Реализация моделей рыночной конкуренции в программном обеспечении

Таблица 4 Результаты исследований на задачах условной многокритериальной оптимизации

Коэволюционный алгоритм работает эффективнее самого лучшего индивидуального алгоритма на восьми (из десяти тестовых) задачах условной однокритериальной оптимизации, а также на обеих практических задачах. Таким образом, на задачах условной однокритериальной оптимизации имеет место значительный положительный эффект взаимодействия алгоритмов между собой, что не наблюдается в такой степени на задачах безусловной однокритериальной оптимизации.

На всех тестовых задачах многокритериальной оптимизации коэволюционный алгоритм показывает эффективность на уровне среднего индивидуального и уступает наилучшему. Следует отметить, что метод БРЕЛ 2 оказывается устой-

чивым к различным настройкам генетического алгоритма: на всех задачах разброс между эффективностью наихудшего и наилучшего алгоритмов не является значительным. Следовательно, для многокритериальной оптимизации настройка параметров генетического алгоритма не настолько существенна, как для однокритериальной оптимизации.

Таким образом, проведена адаптация коэво-люционного алгоритма к задачам условной и многокритериальной оптимизации, исследована эффективность алгоритма, показывающая целесообразность его использования при решении практических задач.

Литература

1. Eiben A.E., Smith J.E. Introduction to evolutionary computing. Berlin: Springer-Verlag, 2003.

2. Schlierkamp-Voosen D., Mühlenbein H. Strategy Adaptation by Competing Subpopulations // Parallel Problem Solving from Nature III. Lecture Notes in Computer Science 866. SpringerVerlag, 1994.

3. Жукова М.Н. Коэволюционный алгоритм решения сложных задач оптимизации: дисс. ... канд. техн. наук. Красноярск: СибГАУ, 2004. 126 с.

4. Сергиенко Р.Б. Коэволюционный алгоритм условной оптимизации: разработка и приложения // Интеллектуальные системы (AIS'08): Интеллектуальные САПР (CAD-2008): тр. Междунар. науч.-технич. конф. М.: Физматлит, 2008. Т. 1. С. 33-40.

5. Zitzler E. Laumanns M., Thiele L. SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm. Zurich, Switzerland: Swiss Federal Institute of Technology, 2001. 19 p.

Номер задачи Параметр Алгоритм

средний лучший коэволюция

1 Процент паретовских решений 56,74 % 61,29 % 57,32 %

2 Процент паретовских решений 97,66 % 98,01 % 97,21 %

3 Средний разброс 3,301 3,425 3,317

4 Процент паретовских решений 82,47 % 85,42 % 83,01 %

УДК 519.688

РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛЕЙ РЫНОЧНОЙ КОНКУРЕНЦИИ В ПРОГРАММНОМ ОБЕСПЕЧЕНИИ

Л.В. Степанов, к.т.н.

В статье рассмотрены структура, функциональные возможности и инструментальные средства разработанного автором программного комплекса «Конкуренция». Дана характеристика задач, решаемых отдельными модулями программного продукта.

Ключевые слова: конкуренция, математическое моделирование, программное обеспечение.

Рынок, являясь совокупностью регулируемых взаимодействующих решений потребителей, производителей и государства по распределению (перераспределению) каких-либо ресурсов, представляет собой большую, сложно организованную систему [1, 2]. В этих условиях конкуренция как соперничество между всеми участниками рыночного процесса в сфере производства товаров за материальные или иные выгоды и преимущества посредством завоевания интереса потребителей к

производимым товарам наиболее сложна. В ходе исследований, проведенных автором, были предложены математические модели, реализующие основные принципы конкурентного взаимодействия в условиях рыночной экономики [3]. На сегодняшний день установлено, что даже заметные успехи в сфере организационного управления не способны на высокую отдачу без поддержки со стороны информационных технологий и их инструментальных средств - ПО.

