ПРИМЕНЕНИЕ ПРИНЦИПОВ НЕЙРОННОЙ ТЕОРИИ В МОДЕЛИРОВАННИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

 

Актуальность проблемы. Переход общественного развития к новой форме хозяйственных отношений, называемых информационным обществом, является сегодня общепризнанным фактом [1,2]. Информационная экономика [3], которая трактуется как изменение характера труда и производительных сил на основе информации и знаний, предполагает развитие новых средств производства и новых производственных отношений. Такими новыми средствами производства становятся сегодня знания и информация, обрамленные в оболочки информационных ресурсов сети Интернет в виде сайтов, сетевых сервисов, служб и интеллектуальных сетевых платформ, развивающихся на основе экзистенциализма и герменевтики. Очевидно, что новые формы труда и средства производства требуют других методов моделирования и управления хозяйственными отношениями. Применение таких методов, основанных на принципах нейронной теории, представлено в данной статье.

Анализ последних исследований и публикаций. В сегодняшней научной литературе, которая касается моделирования экономических процессов, преобладают методы и подходы создания двух классов макроэкономических моделей – “спроса-предложения” и их “равновесия”. Такой подход, успешно применяемый в индустриальной экономике, был ее основой и строился на данных (показателях) транснациональных компаний (начиная с эпохи колониализма) или на показателях государств как субъектов хозяйствования эпохи социализма. В сегодняшних условиях массовой глобальной хозяйственной деятельности данный метод не может быть использован, т.к. данные и показатели корпорационных и государственными структур, не отражают реальной экономической картины в связи с возросшим массовым (предпринимательским) сектором экономики. Экономическая теория зашла в тупик, прекрасно понимая, что ни кейнсианская теория, ни фридмановский монетаризм не в состоянии вывести ее из этого тупика. Инновационные изменения средств производства и их массовое применение не позволяют использовать устаревшие методы моделирования, направленные на удержание устойчивости, из-за постоянно увеличивающегося потока инноваций. Сегодняшняя экономика не может преодолеть “информационный барьер” управления, на который указывал академик В.М.Глушков [4], и создать адекватные модели устойчивого экономического развития.

Цель статьи показать подходы к моделированию экономических процессов на основе нейронной теории с использованием метода “черных ящиков” как регуляторов хозяйственных отношений, которые обеспечивают равновесность динамики хозяйственных отношений.

Изложение основного материала исследования. Для преодоления информационного порога, вызванного массовым развитием информационных ресурсов, инноваций и массовым их применением, предлагается использовать метод “черного ящика”. “Черный ящик” в данном случае – это некое (абстрактное) устройство, выполняющее некоторые хозяйственные функции, внутренняя структура которого не рассматривается. “Черный ящик” может быть усилителем интеллектуальных способностей или рассматриваться как регулятор, подключенный к определенным процессам (к процессу производства товаров, электронным продажам, к процессам управления транспортом, логистикой, лечением болезней и. т. д.). Необходимо только, чтобы определения “входа” отвечали вполне определенным состояниям “выхода”, а это – нейронная система.

Для моделирования электронного экономического взаимодействия  используется функциональная сеть (нейросеть), построенная из “черных ящиков”. Рассматривая “черный ящик” как нейрон, можно перейти к моделированию нейронной сети, включая моделирование свойств отдельного нейрона. Для этого “экономический нейрон” можно отождествить с “электронным офисом” (предпринимателя, учреждения, предприятия), а более сложный нейрон (например, со свойствами регулирования) –  с электронным рабочим местом государственного служащего, которые могут складываться в институт исполнительной власти.

Таким образом, модель управления и устойчивого развития экономических процессов можно представить в виде электронной нейросети экономического взаимодействия, которая составляет горизонтальную, сетевую (не допускающая разбивку на уровни) структуру. Такой подход является альтернативой общепринятому положению, представляющему экономические отношения как систему управления ресурсами (человеческими, финансовыми, техническими и пр.). Нейросеть позволяет осуществлять управление в условиях, когда отсутствуют как определенные цели, так и четкая организационная структура, предполагающая функционирование процессов в рамках иерархически упорядоченных экономических взаимодействий. Фактически, создаваемая платформа нейросети означает реализацию управления деятельностью на межкорпоративном, межсубъектном уровне в рамках глобального экономического взаимодействия.

Ввиду того, что субъектов хозяйствования в условиях глобализированной экономики и развития массового (инновационного) предпринимательства становится все больше, актуальность систем управления межкорпоративным, межсубъектным взаимодействием возрастает. От задач оперирования фактами (представляющими собой единичные значения данных, создаваемых или используемых бизнес-процессами), управление в сети направлено на комплексный анализ факторов выбора. Система электронного взаимодействия является управляющим элементом нейронной сети, состоящей из соединённых и взаимодействующих между собой электронных офисов, представляющих собой простые процессоры (“черные ящики” или искусственные нейроны). Каждый процессор (электронный офис) сети  имеет дело только с сигналами (сообщениями-месседжами), которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим электронным офисам. Однако, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие простые по конструкции процессоры (электронные офисы) вместе способны выполнять довольно сложные социальные, экономические и хозяйственные задачи.

