WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 48 | 49 || 51 | 52 |   ...   | 65 |

которые являются новыми и полезными для соответ- ствующего хозяйствующего субъекта. В естественных науках под диффузией понимают взаимное проникновение соприкасающихся веществ. Известны различные методы, модели и инструменты прогнозирования динамики инноваций [1; 2]. Следует отметить, что Рис. 1. Блок-схема модели внешнего влияния методология исследования диффузии инноваций имеет прямые или косвенные аналогии с теорией надежНа осциллографе Scope в качестве результатов ности технических систем и динамикой живых сисфиксируется зависимость N(t), которая представляет тем, в частности, с демографией и теорией страховасобой модифицированную экспоненту с предельным ния жизни. В предлагаемой статье даны результаты значением 105 и начальным значением 0,1 · 105 = 104, компьютерного моделирования диффузионного проа также экспоненциально убывающая во времени скоцесса в системе Matlab/Simulink, а также обобщенная рость распространения инновации dN/dt.

модель диффузии в среде AnyLogic. Кроме фундаОсновное допущение модели внутреннего влияния ментальных моделей теории инноваций, в работе заключается в том, что скорость распространения инприведены модели диффузии с учетом повторных новации dN/dt зависит не только от числа потенциальпокупок и рыночной конкуренции.

ных покупателей на данный момент времени (M–N), но Пакет Simulink позволяет выполнять исследование и от достигнутого уровня распространения инновации (моделирование) сложных динамических систем.

N. При этом предполагается, что официальная инВвод параметров систем производится в интерактивформация о новом продукте не оказывает существенном режиме путем графической сборки схемы соединого влияния на принятие решений о покупке, а ренений элементарных блоков, в результате чего полушающее значение имеют межличностные контакты чается модель исследуемой системы. Блоки, вклюреальных и потенциальных покупателей. Эмпиричечаемые в модель, связаны друг с другом как по инский коэффициент b в этой модели учитывает интенформации, так и по управлению. Тип связи зависит от сивность и результативность межличностных коммутипа блока и логики работы модели. С помощью никаций:

Simulink автоматизируется наиболее трудоемкий этап dN имитационного моделирования – составление и реше= bN(M - N) / M.

ние систем дифференциальных и алгебраических dt уравнений, описывающих рассматриваемую модель.

Структура модели внутреннего влияния, где Первая известная модель диффузии инноваций, M = 105 и b = 0,25, показана на рис. 2.

или модель внешнего влияния, основана на предположении, что скорость распространения инновации dN/dt зависит только от числа потенциальных потребителей на данный момент времени (M–N) и эффективности стратегии продвижения товара:

dN = a(M - N), Рис. 2. Блок-схема модели внутреннего влияния dt где M – емкость рынка, т. е. суммарное число потенРезультатом решения уравнения является Sциальных покупателей (постоянная величина); N – образная логистическая кривая, соответствующая засуммарное число реальных покупателей на данный висимости N(t), а её производная – колоколообразная момент времени (переменная величина); a – эмпирикривая скорости распространения инновации dN/dt.

Экономика На практике наибольшее распространение полу- тем выше результативность межличностных коммучили различные модификации модели смешанного никаций, тем больше скорость спроса и величина ковлияния диффузии инноваций, в которых использу- эффициента внутреннего влияния.

ются оба коэффициента a и b, т. е. на процесс приня- Найти численные значений коэффициентов можно тия решения о покупке влияют и внешние источники только по результатам продаж за пять-шесть периоиз средств массовой информации, и личные контакты дов (недель или месяцев) в зависимости от типа иннопользователей инновации с потенциальными покупа- вации. По данным статистики определяются следуютелями. Научная гипотеза в данном случае состоит в щие показатели: количество реальных покупателей по том, что реклама не оказывает заметного влияния на числу проданных товаров за каждый период n(t);

большинство населения, но достигает ограниченной кумулятивное число реальных покупателей нарассоциальной группы, которая впоследствии на основе тающим итогом на конец каждого периода; количестопыта владения продуктом положительно влияет на во оставшихся потенциальных покупателей последородственников, знакомых и сослуживцев: вательным вычитанием из емкости рынка числа проданных товаров за каждый период. Делением n(t) на dN b последний показатель получается ряд интенсивностей = (a + N)(M - N).

dt M продаж.

Используя в качестве аргумента отношение накопДискретная модель смешанного влияния показана ленного числа реальных покупателей N к емкости на рис. 3, где в качестве констант заданы значения рынка M, а интенсивность продаж – в качестве рекоэффициентов a = 0,01, b = 0,25 и емкость рынка зультативного признака, находим уравнение линейM = 105.

