Электронный научный журнал
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,737

НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Рогачев А.Ф. 1 Федорова Я.В. 2
1 ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный аграрный университет»
2 ФГБОУ ВПО «Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)»
Значительные масштабы проявления экологических проблем и сложности их решения, обусловленные экономическими причинами и отраслевыми особенностями, требуют научно обоснованных подходов, ориентированных на улучшение экологического состояния окружающей среды в условиях ограниченности располагаемых ресурсов. Производственная деятельность предприятий, особенно промышленных и сельскохозяйственных, связана с использованием природных ресурсов и воздействием на окружающую среду, что существенно отражается на состоянии эколого-экономической системы в целом. Во всем мире проблемы, касающиеся экологизации, признаются актуальными и приоритетными в направлении их разрешения. Поэтому с каждым годом все более жесткими становятся требования соотношения экономических и экологических параметров. В связи с этим возникает потребность в моделировании систем эколого-экономической безопасности для получения характеристик этих параметров.
эколого-экономическая безопасность
нечеткая логика
моделирование
промышленные предприятия
вредные отходы
комплекс мероприятий
экологизация
1. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. - 2-е изд., стереотип. -– М. : Горячая линия-Телеком, 2012. – 284 с.
2. Долженко А.И. Нечеткие модели принятия решений в проектах создания информационных систем // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2007. — № 2. — С. 6–9.
3. Рогачев А.Ф., Кузьмин В.А. Моделирование эколого-экономических систем с использованием алгоритмов нечеткого вывода // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование [ФГБОУ ВПО «Волгоградский ГАУ»]. – 2013. - Вып. № 1 (29). - С. 230-235.
4. Рогачев А.Ф., Шубнов М.Г. Оценка прогнозного уровня урожайности на основе нейросетевых моделей динамики // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. – 2012. - № 4. - С. 226-231.
5. Скитер Н.Н. Моделирование эколого-экономической политики на рынках энергоносителей / Н.Н. Скитер, А.Ф. Рогачев // Управление экономическими системами : электронный научный журнал. - 2010. - № 1 (21) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://uecs.mcnip.ru

Многообразие аспектов экологических проблем, значительные масштабы проявления и сложности их решения, обусловленные экономическими причинами и отраслевыми особенностями, требуют научнообоснованных подходов,ориентированных на улучшение экологического состояния окружающей среды в условиях ограниченности располагаемых ресурсов.

Реализация требований к устойчивому развитию современных экономических систем– от малых предприятий и различных отраслей до региональных экономик, предполагает эффективное управление любой экономической системой, которое связано с необходимостью оценки и поддержания механизмов ее безопасности. С этих позиций обеспечение устойчивого развития промышленных предприятий предполагает поддержание их эколого-экономической безопасности, характеризуемой способностью системы предприятия в сохранении своих внутренних связей и характеристик функционирования в достаточно долгом периоде времени под влиянием внутренних и внешних факторов.

Эколого-экономическая безопасность представляет собой сложную социально-экономическую категорию, которая трактуется мировым сообществом как минимизация угроз для окружающей среды посредством комплекса мероприятий, обеспечивающая соблюдение защищенности интересов общества, региона, государства, а также ресурсов от различных форм воздействий и негативных процессов, создающих угрозы здоровью населения, устойчивому функционированию экологических систем и выживанию человечества.

В более узком смысле понятие «эколого-экономическая безопасность» трактуется как «состояние защищенности» природных ресурсов в результате функционирования промышленных предприятий, при котором минимизируется угроза окружающей среде со стороны объекта, связанного с возможностью оптимизации ущерба и моделирования затрат на поддержку экологии.

Для обеспечения эколого-экономической безопасности необходимывыявление и учет масштабов негативного воздействия производства, а также качественная и количественная оценка экономического ущерба от загрязнения природной среды, что может быть реализовано с помощью математического инструментария, позволяющего моделировать в условиях теоретико-вероятностной природы разнородных величин и прогнозировать результаты.

