Книжная полка Сохранить
Размер шрифта:
А
А
А
|  Шрифт:
Arial
Times
|  Интервал:
Стандартный
Средний
Большой
|  Цвет сайта:
Ц
Ц
Ц
Ц
Ц

Прикладная информатика, 2011, №6 (36)

Покупка
Основная коллекция
Артикул: 444281.36.99
Прикладная информатика, 2011, №6 (36)-М.:Синергия ПРЕСС,2011.-144 с.[Электронный ресурс]. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/426895 (дата обращения: 29.03.2024). – Режим доступа: по подписке.
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов. Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в ридер.
Уважаемые коллеги!

Наступает Новый год. Впереди много интересных дел и мероприятий. Отмечу самое знаменательное из них: IV Международный научный конгресс «Роль бизнеса в трансформации 
российского общества — 2012». Журнал «Прикладная информатика» организует информационную поддержку Конгресса. Место проведения — Московский финансово-промышленный университет «Синергия», являющийся крупнейшим партнером журнала. Подробнее 
об этой конференции можно узнать на второй странице обложки.
В номере представлены три пресс-релиза о конференциях, состоявшихся при активном 
участии журнала «Прикладная информатика»:
V Международная конференция по вопросам обучения с применением 
 •
e-learning технологий Moscow Education Online 2011;
Пятая Всероссийская конференция по имитационному моделированию и его при •
менению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» 
 ИММОД-2011 с участниками из разных стран;
Конференция 
 •
Internet Life 2011.
Данный номер содержит статьи, представляющие как традиционные рубрики («IT-бизнес», 
« IT-менеджмент», «IT и образование», «Инструментальные средства», «Simulation», «Лаборатория», «В преподавательский портфель»), так и новую рубрику: «3D моделирование».
Редакционный совет журнала поздравляет всех читателей, подписчиков и авторов с наступлением Нового 2012 года и желает больших творческих успехов!

Главный редактор
А. А. Емельянов

С 19 февраля 2010 года журнал включен в Перечень ведущих периодических изданий, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертационных исследований.

Ноябрь-декабрь

Редакционный совет 

ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№ 6 (36) 2011

Редакционный совет

Главный редактор

Емельянов А. А., докт. экон. н., проф., вице-президент МФПУ «Синергия», 
зав. кафедрой Математических и инструментальных методов экономики

Сопредседатели редакционного совета

Рубин Ю. Б., докт. экон. н., проф., чл.-корр. РАО, ректор МФПУ «Синергия», зав. кафедрой Теории и практики конкуренции

Мешалкин В. П., докт. техн. н., проф., чл.-корр. РАН, директор Института логистики ресурсосбережения и технологической инноватики, зав. 
кафедрой Логистики и экономической информатики РХТУ им. Д. И. Менделеева

Члены редакционного совета

Амбросов Н. В., докт. экон. н., проф., зав. кафедрой Информатики и кибернетики БГУЭФ (Иркутск)

Бендиков М. А., докт. экон. н., проф., зав. кафедрой Инновационного 
управления и моделирования МФПУ «Синергия», ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН

Бугорский В. Н., канд. экон. н., проф. СПбГИЭУ (ИНЖЭКОН)

Волкова В. Н., докт. экон. н., проф. СПбГПУ

Диго С. М., канд. экон. н., проф., Компания «1С», отв. за работу с авторизованными учебными центрами и образовательными учреждениями

Дик В. В., докт. экон. н., проф., зав. кафедрой Информационного менеджмента и электронной коммерции МФПУ «Синергия»

Дли М. И., докт. техн. н., проф. филиала МЭИ (ТУ) в Смоленске, зав. кафедрой Менеджмента и информационных технологий в экономике

Звонова А. Н., канд. экон. н., директор издательства «Финансы и статистика»

Козлов В. Н., докт. техн. н., проф., зав. кафедрой Системного анализа 
и управления СПбГПУ

