XVII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2025

ВВЕДЕНИЕ

На сегодняшний день стоит задача перед РФ – развитие Арктического региона, в связи с повышенным интересом других стран из-за залежей полезных ископаемых и удобного месторасположения торговых путей. Для успешного освоения новых и развития существующих территорий требуется привлекать не только финансовый капитал, но и человеческий капитал, обеспечивая устойчивое развитие всего Арктического региона, приоритет которого установлен Распоряжением правительства РФ от 15.04.2021 № 996р. Стратегии устойчивого развития разрабатывают и реализуют многие государства во всём мире. Задачи по обеспечению устойчивого развития Арктических зон РФ являются приоритетными для государства.

Предложен подход к решению задач: создание программы обеспечения устойчивого развития АЗРФ на основе методологии когнитивного моделирования, обеспечивающей моделирование сложных, слабоструктурированных и плохо формализуемых систем, к которым относится социально-экономическая система Арктического региона на основе научно-обоснованных предложений.

Цель: Разработка научно-обоснованных предложений по обеспечению устойчивого развития регионов АЗРФ на основе когнитивных технологий.

Объект исследования: процессы социально-экономического развития регионов Арктического региона РФ.

Предмет исследования: методы и средства моделирования динамики процессов устойчивого социально-экономического развития Арктического региона РФ.

Гипотеза исследования:решение поставленных задач возможно посредством экономико-математического инструментария исследования социально-экономических систем на основе методов нечёткого когнитивного моделирования.

Задачи выпускной квалификационной работы:

1. Анализ социально-экономической ситуации в арктическом регионе.

2. Обоснование выбора метода когнитивного моделирования социально-экономических систем.

3. Выявление ключевой стратегической цели развития Арктического региона РФ.

4. Выявление индикаторов устойчивого развития и их анализ.

5. Определение факторов, влияющих на устойчивое развитие региона.

6. Построение и анализ нечёткой когнитивной карты.

7. Верификация построенной нечёткой когнитивной карты (НКК), на основе системных показателей.

8. Статический и динамический анализ нечёткой когнитивной карты.

9. Разработка научно-обоснованных предложений по обеспечению устойчивого развития АЗРФ на основе результатов когнитивного моделирования.

10. Оценка эффективности разработанной нечёткой когнитивной модели.

Исследование включает в себя следующие основные этапы:

Теоретический этап первой главы содержит анализ существующих методов моделирования социально-экономических систем, который включает в себя: постановку задач обеспечения устойчивого развития региона, необходимость выбора метода моделирования слабоструктурированных и плохо формализуемых социально-экономических систем, а также анализ существующих подходов к решению задачи устойчивого развития региона.

Аналитический этап, отражённый в главе 2, содержит анализ социально-экономической ситуации в арктическом регионе и включает в себя: определение ключевых стратегических целей устойчивого развития и множество факторов влияния на цели посредством анализа и сопоставления данных из открытых официальных статистических и стратегических источников, выявление причин неустойчивого развития региона в АЗРФ, опираясь на сопоставление данных и сортировка по направлениям деятельности, выявление ключевых индикаторов устойчивого развития и их анализ.

В проектно-расчётной части в третьей главе описана разработка и построение когнитивной модели устойчивого развития региона арктической зоны Российской Федерации и её анализ, включающий в себя: обоснование использования аппарата когнитивного моделирования, разработку когнитивной карты и её анализ, верификацию модели посредством статического и динамического анализа, разработку научно-обоснованных рекомендаций для стратегического планирования и управления устойчивым развитием арктических регионов и оценку эффективности разработанной модели развития для региона АЗРФ.

В результате проведённого исследования предложены инновационные решения и подходы, которые могут быть использованы для формирования стратегий устойчивого развития Арктических регионов РФ.

ГЛАВА 1: ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

1. 1. Задача обеспечения устойчивого развития региона

Понятие «Устойчивое развитие» возникло в конце ХХ века в связи с охватившим планету социально-экономическим кризисом, вводя инновационный взгляд на понятие «кризис», которое ранее носило сугубо экономическое обоснование. Было отмечено в докладе ООН 1987 года, что данное понятие охватывает более широкие сферы, такие как: социально-экономические, социально-политические, политико-экономические, что в свою очередь, повлияло и на иные сферы жизнедеятельности человека, ухудшая состояние природных ресурсов, подрыв механизмов саморегулирования экологических систем.

В данном докладе ООН «комиссия Брунтланд», Гру Харлем Брунтланд дала определение термину «Устойчивое развитие». «Устойчивое развитие — это такое развитие, которое удовлетворяет потребности настоящего времени, но не ставит под угрозу способность будущих поколений удовлетворять свои собственные потребности. Оно включает два ключевых понятия:

- понятие потребностей, в частности потребностей, необходимых для существования беднейших слоёв населения, которые должны быть предметом первостепенного приоритета;

- понятие ограничений, обусловленных состоянием технологии и организации общества, накладываемых на способность окружающей среды удовлетворять нынешние и будущие потребности» [25].

Арктические территории имеют важнейшую роль в развитии страны. в том числе регионов, расположенных там. Арктическая зона РФ (АЗРФ) богата полезными ископаемыми, такими как: нефть, газ, металлы, драгоценные металлы. По мере повышения температуры в районах вечной мерзлоты расширяется проходимость северного морского пути (СМП). Что положительно влияет на устойчивое развитие АЗРФ [27].

Однако для Арктических регионов РФ, характерно следующие негативное влияние:

1. Иностранное вмешательство в Арктические регионы.

2. Продолжительное по времени влияние отрицательной температуры в регионе АЗРФ.

3. Возможность возникновения военного конфликта с заинтересованными странами из-за расширения сферы влияния в Арктике.

Для обеспечения устойчивого развития региона АЗРФ требуется применять комплексный подход и учитывать различные сферы деятельности региона, а именно: социально-экономическое развитие, развитие передовых арктических технологий региона (от энергетической, транспортной, до информационно-телекоммуникационной), обеспечение экологической безопасности, а также сохранение Арктики в качестве зоны мира для развитию международного сотрудничества [2].

Необходимость устойчивого развития АЗРФ определяется несколькими факторами: стратегической важностью региона для национальной безопасности, добычей полезных ископаемых, сохранение уникальных экологических условий в данном регионе. Показателями устойчивого развития являются улучшение качества жизни местного населения, сохранение и восстановление природных экосистем, а также развитие инфраструктуры и технологий, адаптированных к суровым условиям Арктики.

Сложность решения этих задач заключается в суровых климатических условиях, высокой стоимости инфраструктурных проектов [7].

Таким образом, данное исследование сосредоточено на анализе социально-экономической системы Арктического региона РФ. В частности, проанализирована необходимость создания моделей, учитывающих специфические условия и факторы, влияющие на экономическое развитие Арктического региона, а также методы и инструменты, которые могут быть применены для оптимизации управления и принятия решений в таких системах.

1.2 Задача моделирования слабоструктурированных и плохо формализуемых экономических систем

Слабоструктурированные и плохо формализуемые системы – это системы, которые характеризуются высоким уровнем неопределённости, сложностью взаимодействий между элементами и невозможностью полного описания и прогнозирования их поведения с помощью традиционных формальных моделей и методов. Такие системы включают в себя множество взаимосвязанных факторов и переменных, которые трудно структурировать и количественно оценить [6].

При моделировании СЭС важно учитывать наличие закономерности и возможности влияния организационно-управленческих решений на систему, а также влияние социально-политических и общественных связей на неё.

При проведении анализа социально-экономических систем используются знания из различных областей науки: статистического моделирования, математического моделирования, экономики, эвристики и прочих. Однако по отдельности эти знания не удовлетворяют потребности лиц, принимающих решения (ЛПР), не позволяют точно оценить многогранность влияющих факторов и принять грамотное решение. Применение только статистических методов не отражает взаимосвязи между субъектом и объектом в исследовании социально-экономической системы (СЭС) [8].

Общепринятые принципы для анализа и/или исследования СЭС [29]:

1. Системность и комплектность. Это необходимость выявления элементов и взаимосвязей между ними с учётом факторов влияния.

2. Достаточность. Этот принцип показывает на сколько полно были выявлены элементы и взаимосвязи в системе, а также факторы, которые на них влияют.

3. Формализация. Этот принцип отражает возможность интерпретировать полученные результаты и входные данные в информацию имеющею практическую значимость.

4. Оптимальность. Этот принцип отражает стремление исследователя найти наилучшее решение из всех возможных.

Однако для соблюдения всех вышеуказанных принципов недостаточно использования какого-либо одного метода научного исследования. На данный процесс у аналитиков уходит много времени и сил, а также не исключён человеческий фактор. Это приводит к необходимости разработки и применения множества различных методологий и методов анализа социально-экономических систем [29] с использованием программных продуктов.

Используя методологию когнитивного моделирования, возможно в более полной мере предоставить ЛПР научно обоснованные рекомендации по распределению ресурсов таким образом, чтобы показатели устойчивого развития принимали наилучшие значения для системы [26].

Когнитивное моделирование – это методология исследования плохо формализованных и слабоструктурированных систем, где требуется выявлять взаимосвязи объектов, которые напрямую не влияют друг на друга, но имеют высокую степень косвенного влияния [11].

Социально-экономические системы (СЭС) характеризуются высоким уровнем неопределённости и сложностью взаимодействий между элементами, что делает невозможным их полное описание и прогнозирование традиционными формальными методами. Для анализа СЭС необходим комплексный подход, включающий различные научные дисциплины и методы. Использование одних статистических методов не приводят к желаемому результату, поскольку они не могут в полной мере отразить взаимосвязи в системе.

Когнитивное моделирование с использованием необходимых программных продуктов представляется более эффективным методом для анализа СЭС, особенно для слабоструктурированных и плохо формализуемых систем, поскольку оно позволяет выявлять и учитывать плохо формализуемые и косвенные взаимосвязи между объектами, что обеспечивает более точные прогнозы и гибкость в реагировании на изменения. По сравнению со статистическими методами, когнитивное моделирование даёт возможность формировать более долгосрочные и адаптивные дорожные карты устойчивого развития.

Таким образом, для создания модели устойчивого развития региона АЗРФ предпочтительно использование когнитивного моделирования с использованием необходимых программных продуктов и учётом применения статистических методов в том числе.

1. 3. Анализ существующих подходов к решению задачи устойчивого развития региона

«В цикле поддержки формирования, реализации и коррекции стратегии развития СЭС одну из ключевых ролей играет стратегический мониторинг, основное назначение которого состоит в отслеживании достижения стратегических целей развития системы в условиях изменяющейся внешней среды» [4].

На момент написания данной работы «стратегический мониторинг ориентирован на своевременное выявление благоприятных и негативных изменений среды и изменений свойств самой системы (её преимуществ и недостатков), которые могут повлиять на реализацию принятой стратегии развития.

Современные ситуации существенно усложнились, они характеризуются быстрой изменчивостью, взаимодействием множества разнородных и междисциплинарных факторов (гео- и внутриполитических, социально-экономических, научно-технических и технологических и др.). Существенная часть таких факторов трудно формализуема, так как их измерение является сложной проблемой, а их взаимодействие в ситуации зачастую носит неочевидный характер (такие ситуации мы относим к слабоструктурированным)» [4].

Арктическая зона РФ обладает значительными запасами природных ресурсов, включая нефть, газ, металлы и драгоценные металлы. Эти ресурсы играют ключевую роль в экономике страны и обеспечении её энергетической безопасности. Развитие добычи и переработки этих ресурсов способствует экономическому росту, созданию рабочих мест и улучшению социально-экономической ситуации в регионе. Более того, повышение температуры и таяние ледников в районах вечной мерзлоты расширяют проходимость Северного морского пути (СМП), что открывает новые возможности для международной торговли и транспортировки грузов, укрепляя экономические позиции России на мировом рынке [36].

Арктика представляет собой уникальную и хрупкую экосистему, особенно уязвимую к изменениям климата и антропогенной деятельности. Любые экономические проекты в АЗРФ могут оказать значительное влияние на окружающую среду, поэтому обеспечение экологической безопасности и рационального использования природных ресурсов является приоритетом. Сохранение биоразнообразия, защита морских и наземных экосистем, а также восстановление нарушенных территорий требуют внедрения современных технологий и методов мониторинга. Развитие научных исследований и инноваций в области экологической безопасности является важным элементом устойчивого развития региона. Это требует разработки и внедрения интегрированных стратегий и планов, которые позволят эффективно использовать природные ресурсы, защищать окружающую среду, улучшать качество жизни населения и обеспечивать национальную безопасность.

Местное население Арктического региона сталкивается с особыми социально-экономическими вызовами, включая суровые климатические условия, ограниченный доступ к качественным медицинским и образовательным услугам, а также высокую стоимость жизни. Обеспечение устойчивого развития региона предполагает улучшение качества жизни населения, развитие социальной инфраструктуры и создание условий для устойчивого экономического роста. Развитие транспортной, энергетической и информационно-телекоммуникационной инфраструктуры является необходимым условием для эффективного функционирования региона. Создание современной и устойчивой инфраструктуры позволит не только улучшить условия жизни местного населения, но и повысить привлекательность региона для инвестиций и бизнеса.

Арктический регион имеет стратегическое значение для национальной безопасности России. В последние годы наблюдается повышенный интерес иностранных государств к арктическим территориям, что приводит к усилению конкуренции и потенциальным конфликтам. Обеспечение устойчивого развития АЗРФ необходимо для укрепления национальной безопасности и защиты интересов России в Арктике. Развитие международного сотрудничества и соблюдение международных соглашений по Арктике являются важными элементами стабильности и устойчивости региона. Взаимодействие с другими арктическими государствами, участие в международных проектах и инициативах способствует мирному и устойчивому развитию Арктики.

Выводы по главе

Арктическая зона России играет стратегическую роль в её экономике, обладая богатыми природными ресурсами, такими как нефть, газ и металлы. Регион подвержен уникальным климатическим условиям, высокой уязвимостью перед изменениями климата и антропогенным воздействиям. Эти особенности требуют комплексного подхода к устойчивому развитию, включающего развитие социально-экономической инфраструктуры, научных исследований, экологической безопасности.

Моделирование и анализ устойчивого развития в слабоструктурированных и плохо формализуемых системах, таких как социально-экономические системы регионов Арктической зоны РФ, представляет собой сложную задачу. Статистические методы не всегда достаточно эффективны для полного понимания взаимосвязей и динамики таких систем. При использовании метода когнитивного моделирования эксперты выявляют косвенные и плохо формализуемые взаимосвязи, что является более перспективным подходом для создания долгосрочных стратегий устойчивого развития.

Таким образом, для успешного обеспечения устойчивого развития арктической зоны РФ необходимо учитывать стратегию развития региона, социальные потребности населения, экологическую безопасность и политическую активность. Это позволит создать устойчивую и адаптивную среду для развития, соответствующую потребностям текущих и будущих поколений.

ГЛАВА 2: АНАЛИТИЧЕСКАЯ. АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ В АРКТИЧЕСКОМ РЕГИОНЕ

В данной главе проведён анализ Мурманской области. Была определена стратегическая цель Мурманской области. Выявлены задачи, выполнение которых позволит достигнуть стратегическую цель. Проведён анализ индикаторов устойчивого развития региона.

2.1 Определение ключевых стратегических целей устойчивого развития и множества факторов влияния на цели

Для того, чтобы определить цели устойчивого развития Мурманской области, обратимся к «Стратегии социально-экономического развития Мурманской области на период до 2025 года» [2]. В данном документе сформулирована «Стратегическая цель – обеспечение высокого качества жизни населения региона» [2], данная цель включает в себя несколько направлений, рисунок 3:

Направление 1. Развитие человеческого капитала.

Направление 2. Обеспечение комфортной и безопасной среды проживания населения региона.

Направление 3. Обеспечение устойчивого экономического развития.

Направление 4. Повышение эффективности государственного управления и местного самоуправления.