С учетом этого разработка теоретических подходов к эффективному обеспечению эколого-экономической безопасности и развития отраслевой экономики на основе моделирования последствий возникающихопасностей, а также экономических, организационных и иных мероприятий, направленных на оптимизацию, их локализацию и устранение негативных тенденций, а также предупреждение наступления событий, представляющих угрозу безопасности, обладает высокой актуальностью.

Эколого-экономическая безопасность во многом определяет устойчивость функционирования предприятий, о чем свидетельствуют статистические данные о росте аварийности объектов промышленной сферы, значительная доля которых относится к производственным объектам опасного назначения. Все это требует эффективного управления рисками, как экономическими, так и экологическими. В отдельных случаях экологические последствия техногенных катастроф являются центральным компонентом всех ущербов окружающей среде, значительно превышая ущербы техническим системам.

Наиболее распространенными загрязняющими веществами, выбрасываемыми производственными предприятиями в атмосферу, являются окись углерода, углеводороды, сернистый ангидрид [3]. Объемы загрязняющих веществ по ЮФО и его субъектам [5] по 2011 г. представлены в табл. 1.

Таблица 1

Выбросы в атмосферу наиболее распространенных загрязняющих веществ в субъектах ЮФО, тыс. т

Субъект ЮФО

2009г.

2011 г.

Твердые вещест-ва

Газообразные и жидкие вещества

Окись углерода

Углево-дороды

Сернис-тыйангид-рид

Окислы азота

Всего

Южный федеральный округ, в т.ч.

Краснодарский край

Астраханская область

Волгоградская область

Ростовская область

Республика Адыгея

Республика Калмыкия

В динамике наблюдается сокращение выбросов наиболее распространенных загрязняющих веществ в атмосферу, следовательно, улучшается экологическая безопасность регионов, но снижаются платежи за выбросы.

Моделирование эколого-экономической безопасности с учетом воздействия различных внешних и внутренних факторов на процесс ее обеспечения, а также разработка механизмовпричинно-следственного взаимодействия элементов системы эколого-экономической безопасности для формализации процессов функционирования промышленного предприятия являются, безусловно, актуальными научными задачами, которые решаются в представленной работе.

Также актуальной является разработка методики обеспечения эколого-экономической безопасности на предприятии на основе предлагаемых решений средствами нечеткой логики в динамических условиях изменчивости внешней среды.

В современном научном мире поставлена задача сохранения,наряду с экономическим ростом, окружающей среды. Для этого необходимо в системе экономической статистики сформировать новое параметрическое пространство, способное отразить в себе как экономическое развитие, так и развитие окружающей среды. Сложившаяся в статистике в настоящее время ситуация отражает общий взгляд на окружающую среду, как на нечто внешнее по отношению к экономике.

Эколого-математическая модель ЭБ может быть пред­ставлена в виде схемы модели объекта и в виде функциональной временной зависимости состояния объекта:

(1)

где G- вектор факторов состояния объекта (А) на входе, состояния управления (X), выходных факторов (G, Y) и факторов внешней среды (Q).

При этом все факторы рассматриваются как векторныевременные величины. При моделировании данного объекта могут быть применены различного вида модели и процессы для исследования тех или иных его элементов с определенной целью.

Особенностью экологии являются сложности проведения проверки математических моделей, посколькуопределяющими в ней являютсясложно воспроизводимые процессы, к тому же довольно продолжительные во времени. Поэтому основным направлением в моделировании экспериментов экологических процессов является информационное моделирование, создание теоретически схожих имитационных моделей, построенных на аппарате математической логики и реализуемых на ЭВМ.

Разработка нечетких моделей эколого-экономической безопасности промышленных предприятий позволяетполучить численную оценку складывающейся эколого-экономической ситуации.

Наряду с классическими аналитическими методами целесообразно использовать инструментарий имитационного моделирования и аппарат нечетких множеств, реализованные, например, в системе компьютерного моделирования MatLab, что позволило разработать семейство нечетко-множественных моделей эколого-экономической безопасности для оценки, анализа и визуализации эколого-экономических показателей предприятий промышленной сферы.

Эколого-экономическая безопасность как научная категория имеет ряд специфических особенностей (рис.1).