Коршунов С. В., канд. техн. н., проф., проректор МГТУ им. Н. Э. Баумана

Мэйпл Карстен, Ph. D., проф., глава Департамента Прикладных вычислений Бэдфордширского университета (Великобритания)

Павловский Ю. Н., докт. физ.-мат. н., проф., чл.-корр. РАН, Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН, зав. отделом Имитационных систем

Потемкин А. И., докт. техн. н., проф. РГУТиС

Росс Г. В., докт. экон. н., докт. техн. н., проф., заместитель директора 
ВНИИ ПВТИ

Салмин С. П., докт. экон. н., проф. МФПУ «Синергия»

Саркисов П. Д., докт. техн. н., академик РАН, президент РХТУ 
им. Д. И. Менделеева

Сухомлин В. А., докт. техн. н., проф., директор Центра IT-образования 
МГУ им. М. В. Ломоносова

Халин В. Г., докт. экон. н., проф., зав. кафедрой Информационных систем в экономике СПбГУ

Хубаев Г. Н., докт. экон. н., проф., зав. кафедрой Экономической информатики и автоматизации управления РГЭУ (РИНХ, Ростов)

Чистов Д. В., докт. экон. н., проф., зав. кафедрой Информационных технологий Финансового университета при Правительстве РФ

Шориков А. Ф., докт. физ.-мат. н., проф., ведущий научный сотрудник 
Центра экономической безопасности Института экономики Уральского 
отделения РАН (г. Екатеринбург)

Заместители главного редактора

Власова Е. А., ведущий специалист Открытого технологического института

Прокимнов Н. Н., канд. техн. н., доцент кафедры Математических и инструментальных методов экономики МФПУ «Синергия»

Editorial Board

Editor in Chief

А. Emelyanov, Doctor of Economics, Professor, Moscow University of Finance 
and Industry "Sinergy", Vice-President, Head of the Mathematical and Instrumental Methods of Economics Department

Co-Chairs of the Editorial Board

Yu. Rubin, Doctor of Economics, Professor, Corresponding Member of the 
Russian Education Academy, Moscow University of Finance and Industry "Sinergy", Rector, Head of the Theory and Practice of Competition Department

V. Meshalkin, Doctor of Technical Sciences, Professor, Corresponding Member of Russian Academy of Sciences, Mendeleyev University of Chemical 
Technology of Russia, Director of the Institute of Logistics and Resource 
Technology Innovation, Head of the Logistics and Economical Informatics 
Department

Members of the Editorial Board

N. Ambrosov, Doctor of Economics, Professor, Baikal State University of 
Economics and Law (Irkutsk), Head of the Informatics and Cybernetics Department

M. Bendikov, Doctor of Economics, Professor, Moscow University of Finance 
and Industry "Sinergy", Head of the Innovation Management and Modeling 
Department, leading researcher of the Central Institute of Mathematical Economics RAS

V. Bugorsky, PhD, Professor, St. Petersburg University of Engineering and 
Economics, the Economic Information Systems Department

M. Carsten, PhD, Professor, University of Bedfordshire, United Kingdom, Head 
of the Applicable Computing Department

D. Chistov, Doctor of Economics, Professor, University of Finance Government of the Russian Federation, Head of the Information Technology Department

V. Dick, Doctor of Economics, Professor, Moscow University of Finance and 
Industry "Sinergy", Head of the Information Management and Electronic Commerce Department

S. Digo, PhD, Professor, Company «1C», Account Manager, Authorized Training Centers and Educational Institutions

M. Dli, Doctor of Technical Sciences, Professor, Branch of the Moscow Power 
Engineering Institute (Technical University) in Smolensk, Head of the Management and Information Technology in the Economy Department

V. Hulin, Doctor of Economics, Professor, St. Petersburg State University, 
Head of the Economic Information Systems Department

G. Khubayev, Doctor of Economics, Professor, Rostov State Economic University (Rostov), Head of the Economic Informatics and Automation Control 
Department