Обеспечивая обмен сообщениями (месседжами) между участниками в рамках различных бизнес-процессов, сеть позволяет анализировать состояние бизнес-процессов в их динамике и взаимодействии и на этой основе уведомлять участников сети о необходимости определенных действий, а также о новых бизнес-возможностях, происходящих структурных и конъюнктурных изменениях и возможных рисках.

Базируясь на сетевой модели, электронное взаимодействие направлено на самоорганизацию бизнес-процессов, а также осуществление управления, контроля и эффективного использования имеющих ресурсов участников.

В условиях, когда традиционные иерархические модели управления процессами и модели корпоративного менеджмента ресурсов не работают ввиду высокой степени свободы хозяйствующих субъектов и медленным (недостаточным) временем ответной реакции вышеупомянутых моделей на происходящие в экономике изменения, такой подход становится основным инструментом информационной экономики.

Управление в такой сети построено на постоянном он-лайн мониторинге трех основных групп показателей функционирования сети:

1. мониторинге элементов сети, представленных в виде электронных офисов участников, обменивающихся между собой сообщениями (месседжами);

2. мониторинге числа участников (электронных офисов) в разрезе места их юридической регистрации;

3. мониторинге структуры (фазового портрета) сети в разрезе типов связей, соотнесенных к видам экономической деятельности.

Как результат, предоставляется возможность анализировать возникающие в сети положительные и отрицательные обратные связи (т.е. факторы). На основе пространственной и временной суммации событий, возможно, говорить о том, что сеть представляет собой замкнутое односвязное функциональное пространство, позволяющее адекватно отображать бизнес-процессы сегодняшней глобальной экономики (по аналогии с гипотезой Пуанкаре, доказанной Г.Перельманом, что всякое односвязное компактное трёхмерное многообразие без края гомеоморфно трёхмерной сфере).

Нейронная сеть дает возможность электронному офису функционировать как автономная интеллектуальная система, сохраняя при этом целостность и связанность со всей сетью. В электронном офисе детерминированные (регламентированные) функции по осуществлению экономического взаимодействия наделены трансцендентностью поведения субъекта сети, обладающего свободой (автономностью) выбора и слабосвязанными (непостоянными) связями с множеством контрагентов. Это отличает сеть  от объектно-ориентированных автоматизированных бизнес-систем, спроектированных под детерминированные бизнес-процессы, не позволяющие автоматического переконфигурирования структуры и функций экономических взаимоотношений. В то же время возможность попарного взаимодействия электронных офисов в сети позволяет смоделировать любой бизнес-процесс на основе самоорганизации и самоуправления.

Учитывая слабосвязанную структуру сети  и осуществление в ней разных видов электронного взаимодействия (социального, хозяйственного и пр.), электронный офис, может имеет два и более порта (каналов входа) обработки месседжей (сообщений):

·        I-й — для приема месседжей от субъектов сети и приема месседжей извне сети;

·        II-й — для управленческой отчетности — приема месседжей от субъектов сети, связанных хозяйственными отношениями, их анализа и автоструктурирования.

При этом офис предприятия с 10-ю электронными офисами сотрудников будет иметь 20 портов (входов), соответственно в “электронном министерстве”, “электронном регионе”, “электронном государстве” таких входов будет множество (N), на которые в разные периоды времени поступают различные месседжи (P1, P2, …, PN).Такой подход определяет абсорбцию информации как внутри сети так и абсорбцию месседжей поступающие из-за ее приделов.

Функционирование модели нейрона можно определить как “черный ящик” и на этой основе проводить поведенческий анализ и создавать новые “черные ящики”, но уже с функциями управления.

К другим показателям функционирования электронного офиса как нейрона можно отнести следующие:                               

1.          Величина, характеризующая степень влияния сообщений на экономическое состояние электронного офиса, называется весом входа (Q: Q1, Q2, …, Qn). Определяется по результатам показателей экономической устойчивости, т.е. просчитывается воздействие такого сообщения через коэффициенты устойчивости, ликвидности баланса, что составляет экономический код либо определяется интуитивно, например, на основе практических знаний или явного видения получения прибыли.

2.          В контактах электронного офиса происходит задержка поступающего месседжа на некоторое время (tc).

3.          Воздействие i-того месседжа на электронный офис в данный момент времени количественно характеризуется произведением (PiQi).

4.          Результирующее воздействие на электронный офис определяется суммой воздействий от всех входов (пространственная суммация) и предыстории, т.е. суммой предшествующих воздействий с учетом затухания их по экспоненциальному закону с некоторой постоянной времени Z.

