Анализ среды функционирования регионов России

Секция «Математические методы моделирования, управления и анализа данных»

УДК 519.816:519.852

А. А. Живанов Научный руководитель - А. А. Ступина Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск

АНАЛИЗ СРЕДЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ РЕГИОНОВ РОССИИ

Применение методологии анализа среды функционирования (АСФ) для сравнительного анализа социально-экономических показателей регионов России.

Управление страной требует огромной ответственности, особенно такой огромной страной как Россия. Для эффективного управления необходимо учитывать огромное количество информации. Без владения полной и точной информацией риск принятия неверных, а порой, и катастрофических решений увеличивается в разы. Очевидно, что для восприятия таких объемов информации необходим инструмент, который позволяет компактно и точно отобразить всю необходимую информацию, не потеряв при этом никаких важных данных. В качестве такого инструмента предлагается использовать методологию Data Envelopment Analysis (DEA) [1], известную в России под названием Анализ среды функционирования (АСФ).

Методология АСФ относится к граничным методам, так как этот метод основан на построении так называемой границы эффективности и анализа расположения исследуемых объектов относительно этой границы [2]. Если точка, соответствующая исследуемому объекту, расположена на границе эффективности, то функционирование такого объекта считается эффективным. Объекты, у которых соответствующие им точки расположены не на границе эффективности, считаются неэффективными.

Преимущество методологии АСФ состоит в том, что она позволяет оценивать эффективность функционирования системы не по какому-то одному выбранному критерию или искусственно созданному коэффициенту, а по всем факторам, влияющим на систему в совокупности. Кроме того, данный метод позволяет наглядно увидеть какие показатели необхо-

димо скорректировать, для выхода системы на границу эффективности.

Данная методология ранее не применялась для комплексного анализа социально-экономических показателей регионов России. В настоящий момент проведены исследования на основе статистических данных социально-экономических показателей регионов России, а именно образовательная сфера, медицинская сфера и экономическая сфера. Полученные результаты наглядно отображают какие именно показатели не позволяют региону считаться «эффективным» и каким образом необходимо изменить эти показатели, для выхода региона на границу эффективности.

Такие исследования, несомненно, будут крайне востребованы и, возможно, помогут выявить недостатки социально-экономической жизни региона, незамеченные при анализе другими методами.

Библиографические ссылки

1. Cooper W. W., Seiford L. M., Tone K. Data Envelopment Analysis : A Comprehensive Text with Models, Applications, References, and DEA-Solver Software. Boston : Kluwer Academic Publishers, 2000. 318 p.

2. Моргунов Е. П., Моргунова О. Н. Многомерная классификация сложных объектов на основе оценки их эффективности // Вестник НИИ СУВПТ : сб. науч. тр. / под общ. ред. Н. В. Василенко. Красноярск : НИИ СУВПТ, 2003. Вып. 14. С. 222-240.

© Живанов А. А., 2014

УДК 004.94

Ю. А. Камшилова Научный руководитель - Е. С. Семёнкин Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск

ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ

Рассмотрен генетический алгоритм для автоматического генерирования весовых коэффициентов искусственных нейронных сетей. Проведено исследование эффективности алгоритма на тестовых задачах аппроксимации.

Интеллектуальные информационные технологии (ИИТ) - одна из наиболее перспективных научных областей [1]. ИИТ, в настоящее время, используются во многих отраслях науки. Искусственные нейронные

сети являются одной из наиболее часто применимых ИИТ, они способны решать широкий круг задач анализа данных: распознавания образов, классификации, прогнозирования и управления. При применении ней-