S. Korshunov, PhD, Professor, Bauman Moscow State Technical University, vice-rector

V. Kozlov, Doctor of Technical Sciences, Professor, St. Petersburg State Polytechnic University, Head of the System Analysis and Control Department

Y. Pavlovsky, Physical and Mathematical Sciences, Professor, Corresponding 
Member of Russian Academy of Sciences, the Dorodnitsyn Computing Centre 
of RAS, Head of Simulation Systems Department

A. Potemkin, Doctor of Technical Sciences, Professor, Russian State University of Tourism and Service, Head of the Corporate Governance and E-Business Department

G. Ross, Doctor of Economics, Doctor of Technical Sciences, Professor, Deputy Director of All-Russian Research Institute for Problems of Computer Technology and Information

S. Salmin, Doctor of Economics, Professor, Moscow University of Finance and Industry, the Mathematical and Instrumental Methods of Economics Department

P. Sarkisov,Doctor of Technical Sciences, Professor, Academician of Russian Academy of Sciences, D. Mendeleyev University of Chemical Technology of Russia, President

A. Shorikov, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor, Senior 
Researcher, Economic Security Center, Institute of Economy, Ural Department 
of Russian Academy of Science (Ekaterinburg)

V. Sukhomlin, Doctor of Technical Sciences, Professor, Lomonosov Moscow 
State University, Director of the IT-Education Center

V. Volkova, Doctor of Economics, Professor, St. Petersburg State Polytechnic 
University, the Economic Information Systems Department

A. Zvonova, PhD, Director of the Publishing House «Financeand Statistics»

Deputy Chief Editors

E. Vlasova, Open Technological Institute, Leading Expert

N. Prokimnov, PhD, Associate Professor, Moscow University of Finance and 
Industry "Sinergy", the Mathematical and Instrumental Methods of Economics Department

ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА

 Читайте в номере

№ 6 (36) 2011

IT-бизнес

Рынок программных продуктов

Пресс-релиз
Internet Life 2011 — попавшие в сеть                    5

Моделирование рыночных процессов

В. В. Гимаров, В. А. Гимаров, И. В. Иванова
Нестационарная мультиагентная модель  
регионального рынка интернет-услуг                    7

IT-менеджмент

Корпоративные информационные системы

К. С. Гудков
Механизмы интеграции  
внутрикорпоративных справочников                   14

IT и образование

E-learning

Пресс-релиз
Moscow Education Online 2011                           23

В. Ш. Каганов
Информационные технологии  
как инструмент повышения  
конкурентоспособности образовательных  
программ в системе корпоративного обучения         25

Технологии обучения

В. С. Лаврентьев, М. А. Соколов, С. И. Ткаченко
Метод снижения временных затрат  
на обработку результатов тестирования                28

Инструментальные средства

Программно-аппаратные комплексы

В. А. Сартаков, И. О. Атовмян, М. А. Заева
Опыт разработки и тестирования встраиваемой 
микроядерной операционной системы                  33

Эффективные алгоритмы

Н. В. Заборовский, А. Г. Тормасов
Статическое обнаружение гонок в коде,  
содержащем ветвления и циклы                        38

Обработка информационных ресурсов

А. П. Димитриев
Чувашско-русский переводчик:  
программная реализация                                43

Simulation

Концепции развития

Пресс-релиз
Пятая всероссийская научно-практическая  
конференция по имитационному  
моделированию ИММОД — 2011                       47

Теория и практика

В. Д. Бабишин, А. Н. Давыдов, В. К. Дедков, М. А. Дорошенко
Метод оперативного анализа нестационарных 
случайных процессов на основе разложения 
исследуемой функции в интеграл Фурье               49

3D моделирование

Виртуальная реальность

А. Л. Горбунов
Летный симулятор с пилотским  
интерфейсом комбинированной реальности           56

М. В. Румянцев, А. А. Смолин,  
Р. А. Барышев, И. Н. Рудов, Н. О. Пиков
Виртуальная реконструкция объектов 
историко-культурного наследия                         62