  • Системный характер ЭБ предполагает рассмотрение и учет того, что ее достижение и поддержание на приемлемом уровне требует преобразования всех сторон жизни общества, включая: формирование нового экологического мировоззрения, экологизацию структуры национальной экономики. При этом математические модели ЭБ должны рассматриваться в тесной связи с целевыми экономическими системами и представлять собой целостные структуры.
  • Массовый характер присвоения ЭБ, как своеобразного жизненного блага.
  • Противоречивый характер взаимодействия ЭБ с социумом.
  • Неопределенный характер ЭБ, обуславливающий сложность ее количественного оценивания.
  • Неполное соответствие ЭБ, как социального блага, закону убывания ценности во времени.
  • Приоритетность предполагает, что гарантии ЭБ должна находиться на одном уровне с гарантиями различных видов безопасности, в том числе личной, а также основных прав человека.

Принципы моделирования систем ЭБ должны учитывать, что эколого-математические модели — это комбинированные модели (логико-математические, математико-иконографические), представляющиеопределенныйкомплекс зависимостей математического характера, логических построений, схем, единую систему матриц, имеющую экологический и экономический смысл.

Рис. 1. Особенности эколого-экономической безопасности.

Исследовав особенности рассматриваемой предметной области и проанализировав математические методы, адекватные поставленным задачам и существующим условиям, появляется возможность моделирования эколого-экономической безопасности средствами нечеткой логики длявыработки рекомендаций по выбору инструментария реализации метода нечеткой логики для моделирования эколого-экономической безопасности на уровне промышленного предприятия.

Моделирование с использованием математического аппарата является одним из основных инструментов эколого-экономического анализа. Под инструментарием понимается не только направленное использование математических методов и моделей, а также соответствующих технических средств для их реализации, но и методологический подход, взгляд на экологические и эколого-экономические процессы, на их внутреннеесодержание, свойства, динамикув математическом моделировании эксперимента. Использование эколого-математических методов и моделей позволяет получить новые качественные выводы об экономических процессах и явлениях в их тесной взаимосвязи с экономической обстановкой.

В качестве инструментария исследования сложных социально-экономических систем и процессов чаще всего применяют теорию нечетких множеств.

Сопоставляя нечеткие модели с другими известными методами, например с искусственными нейросетевыми структурами [1; 4], следует отметить их существенно большую наглядность и прозрачность, которая обусловлена их лингвистической интерпретацией в виде нечетких продукционных правил.

Для прикладных исследований четкие модели не всегда могут быть получены или являются слишком громоздкими. Информации о таких системах часто доступна лишь в виде экспертных данных. Такая информация может быть нечеткой и недостаточно полно определенной, чтобы быть представленной строгими математическими зависимостями. При этом информация о системе может быть разнородной, а оценка значений параметров - проводиться с использованием различных масштабов и шкал. Часто описание процессов функционирования этих систем доступно в форме эвристических предпочтений на основе конструкций естественного языка в виде нечетких правил или различного типа отношений. Неопределенность знаний о системе может быть связана с неопределенностью или нечеткостью выделения и описания границы системы, ее отдельных состояний, а также внешних входных и выходных воздействий.

Кроме того, релевантная обработка неопределенной информации, когда параметры и входные данные не являются точными и корректно заданными, также требует адекватных нечетких подходов.

Нечеткая логика, как и теория нечетких множеств, является одним из эффективных подходов к решению проблемы оценки уровня эколого-экономической безопасности.

Ряд авторов отмечают[1; 2; 5], что некоторые индикаторы эколого-экономической безопасности являются недоступными для точного измерения, включают индивидуального характера компонент, невозможный оценить в количественном выражении. В терминах теории нечетких множеств этот компонент описывается как переменная лингвистического характера с множеством значений, а связь количественного значения индикатора с его качественным лингвистическим описанием задается так называемыми функциями m-принадлежности фактора нечеткому множеству.