5.          Позиционное срабатывание (возбуждение) электронного офиса должно происходить тогда, когда результирующее воздействие превысит некоторое пороговое значение (К), которое может определяться через  экономический код или может быть установлено как среднее для электронных офисов того или иного вида экономической деятельности. К примеру, пороговое значение по некоторому виду деятельности может определяться соответствующим институтом страны.

6.          При работе электронного офиса (посыле месседжа) выдается стандартизованный посыл (R), который распространяется по сети и находит соответствующий открытый вход другого электронного офиса.

7.          Функция состояния электронного офиса определяется как взвешенная сумма обработанных (пригодных для использования месседжей, соотнесенных к количеству отправленных месседжей).

8.          Практическое преобразование действий электронного офиса определяется функцией насыщения (представляющей собой сигмоид обратного вида).

На основе этих показателей можно создавать электронные формы для проведения анализа. Логические свойства формальных электронных офисов,  могут быть проанализированы диаграммами Венна, а также с применением кругов Эйлера. Математический аппарат в этой области разработан достаточно хорошо, что позволяет полностью отказаться от принятых методов анализа в экономике.

Сеть  может включать неограниченное количество электронных офисов, которые структурированы по регионам и отраслям народного хозяйства как отдельной страны, так и в разрезе международных торговых отношений. Такой подход дает возможность просчитывать функционал любого электронного офиса (предприятия/учреждения/сотрудника) и анализировать работу всей сети в целом или ее фрагментов. Также появляется возможность наложения регуляторной функции (системы ограничений) в рамках отрасли, региона, страны в разрезе видов экономической деятельности путем суммации причинно-следственных трехмерных взаимосвязей (по времени, событию, месту) в единосвязанном пространстве событий.

При этом следует заметить, что входные месседжи электронного офиса можно разделить на возбуждающие и тормозящие. Схематическое изображение электронного офиса  показано на рис. 1.

 

 

З – закрытый вход;

О – открытый вход;

S – взвешенная сумма фликкер-пульсации входящих и выходящих месседжей.

 

Рис. 1. Электронный офис предприятия как нейрон

в сети экономического взаимодействия.

 

Следует отметить, что к настоящему времени сложилась специальная теория искусственных нейронных сетей, в рамках которой эти и многие другие вопросы рассматриваются более подробно и досконально. Поэтому нет необходимости углубляться в эту область в данной статье.

Выводы. Украина в советское время славилась разработками в области кибернетики. Работы академиков С.Лебедева, В.Глушкова, Н.Амосова [5-10] заложили громадный пласт в области экономической кибернетики и бионики [5]. Сегодняшнее развитие информационных технологий предоставляет новые возможности  развития этих наук в переходный период от индустриальной к информационной экономике. Применение метода “черных ящиков” и моделирование экономических процессов на основе нейронной теории позволяют определить пути выхода из экономического кризиса и осуществить переход к информационной экономике.   

 

Список литературы

1. Второй этап Всемирной встречи на высшем уровне по вопросам информационного общества (Тунис, 2005 г.) [Электронный ресурс] – Режим доступа:     http://www.content.net.ua/thesaurus/methodology/strategy/.

2.Окинавская хартия глобального информационного общества [Электронный ресурс] – Режим доступа:  http://www.content.net.ua/thesaurus/ methodology/strategy/okinavskaya_hartiya.html.

3. Информационная экономика [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D0%BA%D0%B0&stable=0&redirect=no.

4. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. М.: Наука, 1982.-552 с.

5. Крайзмер Л.П., Сочивко В.П. Бионика. − М.: «Энергия», 1968. – 112 с.

6. Амосов Н.М. Регуляция жизненных функций и кибернетика. – К.: Наукова думка, 1964. - 114 с.

7. Амосов Н.М. Природа человека. – К.: Наукова думка, 1983. - 222 с.

8. Амосов Н.М. Искусственный разум. – К.: Наукова думка, 1969. - 155 с.

9. Амосов Н.М. Моделирование сложных систем. К.: Наукова думка, 1968. - 87 с.

10. Амосов Н.М. Алгоритмы разума. К.: Наукова думка, 1979. - 223 с.

11. Амосов Н.М., Касаткин А.М., Касаткина Л.М., Талаев С.А. Автоматы и разумное поведение. – К.: Наукова думка, 1973. - 374 с.

12. Нейрокомпьютеры и интеллектуальные роботы / под ред. акад. Н.М.Амосова. – К.: Наукова думка, 1994. - 272 с.

 

 

Ратушина М.Ю.

ПРИМЕНЕНИЕ ПРИНЦИПОВ НЕЙРОННОЙ ТЕОРИИ В МОДЕЛИРОВАННИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Показаны подходы к моделированию экономических процессов на основе нейронной теории с использованием “черных ящиков” как регуляторов хозяйственных отношений, которые обеспечивают равновесную динамику хозяйственных отношений