Каждому направлению соответствует ряд задач, всего 29 задач, распределённых по этим направлениям.

Рисунок 1 - Стратегия развития Мурманской области [2]

Направление 1. Развитие человеческого капитала. Человеческий капитал – это «определённый набор свойств, который определяет возможности каждого человека зарабатывать, получать доход и быть полезным обществу. Это здоровье, профессиональные компетенции, социальные связи, культура» [2].

В стратегии социально-экономического развития по направлению 1 сформулированы следующие задачи:

1. Создание необходимых условий для сохранения, укрепления и восстановления здоровья населения региона, поддержания долголетней активной жизни каждого человека.

2. Повышение доступности и качества образования и обеспечение его соответствия запросам населения, требованиям инновационной экономики и потребностям рынка труда.

3. Создание условий для максимальной вовлеченности населения области в систематические занятия физической культурой и спортом.

4. Обеспечение творческого и культурного развития личности, участия населения в культурной жизни региона.

5. Укрепление гражданского единства, развитие гражданского общества и сохранение этнокультурного многообразия народов России, проживающих на территории Мурманской области.

6. Обеспечение защиты социально уязвимых слоёв населения, граждан, оказавшихся в трудной жизненной ситуации, и повышение эффективности системы социальной поддержки и социального обслуживания населения

7. Повышение уровня рождаемости в регионе.

8. Создание необходимых условий для формирования сбалансированного, эффективно функционирующего рынка труда.

9. Обеспечение населения региона высококачественной сельскохозяйственной продукцией и продовольствием местного производства.

Направление 2. Обеспечение комфортной и безопасной среды проживания населения региона. Для достижения стратегической цели Мурманской области по данному направлению были поставлены следующие задачи:

1. Повышение уровня экологической безопасности и сохранение природной среды.

2. Повышение уровня общественной безопасности,

3. Обеспечение эпизоотического благополучия региона и защиты населения от болезней, общих для человека и животных.

4. Обеспечение для всех категорий населения возможности свободного, безопасного и надёжного передвижения использованием транспортных средств или без них.

5. Повышение доступности жилья и качества жилищного обеспечения населения области, а также качества и надёжности предоставления жилищно-коммунальных услуг.

6. Повышение уровня благоустройства территорий муниципальных образований области.

Направление 3. Обеспечение устойчивого экономического развития. Для достижения стратегической цели по данному направлению были поставлены следующие задачи:

1. Формирование благоприятной инвестиционной среды.

2. Развитие малого и среднего предпринимательства.

3. Использование научно-технологического и инновационного потенциала в интересах развития региона.

4. Содействие развитию международных и внешнеэкономических связей, в том числе росту экспорта товаров и услуг.

5. Устранение энергетических барьеров социально-экономического развития региона и повышение энергоэффективности региональной экономики.

6. Повышение конкурентоспособности транспортной системы региона на внутреннем и внешнем рынках.

7. Развитие промышленности и повышение её конкурентоспособности

8. Развитие рыбохозяйственного комплекса региона.

9. Повышение роли туризма в экономическом и социокультурном развитии региона.

Направление 4. Повышение эффективности государственного управления и местного самоуправления. Для достижения стратегической цели по данному направлению были поставлены следующие задачи:

1. Обеспечение долгосрочной сбалансированности и устойчивости бюджетной системы региона как базового принципа ответственной бюджетной политики

2. Повышение качества и доступности государственных и муниципальных услуг, открытости и эффективности деятельности органов государственной власти и местного самоуправления, в том числе с использованием цифровых технологий и результатов космической деятельности.

3. Обеспечение формирования высококвалифицированного кадрового состава государственной гражданской и муниципальной службы.

4. Противодействие коррупции.

5. Создание условий для защиты прав, свобод и законных интересов граждан, а также повышения доступности правосудия.

Проведённый анализ стратегии социально – экономического развития Мурманской области до 2025 года, позволил определить задачи поставленные ЛПР без учёта когнитивного моделирования. В существующей модели 29 задач были распределены по четырём направлениям.

2.2 Выявление причин неустойчивого развития региона в АЗРФ

На основе направлений, взятых из Стратегии социально-экономического развития Мурманской области, распределяем задачи по каждому из них из Статистического сборника «Мурманская область в цифрах». Таким образом, получаем набор следующих показателей:

Направление 1. Развитие человеческого капитала:

1. Уровень жизни. Данный показатель является комплексным и включает следующие показатели:

   1. Фактическое конечное потребление домашних хозяйств.

   2. Среднедушевой доход.

   3. Среднемесячная номинально начисленная заработная плата.

   4. Количество пенсионеров.

   5. Средний размер назначенных пенсий.

   6. Величина прожиточного минимума.

   7. Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума.

   8. Дефицит денежного дохода.

   9. Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата.

   10. Средний размер назначенных пенсий пенсионеров.

   11. Денежные доходы населения.

   12. Распределение населения по величине среднедушевых денежных доходов.

   13. Распределение общего объёма денежных доходов по различным группам населения.

   14. Коэффициент Джини, отражающий неравномерность распределения доходов населения между различными его группами.

   15. Коэффициент фондов, характеризующий уровень разделения населения по уровню доходов и глубине социального неравенства.

   16. Жилищный фонд, представленный в квадратных метрах жилой площади.

   17. Общая площадь жилого помещения приходящаяся в среднем на одного жителя.

2. Образовательная деятельность региона. Данный показатель является комплексным и включает следующие показатели:

   1. Организации, осуществляющие образовательную деятельность по образовательным программам дошкольного образования, присмотр и уход за детьми.

   2. Число воспитанников в организации, осуществляющие образовательную деятельность по образовательным программам дошкольного образования, присмотр и уход за детьми.

   3. Число мест в организации, осуществляющие образовательную деятельность по образовательным программам дошкольного образования, присмотр и уход за детьми.

   4. Количество зданий организаций, осуществляющих образовательную деятельность по образовательным программам начального общего, основного общего, среднего общего образования, оборудованных водопроводом [37].

   5. Число организаций, имеющих аспирантуру.

   6. Число аспирантов.

   7. Число организаций, имеющих докторантуру.

   8. Число докторантов.

3. Здравоохранение региона. Данный показатель является комплексным и включает следующие показатели:

   1. Число больничных организаций.

   2. Число больничных коек.

   3. Число амбулаторно-поликлинических организаций.

   4. Мощность амбулаторно-поликлинических организаций, посещений в смену.

   5. Число женских консультаций, детских поликлиник, отделений.

   6. Число фельдшерско-акушерских пунктов.

   7. Число врачей.

   8. Число среднего медицинского персонала.

   9. Заболеваемость населения.

   10. Заболеваемость населения COVID-19.

   11. Заболеваемость населения ВИЧ-инфекцией.

4. Население Мурманской области. Данный показатель является комплексным и включает следующие показатели:

   1. Общая численность населения в регионе.

   2. Численность населения, проживающих в городах.

   3. Численность населения, проживающих в сельской местности.

   4. Численность родившихся в регионе.

   5. Численность умерших в регионе.

   6. Естественный прирост, убыль населения.

   7. Численность заключённых браков на территории Мурманской области.

   8. Численность расторгнутых браков на территории Мурманской области.

   9. Число прибывших в Мурманскую область.

   10. Число прибывших в Мурманскую область из регионов РФ.

   11. Число прибывших в Мурманскую область из государств-участников СНГ.

   12. Число прибывших в Мурманскую область из стран дальнего зарубежья.

   13. Число выбывших из Мурманской области.

   14. Число выбывших из Мурманской области в регионы РФ.

   15. Число выбывших из Мурманской области в государства-участники СНГ.

   16. Число выбывших из Мурманской области в страны дальнего зарубежья.

   17. Миграционный прирост, снижение.

Направление 2. Обеспечение комфортной и безопасной среды проживания населения региона:

1. Экологическая обстановка в Мурманской области. Данный показатель является комплексным и включает следующие показатели:

1. 1. Затраты на охрану окружающей среды.

   2. Затраты на охрану атмосферного воздуха и предотвращение изменения климата.

   3. Затраты на сбор и отчистку сточных вод.

   4. Затраты на обращение с отходами.

   5. Затраты на защиту и реабилитацию земель, поверхностных и подземных вод.

   6. Затраты на обеспечение радиационной безопасности окружающей среды.

   7. Прочие затраты на охрану окружающей среды.

   8. Количество государственных природных заповедников федерального значения.

   9. Количество национальных парков федерального значения.

   10. Количество государственных природных заказников федерального значения.

   11. Количество памятников природы федерального значения.

   12. Количество дендрологических парков и ботанических садов федерального значения.

   13. Количество природных парков регионального значения.

   14. Количество государственных природных заказников регионального значения.

   15. Количество памятников природы регионального значения.

   16. Количество особо охраняемых природных территорий.

   17. Инвестиции в основной капитал организаций, направленный на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов.

2. Общественная безопасность Мурманской области. Данный показатель является комплексным и включает следующие показатели:

2. 1. Зарегистрированные преступления.

   2. Выявлено лиц, совершивших преступления.

   3. Зарегистрировано преступлений особой тяжести.

   4. Выявлено лиц, совершивших преступления особой тяжести.

   5. Зарегистрировано тяжких преступлений.

   6. Выявлено лиц, совершивших тяжкие преступления.

   7. Зарегистрировано преступлений средней тяжести.

   8. Выявлено лиц, совершивших преступления средней тяжести.

   9. Зарегистрировано преступлений небольшой тяжести.

   10. Выявлено лиц, совершивших преступления небольшой тяжести.

   11. Зарегистрировано преступлений экономической направленности.

   12. Выявлено лиц, совершивших преступления экономической направленности.

   13. Зарегистрировано преступлений террористического характера.

   14. Выявлено лиц, совершивших преступления террористического характера.

   15. Зарегистрировано преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков.

   16. Выявлено лиц, совершивших преступления связанных с незаконным оборотом наркотиков.

   17. Зарегистрировано преступлений, связанных с незаконным оборотом оружия.

   18. Выявлено лиц, совершивших преступления, связанных с незаконным оборотом оружия.

Направление 3. Обеспечение устойчивого экономического развития:

1. Инвестиции в Мурманской области.

   1. Инвестиции в основной капитал.

   2. Финансовые вложения организации долгосрочные.

   3. Финансовые вложения организации краткосрочные.

2. Экономические показатели региона.

   1. Валовый региональный продукт.

   2. Продукция сельского хозяйства.

   3. Оборот розничной торговли.

   4. Оборот общественного питания.

   5. Платные услуги населению.

   6. Доходы консолидированного бюджета.

   7. Расходы консолидированного бюджета.

   8. Профицит, дефицит консолидированного бюджета.

   9. Сальдированный финансовый результат.

   10. Полная учётная стоимость основных фондов.

   11. Индекс потребительских цен.

   12. Индекс цен производителей промышленных товаров.

   13. Индекс цен производителей сельскохозяйственной продукции.

   14. Сводный индекс цен на продукцию инвестиционного назначения.

   15. Индекс тарифов на грузовые перевозки.

Направление 4. Повышение эффективности государственного управления и местного самоуправления:

1. Число организаций по видам экономической деятельности.

1. 1. Деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги.

   2. Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение.

2. Число организаций по формам собственности.

2.1) Государственная собственность.

2.2) Муниципальная собственность.

2.3) Собственность государственных корпораций.

3) Оборот организаций по видам экономической деятельности.

3.1) Деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги.

3.2) Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение.

4) Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций по видам экономической деятельности.

4.1) Деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги.

4.2) Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение.

Проведённый анализ позволил выявить факторы, которые влияют на решение указанных задач.

Статистические данные за 5 лет представлены в Приложении 1.

Проведя анализ выбранных социально-экономических показателей Мурманской области, можно сделать вывод, что большое число социально важных показателей имеют низкое значение. По направлению 1, развитие человеческого капитала, динамика изменений показателей за 5 лет представлена на рисунках 2–17.

Рисунок 2 - Фактическое потребление домашних хозяйств

Рисунок 3 - Среднедушевой доход населения

Рисунок 4 - Среднемесячная номинально начисленная заработная плата

Рисунок 5 - Денежные доходы населения

Рисунок 6 - Коэффициент Джини

Рисунок 7 - Показатели жилого фонда

Рисунок 8 - Общая численность населения

Рисунок 9 - Численности населения проживающих в городах

Рисунок 10 - Численность населения проживающих в сельской местности

Рисунок 11 - Естественный прирост, убыль населения

Рисунок 12 - Миграционный прирост, снижение

Рисунок 13 - Количество зданий организаций, осуществляющих образовательную деятельность по образовательным программам начального общего, основного общего, среднего общего образования, оборудованных водопроводом

«Для реализации общеобразовательных программ дошкольного образования установить не менее одной дошкольной образовательной организации на 174 воспитанника в городской местности, в сельской местности - на 62 воспитанника» [1]. В 2022 году в Мурманской области был выявлен дефицит образовательных учреждений. На территории региона функционировало всего 207 образовательных зданий, тогда как по нормативам требовалось наличие 694 учреждений в городских населённых пунктах и 229 учреждений в сельских местностях. Что показывает слабую сторону образовательного потенциала в Мурманской области и отрицательно влияет на устойчивое развитие. На рисунке 14 отражена динамика изменения валового регионального продукта (ВРП), Данная динамика имеет положительную тенденцию к росту.

Рисунок 14 - Валовый региональный продукт

Уровень преступности в Мурманской области характеризуется такими показателями как: зарегистрированные преступления и выявленные лиц, совершивших преступление. Динамика зарегистрированных преступлений за 5 лет отражена на рисунке 15.

Рисунок 15 - Зарегистрированные преступления

На рисунке 15 отражена динамика изменений показателя за 5 лет, из рисунка 15 видно, что пик зарегистрированных преступлений в Мурманской области был в 2020 году в последующие года уровень показателя снижается. Однако число выявленных лиц, совершивших преступление снижается и имеется разница между зарегистрированными преступлениями и выявление количества лиц, совершивших преступление которая высока от года в год, рисунок 16.

Рисунок 16 - Выявлено количество лиц, совершивших преступления

На рисунке 16 отражена динамика выявления лиц, совершивших преступление, в 2018 году был больше всего выявлено лиц, совершивших преступление, однако разница между зарегистрированными преступлениями за 2018 год составила 6418 не выявленных преступников среди зарегистрированных преступлений, также данный год был самым высоким по раскрываемости. Разница между количеством зарегистрированных преступлений и выявленных количеством лиц, совершивших преступления, рисунок 17.

Рисунок 17 - Разница между количеством зарегистрированных преступлений и количество лиц, совершивших преступления

На рисунке 17 видна негативная тенденция по раскрытию зарегистрированных преступлений, самый низкий показатель раскрываемости преступлений достиг в 2022 году. Самая высокая раскрываемость преступлений была достигнута в 2018 году.

Были проанализированы стратегические направления цели и задачи, описанные в «Стратегии социально-экономического развития Мурманской области на период до 2025 года», с целью оценки их соответствия принципам устойчивого развития.

Первое направление стратегии, ориентированное на развитие человеческого капитала, включает в себя создание условий для улучшения здоровья населения, развития образования, физической культуры, культурного и гражданского развития, а также защиты социально уязвимых групп. Эти задачи направлены на улучшение качества жизни и социального благополучия, что является важным аспектом, необходимым для достижения устойчивого развития.

Второе направление стратегии связано с обеспечением комфортной и безопасной среды проживания. Задачи по улучшению экологической и общественной безопасности, развитию инфраструктуры жилья и общественных пространств направлены на сохранение природы и обеспечение безопасности граждан, что также важно для устойчивого развития.

Третье направление охватывает устойчивое экономическое развитие, включая инвестиционную политику, развитие малого бизнеса, использование научно-технологического потенциала и развитие туризма. Эти меры направлены на создание благоприятных экономических условий для устойчивого роста региона и улучшения качества жизни его жителей.