ной регрессии вида 0,01 + 0,25 · N/M. Из уравнения следует, что а = 0,01, b = 0,25. В данном случае в качестве статистики использованы результаты моделирования за первые шесть периодов, поэтому коэффициент детерминации равен единице.

Системно-динамическое представление рассмотренной модели, известной как модель диффузии Басса Рис. 3. Блок-схема модели смешанного влияния [3], в среде имитационного моделирования AnyLogic представлено на рис. 5.

Зависимость, полученная с осциллографа Scope, При создании модели в AnyLogic необходимо роста числа покупателей от времени (верхний график) классифицировать переменные на накопители, потоки и скорость этого роста, т. е. изменение числа покупок и вспомогательные переменные. Накопители (уровпо периодам (нижний график), показаны на рис. 4.

ни, фонды) представляют собой объекты реального мира, где накапливаются определенные ресурсы, значения которых непрерывно изменяются. Потоки – активные компоненты системы, которые изменяют значения накопителей. В свою очередь, накопители системы определяют значения потоков. Вспомогательные переменные служат для преобразования одних числовых значений в другие и могут произвольно изменять свои значения или быть константами.

В данной модели (рис. 5) число потребителей и потенциальных потребителей продукта являются накопителями, а процесс приобретения продукта – потоком. Накопители обозначаются прямоугольниками, поток – вентилем, а вспомогательные переменные – кружками. Стрелки обозначают причинно-следственРис. 4. Динамика модели смешанного влияния ные связи.

Рассмотренные модели не учитывают повторные Видно, что скорость продаж сначала растет, а запокупки, так как со временем продукт может быть тем по мере насыщения рынка падает.

израсходован или прийти в негодность. Для моделиВ известной литературе проблема определения корования вначале надо определить константу, задаюэффициентов внешнего и внутреннего влияния пракщую долговечность продукта. Пусть средняя продолтически не обсуждается. Коэффициенты a и b считажительность использования продукта равна одному ются заранее заданными величинами, хотя именно году. Поскольку потребители продукта снова станоони определяют результаты прогнозирования. Более вятся потенциальными потребителями, то поток претого, величина коэффициента внутреннего влияния никак не связывается с уровнем удовлетворения ожи- кращения использования продукта является потоком даний потребителей. Понятно, что чем выше этот приобретения, задержанным на среднее время жизни уровень для конкретного инновационного продукта, продукта, равное двенадцати месяцам (рис. 6).

Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева Рис. 5. Имитационная модель диффузии инноваций в AnyLogic Рис. 6. Блок-схема модели с повторными покупками Приведенная схема отличается от базовой модели счет того, что потребители снова покупают товары (см. рис. 3) наличием блока задержки Integer Delay и взамен непригодных. Скорость приобретений растет, интегратора Discrete-Time Integrator1, начальное зна- падает, и в итоге принимает стабильное значение, чение которого соответствует оставшемуся числу по- зависящее от долговечности продукта и параметров, тенциальных покупателей. Результаты моделирования определяющих интенсивность этого потока. Наличие показаны на рис. 7 (Scope), где верхний график пока- в модели прекращения использования продукта озназывает рост числа покупателей в зависимости от вре- чает, что определенная доля населения всегда будет мени, а нижний график – скорость этого роста. оставаться потенциальными потребителями.

Практический интерес представляет моделирование ситуации двух или нескольких конкурирующих продуктов. Система уравнений для этого случая приведена ниже:

dN1 N= (a1 + b1 )(M - N), dt M dN2 N= (a2 + b2 )(M - N), dt M N = N1 + N2, где a1 = 0,01, b1 = 0,25, a2 = 0,02, b2 = 0,35 – эмпирические коэффициенты внешнего и внутреннего влияния для первого и второго продуктов соответственно;

M – емкость рынка; N1, N2 – суммарное число покупаРис. 7. Динамика модели с повторными покупками телей первого и второго продуктов соответственно на данный момент времени; N – суммарное текущее чисТеперь численность потенциальных потребителей ло покупателей.

не уменьшается до нуля, а постоянно пополняется за Экономика Рис. 8. Блок-схема модели конкурирующих инноваций.

По результатам моделирования рынок приходит жертва». Кроме того, принято выделять два типа отв состояние насыщения примерно через 20 периодов, ношений, при которых один вид, оказывая положипричем верхний предел продаж, зависящий от коэф- тельное или отрицательное воздействие на другой, фициентов внешнего и внутреннего влияния, для пер- сам не испытывает с его стороны никакого влияния вого продукта составляет около 20 тыс., а для второго – (отношения типа ± 0). Знаки в этой символике имеют около 80 тыс. конкретный математический смысл, поскольку опреВ предыдущей модели результаты зависят только деляют знаки производных и результаты решения от коэффициентов внешнего и внутреннего влияния. дифференциальных уравнений, т. е. характер взаимоБолее реальную ситуацию отображает модель, систе- отношений конкурентов.

ма уравнений для которой следующая:

dN1 N= (a1 + b1 )(M - N1 - cN2), dt M dN2 N= (a1 + b1 )(M - N2 - fN1).

dt M Здесь, в принципе, ничего не меняется за исключением коэффициентов взаимного влияния c и f. Коэффициент c показывает, во сколько раз рентабельность продукта второго вида больше соответствующего показателя для первого вида. Коэффициент f показывает, во сколько раз рентабельность продукта первого вида больше соответствующего показателя Рис. 9. Динамика модели с конкуренцией для второго вида. Блок-схема для двух конкурирующих инноваций показана на рис. 8, где в функциоРеализация принципа симбиоза на рынке иннованальных блоках записаны правые части приведенной ций возможна в случае эффективной кластерной посистемы уравнений при c = 1,1 и f = 0,9, причем числитики управления региональной экономикой. Моло продаж выражено в сотнях тысяч.

дель второго типа конкуренции показана в последнем Динамика изменения продаж обоих продуктов примере. Моделирование третьего типа конкуренции показана на рис. 9 (осциллограф Scope). Верхний граосуществляется с помощью различных модификаций фик относится к первому продукту, а нижний – ко системы уравнений Лотки–Вольтерра, в результате второму. На горизонтальной оси, как и ранее, даны чего получают фазовый портрет взаимодействия конномера периодов, а на вертикальной – изменение чискурентов.

ленности реальных покупателей в сотнях тысяч.

Разработанные модели можно использовать в каВидно, что при заданных соотношениях первый честве инструментов прогнозирования для поддержпродукт не выдерживает конкуренции и уходит с рынка.

ки принятия управленческих решений на различных Если коэффициенты c и f равны единице, то получим те стадиях создания и реализации инновационного проже результаты, что и в предыдущем примере.

дукта В этих примерах рассмотрен лишь один из возможных видов конкуренции на рынке инновационных Библиографические ссылки продуктов. Если использовать принятую в экологии 1. Цисарь И. Ф. Matlab/Simulink. Компьютерное классификацию, которая практически без изменений справедлива и для социально-технологических сис- моделирование экономики. М. : СОЛОН-Пресс, 2008.

2. Боев В. Д, Сыпченко Р. П. Компьютерное модетем, то существует три типа межвидовых отношений:

(+ +), (– –), (+ –) [4]. При этом знак «+» означает по- лирование. Элементы теории и практики : учеб. пособие. СПб. : Военная академия связи. 2009.

ложительное, благоприятное воздействие одного вида на другой, а знак «–» – неблагоприятное. Соответст- 3. Карпов Ю. Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5.

вующие типы межвидовых отношений получили наСПб. : БХВ-Петербург, 2006.

именования симбиоза, конкурентного подавления или борьбы за общий ресурс, отношений типа «хищник– 4. Одум Ю. Основы экологии. М. : Мир, 1975.

Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева Yu. V. Bulgakov, O. V. Zinina COMPUTER SIMULATION OF DIFFUSION INNOVATIONS The authors offer simulated system-dynamic models of market diffusion innovations, realized in system of Matlab/Simulink. Besides fundamental models of the theory of innovations, the work contains the models of diffusion, with the account of recurring purchases and market competition. The developed models can be used in the market researches for the market of innovation products.

Keywords: system, dynamics, diffusion, simulation, model, customer.

© Булгаков Ю. В., Зинина О. В., УДК 339.О. Ф. Демченко СИСТЕМНОЕ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ СИСТЕМ ОРГАНИЗАЦИОННОГО СТРУКТУРНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ РОССИЙСКОГО АВИАЦИОННО-ПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА Выявлена последовательная системная позиция системы организационного структурного проектирования организационных обособлений современного российского авиационно-промышленного комплекса – корпораций, предприятий и подразделений – в общих системах соответствующего самоуправления.

Ключевые слова: организационное проектирование, адаптация, контур управления, иерархическое управление, моделирование, организационная структура, авиационно-промышленный комплекс, обоснование управленческих решений.

Pages:     | 1 |   ...   | 48 | 49 || 51 | 52 |   ...   | 65 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.