Математический аппарат

Д. А. Лисин, К. В. Максименко-Шейко,  
А. В. Толок, Т. И. Шейко
R-функции в компьютерном  
моделировании дизайна  
3D поверхности автомобиля                             78

Лаборатория

Испытание технологий

К. В. Малынкин, И. Б. Мухин, И. А. Нестеров
Ситуационная адаптация пространственных  
данных для бортовых геоинформационных задач     86

И. И. Зиновьев
Пакетный способ сравнения изображений             95

Нейросетевое моделирование

А. А. Ферцев
Реализация нейронной сети  
для распознавания изображений  
с помощью технологии NVDIA CUDA                  102

М. А. Березин, Ф. Ф. Пащенко
Параметрическая идентификация класса  
нечетких систем с помощью устойчивого  
рекуррентного алгоритма                              111

В преподавательский портфель

Экономико-математические модели

С. В. Харитонов, В. Ю. Черепанов
Применение MS Excel для решения задачи 
стоимостной оценки с использованием метода 
корреляционно-регрессионной зависимости         117

Сведения об авторах                                   123

Аннотированный список статей                       127

Список публикаций за 2011 год                       133

Правила оформления рукописей                      139

Contents 

ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№ 6 (36) 2011

IT Business

Software market

Press release
Internet Life 2011 — Leaked                                5

Market processes modeling

V. Gimarov, V. Gimarov, I. Ivanova
Non-stationary multi-agent model  
of the regional Internet services market                    7

IT Management

Corporative information system

K. Gudkov
Ways of intra-corporate lookup tables  
integration in master data management systems          14

IT and education

E-learning

Press release
Moscow Education Online 2011                           23

B. Kaganov
Information technologies as a tool for enhancing  
the competitiveness of the educational programs  
for corporate training                                     25

Training technologies

V. Lavrentjev, M. Sokolov, S. Tkachenko
Method for rapid test results processing                 28

Software engineering

Software and hardware systems

V. Sartakov, I. Atovmjan, V. Zaeva
Experience of developing and testing  
embedded microkernel operating system                 33

Algorithmic efficiency

N. Zaborovsky, A. Tormasov
Static detection of races in code  
that contains loops and branching                         38

Information resources processing

A. Dimitriev
Chuvash-Russian translator:  
a software implementation                                43

Simulation

Development concepts

Press release
Fifth All-Russian scientific-practical conference  
on simulation IMMOD 2011                               47

Theory and practice

V. Babishin, A. Davydov, V. Dedkov, M. Doroshenko
Using Fourier integral decomposition  
for on-line nonstationary processes analysis             49

3D modeling

Virtual reality

A. Gorbunov
Flight simulator with augmented  
reality pilot interface                                       56

M. Rumyantsev, A. Smolin, R. Baryshev,  
I. Rudov, N. Pikov
Virtual reconstruction of historical  
and cultural heritage objects                               62

Mathematical tool

D. Lisin, K. Maksimenko-Shejko, A. Tolok, T. Shejko
R-functions in computer modeling  
of 3D car surface design                                   78

Laboratory

Technology experiments

K. Malynkin, I. Mukhin, I. Nesterov
Situation adaptation of digital spatial data  
for on-board geographic information applications         86

I. Zinoviev
Method of image comparison based  
on the construction of vector spaces  
of their attributes                                          95

Network technologies

A. Fertsev
Neural network implementation  
for image recognition using  
NVIDIA CUDA technology                                102

M. Berezin, F. Pashchenko
Fuzzy systems parameters identification  
using stable recurrent algorithm                         111

Teacher’s portfolio

Mathematical models in economy

S. Kharitonov, V. Cherepanov
MS Excel application to the cost evaluation  
tasks using the method of correlation  
and regression dependence                             117