Четвёртое направление стратегии связано с повышением эффективности государственного управления и местного самоуправления, включая улучшение качества предоставляемых государственных услуг и борьбу с коррупцией. Эти меры направлены на повышение открытости, прозрачности и эффективности государственных структур.

В целом, стратегия развития Мурманской области до 2025 года охватывает широкий спектр мероприятий, направленных на улучшение качества жизни, обеспечение безопасности и сохранение окружающей среды, стимулирование экономического роста и повышение эффективности управления. Вопреки значительным отклонениям от стандартов устойчивого развития, выявленным в анализе показателей устойчивого развития, в целом способствуют улучшению условий жизни населения и создают основу для дальнейших усилий по достижению устойчивого развития в регионе.

2.3 Выявление индикаторов устойчивого развития и их анализ

Проведённый анализ выявил несоответствие значений показателей с понятием устойчивое развитие в Мурманской области. Уровень жизни имеет тенденцию к снижению, на что указывает отток населения из области. Уровень жизни является совокупным индикатором устойчивого развития, состоящим из множества других показателей. Данный индикатор оценивается по 10 бальной шкале от 0 до 10. Индикатор уровня жизни в Мурманской области за 2018 год имеет оценку 8 баллов, за 2019 год 6 баллов, за 2020 год 7 баллов, за 2021 года 5 баллов, за 2022 год 4 балла, что показывает тенденцию к снижению уровня жизни, рисунок 18. Оценки распределены по годам и зонам высокий, средний, низкий. Зона «Низкий» включает в себя оценки от 0 до 3, зона «Средний» от 4 до 6, зона «Высокий» от 7 до 10 баллов, рисунок 18.

Рисунок 18 - Изменения уровня жизни (создано автором)

Валовый региональный продукт является важнейшим индикатором экономического развития региона. Он является совокупным вычисляемым индикатором, так же ему были поставлены оценки от 0 до 10, оценки были выставлены экспертным путём. На рисунке 19 представлены сведенья отражающие изменения ВРП, имеющие положительную динамику.

Рисунок 19 - Изменения ВРП (создано автором)

Индикатор уровень преступности имеет значительное влияние на устойчивое развитие. По данному индикатору так же была дана оценка за каждый учётный год, рисунок 20, где отражена динамика изменений оценки показателя уровня преступности в Мурманской области за 5 лет. Высокий уровень преступности негативно влияет на устойчивое развитие.

Рисунок 20 - Изменения уровня преступности в Мурманской области (создано автором)

Одним из важнейших индикаторов устойчивого развития региона является уровень развития транспортной сети. Уровень транспортной сети является индикатором, состоящим из различных иных показателей, и не имеет прямого количественного значения, что затрудняет его анализ. Уровень транспортной сети в 2018 году 5 баллов, в 2019 году 4 балла, в 2020 году 3 балла, в 2021 году 6 баллов и 2022 году 6 баллов, рисунок 21, где отражена динамика изменений уровня транспортной инфраструктуры Мурманской области за 5 лет. С 2018 года была тенденция к падению уровня транспортной инфраструктуры в области до 2020 года, после 2020 года произошло резкое увеличение от нижней точки - 3 балла, до 6 баллов в 2021 году, что обуславливается резким увеличением протяжённости автомобильных дорог с твёрдым покрытием. Однако в 2022 году прирост снизился и показатель остался на том же уровне, что и был в 2021 году, 6 баллов. Такой уровень транспортной сети имеет средний уровень развития, что влияет на устойчивое развитие.

Рисунок 21 - Изменения уровня транспортной сети (создано автором)

Уровень продовольственной безопасности в Мурманской области, оценивается по 10 бальной системе, опираясь на результат анализа научных статей. По состоянию на 2019 год, уровень продовольственной безопасности оценивается в 2 балла из 10, что попадает в низкую зону, рисунок 22.

Рисунок 22 - Уровень продовольственной безопасности (создано автором)

Ассигнования на науку - индикатор устойчивого развития в Мурманской области, который является совокупным и оценивается по 10 бальной системе, рисунок 23, где отражена динамика изменений ассигнований на науку за 4 года. Оценка колеблется от 3 до 4 баллов между низкой и средней зонами, что говорит о негативном влиянии на устойчивое развитие.

Рисунок 23 - Изменения ассигнований на науку (создано автором)

Экологический индекс Мурманской области является составным вычисляемый Общероссийской общественной организацией «Зелёный патруль», которая оценивает экологическую обстановку по Российской Федерации, в том числе и в Мурманской области в рамках проекта «Национальный экологический рейтинг регионов», рисунок 24, где отражена динамика изменения экологического индекса в Мурманской области за 5 лет, данный показатель имеет положительную динамику изменений, что положительно влияет на устойчивое развитие.

Рисунок 24 - Экологический индекс (создано автором)

Таким образом был проведён анализ изменения факторов устойчивого развития, который показал, что в Мурманской области 5 из 7 ключевых индикаторов устойчивого развития, имеют отрицательное влияние на устойчивое развитие, то есть замедляют его.

Для изменения данной ситуации необходимо построить нечёткую когнитивную модель, представляющую собой отображение причинно-следственных связей, выявленных при анализе механизмов функционирования сложных социально-экономических систем, в виде «каузальных цепочек» (сетей). В основе математического аппарата когнитивного моделирования лежат методы нечёткой логики, теории матриц и теории графов. Процесс когнитивного моделирования включает совокупность взаимосвязанных этапов: анализ проблемного поля ситуации, когнитивная структуризация, структурный анализ когнитивной модели и её верификация, сценарный анализ и прогнозирование развития ситуации, интерпретация результатов моделирования и их оценка.

Выводы по главе

Произведена оценка индикаторов устойчивого развития, где проведённый анализ стратегии социально-экономического развития Мурманской области на период до 2025 года выявил, что данные ключевые показатели 5 из 7 имеют отрицательное влияние на устойчивое развитие, то есть замедляют его.

Однако стратегическая цель Мурманской области заключается в обеспечении высокого качества жизни населения по четырём основным направлениям: развитие человеческого капитала, обеспечение комфортной и безопасной среды проживания, устойчивое экономическое развитие и повышение эффективности государственного управления.

В каждом из направлений определены конкретные задачи и достижение цели. Например, для развития человеческого капитала предусмотрены задачи по укреплению здоровья населения, повышению качества образования, стимулированию физической активности, развитию культурной жизни и поддержке социально уязвимых групп.

Таким образом, результаты проведения когнитивного моделирования, представленные в 3 главе, позволяют понять, какие конкретные меры потребуются для достижения стратегической цели Мурманской области.

ГЛАВА 3: ПРОЕКТНО-РАСЧЁТНАЯ. РАЗРАБОТКА КОГНИТИВНОЙ МОДЕЛИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА АРКТИЧЕСКОЙ ЗОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ И ЕЁ АНАЛИЗ

3.1 Обоснование использования аппарата когнитивного моделирования

Процессы построения нечёткой когнитивной модели включают: создание причинно-следственной матрицы; получение матриц консонанса (диссонанса), которые отражают степень доверия к воздействию одного концепта на другой; построение транзитивно-замкнутой матрицы, демонстрирующей силу влияния цепочек управляющих концептов на целевые концепты; создание графа α-уровня, выделяющего классы концептов, образующих наиболее устойчивые структуры, оказывающие значительное влияние на целевые концепты; расчёт системных показателей когнитивной карты, оценивающих степень достоверности влияния концептов и адекватности когнитивной модели.

Процесс когнитивного моделирования включает этапы [13]:

1. Когнитивная структуризация.

   1. Сбор и структуризация данных.

   2. Построение модели.

2. Структурный анализ модели (статическое моделирование).

   1. Выявление противоречий между целями.

   2. Анализ согласованности управлений с целями.

   3. Анализ эффективности влияния управлений на цели.

   4. Выявление циклов обратной связи.

3. Сценарное моделирование (Динамическое моделирование).

   1. Моделирование саморазвития.

   2. Моделирование управляемого развития: решение прямой и обратной задач.

4. Оценивание альтернатив.

   1. Оценка благоприятности альтернатив.

   2. Оценка эффективности управления.

   3. Принятие решений.

5. Наблюдение за поведением объекта исследования после принятия решений.

Последовательность этапов когнитивного моделирования отражена на рисунках 25–28.

Процесс когнитивного моделирования возможно разделить на 3 крупные абстракции. Первая: сбор и анализ данных, где производится сбор показателей, которые относятся к объекту исследования с последующим их анализом. Вторая: построение когнитивной модели с последующей верификацией, в которой создаётся нечёткая когнитивная карта, после чего производится её верификация, в случае низкого доверия модель пересматривается и изменяется. Третья: проведение анализа модели, где проводится статический анализ, результатом которого является альфа-срез нечёткой когнитивной карты. После получения альфа-среза проводится динамический анализ, в котором рассчитываются возможные альтернативы влияний на управляемые концепты.

Рисунок 25 - Этапы когнитивного моделирования фрагмент 1 (создано автором)

Рисунок 26 - Этапы когнитивного моделирования фрагмент 2 (создано автором)

Рисунок 27 - Этапы когнитивного моделирования фрагмент 3 (создано автором)

Рисунок 28 - Этапы когнитивного моделирования фрагмент 4 (создано автором)

В качестве инструментального средства создания когнитивной модели использован один из программных продуктов для когнитивного моделирования СЭС СППР «Игла».

СППР «Игла» — это система поддержки принятия решений «Игла» на основе когнитивного моделирования. Система предоставляет средства для поддержки коллективного создания и согласования нечёткой когнитивной карты, выполнения вычислений и анализа её системных характеристик, а также динамического моделирования сценариев развития ситуации.

Представлено сравнение с аналогичным программным продуктом, таблица 1.

CMSS – это Cognitive Modeling Software System, что переводится как Система когнитивного моделирования, разработанная в США, для проведения когнитивных моделирований различных систем [26].

Таблица 1 - Сравнительный анализ программных продуктов для когнитивного моделирования

Критерий	CMSS [26]	СППР «Игла»[38]
Требуемая операционная система	Linux	Windows
Наличие русского языка	Англоязычная версия	Русскоязычная версия
Открытый исходный код	Свободно распространяемая	Для получения полной версии программного продукта, требуется обратиться к разработчикам.
Страна разработки	США	Россия
Возможность проведения статического моделирования	Имеется	Имеется
Продолжение таблицы 1
Возможность проведения динамического моделирования	Имеется	Имеется
Возможность предложения лучших альтернатив	Отсутствует	Имеется
Возможность демонстрации графической информации	Имеется	Имеется
Возможность внесения изменений в графической среде	Отсутствует	Имеется

СППР «Игла» в сравнении с CMSS гораздо легче используется и имеет более понятный интерфейс на русском языке. Также немаловажным фактором при выборе программного продукта является страна его происхождения. Например, СППР "Игла" разработана в Российской Федерации, а CMSS – в Соединённых Штатах Америки.

Архитектура данного программного продукта включает в себя компоненты в виде подсистем, представленных на рисунке 29. СППР «Игла» позволяет строить нечёткую когнитивную модель как в многопользовательском режиме, так и в однопользовательском.

Рисунок 29 - Архитектура инструментального средства когнитивного моделирования «ИГЛА» [34]

Формализация процесса когнитивного моделирования представлена следующим образом. На основе нечёткой когнитивной карты (НКК) региона, отражающей функционирование социально-экономической системы, создаётся модель её развития. Эта модель учитывает особенности социально-экономической системы, выявленные проблемы в регионе, а также обоснование управляющих воздействий для их разрешения. Результатом формализации является представление в виде сети причинно-следственных связей и факторов в нечёткую когнитивною карту (G), математический вид которой представлен в виде матрицы:

(1)

где:

E – множество факторов влияющих на устойчивое развитие,

(2)

где:

– фактор влияния на устойчивое развитие (концепт).

W – нечёткое причинно-следственное отношение на множестве E.

Элементы ∈ W(i, j = 1, …, n) характеризуют направление и степень интенсивности (вес) влияния между концептами и :

(3)

где:

– показатель интенсивности влияния принимающих значений на отрезке от -1 до 1, если показатель ровняется 0, то есть значение фактора влияния не зависит от степени интенсивности влияния на концепт, влияние отсутствует. При значении показателя от 0 до 1 значение концепта-причины приводит к увеличению значения концепта-следствия.

Для расчёта системных показателей, чтобы выполнить анализ построенной НКК, учитывая непосредственно заданные причинно-следственные связи, требуется учесть все имеющиеся в системе опосредственные взаимовлияния факторов друг на друга [9]. Что позволяет выполнить операцию транзитивного замыкания. В транзитивно замкнутую матрицу Z преобразуется исходная матрица интенсивности взаимодействия W. Элементами матрицы Z, выступают пары ( , ), где – это сила положительного влияния, а – это сила отрицательного влияния i-го концепта на j-й. На основе матрицы Z рассчитаны системные показатели НКК (статический анализ) [38]:

1. Доминирующие по силе воздействие i-го концепта на j-й:

+ , (4)

где:

— доминирующие по силе воздействие i-го концепта на j-й.

– сила положительного влияния.

– сила отрицательного влияния.

2. Воздействие i-го концепта на систему:

(5)

где:

– Воздействие i-го концепта на систему.

n – количество концептов.

— доминирующие по силе воздействие i-го концепта на j-й.

3. Воздействие системы на j-й концепт:

(6)

где:

– влияние системы на j-й концепт.

n – количество концептов.

— доминирующие по силе воздействие i-го концепта на j-й.

4. Взаимное положительное влияние:

(7)

где:

, – Взаимное положительное влияние.

– сила положительного влияния.

– сила отрицательного влияния.

5. Консонанс влияния i-го концепта на j-й, данный показатель отражает меру доверия к силе воздействия и его знаку, чем выше консонанс, тем выше доверие к этой модели:

(8)

где:

– консонанс влияния i-го концепта на j-й.

– сила положительного влияния.

– сила отрицательного влияния.

6. Консонанс влияния i-го концепта на систему:

(9)

Где:

– консонанс влияния i-го концепта на систему.

– консонанс влияния i-го концепта на j-й.

n – количество концептов.

7. Консонанс влияния системы на j-й концепт:

(10)

Где:

– консонанс влияния системы на j-й концепт.

– консонанс влияния i-го концепта на j-й.

n – количество концептов.

8. Консонанс взаимного влияния i-го и j-го концептов:

(11)

где:

, – консонанс взаимного влияния i-го и j-го концептов.

– сила положительного влияния.

– сила отрицательного влияния.

После проведения статического анализа и вычисления системных показателей проводится динамический анализ, путём формирования множества альтернатив.

Альтернатива – это вектор воздействия на управляемые концепты. Управляемые концепты – это факторы, на которые оказывает прямое влияние ЛПР.

ЛПР может как увеличивать, так и уменьшать значение управляемого концепта, тем самым изменяя целевые концепты. Изменения каждого концепта допускается в пределах заданной для него шкалы.

Множество управляемых концептов разделяется на два подмножества, которые не пересекаются:

• подмножества значений, которое необходимо увеличивать (способствующий)

• подмножество значений, которые необходимо уменьшить (препятствующий)

Для разделения концептов по подмножествам, использовались системные показатели нечёткой когнитивной карты. Определяется, к какому подмножеству относится управляемый концепт по правилам:

1. Если для всех целевых концептов выполняется любое из условий:

   1. Управляемый концепт оказывает положительное влияние на управляемый концепт с силой не меньшей порогового значения прямого влияния концептов (0,5) и консонанс этого влияния не ниже порогового значения консонанса (0,5)

   2. Управляемый концепт оказывает положительное влияние на систему, а система – положительное влияние на управляемый концепт с силой не меньше порогового значения опосредованного влияния концептов (0,2) и консонанс этих влияний не ниже порогового значения консонанса (0,5)

   3. Управляемый концепт оказывает отрицательное влияние на систему, а система – отрицательное влияние на управляемый концепт с силой не меньшей порогового значения опосредованного влияния концептов (0,2) и консонанс влияний не ниже порогового значения консонанса (0,5)

   4. Совместное положительное влияние управляемых концептов и целевых концептов не меньше порогового значения прямого влияния концептов (0,5) не ниже порогового значения консонанса (0,5)

И целевой концепт необходимо увеличить, то управляемый концепт является способствующим, а если целевой концепт необходимо уменьшить, то управляемый концепт является препятствующим.