Автором была поставлена цель - разработать комплекс программных средств, обеспечивающий определение параметров конкурентоспособного товара на рынке и, как следствие, поддержку принятия решений управленческим аппаратом предприятия, для чего предложено решить ряд задач: обеспечить ввод и первичную обработку (формализацию нечисловых) данных о состоянии рыночной системы, реализовать анализ рыночной информации, автоматизировать процесс определения вида конкуренции на рынке, обработать исходные данные, сформировать отчеты о состоянии рынка. Для достижения поставленной цели и решения указанных задач разработан программный комплекс «Конкуренция».

В качестве средства его разработки выбрана среда Visual Studio 2008, в частности, интегрированный в нее язык программирования Visual Basic 2008 [4]. Данный язык сочетает в себе и процедуры, и элементы объектно-ориентированных и компонентно-ориентированных языков программирования.

Практическая выгода модульного способа реализации программного комплекса заключается в возможности его быстрого конфигурирования. Это позволяет при необходимости разделить единый программный продукт на несколько взаимосвязанных программ, учитывающих индивидуальные задачи сотрудников предприятия (см. рис.).

Каждый из модулей снабжен одной или несколькими экранными формами, упрощающими ввод, редактирование и анализ данных. В единой структуре программный комплекс имеет основную (родительскую) экранную форму, открывающую доступ к другим формам благодаря строковому меню, содержащему пункты: файл, рынок, аналитика, конкуренция, характеристики, отчеты и справка. В программном комплексе «Конкуренция» 24 основных (рабочих) и 7 дополнительных (диалоговых) окон.

Конкурентное взаимодействие характеризуется большим количеством параметров, поэтому не-

возможно сразу перейти к построению БД. Перед практическими действиями необходимо разработать модель данных. Цель моделирования состоит в обеспечении разработчика концептуальной схемой БД в форме одной модели или нескольких локальных моделей, которые могут легко отображаться в любую систему БД. Одним из мощных средств построения модели данных является программный продукт ERwin 7.0 [5]. С его помощью была построена логическая модель БД и все параметры рынка и конкуренции разделены на 14 сущностей.

В качестве СУБД в данной реализации выбрана Microsoft SQL Server как одна из наиболее мощных СУБД архитектуры клиент-сервер. Важное достоинство выбранной СУБД в том, что ее базовая версия (Express) является бесплатной, но вполне функциональной и широко используемой на предприятиях, это позволяет интегрировать разработанное информационное ядро программного комплекса «Конкуренция» с корпоративными БД.

Основной процесс обработки данных протекает в трех модулях: «Рынок», «Аналитика», «Конкуренция». Каждый из них может рассматриваться как самостоятельное программное обеспечение, используемое для решения определенной функциональной задачи.

Подготовка, ввод и первичная обработка исходных данных выполняются в модуле «Рынок» программного комплекса «Конкуренция». Данный модуль реализует модель рынка как системы.

В состав модуля входят три программных компонента:

• «Производители» - предназначен для ввода и редактирования исходных данных о производителях товаров или услуг на рынке;

• «Потребители» - предназначен для ввода и редактирования исходных данных о потребителях товаров или услуг на рынке;

• «Товары рынка» - позволяет определить, кто из производителей какой товар выпускает, для кого из потребителей он предназначен, а также характеристики товара. Кроме ввода, предусмотрена возможность редактирования исходных данных о товарах или услугах рынка.

Необходимо отметить, что наиболее сложным является компонент «Товары рынка». Именно в него вводятся данные, которые потом используются при работе с другими модулями. При вводе параметров товара данные анализируются и автоматически определяется, к каким характеристикам, количественным или качественным, относится данный параметр.