Authors                                                  123

Abstracts                                                 127

List of publications 2011                                 133

Guidelines for authors                                   139

ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА

IT-бизнес 
 Рынок программных продуктов

№ 6 (36) 2011

Пресс-релиз

В

Московском центре международной торговли 15 ноября впервые прошла конференция Internet Life 2011. Мероприятие 
посетили более 600 человек, доклады сделали 60 экспертов из Ubisoft, Livejournal, Groupon, 
IBM, Microsoft, Digital Chocolate, Mail.Ru и других 
известных российских и зарубежных компаний.
«Где еще за один день можно послушать 
о том, как работают в соцсетях Microsoft, IBM, 
Ozon и Сбербанк? Думаю, такие компании редко 
объединяются вместе для того, чтобы поделиться опытом. И это — лишь одна из отличительных особенностей конференции», — отметила 
заместитель генерального директора компании 
CareerLab Елена Арсеньева.
В рамках мероприятия прошло 7 тематических потоков: 2 потока Business, с докладами 
и круглыми столами, один — Entertainment, 2 трека Social Experience, а также доклады в 2 потока 
из секции Advanced.

С докладами выступили такие эксперты, как 
Гил Петерсвил (NESS Group), Санжар Кеттебеков (Segment Interactive), Дмитрий Сатин (UsabilityLab), Богдан Татару (Microsoft), Федор Вирин 
(«НЛО Маркетинг»), Илья Корнеев (Affect).
Гил Петерсвил, известный бизнес-консультант, работающий с западными и российскими 
стартапами и инвесторами, поделился секретами мотивации креативного маркетинга и рассказал, чем бизнес в России отличается от бизнеса 
в других странах мира. Санжар Кеттебеков представил последние разработки по оценке качества аудитории исходя из поведенческих показателей. Слушатели мастер-класса смогли получить 
практические навыки осуществления стратегии 
и оценки рисков, сохранения, роста и приобретения монетизируемых сегментов  аудитории.
Федор Вирин рассказал о том, какие требования предъявляют социальные сообщества 
к работе компании в социальных медиа, и о том, 
как создавать дополнительную ценность для 
профессионалов от общения с компанией.
Помимо слушания докладов, гости Internet 
Life 2011 приняли участие в круглых столах и обсудили перспективы развития социальных медиа в России, узнали об актуальных исследованиях и аналитике в социальных медиа, а также участвовали в дискуссии на тему подводных 
камней бизнеса в Интернете.
Гости делились впечатлениями в twitter прямо 
во время докладов. Некоторые твиты порождали 

IT-бизнес
Рынок программных продуктов

Пресс-релиз
Internet Life 2011 — попавшие в сеть

Аудитория конференции

Гил Петерсвил

IT-бизнес 
 Рынок программных продуктов

ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№ 6 (36) 2011

Internet Life 2011 — попавшие в сеть

полноценные дискуссии. Приз зрительских симпатий по праву заслужил Илья Корнеев (Affect) 
с докладом «Видео для Интернета: 5 рецептов 
успешной кухни». В целом, отзывы о мероприятии были теплыми.
Главную цель конференции можно считать достигнутой — аудитория рунета познакомилась 
с новейшими мировыми тенденциями сети, были 
выявлены интересы и возможные направления 
развития бизнеса в рамках профильных потоков 
Social experience, Business и Entertainment.

«Нам очень понравилась и организация мероприятия, и доклады участников. Приятно удивил ажиотаж в секции social media — радует, 
что коллеги проявляют такой интерес к заданной теме!», — комментирует Григорий Итин 
(MaxStyle.ru).
«Все было прекрасно. Подготовлено хорошее мероприятие, порадовала молодая и интересующаяся публика», — говорит Федор Костяшкин (ozon.ru).
«Хотелось бы поблагодарить всех организаторов конференции Internet Life 2011. Думаю, 
все согласятся, что мероприятие получилось 
огого каким! И доклады интересные подобрались, и дискуссия активно велась. Все на очень 
высоком уровне. С радостью примем участие 
в подобных мероприятиях. Надеемся, они еще 
будут», — делится впечатлениями Арсений Куманьков (FreetoPay).
Организатором Internet Life 2011 выступил 
центр профессионального роста CareerLab, 
накопивший богатый опыт проведения крупных 
конференций: Software People, User Experience 
Russia, Social Experience.

Материал подготовлен 
Оргкомитетом конференции

Санжар Кеттебеков

Федор Вирин

Роберт Ансворт

ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА

IT-бизнес 
 Моделирование рыночных процессов

№ 6 (36) 2011

В. В. Гимаров, В. А. Гимаров, И. В. Иванова

Введение
В

настоящее время одним из приоритетных сегментов развития экономики Российской Федерации является 
высокотехнологичный сегмент, в состав которого входит, в том числе, отрасль информационно-коммуникационных технологий 
(ИКТ). Они находят применение практически во всех сферах деятельности компании 
(в число которых входят производственная, 
финансовая, коммерческая сферы), уровень их использования во многом определяет конкурентоспособность предприятия 
на мировой арене.
На фоне общей значимости сектора ИКТ 
повышается и актуальность вопросов увеличения эффективности управления предприятиями отрасли. В этом контексте необходимо отметить, что в настоящее время 
тенденция развития ИКТ такова, что большинство предприятий, реализуя стратегию 
расширения региональной сети, увеличивают свое присутствие на растущих рынках, 
в то время как рынки центральных регионов являются насыщенными. Особенно ярко данная тенденция прослеживается в секторе предоставления интернет-услуг. Так, 
в Москве коэффициент проникновения сети 
Интернет составляет 81%, в Санкт-Петер
бурге — 73%, а в среднем по стране 34,5%. 
Доля рынков Москвы и Санкт-Петербурга 
в общей совокупности пользователей широкополосного доступа в Интернет в России 
по состоянию на 1 квартал 2010 г. составила не менее 40% [1].
Процесс регионального развития предприятия интернет-услуг предполагает необходимость принятия грамотных, высокоэффективных управленческих решений, 
связанных с выбором и реализацией конкурентной стратегии и стратегии развития 
предприятия. При этом основой для принятия данных решений служит адекватная 
оценка прогнозных значений спроса на телекоммуникационные услуги, объема продаж конкурентов, покупательской способности потребителей и других показателей 
рыночной конъюнктуры. Как показывает 
практика, наиболее эффективным инструментом принятия решений на основании 
комплексного анализа различных аспектов взаимодействия рыночных субъектов 
является моделирование. В то же время 
телекоммуникационные предприятия характеризуются сложностью структуры, алгоритмов поведения в зависимости от состояния внешней и внутренней среды, многопараметричностью и многокритериальностью управления, что приводит к сложности 

В. В. Гимаров, канд. экон. наук, доцент филиала  
ГОУ ВПО «Московский Энергетический Институт (технический университет)» в г. Смоленске

В. А. Гимаров, докт. техн. наук, профессор филиала  
ГОУ ВПО «Московский Энергетический Институт (технический университет)» в г. Смоленске

И. В. Иванова, аспирант филиала  
ГОУ ВПО «Московский Энергетический Институт (технический университет)» в г. Смоленске

Нестационарная мультиагентная модель 
регионального рынка интернет-услуг

Моделирование широко применяется для поддержки принятия решений. Расширить горизонты применения методологии могут новые идеи и подходы, используемые для построения 
моделей.

IT-бизнес
Моделирование рыночных процессов

IT-бизнес 
 Моделирование рыночных процессов

ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№ 6 (36) 2011

Нестационарная мультиагентная модель регионального рынка интернет-услуг

их моделей. Таким образом, задачи выработки решений по управлению телекоммуникационными предприятиями в условиях 
высокой динамики изменения рыночной 
конъюнктуры не имеют точных алгоритмов 
решения, а разрешаются в рамках некоторых сценариев, которые трудно описать 
алгоритмическими моделями. Это приводит 
к необходимости разработки интеллектуальной системы поддержки принятия решений, основанной на применении основных возможностей мультиагентных моделей.