2. Если для всех целевых концептов выполняется любое из условий:

   1. Управляемый концепт оказывает отрицательное влияние на целевой концепт с силой не меньше порогового значения прямого влияния концептов (0,5) и консонанс этого влияния не ниже порогового значения консонанса (0,5)

   2. Управляемый концепт оказывает отрицательное влияние на систему, а система – положительное влияние на целевой концепт с силой не меньшей порогового значения опосредованного влияния концептов (0,2) и консонанс этих влияний не ниже порогового значения консонанса (0,5)

   3. Целевой концепт оказывает положительное влияние на систему, а система – отрицательное влияние на управляемый концепт с силой не меньшей порогового значения опосредованного влияния концептов (0,2) и консонансом этих влияний не ниже порогового значения консонанса (0,5)

   4. Совместное отрицательное влияние управляемого и целевого концептов не меньше порогового значения прямого влияния концептов (0,5) и консонанс этих влияний не ниже порогового значения консонанса (0,5)

И целевой концепт необходимо увеличить, то управляемый концепт является препятствующим, а если целевой концепт необходимо уменьшить, то управляемый концепт является способствующим.

Если управляемый концепт имеет принадлежность только к способствующему подмножеству, то его значение во всех генерируемых альтернативах нужно увеличивать. Если концепт имеет принадлежность только к препятствующему подмножеству, то его значение во всех генерируемых альтернативах нужно уменьшать. Если управляемый концепт имеет принадлежность к обоим подмножествам, то его значение необходимо увеличивать и уменьшать при расчёте альтернатив.

После того как распределили по подмножествам все управляемые концепты и проведён расчёт всех возможных альтернатив воздействия на множество управляемых концептов, генерируется множество альтернатив, из которого осуществляется окончательный выбор.

Для того, чтобы получить прогноз развития региона при различных альтернативах, используется метод математического аппарата импульсных процессов. Импульсные процессы позволяют прогнозировать значения концептов в дискретной шкале времени. Для НКК предлагается модификация импульсного процесса:

(12)

Где:

– значение управляемого концепта в момент времени t.

– значение управляемого концепта в момент времени (t+1).

– внешнее воздействие на управляемый концепт в момент времени .

– управляющее воздействие на управляемый концепт в момент времени .

– интенсивность влияния между влияющим концептом и концептом, на который влияют.

– изменения концепта, на который влияют в момент времени.

T – операция Т-нормы (используется произведение).

S – операция S-нормы, используется S-норма Лукасевича.

В описанной выше математической модели аппарата импульсного процесса показано протекание импульсного процесса в НКК (такты моделирования). Такты моделирования имеют слабое соотношение с реальным временем в моделируемой СЭС. В данной модели пренебрегается временем задержки передачи воздействия концепта на концепт и считается, что каждое воздействие происходит за единицу времени.

Для получения устойчивого состояния моделируемой СЭС целесообразно выполнять динамическое моделирование до значения:

(13)

Где:

t – накапливаемый показатель времени.

n – количество концептов в НКК.

Так как полное количество концептов на когнитивной карте является её максимальной длиной пути, то при таком подходе (13) управляющие и внешние воздействия распространятся по всей НКК. Для того, чтобы оценить время, требуемое управляемой системой для перехода в новое состояние, необходима дополнительная информация о времени реагирования системы на различные управляющие воздействия. Требуется выполнять динамическое моделирование для каждой альтернативы и результатом является набор конечных значений концептов. Отбор целевых альтернатив выполняется в соответствии с установленными целевыми значениями, заданными ЛПР.

Из множества альтернатив выбираются недоминируемые альтернативы. Доминирование альтернатив определяется разницей между полученными результатами моделирования и целевыми значениями:

(14)

Где:

— желаемое значение целевого концепта.

– значения целевого концепта полученные в результате расчёта модели по альтернативе в соответствие .

(15)

Где:

– управляющие воздействия на целевой концепта при реализации альтернативы соответственно .

ЛПР передаётся множество недоминируемых альтернатив, а также множество конечных значений целевых концептов для выбора предпочтительного варианта развития событий в регионе.

Используя описанный математический аппарат когнитивного моделирования возможно провести когнитивный анализ социально-экономической системы Мурманской области с формированием дорожной карты развития и передачи предложений по воздействию на управляемые концепты ЛПР.

Проведённый анализ источников показал эффективность когнитивного подхода в условиях, когда процессы функционирования сложных социально-экономических систем не поддаются формальному описанию.

3.2 Разработка когнитивной карты и её анализ

Проведённый анализ стратеги развития Мурманской области позволил выявить факторы, влияющие на индикаторы устойчивого развития.

Из статистического сборника Мурманской области были взяты данные для дальнейшего анализа.

Для анализа данных, на основе которых будет построена нечёткая когнитивная модель, был разработан программный продукт, на основе программной платформы Loginom Community [22]. Для хранения и извлечения данных, с целью дальнейшего анализа статистических показателей, была создана база данных, инфологическая модель которой представлена на рисунке 30.

Рисунок 30 – Инфологическая модель для хранения и извлечения статистических данных (создано автором)

На рисунке 30 представлена инфологическая модель, которая имеет следующие сущности с атрибутами:

1. Факторы

   1. Номер фактора.

   2. Наименование фактора.

   3. Единица измерения.

2. Объект исследования

   1. Номер объекта.

   2. Наименование объекта.

3. Экспертные оценки влияния фактора на объект

   1. Важность фактора.

   2. Степень влияния на объект.

   3. Направленность влияния.

   4. Оценка значимости влияния фактора.

4. Показатель фактора из статистики

   1. Значение показателя.

5. Экспертная оценка значений показателя

   1. Значение показателя.

6. Год

   1. Год.

Сущность «Объект исследования» связана с сущностью «Фактор» связью многие-ко-многим.

Сущность «Фактор» связана связью один-к-одному с сущностью «Экспертные оценки влияния фактора на объект», данная связь является не идентифицирующей и не обязательной. Она необходима для внесения экспертных оценок после анализа факторов устойчивого развития. Её необязательность обуславливается тем, что при внесении факторов в базу данных, оценки им не ставятся.

Сущность «Фактор» связана с сущностью «Показатель фактора из статистики» связью один-ко-многим идентифицирующая.

Сущность «Показатель фактора из статистики» связана с сущностью «Год» связью многие-ко-одному, чтобы обозначить дату для показателя и для облегчения группировки по годам.

Сущность «Показатель фактора из статистики» с сущностью «Экспертная оценка значения показателя» связью один-к-одному не идентифицирующая. Данная связь обуславливается тем, что некоторые факторы устойчивого развития требуют экспертной оценки показателя для дальнейшего анализа.

Даталогическая модель этой базы данных представлена на рисунке 31.

Рисунок 31 – Даталогическая модель (создано автором)

В базу данных загружены факторы, которые влияют на устойчивое развитие Мурманской области и в дальнейшем проанализированы при помощи программного продукта Loginom Community. Сценарий анализа данных представлен на рисунке 32.

Рисунок 32 – Сценарий использования данных на программной платформе Loginom Community (Создано автором)

После того, как загружены факторы, которые влияют на устойчивое развитие, произведены преобразования данных в программном продукте Loginom Community по сценарию. В результате преобразования получена таблица с факторами из статистики, отсортированные и сгруппированные по фактору и году. В эту таблицу вносятся экспертные оценки для факторов влияния. Пример внесённых данных на рисунке 33.

Рисунок 33 – Фрагмент из статистических данных, оценённых экспертами (создано автором)

После экспертной оценки данных, факторы были сгруппированы, используя метод PESTLE-анализа и распределены по направлениям: политические, экономические, социальные, технологические, законотворческие, экологические. Такой подход позволил выявить и оценить факторы, отражающие деятельность Мурманской области, установить взаимосвязи между этими факторами.

В рамках указанных групп выявлены частные факторы, представленные ниже:

1. Группа экономических факторов:

   1. Валовый региональный продукт.

   2. Уровень продовольственной безопасности.

   3. Ассигнования на науку.

   4. Объем грузовой перевозки.

   5. Объем производства.

   6. Объем продаж.

   7. Ассортиментная структура производства.

   8. Финансовые инвестиции.

   9. Инвестиционный потенциал.

   10. Доля малого бизнеса.

   11. Экспорт.

   12. Импорт готовой продукции.

   13. ВРП на душу населения.

   14. Торговый баланс товаров и услуг.

   15. Площадь территорий, км2.

   16. Доля долга.

   17. Получение и предоставление помощи от государства.

   18. Уровень инфляции.

   19. Уровень инвестиций в ВВП.

2. Группа социальных факторов

   1. Уровень жизни.

   2. Средняя продолжительность жизни.

   3. Индекс развития человеческого потенциала.

   4. Производительность труда.

   5. Структура ценообразования.

   6. Соотношение полов.

   7. Численность населения.

   8. Использование транспорта.

   9. Уровень образованности.

   10. Образовательный потенциал.

   11. Уровень здоровья населения.

   12. Численность дошкольных образовательных учреждение.

   13. Численность средних образовательных школ.

   14. Численность средних профессиональных образовательных учреждений.

   15. Численность высших образовательных учреждений.

   16. Плотность населения.

   17. Уровень безработицы.

   18. Средний возраст населения.

   19. Численность работоспособного населения.

   20. Численность граждан пенсионного возраста.

   21. Численность граждан рабочего возраста.

   22. Численность граждан до 18 лет.

   23. Численность мигрантов.

   24. Уровень смертности.

   25. Уровень рождаемости.

   26. Уровень убыли населения.

   27. Средняя заработная плата.

3. Группа политических факторов

   1. Уровень преступности.

   2. Уровень коррупции.

   3. Чиновничий аппарат затраты.

   4. Сумма собираемых налогов.

   5. Уровень употребления алкоголя.

   6. Уровень употребления табака.

   7. Количество лиц, проживающих за гранью прожиточного минимума.

   8. Уровень употребления наркотических веществ.

4. Группа Технологических факторов

   1. Уровень транспортной сети.

   2. Индекс инноваций.

   3. Численность патентов.

   4. Уровень расходов на НИОКР.

   5. Транспортная инфраструктура.

   6. Предприятия химической промышленности.

   7. Предприятия нефтехимической промышленности.

   8. Предприятия газовой промышленности.

   9. Предприятия добывающей промышленности.

5. Группа Экологических факторов

   1. Экологический индекс.

   2. Затраты на очистку сточных вод.

   3. Объём отходов.

   4. Объём отходов на душу населения.

   5. Расходы на сбор и обработку отходов.

   6. Затраты на охрану окружающей среды.

   7. Уровень переработки отходов.

   8. Концентрация приоритетных загрязняющих воздух веществ на городских территориях.

   9. Площадь заповедных территорий, % от общей территории.

   10. Потребление электроэнергии.

   11. Темпы восстановления лесов, км2 в год.

   12. Площадь земель, загрязнённая опасными отходами.

   13. Ежегодное изъятие подземных и поверхностных вод, % от доступного объёма.

   14. Показатель наличия загрязняющих веществ окружающей среды.

   15. Состояние флоры и фауны региона.

   16. Объём запасов природных ресурсов.

   17. Площадь сельскохозяйственных угодий в % от общей площади.

   18. Использование минеральных удобрений.

   19. Площади лесов по категориям.

   20. Земли, подвергшиеся опустыниванию.

   21. Площадь земель населённых пунктов.

6. Группа Законотворческих факторов

   1. Учёт региональных особенностей в законотворческой деятельности.

   2. Индекс политической стабильности.

   3. Индекс торговых ограничений.

   4. Стимулирование бизнеса от государства.

   5. Региональные особенности трудового законодательства.

Всего было выявлено 89 факторов, которые в большей степени влияют на устойчивое развитие региона АЗРФ.

Для создания когнитивной модели была проведена экспертная оценка всех факторов, система оценки факторов отражена в таблицах 2–4.

Таблица 2 - Степень важности факторов устойчивого развития

Интерпретация	Крайне важный	важный	мало важный	не важный
Оценка	3	2	1	0

Таблица 3 - Степень влияния факторов, интерпретация числовых значений

Оценка	5	4	3	2	1	0
Интерпретация	Очень сильное влияние	Сильное влияние	среднее влияние	слабое влияние	очень слабое влияние	влияние отсутствует

Таблица 4 - Направление влияния факторов, интерпретация числовых значений

Интерпретация	Отрицательное	Положительное
Оценка	-1	1

Для всех 89 факторов влияния на устойчивое развитие Мурманской области были выставлены оценки и приведены к единой оценки значимости.

Таблица 5 содержит данные об оценках 89 факторов устойчивого развития, каждый фактор был оценён и стал концептом, таким образом таблица 5 содержит 89 концептов из которых 7 являются целевыми и выделены цветом.