Второй задачей, решаемой на начальной стадии работы с программным продуктом, является определение вида конкуренции на рынке, который зависит от числа производителей и параметров товара, выпускаемого ими. Таким образом, для оп-

SQL запросы

Структура комплекса «Конкуренция»

ределения вида конкуренции необходимо проанализировать производственный и потребительский сегменты, а также характеристики товара на рынке. Эта задача автоматизируется в модуле «Аналитика». В состав модуля входят четыре программных компонента:

• «Производственный сегмент» - для просмотра данных о производителях товаров или услуг на рынке с формированием итоговых данных о состоянии сегмента;

• «Потребительский сегмент» - для просмотра данных о потребителях товаров или услуг на рынке с формированием итоговых данных о состоянии сегмента;

• «Товарная политика» - для просмотра данных о товарах или услугах на рынке с формированием итоговых данных об их характеристиках; кроме того, предусмотрена возможность просмотра данных о рыночных отношениях между определенными потребителями и производителями;

• «Вид конкуренции» - для вывода сводной информации о рынке в целом, для автоматического анализа сводных параметров и определения возможного вида конкуренции; на основе данной информации пользователь может самостоятельно изменить ее вид.

Важная функция данного модуля - возможность сохранения текущих аналитических данных для последующего вывода на печать с помощью модуля «Отчет» вместе с оптимальными показателями товара. Кроме того, окончательный вид конкуренции влияет на работу модуля «Конкуренция».

Модуль «Конкуренция» является основным, его главное назначение - определение оптимальных характеристик товара в соответствии с выбранным (автоматически определенным) видом конкуренции на рынке.

По сути в состав модуля «Конкуренция» входят четыре функционально-независимые структуры: «Совершенная конкуренция», «Монополия», «Монополистическая конкуренция», «Олигополи-стическая конкуренция». В силу функциональной независимости их можно разделить на отдельные программные продукты.

На рынке совершенной конкуренции производятся различные товары только с количественными характеристиками, поэтому при работе с компонентом «Совершенная конкуренция» оптимальные параметры определяются независимо для каждого из товаров. В условиях монополии требуется определить целевую аудиторию для каждого товара, а затем его оптимальные характеристики. Целевая аудитория формируется на основе данных компонента «Производитель» и порогового коэффициента. Ввод значений коэффициента позволяет интерактивно следить за изменением состава целевой аудитории, а это, в свою очередь, влияет на конечные результаты. Для определения опти-

мальных характеристик товара в условиях монополистической конкуренции использовался генетический алгоритм. Для реализации предложенной выше модели предусмотрено формирование ряда популяций из характеристик товара. В отличие от предыдущих программных структур в компоненте «Монополистическая конкуренция» реализуется работа как с качественными, так и с количественными параметрами товара. Рынок оли-гополистической конкуренции предполагает три варианта взаимодействия предприятий: с формированием совокупного участника, чистая и дифференцированная олигополия. Так как вариант чистой олигополии близок к монополистической конкуренции, он не реализован. Кроме того, именно первый и третий варианты являются наиболее распространенными. Так как модели имеют существенные отличия, олигополия с формированием совокупного участника и дифференцированная олигополия реализованы отдельно.

Важнейшей функцией любого современного ПО является возможность вывода всех основных данных не только на экран, но и на печать. Как было указано выше, цель создания программного комплекса «Конкуренция» - поддержка принятия решений управленческого персонала предприятия. Так как определение параметров выпускаемой продукции является стратегической задачей, решаемой на уровне топ-менеджеров предприятия, для принятия решений им необходима информация в существенном временном срезе (не только оперативные данные). Для ведения архива состояний рынка и конкуренции реализован модуль «Отчеты».

При завершении работы с компонентом «Вид конкуренции» в модуле «Аналитика» и всеми компонентами модуля «Конкуренция» пользователю предлагается добавить текущие данные в базу отчетов. При этом в информационном ядре программного комплекса создаются записи о текущем состоянии, которые не будут изменены даже при введении новых наборов исходных данных. Эта функция позволяет анализировать данные за продолжительный период времени. Для доступа к ним в модуле «Отчеты» реализован компонент «Аналитика». Кроме того, для ведения архива параметров рынка как системы предусмотрен компонент «Рынок», позволяющий подготовить отчет о производителях, потребителях и товарах рынка. Эти данные носят оперативный характер и в информационном ядре комплекса не накапливаются.

