V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

Разработка и оптимизация математических моделей эколого-экономических систем требует создания и адаптации экономико-математических методов, позволяющих учитывать неполноту и сложность формализации исходных данных рассматриваемых эколого-экономических систем. Одним из наиболее перспективных направлений научных исследований в области анализа, прогнозирования и моделирования экономических явлений является нечеткая логика (Matlab fuzzy logic).

При моделировании многих экономических задач возникает необходимость учета случайных факторов и возмущений. В этом случае наиболее подходящим инструментом является аппарат теории вероятностей – математической науки, изучающей закономерности в случайных явлениях [5].

Исследование эколого-экономической безопасности с позиций системного подхода позволяет рассмотреть процесс её обеспечения как некую целостность, проявляющуюся в рамках экономических систем [1]. Обеспечение эколого-экономической безопасности как системы характеризуется: большим числом выполняемых функций, параметров и результатов функционирования; сложностью поведения системы, которая отражается в наличии переплетающихся и перекрывающихся взаимосвязей между переменными; неравномерными и непостоянными во времени внешними воздействиями; постоянной пространственной и временной связью, которая проявляется при взаимодействии элементов системы и фиксируется в виде определенной структуры; отражением взглядов, целей и ценностей субъектов хозяйствования; отсутствием зависимости структуры и характера взаимосвязей между элементами от уровня и типа развития экономической системы.

Содержанием модели комплексной оценки уровня эколого-экономической безопасности является построение интегрального показателя, который позволяет получить количественную оценку уровня безопасности предприятия, который отображает разнообразное влияние большого числа показателей [2].

На первом этапе моделирования эколого-экономической безопасности были определены предельные критические и высокие значения для каждого индикатора. Формализацию индикаторов, задаваемых на качественном уровне, также следует провести на основе функций принадлежности (рис. 1).

На следующем этапе моделирования эколого-экономической безопасности были определены предельные, критические и высокие значения уровня эколого-экономической безопасности для определения формы функции принадлежности, ассоциированных с каждой переменной (рис. 2)

Рисунок 1 – Определение индикатора «Уровень загрязненности окружающей среды»	Рисунок 2 – Определение уровня эколого-экономической безопасности промышленного предприятия

Предлагаемый подход к построению базы правил заключается в создании базы, отвечающей свойству полноты, и строится на определенном упорядочивании кортежей посылок. Вариант упорядочивания может быть выбран экспертами, в данном случае используется лексикографический способ. Затем рассматривать такие кортежи, которые дают отличные друг от друга значения посылок. В результате совместно с экспертами построятся соответствующие базы правил[4].

Эмпирические сведения экспертов об уровнях значений показателей представлены в форме правил нечетких продукций, пример одного из 125 правил из базы правил для оценки индикатора предприятия (рис. 3).

Рисунок 3 – Пример из базы правил

Для общего анализа адекватности нечеткой модели строятся поверхности нечеткого вывода, что позволит оценить и скорректировать влияние изменения входных данных на значения выходных нечетких переменных(рис. 4 а, б).

Градация уровней эколого-экономической безопасности промышленных предприятий выводится в следующем виде:

а)

а)

Критический уровень

Высокий уровень

Нормальный уровень

Рисунок 4 – Диаграмма влияния индикаторов на уровень эколого-экономической безопасности промышленного предприятия

Таким образом, использование математического моделирования на основе нечеткого вывода, реализованное в среде MatLab 6.8, позволило оценить экологическую обстановку окружающей среды, контролировать эколого-экономическую безопасность предприятия

 

Библиографический список

1. Кузьмин

2. Рогачев, А.Ф., Скитер Н.Н. Моделирование эколого-экономической политики на рынках энергоносителей // Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2010. - № 1 (21). - № гос. рег. статьи. – [Электронный ресурс] Режим доступа: http://uecs.mcnip.ru.

3. Скитер, Н.Н. Разработка системы поддержки принятия решений для обоснования параметров эколого-экономических систем / Н.Н. Скитер, А.Ф. Рогачев, Т.В. Плещенко // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса, ВГСХА.- Волгоград.-2012.-№2 С. 238-242.

4. Яхъяева, Г. Э. Основы теории нечетких множеств [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.intuit.ru/department/ds/fuzzysets/1/

Код для цитирования: Скопировать