Таблица 5 - Факторы, влияющие на устойчивое развитие Мурманской области

№	Перечень факторов	Важность фактора	Влияние на объект	Направленность влияния	Оценка значимости влияния фактора
Группа экономических факторов
1	Валовый региональный продукт	3	5	1	15
2	Уровень продовольственной безопасности	3	5	1	15
3	Ассигнования на науку	3	4	1	12
4	Объем грузовой перевозки	3	5	1	15
5	Объем производства	3	5	1	15
6	Объем продаж	3	5	1	15
7	Ассортиментная структура производства	2	3	1	6
8	Финансовые инвестиции	3	4	1	12
9	Инвестиционный потенциал	3	3	1	9
10	Доля малого бизнеса	3	5	1	15
11	Экспорт	3	5	1	15
12	Импорт готовой продукции	3	5	1	15
13	ВРП на душу населения	2	4	1	8
14	Торговый баланс товаров и услуг	1	3	1	3
15	Площадь территорий, км2	2	4	1	8
16	Доля долга	3	5	1	15
17	Получение и предоставление помощи от государства	2	5	1	10
18	Уровень инфляции	3	4	1	12
19	Уровень инвестиций в ВВП	2	3	1	6
Группа экологических факторов
20	Экологический индекс	3	5	1	15
21	Затраты на очистку сточных вод	2	3	1	6
22	Объём отходов	3	5	-1	-15
23	Объём отходов на душу населения	3	5	-1	-15
24	Расходы на сбор и обработку отходов	2	3	1	6
25	Затраты на охрану окружающей среды	2	4	1	8
26	Уровень переработки отходов	3	3	1	9
27	Концентрация приоритетных загрязняющих воздух веществ на городских территориях	1	1	-1	-1
28	Площадь заповедных территорий, % от общей территории	2	1	1	2
29	Потребление электроэнергии	1	1	1	1
30	Темпы восстановления лесов, км2 в год	1	1	1	1
31	Площадь земель, загрязнённая опасными отходами	1	1	-1	-1
32	Ежегодное изъятие подземных и поверхностных вод, % от доступного объёма	1	1	-1	-1
Продолжение таблицы 5
33	Показатель наличия загрязняющих веществ окружающей среды	3	4	-1	-12
34	Состояние флоры и фауны региона	1	3	1	3
35	Объём запасов природных ресурсов	3	5	1	15
36	Площадь сельскохозяйственных угодий в % от общей площади	3	5	1	15
37	Использование минеральных удобрений	3	4	1	12
38	Площади лесов по категориям	2	1	1	2
39	Земли, подвергшиеся опустыниванию	2	3	-1	-6
40	Площадь земель населённых пунктов	3	4	1	12
Группа законодательных факторов
41	Учёт региональных особенностей в законотворческой деятельности	3	5	1	15
42	Индекс политической стабильности	2	5	1	10
43	Индекс торговых ограничений	1	3	-1	-3
44	Стимулирование бизнеса от государства	3	5	1	15
45	Региональные особенности трудового законодательства	2	5	1	10
Группа политических факторов
46	Уровень преступности	3	5	-1	-15
47	Уровень коррупции	3	5	-1	-15
48	Чиновничий аппарат затраты	2	3	-1	-6
49	Сумма собираемых налогов	3	5	1	15
50	Уровень употребления алкоголя	3	5	-1	-15
51	Уровень употребления табака	1	2	-1	-2
52	Количество лиц, проживающих за гранью прожиточного минимума	2	4	-1	-8
53	Уровень употребления наркотических веществ	3	5	-1	-15
Группа социальных факторов
54	Уровень жизни	3	5	1	15
55	Средняя продолжительность жизни	3	5	1	15
56	Индекс развития человеческого потенциала	2	5	1	10
57	Производительность труда	2	5	1	10
58	Структура ценообразования	2	4	1	8
59	Соотношение полов	2	2	1	4
60	Численность населения	3	5	1	15
61	Использование транспорта	2	3	1	6
62	Уровень образованности	3	5	1	15
63	Образовательный потенциал	3	5	1	15
64	Уровень здоровья населения	3	5	1	15
65	Численность дошкольных образовательных учреждение	2	4	1	8
66	Численность средних образовательных школ	2	5	1	10
67	Численность средних профессиональных образовательных учреждений	2	5	1	10
68	Численность высших образовательных учреждений	3	5	1	15
69	Плотность населения	3	5	1	15
Продолжение таблицы 5
70	Уровень безработицы	3	5	-1	-15
71	Средний возраст населения	2	3	1	6
72	Численность работоспособного населения	3	4	1	12
73	Численность граждан пенсионного возраста	2	3	1	6
74	Численность граждан рабочего возраста	2	5	1	10
75	Численность граждан до 18 лет	1	4	1	4
76	Численность мигрантов	3	5	1	15
77	Уровень смертности	3	5	-1	-15
78	Уровень рождаемости	3	5	1	15
79	Уровень убыли населения	3	5	-1	-15
80	Средняя заработная плата	3	5	1	15
Группа технологических факторов
81	Уровень транспортной сети	3	5	1	15
82	Индекс инноваций	2	5	1	10
83	Численность патентов	2	3	1	6
84	Уровень расходов на НИОКР	2	3	1	6
85	Транспортная инфраструктура	3	5	1	15
86	Предприятия химической промышленности	3	5	1	15
87	Предприятия нефтехимической промышленности	3	5	1	15
88	Предприятия газовой промышленности	3	5	1	15
89	Предприятия добывающей промышленности	3	5	1	15

Экспертным путём была построена когнитивная модель Мурманской области из 89 концептов. Целевые концепты отличаются по цвету от остальных концептов, рисунок 34.

Для дальнейшего анализа созданной нечёткой когнитивной модели (НКК) данные о взаимосвязях концептов были собранны в матрицу взаимосвязей, таблица 6, где приведён фрагмент матрицы взаимосвязей.

Таблица 6 – Матрица связей НКК, фрагмент

	1	2	3	4	…	86	87	88	89
1	0	0	0	0	…	0	0	0	0
2	0	0	0	0	…	0	0	0	0
3	0,8	0	0	0	…	0	0	0	0
4	0,3968	0,49	0	0	…	0	0	0	0
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
86	0,7451	0	0	0	…	0	0	0	0
87	0,6065	0	0	0	…	0	0	0	0
88	0,5632	0	0	0	…	0,8	0	0	0
89	0,7798	0	0	0	…	0	0	0	0

Рисунок 34 - Нечёткая когнитивная карта (составлено автором)

В результате были собраны статистические данные в базу данных для дальнейшего анализа. Далее по сценарию данные проанализированы экспертами в программном продукте Loginom Community.

По результатам проведённого анализа выявлены 89 факторов, в большей степени виляющих на устойчивое развитие Мурманской области. Для каждого фактора экспертами выставляются оценки значимости для каждого фактора, преобразуя в их концепт.

На основе полученных концептов экспертным путём создана нечёткая когнитивная карта Мурманской области.

После создания нечёткой когнитивной карты проводится её верификация, после получения результатов верификации, проводятся статический и динамический анализ.

3.3 Верификация разработанной модели, статическое и динамическое моделирование

Для того, чтобы провести верификацию полученной нечёткой когнитивной модели Мурманской области, были проведены расчёты системных показателей, в программном продукте СППР «ИГЛА» [35]. В таблице 7 отражены системные показатели для НКК Мурманской области. В столбце концепты представлены номера, соответствующие номерам концептов в таблице 5.

Таблица 7 – Системные показатели НКМ Мурманской области

Концепты	Консонанс влияния концепта на систему	Консонанс влияния системы на концепт	Диссонанс влияния концепта на систему	Диссонанс влияния системы на концепт	Воздействие концепта на систему	Воздействие системы на концепт	Показатель централизации консонанса	Показатель централизации воздействия	Совместный показатель взаимного консонанса концепта и системы	Совместный показатель взаимного консонанса системы и концепта
1	1	0,8906	0,9775	0,6712	0,0202	0,1966	0,1094	-0,1763	1	0,9775
2	1	1	0,9888	0,9326	0,0076	0,0312	0	-0,0235	1	0,9888
Продолжение таблицы 7
3	1	1	0,9663	0,8764	0,0252	0,04	0	-0,0149	1	0,9663
4	1	1	0,9326	1	0,0344	0	0	0,0344	1	1
5	1	1	0,9438	0,8427	0,0489	0,0769	0	-0,0279	1	0,9438
6	1	0,8906	0,9663	0,9297	0,0302	0,1108	0,1094	-0,0806	1	0,9663
7	0,9672	1	0,9541	0,8764	0,0503	0,0691	-0,0328	-0,0188	1	0,9541
8	1	1	0,9326	1	0,0391	0	0	0,0391	1	1
9	1	1	0,9663	0,9663	0,0267	0	0	0,0267	1	0,9663
10	0,9672	1	0,9429	0,9775	0,04	0,0171	-0,0328	0,0229	1	0,9775
11	1	1	0,9551	0,8315	0,0394	0,0823	0	-0,0429	1	0,9551
12	0,9556	1	0,977	0,8652	0,0149	-0,0562	-0,0444	0,0711	1	0,977
13	1	0,8746	1	0,5412	0	0,1565	0,1254	-0,1565	1	1
14	0,9672	1	0,9317	1	0,0241	0	-0,0328	0,0241	1	1
15	1	1	0,9326	1	-0,0172	0	0	-0,0172	1	1
16	1	1	0,9551	1	-0,0152	0	0	-0,0152	1	1
17	0,9672	1	0,9204	1	0,047	0	-0,0328	0,047	1	1
18	1	1	0,9551	1	-0,0114	0	0	-0,0114	1	1
19	1	1	0,9551	1	0,0266	0	0	0,0266	1	1
20	1	0,971	0,9888	0,6245	0,0063	-0,0151	0,029	0,0214	1	0,9888
21	1	1	0,9663	1	-0,0015	0	0	-0,0015	1	1
22	1	1	0,9663	0,9775	-0,0054	-0,0107	0	0,0052	1	0,9775
23	1	0,984	0,9775	0,8475	-0,0088	0,0259	0,016	-0,0347	1	0,9775
24	1	1	0,9438	1	0,0075	0	0	0,0075	1	1
25	1	1	0,9663	1	0,018	0	0	0,018	1	1
26	1	1	0,9551	0,9888	-0,0029	0,0101	0	-0,013	1	0,9888
27	1	1	0,9775	0,9101	-0,0105	0,0475	0	-0,058	1	0,9775
28	1	1	0,9663	0,9775	0,018	0,009	0	0,0091	1	0,9775
29	1	1	0,9663	0,9438	0,0005	0,0506	0	-0,0501	1	0,9663
30	1	1	0,9438	1	0,0155	0	0	0,0155	1	1
31	1	1	0,9663	1	0,0018	0	0	0,0018	1	1
32	1	1	0,9551	1	0,0004	0	0	0,0004	1	1
33	1	1	0,9775	0,9775	-0,0088	0,0015	0	-0,0102	1	0,9775
34	1	1	0,9775	0,9551	0,0145	0,022	0	-0,0075	1	0,9775
35	0,9605	1	0,8709	1	0,1208	0	-0,0395	0,1208	1	1
36	1	1	0,9775	0,9663	0,007	0,0022	0	0,0048	1	0,9775
37	1	1	0,9551	1	0,0112	0	0	0,0112	1	1
38	1	1	0,9551	0,9888	0,0146	0,0067	0	0,0079	1	0,9888
39	1	1	0,9663	0,9775	-0,0091	-0,0011	0	-0,008	1	0,9775
40	1	1	0,9775	1	-0,007	0	0	-0,007	1	1
41	1	1	0,9551	1	0,0062	0	0	0,0062	1	1
42	1	1	0,9775	0,9888	-0,0039	0,0071	0	-0,011	1	0,9888
43	0,9672	1	0,9429	1	-0,0246	0	-0,0328	-0,0246	1	1
Продолжение таблицы 7
44	0,9672	1	0,9317	0,9888	0,041	0,0101	-0,0328	0,0309	1	0,9888
45	1	1	0,9663	0,9888	-0,004	0,0096	0	-0,0135	1	0,9888
46	1	1	0,9888	0,8652	-0,0056	0,0197	0	-0,0253	1	0,9888
47	1	1	0,9775	1	0,0051	0	0	0,0051	1	1
48	1	1	0,9663	1	0,0046	0	0	0,0046	1	1
49	1	1	0,9663	1	0,0252	0	0	0,0252	1	1
50	1	1	0,9775	1	0,0047	0	0	0,0047	1	1
51	0,988	1	0,9108	1	-0,0017	0	-0,012	-0,0017	1	1
52	1	1	0,9775	1	0,0039	0	0	0,0039	1	1
53	1	1	0,9775	1	0,0053	0	0	0,0053	1	1
54	1	0,8153	1	0,2071	0	0,2212	0,1847	-0,2212	1	1
55	0,9943	1	0,9383	0,9101	0,0092	-0,0035	-0,0057	0,0127	1	0,9383
56	1	1	0,9551	1	0,0146	0	0	0,0146	1	1
57	1	1	0,9213	1	0,057	0	0	0,057	1	1
58	0,9672	1	0,9429	0,9888	0,0369	0,0056	-0,0328	0,0313	1	0,9888
59	0,9677	1	0,92	1	0,016	0	-0,0323	0,016	1	1
60	0,9943	0,984	0,9495	0,8924	0,0019	0,0401	0,0103	-0,0382	0,9943	0,9495
61	0,9926	1	0,9175	1	0,0416	0	-0,0074	0,0416	1	1
62	1	1	0,9438	0,9326	0,0232	0,0303	0	-0,0072	1	0,9438
63	1	1	0,9326	1	0,0275	0	0	0,0275	1	1
64	0,9982	1	0,9119	1	0,0114	0	-0,0018	0,0114	1	1
65	1	1	0,8876	1	0,0148	0	0	0,0148	1	1
66	1	1	0,8989	0,9888	0,0183	0,0056	0	0,0127	1	0,9888
67	1	1	0,9326	0,9775	0,0172	0,0051	0	0,0121	1	0,9775
68	1	1	0,9213	0,9775	0,0262	0,0067	0	0,0194	1	0,9775
69	1	0,984	0,9888	0,8699	0,0093	0,0218	0,016	-0,0125	1	0,9888
70	1	1	0,9775	0,9551	-0,0013	-0,0283	0	0,027	1	0,9775
71	0,9943	1	0,927	0,9551	0,0163	-0,0086	-0,0057	0,0249	1	0,9551
72	1	1	0,9663	0,9888	-0,0089	0,011	0	-0,0199	1	0,9888
73	0,9943	1	0,9158	1	0,0138	0	-0,0057	0,0138	1	1
74	1	1	0,9551	1	0,0023	0	0	0,0023	1	1
75	0,9677	1	0,9424	0,9775	0,0017	0,0172	-0,0323	-0,0155	1	0,9775
76	0,9907	1	0,9307	1	0,009	0	-0,0093	0,009	1	1
77	0,9943	1	0,927	0,9775	-0,0182	-0,0049	-0,0057	-0,0132	1	0,9775
78	0,9677	1	0,9312	0,9888	0,0116	0,0079	-0,0323	0,0037	1	0,9888
79	0,9943	1	0,9383	1	-0,0065	0	-0,0057	-0,0065	1	1
80	1	1	0,9888	0,9888	0,0101	0,0079	0	0,0022	1	0,9888
81	1	1	0,9551	0,9438	0,0285	0,0275	0	0,001	1	0,9551
82	1	1	0,9326	0,9663	0,0206	0,0144	0	0,0063	1	0,9663
83	1	1	0,9438	1	0,0165	0	0	0,0165	1	1
84	1	1	0,9551	0,9101	0,0218	0,0347	0	-0,0129	1	0,9551
85	1	1	0,9438	0,9663	0,0318	0,0147	0	0,017	1	0,9663
Продолжение таблицы 7
86	0,9672	1	0,9092	0,9775	0,0656	0,0161	-0,0328	0,0495	1	0,9775
87	0,9672	1	0,9092	0,9775	0,0557	0,0173	-0,0328	0,0384	1	0,9775
88	0,9672	1	0,9092	0,9888	0,0527	0,0101	-0,0328	0,0426	1	0,9888
89	0,9672	1	0,8867	0,9888	0,0829	0,0112	-0,0328	0,0717	1	0,9888

В таблице 7 отражены показатели, которые позволяют утверждать, что созданная автором нечёткая когнитивная модель (НКМ) социально-экономического развития Мурманской области имеет высокую степень доверия. На что указывает консонанс влияния концепта на систему, где все показатели либо равны 1, либо максимально приближены к ней, а также отсутствуют значения показателей меньше 0,5, среднее значение этого показателя составило 0,9932, полученные оценки подтверждают высокую степень доверия к модели. Консонанс влияния системы на концепт, диссонанс влияния концепта на систему и диссонанс влияния системы на концепт, где также все значения стремятся к 1 или являются единицей и отсутствуют значения ниже 0,5.

Задачей статического моделирования является выявление точек бифуркации, где НКМ переходит в неустойчивое состояние. На данном этапе также определяется значение концептов, соответствующих этому состоянию. Выявляются наиболее значимые классы управляющих концептов и их цепочки влияния на целевые концепты [31].

Для того чтобы получить наиболее значимые управляемые концепты и их цепочки влияния на целевой концепт был проведён альфа-срез когнитивной карты, который позволил отсечь концепты, которые имеют влияние на НКК ниже 80%, результат данного альфа-среза представлен на рисунке 35. Анализ полученного альфа-среза показал, что наиболее значимыми являются 27 концептов.

Рисунок 35 - Альфа-срез НКК Мурманской области (Создано авторам)

Статический анализ показал, что значительное влияние на целевые концепты имеют цепочки:

1. объём запасов природных ресурсов, добывающая промышленность, ассортиментная структура производства, объём производства, объём продаж, ВРП.

2. образовательный потенциал, уровень образованности, уровень расходов на НИОКР, ассигнования на науку.

3. использование транспорта, транспортная инфраструктура, уровень транспортной сети.

4. Уровень употребления наркотических веществ, уровень коррупции, уровень преступности.

5. Уровень здоровья населения, уровень смертности, средняя продолжительность жизни, численность населения, плотность населения, уровень жизни.

Влияние на Валовый региональный продукт имеют концепты из 1 цепочки, где управляемыми концептами являются: добывающая промышленность, ассортиментная структура производства, объём производства, объём продаж, а наблюдаемыми (на которые не возможно повлиять) являются объём запасов природных ресурсов.