Компоненты модуля «Отчеты» созданы с помощью высокоэффективного средства Crystal Report 2008. Данный инструмент позволяет не только сделать предпечатную подготовку отчета, но и экспортировать его в различные форматы.

Технологии, выбранные для реализации модулей и программного комплекса в целом, являются

наиболее современными и эффективными, но в процессе их применения были реализованы специальные решения, которые позволяют использовать ЭВМ со среднестатистическими характеристиками. Это обстоятельство выгодно отличает программный комплекс «Конкуренция» от программных продуктов близкой функциональности.

Перечислим некоторые функциональные возможности программного комплекса «Конкуренция»: сфера применения - производство товара или оказание услуг; максимальное количество производителей - 1000; максимальное количество потребителей - 1000; максимальное количество товаров - 1000; характеристики товаров - любые; максимальное количество характеристик товаров - 1000.

Приведенные параметры являются основными и носят определяющий характер. Их значения могут быть увеличены.

Таким образом, для оценки работоспособности программного продукта проведена серия экспериментов. Были сформированы эталонные исходные данные и спрогнозированы конечные результаты. При применении программного комплекса «Конкуренция» к исходной информации о рыночном процессе все прогнозные данные были подтверждены для всех видов конкуренции.

Литература

1. Еремин В.Н. Маркетинг: основы и маркетинг информации: учебник. М.: КНОРУС, 2006. 656 с.

2. Кирцнер И. Конкуренция и предпринимательство [пер. с англ.; под ред. проф. А.Н. Романова]. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 239 с.

3. Степанов Л.В. Моделирование конкуренции в условиях рынка / Монография. М.: «Академия естествознания», 2009.

4. Пауэрс Л., Снелл М. Microsoft Visual Studio 2008. СПб: БХВ-Петербург, 2008. 1200 с.

5. Калянов Г.Н. Case-технологии. Консалтинг в автоматизации бизнес-процессов. М.: Горячая линия - Телеком, 2002.

УДК 519.17:683.3.068

ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС АНАЛИЗА СТРУКТУРНОГО СХОДСТВА СИСТЕМ С УЧЕТОМ РАСПОЛОЖЕНИЯ ФРАГМЕНТОВ

Незнанов А.А., к.т.н.; Кохов В.А., к.т.н.

Рассмотрены оригинальные программные средства, реализующие построение и анализ системы моделей структурной сложности и сходства, основанных на характеризации расположения фрагментов в топологии структур. Данные средства реализованы в виде подсистемы АСНИ «Graph Model Workshop» и нашли применение при исследовании отношений эквивалентности и толерантности на графовых моделях систем.

Ключевые слова: структура, графовая модель системы, структурная сложность, структурное сходство, программный комплекс.

В настоящее время актуальной задачей является создание программных средств, позволяющих повысить эффективность исследования отношений эквивалентности и толерантности структур, что определяется потребностями анализа структурного сходства систем в различных областях (химическая информатика, распознавание образов, структурная лингвистика, интеллектуальный анализ данных). Наиболее общими подходами к анализу структурного сходства графовых моделей систем (ГМС) являются подструктурный (на основе поиска максимальных общих фрагментов ГМС) и структурно-характеристический (на основе сравнения различных видов моделей структурной сложности ГМС). Авторы активно участвуют в развитии оригинального обобщенного подструктурного подхода к анализу сходства, основанного на построении структурных инвариантов ГМС, позволяющих исследовать структурное

сходство с учетом расположения и сходства расположения фрагментов в топологии ГМС. Стратифицированная иерархическая система моделей структурной сложности, предложенная в [1], получила название системы g-моделей (SGM). Одним из результатов реализации SGM стала подсистема «Fragments-Symmetry-Similarity» (FSS), расширяющая функциональное наполнение АСНИ «Graph Model Workshop».

Подход к построению и анализу моделей системы SGM

Рассматриваемые программные средства используют принцип спектральной характеризации ГМС, дополненный учетом различных отношений между отдельными фрагментами, их классами или типами. ГМС t, изоморфно вкладываемая в исследуемую ГМС G, образует множество F(l)t помечен-