Основные аспекты теории 
мультиагентного моделирования

Агент — лицо или организация, наделенное юридическими полномочиями представлять другое лицо или организацию и вести их дела. Агент способен воспринимать 
от внешней среды информацию с ограниченным разрешением, обрабатывать ее 
на основе собственных ресурсов, взаимодействовать с другими агентами и действовать на среду в течение некоторого времени, преследуя собственные цели [2].
При построении искусственного агента 
минимальный набор его базовых характеристик включает следующие характеристики [3]:
1)  активность, рассматриваемая как способность агента к организации и реализации действий;
2)  автономность, означающая, что агенты 
могут выполнять свои задачи без непосредственного вмешательства других агентов;
3)  общительность (социальное поведение), означающая свойство агента решать 
свои задачи коллективно с другими агентами за счет использования различных протоколов коммуникации;
4)  целенаправленность агента, которая 
предполагает наличие собственных источников мотивации или специальных интенциональных характеристик.
В отличие от понятия «объект» в объектно-ориентированном подходе агент может 

реализовывать определенные обязательства или, наоборот, отказаться от их выполнения, объясняя это отсутствием компетентности, занятостью другой задачей [4].
Важнейшими условиями, предопределяющими возможность реализации искусственных агентов с учетом особенностей их заданного поведения, выступают специальные 
устройства, позволяющие непосредственно 
принимать воздействия внешней среды (рецепторы), органы, оказывающие воздействия на среду (эффекторы), а также процессор, представляющий собой блок переработки информации и память. Под памятью 
понимается способность агента хранить информацию о своем состоянии и состоянии 
среды [2]. Отличительными особенностями 
интеллектуальных агентов являются: оценка 
результатов своих действий, способность 
осуществлять независимые рассуждения, 
отображение внешней среды, принятие решений, изменяющих среду, возможность использования различных вариантов поведения для достижения различных целей системы, взаимодействие с другими агентами для 
решения общих задач.
Агентная модель представляет собой реальный мир в виде многих специализированных агентов. Каждый агент обычно имеет 
контроль над некоторыми элементами окружающей среды, поэтому они разрабатываются и реализуются как набор взаимодействующих отдельных агентов, каждый из которых образует внешнюю среду и в процессе 
функционирования может изменить как ее, 
так и свое поведение. Вообще агенты автономны и гетерогенны, т. е. отсутствует единая точка управления. Коммуникации между 
агентами могут быть синхронными и асинхронными, направленными, общими или 
групповыми [4].

Структура мультиагентной модели 
телекоммуникационного рынка

Традиционно при моделировании рыночных процессов выделяются следующие виды агентов: потребители, предприятия-кон
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА

IT-бизнес 
 Моделирование рыночных процессов

№ 6 (36) 2011

В. В. Гимаров, В. А. Гимаров, И. В. Иванова

куренты (малые, средние и крупные), региональные власти. При построении модели регионального рынка телекоммуникационных 
услуг предполагается, что особую значимость имеет каждый абонент, который обладает некоторым множеством характеристик, таких как возраст, профессия, доход, 
семейное положение и другими, предопределяющими его выбор конкретного оператора и тарифные предпочтения.
Система моделирования развития телекоммуникационного предприятия включает 
следующие основные виды агентов предприятия и внешней среды:

A = Aпредприятия {Апотреб., Ауправ.} ∪  
∪ Авнеш. среды {Аконкур., Авнеш. потребит., Арегион. власти},

где Апотреб. — множество агентов, потребителей услуг организации, Ауправ. — множество 
агентов системы управления телекоммуникационной организацией различных уров
ней иерархии, Аконкур. — множество агентов 
предприятий-конкурентов, Авнеш. потребит. — 
множество агентов потенциальных потребителей. Арегион. власти — множество агентов муниципальных образований, оказывающих 
влияние на деятельность предприятия.

Необходимость подразделения потребителей условно на внутренних и внешних вызвана тем фактом, что предприятие оказывает на них различные воздействия: удержание и привлечение. Общая структура 
мультиагентной модели системы поддержки 
принятия решений телекоммуникационного 
предприятия представлена на рис. 1.
Каждый из представленных агентов имеет собственную систему целей. Так, например, цели агентов территориального управления C = {C1,C2…}, где С1 — максимизация 
числа абонентов на региональном рынке, 
C2 — минимизация перехода клиентов от одного оператора к другим.