Учитывая то, что объём запасов природных ресурсов конечен, требуется учитывать это в дальнейших расчётах, а также требуется провести работы по установлению максимального количества объёма природных ресурсов. Однако повлиять возможно на остальные концепты. Тем самым увеличивая ассортиментную структуру производства в регионе на 30% от существующей, освоив производство сложно технической продукции, можно повысить показатель ВРП, продавая продукцию внутри региона, а также отправляя её за пределы региона. На пример выделить дотации на развитие комплекса по созданию деталей для судов, используя результаты промышленного комплекса Мурманской области. Тем самым возможно увеличить объём ВРП области на 26%, что позволит удержать высокое значение показателя устойчивого развития.

Концепты влияние на ассигнования на науку отражены в цепочке 2, где управляемыми концептами является уровень образования и уровень расходов на НИОКР. Образовательный потенциал, является наблюдаемым показателем, отражающим то, чего возможно достичь в образовательной сфере в Мурманской области, так же является рамками, в которых возможно развитие.

Повысив бюджетирование образовательного сектора Мурманской области на 40% от существующего, возможно увеличить значение целевого показателя на 16,8% процентов, что позволит повысить уровень показателя, приблизив его к высокой зоне значений. Пример: увеличить техническое оснащение образовательных учреждений осуществляющих образовательную деятельность по программам среднего образования (среднеобразовательных школ, гимназий, лицеев), а также увеличить мотивацию работать в образовательной сфере молодых специалистов, ввести губернаторские стипендии за достижения учебной и/или научной деятельности для студентов учреждений среднеспециального/высшего образования, ввести региональные надбавки за работу в Мурманской области, что позволит привлекать молодых учёных в регион, увеличить дотации на проведения исследовательской деятельности в Мурманской области.

Концепты, влияющие на уровень транспортной сети отражены в цепочке 3, где управляемыми концептами являются транспортная инфраструктура, а наблюдаемыми использование транспорта. Для того, чтобы повысить уровень транспортной сети, требуется увеличить количество дорог с твёрдым покрытием, а именно сократить число дорог без твёрдого покрытия, путём прокладки дорожного полотна, на 50% дорог, не имеющих твёрдого покрытия, что позволит увеличить уровень транспортной сети на 40% и вывести показатель в высокую зону.

Концепты, влияющие на уровень преступности отражены в цепочке 4. Уменьшив уровень употребления наркотических веществ на 30%, снизит уровень преступности на 28,5%. Так же, чтобы снизить уровень коррупции, требуется увеличить дотации на оснащение организаций, поддерживающих порядок (МВД, Росгвардия, ФСБ, ГИБДД), увеличив техническое оснащение данных организаций возможно повысить число выявленных лиц, совершивших преступление и сократить разницу межу числом зарегистрированных преступлений и выявленных, а также ввести доплаты за работу в Мурманской области.

Концепты, влияющие на уровень жизни отражены в цепочке 5. Повысив уровень здоровья населения на 35%, повышается уровень жизни на 32,95%. Пример: выделив дотации на оснащение современным медицинским оборудованием поликлиники и больницы, а также проведя ремонтные работы в помещениях этих учреждений, возможно повысить уровень здоровья населения. Для повышения качества медицинских услуг предлагается использовать возможность дотации для лечения заболеваний, которые возникают у индивидов, прибывающих в регион и не включённых в перечень заболеваний, подлежащих обязательному медицинскому страхованию.

На следующем этапе моделирования проведён динамический анализ разработанной НКК. В результате сформирован массив недоминируемых альтернатив путём воздействия на наиболее значимые управляемые концепты в условиях ограниченных ресурсов. В итоге получены значения приращений целевых концептов по каждой альтернативе. Выбрана предпочтительная альтернатива, имеющая максимальное приращение целевого концепта.

В результате динамического анализа было вычислено 59049 альтернатив, из которых 85 альтернатив являются недоминируемыми максимальными, 110 альтернатив — недоминируемыми средними, и 108 альтернатив — недоминируемыми минимальными.

Отобраны лучшие, средние и худшие альтернативы из каждой групп недоминирования. Из выбранных альтернатив выбираются альтернативы, максимально влияющие на большее число целевых концептов.

Актуальная альтернатива воздействий на управляемые концепты представлена в таблице 8.

Таблица 8 – Альтернатива № 44711

Концепт	Начальное значение	Необходиое значение
Объём производства	Высокий	Высокий
Ассортиментная структура производства	Средний	Средний
Экспорт	Средний	Низкий
Уровень инвестиций в ВРП	Низкий	Средний
Уровень коррупции	Высокий	Высокий
Производительность труда	Средний	Средний
Использование транспорта	Средний	Высокий
Уровень образованности	Средний	Высокий
Уровень безработицы	Высокий	Высокий
Уровень расходов на НИОКР	Низкий	Средний

Данная альтернатива является лучшей из всех выбранных альтернатив, т.к. для достижения максимального количества целевых значений минимизирует вложения. В таблице 8 видно, что требуется увеличить вложения в «Уровень инвестиций в ВРП» и повысить их с уровня низкий до уровня средний. Также снизить вложение в управляемый концепт «экспорт» с уровня средний до уровня низкий. Увеличить с уровня средний до уровень высокий, концепты «Использование транспорта» и «Уровень образованности». Увеличить с уровня низкий до уровня средний «Уровень расходов на НИОКР».

В итоге требуется распределить ресурсы, повысив уровень на один пункт в четырёх концептах, при этом снизив вложения в 1 концепт, а 5 управляемых концептов остаются неизменными. Влияние на важнейший целевой концепт «Уровень жизни» представлен на рисунке 36.

Рисунок 36 – Выбранные альтернативы для целевого концепта уровень жизни

В результате анализа системных показателей для НКК Мурманской области в таблице 7 показаны значения, подтверждающие высокую степень доверия к созданной автором нечёткой когнитивной модели. Обнаружен консонанс влияния концептов на систему, где указанное значение приближается к 1, а значения ниже 0,5 отсутствуют. Среднее значение этого показателя составило 0,9932, что подтверждает высокую степень доверия к модели. Анализ разрывов влияния системы на концепт также показал, что значения стремятся к 1 или являются единицей, а значения ниже 0,5 не наблюдаются.

В ходе статического моделирования в СППР «Игла» установлены точки бифуркации, где модель переходит в неустойчивое состояние, и определено значение концептов, соответствующих этому состоянию. Также выделены значимые классы управляющих концептов и их цепочки воздействия на целевые концепты. Применённый альфа-срез когнитивной карты позволил выявить наиболее значимые управляемые концепты, которые оказывают влияние на НКК Мурманской области.

Следующий этап исследования включает динамический анализ нечёткой когнитивной модели. В результате сформирован массив недоминируемых альтернатив, управляемых концептов. Изучая приращения целевых концептов по каждой альтернативе, была выбрана предпочтительная альтернатива с максимальным приращением. Итоговая альтернатива № 44711, показывающая воздействие на управляемые концепты, была выделена как лучшая. Данная альтернатива предусматривает необходимость реструктуризации ресурсов для достижения желаемых показателей. К примеру: увеличение инвестиций в ВРП, уровня образованности, и использования транспорта, а также снижение экспорта, приводят к улучшению уровня жизни в регионе.

3.4 Оценка эффективности разработанной модели развития для региона АЗРФ

В результате проведённого анализа и полученных альтернатив воздействия на управляемые концепты были выдвинуты научно-обоснованные варианты управляющих воздействий для достижения устойчивого развития в Мурманской области.

При выполнении рекомендаций, полученных в результате динамического анализа, возможно получить следующий прирост у целевых концептов:

1. Валовый региональный продукт.

2. Уровень жизни.

3. Ассигнования на науку.

4. Уровень транспортной сети.

5. Уровень продовольственной безопасности.

В таблице 9 показаны результаты расчётов после выполнения рекомендаций по воздействию на управляемые концепты.

Таблица 9 – Результаты расчётов после выполнения рекомендаций по воздействию на управляемые концепты, альтернатива № 44711

Целевые концепты	Прирост к начальному показателю на момент выхода в устойчивое состояние	Количество тактов до достижения устойчивого развития	Значение изменения концепта в последующие такты
Валовый региональный продукт	445%	5	0,923
Уровень жизни	407%	6	0,9736
Ассигнования на науку	276%	3	0,8771
Уровень транспортной сети	207%	3	0,5651
Уровень преступности	-257%	2	-0,2714
Уровень продовольственной безопасности	207%	5	0,3744

В результате выполнения предписанных рекомендаций в альтернативе № 44711, возможно получить следующий прирост к изначальным значениям индикаторов за определённое количество тактов. В случае целевого концепта ВРП, максимальный прирост за 5 тактов СЭС, может составить 445% с последующим приростом в 92% за такт. Для целевого концепта уровень жизни максимальный прирост за 6 тактов СЭС, может составить 407% с последующим приростом в 97,36% за такт. Снижение целевого концепта уровень преступности за 2 такта СЭС, может составлять 257% с последующим снижением в 27% за такт.

Для достижения устойчивого развития СЭС, требуется выполнение рекомендаций представленной в альтернативе № 44711, что позволяет привести социально-экономическую систему Мурманской области к желаемому состоянию, с использованием тех же ресурсов, что и до того, как были выдвинуты предложения.

Выводы по главе

Чтобы провести анализ социально-экономической системы Мурманской области, были выявлены несколько программных продуктов для когнитивного моделирования. Из который был сделан выбор в пользу СППР «Игла». После выбора инструмента для когнитивного моделирования, был представлен математический аппарат когнитивного моделирования.

Для проведения анализа статистических данных Мурманской области была создана база данных и сценарий работы с данными на программной платформе Loginom Community. Результатом работы являются оценённые показатели, которые выступают концептами в нечёткой когнитивной карте.

После выявления концептов была построена Нечёткая когнитивная карта (НКК). После построения НКК была проведена её верификация, в результате которой была отражена высокая степень доверия к НКК. На что указывает высокий консонанс влияния концептов на систему. Проведя статический и динамический анализы были получены альтернативы воздействий на управляемые концепты.

Было доказанно, что в результате исполнения рекомендаций по воздействию на управляемые концепты при минимальных изменениях в социально-экономической системе Мурманской области, будет достигнуто состояние устойчивого развития.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Данная работа направлена на достижение устойчивого развития региона АЗРФ. Проделана большая работа по сбору данных, по их систематизации, обработки, проведению анализа и выдвижения рекомендаций для ЛПР в регионе АЗРФ.

Проведён анализ различных методов моделирования социально-экономических систем, который показал, насколько важно достижение устойчивого развития для региона АЗРФ. Соответственно, чтобы достигнуть его требуется построение модели социально-экономической системы с целью дальнейшего анализа и представление вариантов возможных сценариев ЛПР.

Обоснованно, что для формирования модели социально-экономической системы региона АЗРФ целесообразно использовать метод когнитивного моделирования. Данный метод позволяет построить модель слабоструктурированной и плохо формализуемой системы. Остальные методы построения модели, такие как математический и статистический, не позволяют в полной степени отразить взаимосвязи между объектами исследования и субъектами, а также не позволяют выявить плохо формализуемые взаимосвязи.

Предложен подход по созданию модели СЭС на основе метода когнитивного моделирования и произведён анализ и выбор программных продуктов, позволяющий автоматизировать процесс когнитивного моделирования и анализа СЭС.

Проведён анализ стратегии социально – экономического развития Мурманской области до 2025 года, из которого определена стратегическая цель и задачи по направлениям стратегического развития области. Для достижения стратегической цели, основные 29 задач распределены по четырём направлениям. Каждая задача подразумевает в себе ещё несколько пунктов, которые в полной мере отражают её. Проведённый анализ показал необходимость решения задачи обеспечения устойчивого развития в данном субъекте.

В результате анализа задач по достижению стратегической цели, сделан вывод, что индикаторы имеют средние и низкие значения показателей, однако имеются и показатели, с высокой степенью развития для данного региона.

Таким образом, проведён анализ изменения факторов устойчивого развития, который показал, что в Мурманской области 5 из 7 ключевых индикаторов устойчивого развития имеют отрицательное влияние на устойчивое развитие, то есть замедляют его.

Для проведения когнитивного моделирования социально-экономической системы Мурманской области использовался программный продукт СППР «ИГЛА», а также представлена его архитектура и описан математический аппарат когнитивного моделирования Мурманской области с формированием дорожной карты развития и передачи предложений по воздействию на управляемые концепты лицу, принимающему решения (ЛПР).

Выделив наиболее важные факторы влияния на устойчивое развитие (целевые концепты), отобрали факторы (концепты), которые влияют на целевые концепты. Проведена экспертная оценка всех факторов, где было определена степень его влияния на СЭС, важность фактора для СЭС и то, в какую сторону он влияет. По результатам оценки построена Нечёткая когнитивная модель, состоящая из 89 концептов и связей между ними, также в данной модели определены экспертным путём степени влияния концепта на концепт.

После того как была построена НКМ, проведена её верификация, которая показала высокую степень непротиворечивости модели, что отражает высокую степень доверия к ней.

В результате проведённых статического и динамического анализа, выдвинуты предложения для ЛПР Мурманской области (Губернатора), каким образом стоит оказывать влияния на тот или иной управляемый фактор для достижения желаемых значений целевых факторов, чтоб приблизить Мурманскую область к состоянию устойчивого развития.

Исполняя выдвинутые научно-обоснованные рекомендации по изменению воздействий на управляемые концепты возможно достигнуть устойчивого развития в Мурманской области с наименьшими вложениями ресурсов.

Дальнейшее развитие данного метода моделирования социально-экономических систем в регионах Арктической зоны РФ подразумевает создание программного продукта, архитектура которого будет включать в себя компоненты для автоматизированного получения статистических данных из базы данных Росстата и проведения анализа этих данных.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Письмо Министерства образования и науки РФ от 4 мая 2016 г. N АК-950/02 "О методических рекомендациях" URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71322382/ (дата обращения 05.05.2024)

2. «Стратегия социально-экономического развития мурманской области на период до 2025 года» (утверждена постановлением Правительства Мурманской области от 25.12.2013 № 768-ПП/20), приведённой в соответствие с Федеральным законом от 28.06.2014 № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» и Законом Мурманской области от 19.12.2014 № 1817-01-ЗМО «О стратегическом планировании в Мурманской области» URL: https://openregion.gov-murman.ru/upload/iblock/d51/Strategiya.pdf (дата обращения 18.04.2024)

3. Мурманская область в цифрах / Федеральная служба государственной статистики, Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Мурманской области. Мурманск, 2023 – 123 с.
   URL: https://51.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/01001_2023.pdf (дата обращения 30.04.2024)

4. Авдеева, З. К. Подход к постановке задач управления на когнитивной модели ситуации для стратегического мониторинга / З. К. Авдеева, С. В. Коврига // Управление большими системами. Выпуск 5. – 2016. – С. 120–146.

5. Авдеева З. К., Коврига С. В., Макаренко Д. И. Когнитивное моделирование для решения задач управления слабоструктурированными системами (ситуациями) // УБС. 2006. №16. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kognitivnoe-modelirovanie-dlya-resheniya-zadach-upravleniya-slabostrukturirovannymi-sistemami-situatsiyami (дата обращения: 04.04.2024).

6. Арженовский И.В., Дахин А.В. Когнитивная регионология: опыт моделирования региональных социально-экономических процессов // Регионология . 2020. №3 (112). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kognitivnaya-regionologiya-opyt-modelirovaniya-regionalnyh-sotsialno-ekonomicheskih-protsessov (дата обращения: 03.04.2024).

7. Атаева А.Г., Исламова Д.В., Мустафин Э.Р., Орешников В.В. Сравнительный анализ моделей регионального развития // УЭкС. 2011. №34. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-modeley-regionalnogo-razvitiya (дата обращения: 23.05.2024).

