Dynamic Cooperative Game Models of State Regulation of Innovations in Universities

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Построена и в кооперативной постановке исследована двухуровневая динамическая дискретная теоретико-игровая модель управления внедрением инноваций в университетах на основе олигополии Курно. В качестве субъектов управления рассматривается государство (Центр) и конкурирующие между собой университеты (агенты). Решение ищется в программных стратегиях. Агенты вкладывают средства в разработку новых электронных курсов, что рассматривается как их инновационные инвестиции. Центр выделяет агентам субсидии на внедрение инноваций. Исследован случай субсидий, зависящих от действий агента. Кооперативная игра описывается в форме характеристических функций Неймана–Моргенштерна, Петросяна–Заккура и Громовой–Петросяна. Исследование проводится численно, приведены результаты имитационных экспериментов.

References

  1. Дубина И.Н. Теоретико-игровые модели организации креативно-инновационной деятельности фирм. АлтГУ. Барнаул, 2013. 178 с.
  2. Топка В.В. Расширенная модель инновационного проекта при бинарном взаимном воздействии его работ // Проблемы управления. 2019. № 3. С. 22–29.
  3. Ратнер С.В. Оценка эффективности управления эко-инновациями на основе моделей DEA с лагами и отрицательными выходами // Проблемы управления. 2020. № 5. С. 39–49.
  4. Гусева Н.И., Советкин Я.Д. Ключевые области внедрения управленческих инноваций в российских и мультинациональных компаниях, действующих на российском рынке // Проблемы управления. 2021. № 2. С. 52–62.
  5. Рослякова Н.А., Волков А.Д., Тишков С.В. Инновационные системы регионов Российской Арктики: структурные особенности, сценарии развития и аспекты управления (применение методики DEA-анализа) // Управление большими системами. Выпуск 106. М.: ИПУ РАН, 2023. С. 218–245.
  6. Бреер В.В., Мирзоян Г.Л., Новиков Д.А. Инновационная олигополия Курно // Проблемы управления. 2015. № 5. С. 45–57.
  7. Cellini R., Lambertini L. A differential game approach to investment in product differentiation // J. Econom. Dynam. Control. 2002. V. 27(1). P. 51–62.
  8. Cellini R., Lambertini L. Private and social incentives towards investment in product differentiation // Int. Gam. Theory Rev. 2004. V. 6(4). P. 493–508.
  9. Угольницкий Г.А., Усов А.Б. Динамические модели согласования частных и общественных интересов при продвижении инноваций // Математическая теория игр и ее приложения. 2019. 11(1). С. 96–114.
  10. Malsagov M.Kh., Ougolnitsky G.A., Usov A.B. A Differential Stackelberg Game Theoretic Model of the Promotion of Innovations in Universities // Advan. Syst. Sci. Appl. 2020. V. 20(3). P. 166–177.
  11. Мальсагов М.Х., Меркулова М.В., Угольницкий Г.А. Кооперативные дифференциально-игровые модели управления инновациями // Управление большими системами. 2020. Вып. 85. С. 143–172.
  12. Kalachev V.Yu., Ougolnitsky G.A., Usov A.B. Difference Stackelberg Game Theoretic Model of Innovations Management in Universities // Contributions to Game Theory and Management. 2022. V. 15. P. 96–108.
  13. Горелов М.А., Кононенко А.Ф. Динамические модели конфликтов. III. Иерархические игры //АиТ. 2015. № 2. С. 89–106.
  14. Shapley L.S. A value for n-person games. Contributions to the Theory of Games II / eds. Luce R.D. and Tucker A.W. Princeton University Press, 1953. P. 307–317.
  15. Neumann J. von, Morgenstern O. Theory of Games and Economic Behavior. Princeton: Princeton University Press, 1953.
  16. Petrosjan L., Zaccour G. Time-consistent Shapley Value Allocation of Pollution Cost Reduction // J. Econom. Dynam. Control. 2003. V. 27(3). P. 381–398.
  17. Gromova E.V., Petrosyan L.A. On an Approach to Constructing a Characteristic Function in Cooperative Differential Games // Autom. Remote Control. 2017. V. 78. P. 1680–1692.
  18. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1976. 392 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 The Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».