Дальнейшее решение поставленной проблемы потребовало нечеткой характеризациинабора переменных, участвующих в построении системы принятия решений. С использованием системы Matlabприменялись основные средства графического интерфейса пользователя, обеспечивающие доступ к инструментам нечеткой логики: редакторы системы нечеткого вывода, функции принадлежности, правил вывода, а также средства просмотра правил и поверхности вывода. При этом учитывалось, что правила нечетких множеств и функции принадлежности должны покрывать всюпредметную область, на которой они определены, при этомосуществление перехода от одной функции к другой, сохраняя соответствующие принадлежности, не должно содержать разрывов, посколькуне должна содержать разрывов и поверхность вывода.

В качестве инструментального средства, реализующего рассмотренный подход, можно рекомендовать пакет прикладных программ FuzzyLogicToolbox среды компьютерной математики MatLab, позволяющий создавать системы нечеткого логического вывода и нечеткой классификации с возможностью их интегрирования в программу Simulink. Базовым понятием FuzzyLogicToolbox является FIS-структура, которая содержит данные для функционального отображения «входы-выходы». Структура получаемой системы нечеткого логического вывода представлена на рис. 2.

Рис. 2. Алгоритм системы нечеткого логического вывода.

На рис. 2 использованы следующие обозначения:

X - входной четкий вектор;

БН - блок нормирования. Здесь поступающий четкий сигнал вектора e умножается на масштабный коэффициент ke.н.< 1, преобразуется к интервалу, ограниченному [-1,+1];

БФ - блок фаззификации формирует значение функции принадлежности, соответствующее нормированному значению eн;

БНВ - блок нечёткого вывода, в котором на основе нечеткой информации о векторе e делается вывод о соответствующем нечётком множестве значений у, здесь реализуется инференц-процедура, в процессе которой агрегируются выводы отдельных правил. Результатом агрегирования являются «усеченные» нечёткие множества;

БДФ, БДН - блоки дефаззификации и денормирования выполняют обратные процедуры: по нескольким «усеченным» функциям принадлежности вычисляется четкое значение нормированного значнияун и соответствующее ему ненормированное значение у = ун / kу..н. (kу..н< 1);

Y - выходной четкий вектор управляемых параметров экологической безопасности.

Исходными данными для оценки, анализа и визуализации эколого-экономических показателей исследуемого объекта в разработанной системе нечетко-множественных моделей эколого-экономической безопасности, а также их формализации в системе компьютерной математики MatLab,использовались годовые объёмы размещаемых отходов производства и потребления.

В соответствии с изложенным подходом был разработан комплекс нечетких моделей в системе MatLabFuzzyLogicToolbox, позволяющий получить интегральную оценку состояния экологической безопасности промышленного предприятия.

По результатам проведенных численных экспериментов в системе Matlabбыли сформулированы рекомендации, согласно которым предпочтительными функциями принадлежности,по критериям качества и времени вывода,были признаны треугольные конфигурации, графики которых для двух соседних элементов терм-множеств пересекаются на заданном уровне. С ростом числа элементов лингвистических термов увеличивается качество вывода, однако установлено, что время вывода растет в большей степени, чем качество.

Таким образом, разработана методика и получены рекомендации по обеспечению требуемого уровня эколого-экономической безопасности на уровне промышленных предприятий.Моделирование систем обеспечения эколого-экономической безопасности позволило получить сравнительные характеристики этих величин при малозатратных регулирующих мерах на основе оценки трансграничного загрязнения окружающей среды с помощью интеллектуальных компьютерных систем.

Статья подготовлена при финансовой поддержке РФФИ и администрации Волгоградской области по проекту № 13-06-97075 «Математическое моделирование обеспечения экологической безопасности региона с учетом трансграничного загрязнения окружающей среды».

Рецензенты:

ТерелянскийП.В., д.э.н., доцент, зав. кафедрой ИСЭ, Волгоградский государственный технический университет,г. Волгоград;

СкитерН.Н., д.э.н., доцент, профессор кафедрыстрахования и финансово-экономического анализа, Волгоградский государственный аграрный университет,г. Волгоград.


Библиографическая ссылка

Рогачев А.Ф., Федорова Я.В. НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 5.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=14580 (дата обращения: 18.08.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.252