8. Баканов, М. И. Теория экономического анализа: учеб. / М. И. Баканов, М. В. Мельник, А. Д. Шеремет; под ред. М. И. Баканова // – 5-е изд., перераб. и доп. – Москва: Финансы и статистика, 2005. – 536 с.

9. Бова В.В. Применение искусственных нейронных сетей для коллективного решения интеллектуальных задач. / В. В. Бова, А. Н. Дуккарт // Проблемы представления знаний в интегрированных системах поддержки управленческих решений. – Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С.131–138.

10. Борисов, В.В. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем / В. В. Борисов, И. А. Бычков, А. В. Дементьев, А. П. Соловьев, А. С. Федулов //– М.: Горячая линия – Телеком. – 2002. – 154 с.

11. Борисова В.В. О возможностях когнитивного моделирования в задачах стратегического управления // Инновации и инвестиции. 2023. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-vozmozhnostyah-kognitivnogo-modelirovaniya-v-zadachah-strategicheskogo-upravleniya (дата обращения: 04.04.2024).

12. Боровиков, В. П. Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных. /В. П. Боровиков // 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Горячая линия – Телеком – 2008. – 392 с.

13. Бялецкая, Е. М. О принципах когнитивного моделирования сложных систем /Е. М. Беляцкая, И. Ю. Квятковская // Вестник Астраханского государственного технического университета. – 2006. – С. 116–119.

14. Васильев, А. А. Генезис гибридных моделей прогнозирования на основе объединения прогнозов / А. А. Васильев // Вестник Тв ГУ. – Серия «Экономика и управление». – 2014. – Выпуск 23. – С. 316–331.

15. Васильев, В. И. Анализ и управление рисками информационной безопасности с использованием технологии когнитивного моделирования /В. И. Васильев, А. М. Вульфин, Р. Т. Кудрявцева // Доклады ТУСУРа, т. 20, №4. – 2017. – С. 61–66.

16. Гаврилова, Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систе / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский // – СПб.: Питер, 2000. – 384 с.

17. Гамазов, И.Н. Анализ задач, возникающих при создании нечётких когнитивных карт/ И. Н. Гамазов., В. И. Терехов // [Электронный ресурс] https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-zadach-voznikayuschih-pri-sozdanii-nechetkih-kognitivnyh-kart (Дата обращения 20.05.2024).

18. Гинис Л.А. Развитие инструментария когнитивного моделирования для исследования сложных систем // ИВД. 2013. №3 (26). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-instrumentariya-kognitivnogo-modelirovaniya-dlya-issledovaniya-slozhnyh-sistem (дата обращения: 03.04.2024).

19. Годин, А.М. Статистика: учебник. / А.М. Годин // М. Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2002. – 368 с.

20. Горелова Г.В. Когнитивное моделирование сложных систем: состояние и перспективы // SAEC. 2021. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kognitivnoe-modelirovanie-slozhnyh-sistem-sostoyanie-i-perspektivy (дата обращения: 03.04.2024).

21. Данько, Т. П. Оценка потенциала арктических зон РФ: перспективы развития / Т. П. Данько, А. П. Гарнов, А. С. Вязовикова // Научные исследования и разработки. Экономика фирмы. – 2021. – Т. 10, № 2. – С. 90-101. – DOI 10.12737/2306-627X-2021-10-2-90-101. – EDN GHPMJP.

22. Дорофеюк, Ю.А. Анализ и оценка эффективности социально-экономических систем управления / Ю. А Дорофеюк, А. А Дорофеюк, А. Л. Чернявский // Информационные технологии и вычислительные системы. 2011. №1. С. 14–23.

23. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер // М.: Вильямс И. Д., 2019. – 912с.

24. Дудин М.Н., Анищенко А.Н. Обеспечение продовольственной безопасности регионов Арктической зоны: новые вызовы и возможности в условиях вступления в Индустрию 4.0 // Продовольственная политика и безопасность. – 2021. – Том 8. – № 2. – С. 167-178. – doi: 10.18334/ppib.8.2.111923.

25. Захарова Е.Н. О когнитивном моделировании устойчивого развития социально-экономических систем // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия: Регионоведение: философия, история, социология, юриспруденция, политология, культурология. 2007. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-kognitivnom-modelirovanii-ustoychivogo-razvitiya-sotsialno-ekonomicheskih-sistem (дата обращения: 28.03.2024).

26. Калиниченко А.И. О программной системе когнитивного моделирования сложных систем как элементе искусственного интеллекта // SAEC. 2019. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-programmnoy-sisteme-kognitivnogo-modelirovaniya-slozhnyh-sistem-kak-elemente-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 03.04.2024).

27. Коданева С.В. Устойчивое развитие российской Арктики: основные направления, проблемы и перспективы // ЭСПР. 2022. №2 (50). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ustoychivoe-razvitie-rossiyskoy-arktiki-osnovnye-napravleniya-problemy-i-perspektivy (дата обращения: 01.04.2024).

28. Лапшина И.В., Титаренко И.Н. Арктическая геополитика России в разрезе когнитивного моделирования: анализ современного состояния // ИВД. 2023. №7 (103). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/arkticheskaya-geopolitika-rossii-v-razreze-kognitivnogo-modelirovaniya-analiz-sovremennogo-sostoyaniya (дата обращения: 04.04.2024).

29. Мачуева Д.А. Современные методы анализа и оценки социально-экономических систем // ИВД. 2016. №4 (43). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-metody-analiza-i-otsenki-sotsialno-ekonomicheskih-sistem (дата обращения: 28.03.2024).

30. Микрюков А.А., Мазуров М.Е. Методический аппарат когнитивного моделирования социально-экономической системы (университета) // Статистика и экономика. 2022. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskiy-apparat-kognitivnogo-modelirovaniya-sotsialno-ekonomicheskoy-sistemy-universiteta (дата обращения: 04.04.2024).

31. Оценка рисков кибербезопасности АСУ ТП промышленных объектов на основе вложенных нечётких когнитивных карт / В. И. Васильев, А. М. Вульфин, М. Б. Гузаиров [и др.]. – DOI 10.17587/it.26.213-221 // Информационные технологии. – 2020. – Т. 26, № 4. – С. 213–221. – [Электронный ресурс]: http://novtex.ru/IT/eng/ doi/it_26_213-221.html (дата обращения: 03.04.2024).

32. Переварюха, А. Ю. Когнитивное моделирование в анализе структурного взаимодействия экологических процессов Каспийского моря / А. Ю. Переварюха // Прикладная информатика. – 2014. – № 5. – С. 108–118. – [Электронный ресурс] http://www.appliedinformatics.ru/general/upload/articles/p108-118-renamed.pdf (дата обращения: 03.04.2024).

33. Торсунов, Д.А. Когнитивная модель устойчивого развития арктического региона / Д.А. Торсунов, К.Э. Чикунов // Информационные технологии и математические методы в экономике и управлении : Сборник статей, Москва, 23–24 марта 2023 года. Том Книга 2. – Москва: Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, 2023. – С. 217-224. – EDN RWVXSY.

34. Хрусталёв Е.Ю. Концептуальный подход к анализу процессов экономического обеспечения военной безопасности государства // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2010. № 35.– С 29–36.

35. Чикунов К.Э., Микрюков А.А. Вектор устойчивого развития арктического региона РФ (на примере Мурманской области) // Материалы XVI Международной студенческой научной конференции «Студенческий научный форум» URL:"https://scienceforum.ru/2024/article/2018035186 (дата обращения: 03.04.2024 ).

36. Assessing the Impact of Living Standards on Managing the Development Potential of the Arctic Zones / T. P. Danko, L. A. Chaikovskaya, N. D. Epstein [et al.] // Strategies and Trends in Organizational and Project Management, Rostov-on-Don, 19–20 мая 2021 года / Editors: Pavel V. Trifonov, Marina V. Charaeva. – Rostov-on-Don: Springer Nature, 2022. – P. 3-11. – DOI 10.1007/978-3-030-94245-8_1. – EDN NJPIGE.

37. Количество зданий организаций, осуществляющих образовательную деятельность по образовательным программам начального общего, основного общего, среднего общего образования, оборудованных водопроводом. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/59608 (дата обращения 04.05.2024)

38. Подвесовский А.Г., Лагерев Д.Г., Коростелев Д.А. СППР "ИГЛА".2018. [Электронный ресурс]: http://iipo.tu-bryansk.ru/quill/developers.html. (дата обращения: 03.04.2024)

39. Показатели преступности. Портал правовой статистики. URL: http://crimestat.ru/regions_table_total (Дата обращения: 06.05.2024)

40. Экологический индекс Мурманской области, интернет ресурс «Зелёный патруль» URL: https://greenpatrol.ru/region?name=Murmansk (Дата обращения: 23.05.2024)

Приложение 1. Статистические данные

Таблица 1 - Социально-экономические показатели, характеризующие уровень жизни за 5 лет [2]

Показатель	2018	2019	2020	2021	2022
Фактическое конечное потребление домашних хозяйств, всего, млн., руб.	326437	336077	346783	383529	-
Среднедушевой доход населения, тыс. руб. в месяц	41588	44261	46621	51183	62390
Среднемесячная номинально начисленная заработная плата, руб.	58045	63715	69135	76565	87326
Количество пенсионеров, тыс. человек	245,8	242,7	238,5	231,5	229,9
Средний размер назначенных пенсий, руб.	19045	20046	21097	22596	25637
Величина прожиточного минимума, руб. в месяц	14573	16800	17718	18625	22250
Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, тыс. человек	74,6	79,1	75	68,2	58
Дефицит денежного дохода, в % от общего объёма денежных доходов населения	9,9	10,6	10,1	9,3	8
Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб. в месяц	41588	44261	46621	51183	62390
Средний размер назначенных пенсий пенсионеров, руб.	19045	20046	2197	22596	25637
Денежные доходы населения, млн. руб.	374691,2	395552,4	412392,1	447539,5	495601,7
Коэффициент Джини	0,356	0,342	0,337	0,342	0,323
Коэффициент фондов (коэффициент дифференциации доходов), в разах	10,5	9,5	9,2	9,5	8,3
Жилищный фонд, всего тыс. кв. м.	19033,8	18922,5	19011,8	19031,7	19018,6
Общая площадь жилого помещения приходящаяся в среднем на одного жителя, кв. м.	25,4	25,5	25,9	26,3	28,9

Таблица 2 - Распределение населения по величине среднедушевых денежных доходов [2]

В процентах от общей численности населения	2018	2019	2020	2021	2022
Всё население со среднедушевыми денежными доходами, руб. в месяц	100	100	100	100	100
До 7000,0	0,8	0,4	0,3	0,2	0,1
7000,1 – 10000,0	2,3	1,5	1,1	0,8	0,3
10000,1–14000,0	5,8	4,3	3,5	2,8	1,3
14000,1 – 19000,0	10,1	8,5	7,4	6,2	3,8
19000,1 – 27000,0	17,8	16,7	15,6	13,7	10,5
27000,1 – 45000,0	30,5	31,8	31,9	30,5	29,2
45000,1 – 60000,0	14,0	15,6	16,6	17,3	19,3
Свыше 60000,0	18,7	21,2	23,6	28,5	35,5

Таблица 3 - Социально-экономические показатели, характеризующие образовательную деятельность за 5 лет [2]

	2018	2019	2020	2021	2022
Организации, осуществляющие образовательную деятельность по образовательным программам дошкольного образования, присмотр и уход за детьми, ед.	248	248	245	241	234
Число воспитанников в организации, осуществляющие образовательную деятельность по образовательным программам дошкольного образования, присмотр и уход за детьми, человек	47286	46150	44103	41955	39283
Число мест в организации, осуществляющие образовательную деятельность по образовательным программам дошкольного образования, присмотр и уход за детьми	47245	47276	47296	47013	44876
Количество зданий организаций, осуществляющих образовательную деятельность по образовательным программам начального общего, основного общего, среднего общего образования, оборудованных водопроводом, ед.	201	211	209	212	207
Число организаций, имеющих аспирантуру, ед.	5	5	5	5	4
Число аспирантов, человек	208	205	221	222	218
Число организаций, имеющих докторантуру, ед.	1	0	0	0	0
Число докторантов, человек	3	0	0	0	0

Таблица 4 - Социально-экономические показатели, характеризующие здравоохранительную деятельность региона за 5 лет [2]

	2018	2019	2020	2021	2022
Число больничных организаций, ед.	41	38	38	38	-
Число больничных коек, ед.	7041	7066	7590	7270	-
Число амбулаторно-поликлинических организаций, ед.	153	151	157	159	-
Мощность амбулаторно-поликлинических организаций, посещений в смену	22421	22261	22129	22270	-
Число женских консультаций, детских поликлиник, отделений, ед.	132	125	124	131	-
Число фельдшерско-акушерских пунктов, ед.	20	26	27	24	-
Число врачей, человек	3921	3833	3747	3694	-
Число среднего медицинского персонала, человек	9959	9747	9536	9327	-
Заболеваемость населения, человек	624603	612953	577260	670513	701088
Заболеваемость населения COVID-19, человек	-	-	37563	59411	60446
Заболеваемость населения ВИЧ-инфекцией, человек	333	374	293	296	280

Таблица 5 - Социально-экономические показатели, характеризующие население Мурманской области за 5 лет [2]

	2018	2019	2020	2021	2022
Общая численность населения в регионе, тыс. человек	753,6	748,1	741,4	667,7	665,2
Численность населения проживающих в городах, тыс. человек	695,8	690,0	683,4	621,6	619,2
Численность населения проживающих в сельской местности, тыс. человек	57,8	58,1	58,0	46,1	46,0
Численность родившихся в регионе, человек	7364	6673	6514	6022	5682
Численность умерших в регионе, человек	8463	8462	9951	11569	8777
Естественный прирост, убыль населения (-), человек	-1099	-1789	-3437	-5547	-3095
Численность заключённых браков на территории Мурманской области, ед.	5029	5063	4247	4816	5485
Численность расторгнутых браков на территории Мурманской области, ед.	3881	4020	3367	3514	3759
Число прибывших в Мурманскую область, человек	39193	35299	29255	28239	27815
Число прибывших в Мурманскую область из регионов РФ, человек	35460	31186	26721	25665	24940
Число прибывших в Мурманскую область из государств-участников СНГ, человек	3647	4008	2402	2390	2653
Число прибывших в Мурманскую область из стран дальнего зарубежья, человек	86	105	132	184	222
Число выбывших из Мурманской области, человек	43595	40162	33714	31104	31439
Число выбывших из Мурманской области в регионы РФ, человек	39866	37272	30714	31104	31439
Число выбывших из Мурманской области в государства-участники СНГ, человек	3579	2778	2892	1254	2823
Число выбывших из Мурманской области в страны дальнего зарубежья, человек	150	112	108	103	311
Миграционный прирост, снижение (-), человек	-4402	-4863	-4459	-2865	-3624

Таблица 6 - Социально-экономические показатели, характеризующие экологическую обстановку за 5 лет [2]

	2018	2019	2020	2021	2022
Затраты на охрану окружающей среды, млн. руб.	5916,8	6577,8	6723,2	6856,1	7756,3
Затраты на охрану атмосферного воздуха и предотвращение изменения климата, млн. руб.	1030,5	951,7	1024,1	743,1	851,4
Затраты на сбор и отчистку сточных вод, млн. руб.	1863,3	2525,8	2618,8	2897,9	3597,3
Затраты на обращение с отходами, млн. руб.	1943,0	2024,5	2034,7	2152,2	2463,6
Затраты на защиту и реабилитацию земель, поверхностных и подземных вод, млн. руб.	135,0	133,0	135,5	139,0	149,9
Затраты на обеспечение радиационной безопасности окружающей среды, млн. руб.	751,7	737,8	686,1	678,1	349,7
Прочие затраты на охрану окружающей среды, млн. руб.	193,3	205,0	224,0	245,8	344,4
Количество государственных природных заповедников федерального значения, ед.	3	3	3	3	3
Количество национальных парков федерального значения, ед.	1	1	1	1	1
Количество государственных природных заказников федерального значения, ед.	3	3	3	3	3
Количество памятников природы федерального значения, ед.	4	4	4	4	4
Количество дендрологических парков и ботанических садов федерального значения, ед.	2	2	2	2	2
Количество природных парков регионального значения, ед.	2	2	2	2	2
Количество государственных природных заказников регионального значения, ед.	9	9	9	9	9
Количество памятников природы регионального значения, ед.	50	50	50	50	50
Количество особо охраняемых природных территорий, ед.	1	1	1	1	1
Инвестиции в основной капитал организаций, направленный на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов, млн. руб.	12100,9	19474,5	5851,8	3533,1	3690,5

Таблица 7 - Социально-экономические показатели, характеризующие общественную безопасность за 5 лет [39]

	2018	2019	2020	2021	2022
Зарегистрированные преступления, ед.	12085	12117	12228	12096	12075
Выявлено лиц, совершивших преступления, ед.	5667	5428	4731	4608	4538
Зарегистрировано преступлений особой тяжести, ед.	748	612	546	692	591
Выявлено лиц, совершивших преступления особой тяжести, ед.	195	247	230	250	267
Зарегистрировано тяжких преступлений, ед.	1650	2098	2968	2891	2792
Выявлено лиц, совершивших тяжкие преступления, ед.	740	648	652	865	825
Зарегистрировано преступлений средней тяжести, ед.	2690	2727	2718	2620	2754
Выявлено лиц, совершивших преступления средней тяжести, ед.	1091	1017	913	808	831
Зарегистрировано преступлений небольшой тяжести, ед.	6997	6680	5996	5893	5938
Выявлено лиц, совершивших преступления небольшой тяжести, ед.	3641	3516	2936	2685	2615
Зарегистрировано преступлений экономической направленности, ед.	463	394	329	441	357
Выявлено лиц, совершивших преступления экономической направленности, ед.	202	204	156	191	196
Зарегистрировано преступлений террористического характера, ед.	4	12	16	16	10
Выявлено лиц, совершивших преступления террористического характера, ед.	4	1	12	12	6
Зарегистрировано преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков, ед.	1302	1438	1281	1135	926
Выявлено лиц, совершивших преступления связанных с незаконным оборотом наркотиков, ед.	493	363	336	410	409
Зарегистрировано преступлений, связанных с незаконным оборотом оружия, ед.	191	170	173	166	144
Выявлено лиц, совершивших преступления, связанных с незаконным оборотом оружия, ед.	67	72	79	77	59

Таблица 8 - Социально-экономические показатели, характеризующие инвестиции за 5 лет [2]

	2018	2019	2020	2021	2022
Инвестиции в основной капитал, млн. руб.	155744,2	170855,5	204412,5	261433,5	256090,6
Финансовые вложения организации долгосрочные, млн. руб.	14379,9	29452,2	31061,5	61707,2	65480,2
Финансовые вложения организации краткосрочные, млн. руб.	158575,2	281919,9	247468,4	612501,3	197137,9

Таблица 9 - Социально-экономические показатели, характеризующие экономические показатели за 5 лет [2]

	2018	2019	2020	2021	2022
Валовый региональный продукт в текущих основных ценах, млрд. руб.	521,1	616,5	798,5	1083,8	-
Продукция сельского хозяйства, млн. руб.	1822,7	1736,0	1702,3	1844,7	2014,1
Оборот розничной торговли, млн. руб.	169676,6	178998,0	179008,3	191400,8	220237,5
Оборот общественного питания, млн. руб.	14112,9	14488,2	14392,4	23689,2	28152,8
Платные услуги населению, млн. руб.	60063,1	63515,1	58465,6	69361,1	74567,0
Доходы консолидированного бюджета, млн. руб.	81971	101784	108197	141990	128922
Расходы консолидированного бюджета, млн. руб.	82309	98397	106534	123731	154734
Профицит, дефицит (-) консолидированного бюджета, млн. руб.	-337	3386	1662	18259	-25812
Сальдированный финансовый результат, млн. руб.	95123,5	90700,0	239285,7	442727,5	329454,5
Полная учётная стоимость основных фондов, млрд. руб.	2043,5	2541,5	2709,0	3113,5	-
Индекс потребительских цен, %	104,4	103,5	104,1	107,2	115,3
Индекс цен производителей промышленных товаров, %	113,8	96,0	116,5	106,4	121,0
Индекс цен производителей сельскохозяйственной продукции, %	101,6	101,7	101,1	106,7	96,8
Сводный индекс цен на продукцию инвестиционного назначения, %	114,5	104,6	107,7	106,9	118,0
Индекс тарифов на грузовые перевозки, %	105,0	88,2	98,2	132,1	133,7

Таблица 10 - Транспортная инфраструктура [2]

	2018	2019	2020	2021	2022
Автомобильные дороги, км	4428	4446	4463	4601	4623
Железнодорожные пути общего пользования, км	870	870	870	870	870
Железнодорожные пути, необщего пользования, км	449	444	424	414	406
Из общей протяжённости автомобильных дорог – с твёрдым покрытием, км	3905	3919	3909	4030	4025
Плотность автомобильных путей сообщения, км на 1000 кв. км территории	30,6	30,7	30,8	31,7	31,9
Плотность железнодорожных путей сообщения, км на 1000 кв. км территории	6	6	6	6	6
Перевозки грузов автомобильным транспортом, тыс. тон.	2842,1	3100,6	2901	2537,7	2395,2
Грузооборот автомобильного транспорта, млн тонно-километров	436,7	471,2	473,7	422,8	374,3
Перевозки пассажиров автобусами общего пользования, млн чел.	52,9	50,5	37,1	36,3	39,1
Пассажирооборот автобусов общего пользования, млн пассажиро-километров	673,7	670,6	458,3	473,6	481,9

Таблица 11 - Показатели ассигнования на науку [2]

	2018	2019	2020	2021	2022
Число организаций, выполнявших научные исследования и разработки, ед.	29	34	35	36	-
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, чел	2028	2029	1988	1983	-
Внутренние затраты организаций на исследования и разработки, млн руб.	2601,8	2769,7	2837,4	3332,4	-
Гранты, субсидии, конкурсное финансирование исследований и разработок, млн руб.	387,6	386,4	2482,1	2839,2	-
Гранты, субсидии, конкурсное финансирование исследований и разработок, в процентах к внутренним затратам	14,9	14,0	87,5	85,2	-
Поступление патентных заявок и выдача, ед.	31	39	41	63	-
Выдача патентов, ед.	49	36	29	42	-

Таблица 10 - Показатели производства [2]

	2018	2019	2020	2021	2022
Индекс промышленного производства в процентах к предыдущему году	101,5	108	101	105,7	95,9
Добыча полезных ископаемых в процентах к предыдущему году	103,5	104,3	107,1	98,2	90,1
Обрабатывающее производство в процентах к предыдущему году	101,8	112,3	98,4	110,1	98,1
Производство, передача и распределение электроэнергии в процентах к предыдущему году	99,2	96,5	98,6	100,6	109,6
Производство и распределение газообразного топлива в процентах к предыдущему году	93,5	90,9	100,9	94,3	98,3
Обеспечение электроэнергией, млн. кВт.ч	17303,9	16679,0	16679,0	16679,0	16679,0
Обеспечение паром и горячей водой, тыс. Гкал	10950,5	10950,5	10950,5	10950,5	10950,5

Экологический индекс Мурманской области за 2018 год 53 балла, за 2019 года 61 балл, 2020 год 64 балла, 2021 год 66 баллов, 69 баллов [40].

Приложение 2. Скрипт создания базы данных

-- MySQL Workbench Forward Engineering

SET @OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0;

SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0;

SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE, SQL_MODE='ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';

-- -----------------------------------------------------

-- Schema mydb

-- -----------------------------------------------------

-- -----------------------------------------------------

-- Schema mydb

-- -----------------------------------------------------

CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS `mydb` DEFAULT CHARACTER SET utf8 ;

USE `mydb` ;

-- -----------------------------------------------------

-- Table `mydb`.`obekt_issledovania`

-- -----------------------------------------------------

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mydb`.`obekt_issledovania` (

`idobekt_issledovania` INT NOT NULL,

`Name_obekt` VARCHAR(45) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`idobekt_issledovania`))

ENGINE = InnoDB;

-- -----------------------------------------------------

-- Table `mydb`.`Faktor`

-- -----------------------------------------------------

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mydb`.`Faktor` (

`idFaktor` INT NOT NULL,

`Name_Faktor` VARCHAR(250) NOT NULL,

`Edenica_Izmerenia` VARCHAR(45) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`idFaktor`))

ENGINE = InnoDB;

-- -----------------------------------------------------

-- Table `mydb`.`Expertnaia_ocenka_znachenia_pokazatelia`

-- -----------------------------------------------------

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mydb`.`Expertnaia_ocenka_znachenia_pokazatelia` (

`id_EOZP` INT NOT NULL,

`Znachenie_pokazatela_EOZP` INT NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id_EOZP`))

ENGINE = InnoDB;

-- -----------------------------------------------------

-- Table `mydb`.`God`

-- -----------------------------------------------------

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mydb`.`God` (

`idGod` INT NOT NULL,

`Name_God` INT NOT NULL,

PRIMARY KEY (`idGod`))

ENGINE = InnoDB;

-- -----------------------------------------------------

-- Table `mydb`.`Pokazatel_Faktora_statistika`

-- -----------------------------------------------------

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mydb`.`Pokazatel_Faktora_statistika` (

`idPokazatel_Faktora_statistika` INT NOT NULL,

`Name_pokazatela` DECIMAL(10,5) NOT NULL,

`Faktor_idFaktor` INT NOT NULL,

`Expertnaia_ocenka_znachenia_pokazatelia_id_EOZP` INT NULL,

`God_idGod` INT NOT NULL,

PRIMARY KEY (`idPokazatel_Faktora_statistika`, `Faktor_idFaktor`),

INDEX `fk_Pokazatel_Faktora_statistika_Faktor1_idx` (`Faktor_idFaktor` ASC) VISIBLE,

INDEX `fk_Pokazatel_Faktora_statistika_Expertnaia_ocenka_znachenia_idx` (`Expertnaia_ocenka_znachenia_pokazatelia_id_EOZP` ASC) VISIBLE,

INDEX `fk_Pokazatel_Faktora_statistika_God1_idx` (`God_idGod` ASC) VISIBLE,

CONSTRAINT `fk_Pokazatel_Faktora_statistika_Faktor1`

FOREIGN KEY (`Faktor_idFaktor`)

REFERENCES `mydb`.`Faktor` (`idFaktor`)

ON DELETE NO ACTION

ON UPDATE NO ACTION,

CONSTRAINT `fk_Pokazatel_Faktora_statistika_Expertnaia_ocenka_znachenia_p1`

FOREIGN KEY (`Expertnaia_ocenka_znachenia_pokazatelia_id_EOZP`)

REFERENCES `mydb`.`Expertnaia_ocenka_znachenia_pokazatelia` (`id_EOZP`)

ON DELETE NO ACTION

ON UPDATE NO ACTION,

CONSTRAINT `fk_Pokazatel_Faktora_statistika_God1`

FOREIGN KEY (`God_idGod`)

REFERENCES `mydb`.`God` (`idGod`)

ON DELETE NO ACTION

ON UPDATE NO ACTION)

ENGINE = InnoDB;

-- -----------------------------------------------------

-- Table `mydb`.`Expertnie_ocenki_vliania_faktora_na_obekt`

-- -----------------------------------------------------

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mydb`.`Expertnie_ocenki_vliania_faktora_na_obekt` (

`id_EOVFNO` INT NOT NULL,

`Vajnost_faktora` INT NOT NULL,

`Stepen_vliania_na_obekt` INT NOT NULL,

`Napravlenost_vliania` INT NOT NULL DEFAULT 1,

`Ocenka_znachimosti_vliania_faktora` VARCHAR(45) NULL,

`Faktor_idFaktor` INT NULL,

PRIMARY KEY (`id_EOVFNO`),

INDEX `fk_Expertnie_ocenki_vliania_faktora_na_obekt_Faktor1_idx` (`Faktor_idFaktor` ASC) VISIBLE,

CONSTRAINT `fk_Expertnie_ocenki_vliania_faktora_na_obekt_Faktor1`

FOREIGN KEY (`Faktor_idFaktor`)

REFERENCES `mydb`.`Faktor` (`idFaktor`)

ON DELETE NO ACTION

ON UPDATE NO ACTION)

ENGINE = InnoDB;

-- -----------------------------------------------------

-- Table `mydb`.`obekt_issledovania_has_Faktor`

-- -----------------------------------------------------

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mydb`.`obekt_issledovania_has_Faktor` (

`obekt_issledovania_idobekt_issledovania` INT NOT NULL,

`Faktor_idFaktor` INT NOT NULL,

PRIMARY KEY (`obekt_issledovania_idobekt_issledovania`, `Faktor_idFaktor`),

INDEX `fk_obekt_issledovania_has_Faktor_Faktor1_idx` (`Faktor_idFaktor` ASC) VISIBLE,

INDEX `fk_obekt_issledovania_has_Faktor_obekt_issledovania_idx` (`obekt_issledovania_idobekt_issledovania` ASC) VISIBLE,

CONSTRAINT `fk_obekt_issledovania_has_Faktor_obekt_issledovania`

FOREIGN KEY (`obekt_issledovania_idobekt_issledovania`)

REFERENCES `mydb`.`obekt_issledovania` (`idobekt_issledovania`)

ON DELETE NO ACTION

ON UPDATE NO ACTION,

CONSTRAINT `fk_obekt_issledovania_has_Faktor_Faktor1`

FOREIGN KEY (`Faktor_idFaktor`)

REFERENCES `mydb`.`Faktor` (`idFaktor`)

ON DELETE NO ACTION

ON UPDATE NO ACTION)

ENGINE = InnoDB;

SET SQL_MODE=@OLD_SQL_MODE;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS=@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS;

SET UNIQUE_CHECKS=@OLD_UNIQUE_CHECKS;

Приложение 3. Альтернативы

Рисунок 37 – Недоминируемые максимальные альтернативы для целевого показателя ВРП

Рисунок 38 - Недоминируемые максимальные альтернативы для целевого показателя уровень жизни

Рисунок 39 - Недоминируемые максимальные альтернативы для целевого показателя ассигнования на науку

Рисунок 40 - Недоминируемые максимальные альтернативы для целевого показателя уровень транспортной сети

Рисунок 41 - Недоминируемые максимальные альтернативы для целевого показателя уровень преступности

Рисунок 42 - Недоминируемые максимальные альтернативы для целевого показателя уровень продовольственной безопасности

Рисунок 43 - Недоминируемые средние альтернативы для целевого показателя ВРП

Рисунок 44 - Недоминируемые средние альтернативы для целевого показателя уровень жизни

Рисунок 45 - Недоминируемые средние альтернативы для целевого показателя ассигнования на науку

Рисунок 46 - Недоминируемые средние альтернативы для целевого показателя уровень транспортной сети

Рисунок 47 - Недоминируемые средние альтернативы для целевого показателя уровень преступности

Рисунок 48 - Недоминируемые средние альтернативы для целевого показателя уровень продовольственной безопасности

Рисунок 49 - Недоминируемые минимальные альтернативы для целевого показателя ВРП

Рисунок 50 - Недоминируемые минимальные альтернативы для целевого показателя уровень жизни

Рисунок 51 - Недоминируемые минимальные альтернативы для целевого показателя ассигнования на науку

Рисунок 52 - Недоминируемые минимальные альтернативы для целевого показателя уровень транспортной сети

Рисунок 53 - Недоминируемые минимальные альтернативы для целевого показателя уровень преступности

Рисунок 54 - Недоминируемые минимальные альтернативы для целевого показателя уровень продовольственной безопасности

Код для цитирования: Скопировать