Применение синергетических методов управления в исследовании динамической системы «Предложение и спрос»

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье выполнен полный бифуркационный анализ математической модели динамической системы «Предложение и спрос». На основе проведения теоретического анализа и численного эксперимента в пакете Matlab+Simulink получены все фазовые портреты системы и построена система аддитивного управления взаимодействия спроса и предложения. Выделен класс допустимых достижимых состояний исследуемой динамической системы. С помощью построенной модели можно осуществлять прогноз развития рассматриваемого процесса при любом изначально заданном состоянии системы.

Об авторах

Галина Андреевна Батищева

Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)

Email: gbati@mail.ru
профессор кафедры фундаментальной и прикладной математики, доктор экономических наук, доцент

Александр Васильевич Братищев

Донской государственный технический университет

Email: avbratishchev@spark-mail.ru
профессор кафедры прикладной математики, доктор физико-математических наук, доцент

Список литературы

  1. 1. Баутин Н.Н., Леонтович Е.А. Методы и приёмы качественного исследования динамических систем на плоскости. - М.: Мир, 1990. – 483 c.
  2. 2. Баканов М.И., Мельник М.В., Шеремет А.Д Теория экономического анализа. / Учебник для студ.эконом.спец. – 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2007. – 536 c.
  3. 3. Братищев А.В., Батищева Г.А., Журавлева М.И., Гузенко Н.В. Математическая модель управления предложением и спросом // Интеллектуальные ресурсы - региональному развитию. – 2020. – № 2(64). – c. 87-91.
  4. 4. Братищев А.В. Математическая теория управляемых динамических систем. Введение в понятия и методы. / Учебное пособие. - Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2015. – 292 c.
  5. 5. Братищев А.В. О характеристическом многочлене состояния равновесия автономной системы, имеющей притягивающее инвариантное многообразие // Дифференциальные уравнения и процессы управления. – 2017. – № 2. – c. 15-23.
  6. 6. Братищев А.В. Руководство к работе с пакетами MATLAB и SIMULINK. Элементы проектирования и анализа. / Учебное пособие. - Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2012. – 87 c.
  7. 7. Васильев В.В., Симак Л.А., Рыбникова А.М. Математическое и компьютерное моделирование процессов и систем в cреде MATLAB/SIMULINK. / Учебное пособие для студентов и аспирантов. - К.: НАН Украины, 2008. – 91 c.
  8. 8. Герасимов Б.И., Пучков Н.П., Протасов Д.Н. Дифференциальные динамические модели. / Учебное пособие. - Тамбов: Изд-во ГОУ ВПО ТГТУ, 2010. – 80 c.
  9. 9. Зубов В.П. Устойчивость движения. Методы Ляпунова и их применение. - М.: Высшая школа, 1984. – 232 c.
  10. 10. Колесников А.А. Синергетические методы управления сложными системами. Теория системного анализа. - М.: КомКнига, 2006. – 240 c.
  11. 11. Малкин И.Г. Теория устойчивости движения. - М.: Наука, 1966. – 532 c.
  12. 12. Милованов В.П. Неравновесные социально-экономические системы: синергетика и самоорганизация. самоорганизация. - М.: URSS, 2001. – 264 c.
  13. 13. Милованов В.П. Синергетика и самоорганизация: Социально-экономические системы. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. – 224 c.
  14. 14. Милованов В.П. Синергетика и проблема случайности в точке бифуркации // Экономическая синергетика: Модернизация экономики России. – 2011. – № 13. – c. 105-116.
  15. 15. Герасимов А.И., Регеда В.В., Регеда О.Н. Моделирование в среде MATLAB-Simulink: метод. указания к лабораторным работам. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2017. – 104 c.
  16. 16. Bratishchev A.V., Batishcheva G.A., Zhuravleva M.I. Bifurcation analysis and synergetic management of the dynamic system “Intermediary activity” // Advances in intelligent systems and computing. – 2019. – p. 659-667. – doi: 10.1007/978-3-030-04164-9_86.
  17. 17. Bratishchev A.V., Batishcheva G.A., Denisov M.Y., Zhuravleva M.I. Bifurcation Analysis and Synergetic Control of a Dynamic System with Several Parameters // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2020. – p. 639-646. – doi: 10.1007/978-3-030-35249-3_82.
  18. 18. Batishcheva G.A., Zhuravleva M.I, Rogozhin S.V. Mathematical model of production and exchange: bifurcation analysis and management // 11th international conference on theory and application of soft computing, computing with words and perceptions and artificial intelligence - icsccw-2021: Сер. «Lecture Notes in Networks and Systems» Том 362. Antalya, 2022. – p. 488-495.– doi: 10.1007/978-3-030-92127-9_66.
  19. 19. Y e Y a n g i a n // Transl. of AMS. Providence. RhodeIsland. - 1986

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Батищева Г.А., Братищев А.В., 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».