Агенты внешней среды

Физ. лицо: 
Авнеш.потреб

Юр. лицо: 
Авнеш. потреб

Департамент 
по ИТ 
Арегион. власти

Организацииконкуренты 
Аконкур.

Агенты системы управления 
телекоммуникационным предприятием

Федеральное 
управление
Ауправ.

Территориальное 
подразделение
Ауправ.

Физ. лицо
Апотреб.

Юр. лицо
Апотреб.

Виды коммуникативных актов взаимодействия между агентами модели:

Множество актов, имитирующих привлечение потребителей.

Множество актов, имитирующих процесс передачи информации.

Множество актов, имитирующих управление одних агентов другими.

Множество актов, имитирующих удержание потребителей.

Общесистемная информация

Рис. 1. Структура мультиагентной модели системы поддержки принятия решений 
телекоммуникационного предприятия

IT-бизнес 
 Моделирование рыночных процессов

ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№ 6 (36) 2011

Нестационарная мультиагентная модель регионального рынка интернет-услуг

Формализованное описание модели каждого агента системы можно представить 
следующим образом:

Ai = (Di, Oi, Bi),

где Di — множество данных i-го агента; Oi — 
множество действий i-го агента системы; Bi — 
множество поведений i-го агента системы.

На основании собственных данных, а также с учетом поставленных целей агент определяет стиль поведения, из которого следуют осуществляемые им действия.
В то же время структура мультиагентной 
модели регионального телекоммуникационного рынка в каждый момент времени неодинакова. Это связано с тем, что в зависимости от изменения экономической конъюнктуры на рынке изменяются количество субъектов и модели их поведения. Таким образом, 
динамика развития рынка подразделяется 
на этапы, в рамках каждого из которых комплексное состояние внешней и внутренней 
среды является стабильным и описывается 
набором агентов, преследующих свои цели. 
В связи с этим в рамках задачи моделирования возникает проблема учета данных изменений, для решения которой может быть 
введено понятие многокомпонентной муль
тиагентной системы, привязанной в каждый 
момент времени к состоянию рынка.
На практике все вышесказанное приводит к тому, что повышение эффективности 
принятия решений при управлении телекоммуникационным предприятием связано с необходимостью построения прогноза развития рынка и на его основании разработки 
структуры мультиагентной модели, способствующей учету взаимосвязей между всеми 
субъектами рыночных отношений.
На рисунке 2 представлена схема построения системы поддержки принятия решений (СППР) на основе прогнозирования 
и моделирования поведения рынка с использованием мультиагентных технологий.
В соответствии с рис. 2 в зависимости 
от этапа развития рынка можно выделить 
четыре вида мультиагентных систем.
1. Монотонная мультиагентная модель отражает этап, связанный с быстрым ростом 
рынка, и может быть охарактеризована сосуществованием наряду с крупными и средними малых предприятий. Региональные власти 
оказывают значительную поддержку с целью 
развития благоприятной рыночной инфраструктуры и конкурентной среды за счет предоставления различных грантов, дотаций, налоговых льгот. Таким образом, основными 

Рис. 2. Схема построения многокомпонентной мультиагентной системы поддержки принятия 
решений телекоммуникационного предприятия

Прогнозирование параметров  
регионального рынка

Исходная 
информация 
о текущем состоянии 
регионального рынка

Статистическая 
информация 
о развитии 
региональных рынков

Стационарная 
мультиагентная 
модель

Монотонная 
мультиагентная 
модель

Вариационная 
мультиагентная 
модель

Динамическая 
мультиагентная 
модель

Выбор типа 
модели

Принятие маркетинговых решений

Анализ 
регионального 
рынка 

Корпоративная стратегия организации

Результаты 
моделирования

Оценка 
эффективности 
принятия решений