это среды модели и шести дополнительных, несущих вспомогательную и эстетическую нагрузку. Агентами в модели выступают люди и предприятия, осуществляющие свою деятельность в районах города. В качестве сред присутствуют также линии общественного транспорта и дороги общественного пользования. В работе детально описывается способ взаимодействия агентов друг с другом и с окружающей средой. Поведение каждого агента-человека индивидуально, состояние его описывается с помощью специальной диаграммы состояний, которая обеспечивает нахождение агента-человека в одном из четырех состояний: удовлетворения, нейтральном, недовольства и в состоянии ожидания.

Перечислим несколько основных социально-экономических показателей, уровни которых сравнивались в модели с фактическими значениями: численность населения (на конец года), среднедушевые денежные доходы (в месяц), валовой региональный продукт и др.

Построенная модель прошла проверку прогностических характеристик, а также анализ чувствительности параметров модели, в ходе которой выяснилось высокое качество, точность и надежность предложенного инструментария.

Новизной исследуемой работы стало изучение проблемы пробок в городе Москве. Эта проблема очень остро стоит на сегодняшний день для мегаполиса и требует незамедлительных мер для ее решения. В качестве предложенных сценариев, проработанных на основе модели, выступают: единовременное повышение цен на бензин, постепенное повышение цен на бензин, введение платы за парковку в центре города. В результате первого проведенного эксперимента оказалось, что резкий подъем цен на бензин повлечет за собой уменьшение загруженности дорог, вместе с серьезным увеличением напряженности в обществе, автор даже упоминает о социальном взрыве. К тому же, альтернативные способы передвижения по городу, метро и общественный транспорт, итак работающие на краю своих возможностей, будут не готовы к подобному повышенному спросу на свои услуги. Что же касается медленного повышения цен на бензин, то этот вариант более предпочтителен, так как не создаст описанных выше проблем, в то же время, решая задачу уменьшения напряженности на дорогах. Процесс введения платы за парковку в центре столицы, также имеет заслуженное существование, существенно решая проблему загруженности дорог, а также создавая дополнительную статью дохода в городской бюджет.

Описанная выше работа обладает большим набором достоинств, среди которых можно выделить комплексность, масштабность и новизну инструментария в решении поставленных задач.

Рассмотренные работы являются только началом для нового направления применения системного и агент-ориентированного подходов для моделирования городских систем. Теперь необходимо переходить на более глубокий уровень детализации, находить новые структурные взаимосвязи, исследовать больше возможностей применения синтеза системной динамики и агент-ориентированного подхода. Приведенные примеры доказывают, что имитационное моделирование может успешно справляться с задачами, которые ставит перед нами настоящее и будущее, стоит только активнее развивать и реализовывать это направление в моделировании многомерных систем.

 

Список использованной литературы:

1. Атаева А.Г., Исламова Д.В., Мустафин Э.Р., Орешников В.В., Сравнительный анализ моделей регионального развития// Инструментальные методы экономики, (34) УЭкС, 10/2011.
2. Борщев А.  Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика// Exponenta PRO, #3-4 (7-8) 2004, c. 38-47
3. Лычкина Н.Н. Ретроспектива и перспектива системной динамики. Анализ динамики развития// Бизнес-информатика №3(09).- 2009.-с. 55-67
4. Малыгина С.Н. Метод синтеза сценарной динамической модели развития малого города севера России// автореферат дисс. канд. техн. наук.-Апатиты.-2003.-18с.
5. Митичкин С.А. Компьютерное моделирование бюджетного процесса и динамики жилого фонда города. — М.: ГУУ, 2001.
6. Фаттахов М.Р. Агент-ориентированная модель социально-экономического развития мегаполисов (на примере г. Москвы)// автореферат дисс. канд. эконом. наук.- Москва.-2011.-30с.
7. Храмов И.Н., Карпович О.В., Иванов А.И. Компьютерное моделирование социально-экономического развития города (на примере города Королёва)//Материалы межрегионального семинара  «Автоматизированные информационные системы для решения задач в социальной сфере» вып.4.-2010.-184с.