Современное общество в условиях социально-экономической неопределенности

443 
членов общества (агентов), находящихся в различных стадиях передачи 
инноваций. При описании данного процесса, модель учитывает 3 возмож- 
ных состояния агентов: «Уязвим» - S(t) (Susceptible) - готовый принять 
инновации; «невосприимчив» R(t) (Removed) - не будет воспринимать 
новшества; «заражен» I(t) (Infected)- агент уже успешно применивший 
инновацию и готовый распространить инновацию. Модель также исполь- 
зует два параметра, характеризующие модельный процесс - скорость рас- 
пространения инновации (
) и скорость «иммунизации» (
), которую 
можно интерпретировать как скорость устаревания инновации. Пара- 
метры 
[U+1D6FD] 
и 
[U+1D6FE] 
можно оценивать в рамках диффузной 
модели инноваций Басса. [4] 
Анализ устойчивости системы, в случае ее отсутствия, позволяет оце- 
нить параметры системы, при которых наблюдается быстрое и взрывное 
распространение новации. Аналитическое исследование данной системы 
показывает, что при s*>
/
наблюдается быстрый охват инновация- 
ми, а динамика роста, близкая к экспоненциальной, которая описывает 
«инновационный взрыв» «информационно зараженной» части общества 
происходит тогда, когда величина «=
*N/
>2, где N - величина моде- 
лируемой популяции. 
Одним из удобных способов решения системы уравнений SIR явля- 
ется применение клеточного автомата. [5,6] Агент соответствует одной 
клетке, которая может принимать три состояния: 0- готов принять ин- 
новацию, 1 - инновация принята, 2 - инновация не прията. Автомат 
принимает решение о принятии новости, ориентируясь на состояние со- 
седей: 1. если текущая ячейка находится в состоянии готов принять 
инновацию и ближайшая ячейка в окрестности Мура[7] находится в 
состоянии инновация принята, то генерируется вероятность принятия 
инновации p, тогда если p<
, где 
- фиксированное пороговое значе- 
ние (скорость принятия инновации), то ячейка переходит в состояние 1, 
а агент принимает инновацию. 2. для ячейки в состоянии 1 генерирует- 
ся вероятность не приять инновацию q, если q<
, то ячейка переходит в 
состояние 2. Процесс завершается если достигнуто расчетное время или 
готовых принять инновацию не осталось [8]. 
Предложенная модель позволяет задавать следующие параметры: 
площадь расчётной области, которая составляет количество агентов (N), 
величины 
[U+1D6FD] 
и 
[U+1D6FE] 
- вероятности принятия или 
непринятия инновации соответственно. Так же возможно задание 
различных начальных состояний модели, которое реализуется через 
определение на- чальной точки распространения инноваций. 
График распространения инноваций, реализованный методом 
клеточного автомата приведен на рисунке 1. На рисунках красным 

444 
отмечаются ячейки в состоянии 0, зеленым в состоянии 1, синим в 
состоянии 2. 
На рисунке 1 а распространение инновации начинается из центра рас- 
четной области, который задает центр роста. На наш взгляд, такой ва- 
риант соответствует случаю распространения инновации изнутри или 
зарождению инновации во множестве агентов. На рисунке 1б представ- 
лен вариант, когда распространение инновации начинается из углов рас- 
четной области, что соответствует внесению инноваций извне в малых 
объемах. В данном случае наблюдается небольшая скорость распростра- 
нения инновации. На наш взгляд такая картина является следствием 
начальных условий расчета. На рисунке 1 в представлен вариант, когда 
распространение инновации начинается с одной из границ расчетной об- 
ласти что соответствует внесению инноваций извне в больших объемах. 
В данном случае наблюдается наибольшая скорость распространения ин- 
новации. 
Анализируя варианты расчета распространения инноваций, начина- 
ющихся из углов и границ расчетной области, можно предположить, что 
они соответствуют случаем проникновения инноваций извне, например, 
приток из соседних более развитых регионов или промышленный шпио- 
наж. 
Основываясь на предложенных моделях становится возможным 
оценить относительные темпы роста экономики региона, которые 
позволят быть уверенными в правильности выработанных ориентиров 
и дости- жимости поставленных задач. Предложенный подход позволит 
в первом приближении качественно оценить и проиллюстрировать 
характер 
инновационного 
развития 
регионов 
Российской 
Федерации. 

жүктеу/скачать 9,21 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: