Parametric Control of Agricultural Development Based on Cognitive Modeling

封面

如何引用文章

全文:

详细

The concept of parametric control is used to prove the existence of a contradiction between the growth of agricultural production and the lack of conditions for expanded reproduction in Russian agriculture. This contradiction is the main limitation of agricultural growth in the country. The theoretical foundations of parametric control are specified for socio-economic systems and the parameterization stage of the controlled system is included in the control process. A control action should be chosen by comparing the estimates of two blocks of parameters. The first block assesses the potential of an external control action affecting the system. The second block of parameters shows the internal potential of the controlled system. If the estimates do not match, the control process has a contradiction, and the control action should be corrected. Fuzzy cognitive modeling is used to determine the contradiction in the control of agricultural development. A fuzzy cognitive map of Russian agriculture is constructed using expert assessments and correlation-regression analysis according to statistical data for the period 2000–2020. The structural-target analysis of this map is performed and its system indicators are calculated to identify the main limitations in agricultural dynamic processes. Agricultural development is forecasted through the scenario analysis of the fuzzy cognitive map. According to the cognitive modeling results, the control action potential exceeds the agricultural growth potential. Therefore, for sustainable long-term agricultural growth in Russia, it is necessary to change approaches to agricultural management.

作者简介

M. Anokhina

Plekhanov Russian University of Economics

Email: Anokhina.ME@rea.ru
Moscow, Russia

参考

  1. Чернов И.В., Шелков А.Б. Сценарный подход к исследованию возможностей инновационного развития сельского хозяйства в современных условиях // Тр. 15-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD’2022). – Москва, 2022. – С. 996–1005. [Chernov, I.V., Shelkov, A.B. Scenarnyj podhod k issledovaniyu vozmozhnostej innovacionnogo razvitiya sel'skogo khozyajstva v sovremennyh usloviyah / Tr. 15-j Mezhdunarodnoj konferencii «Upravlenie razvitiem krupnomasshtabnyh sistem» (MLSD’2022). – Moscow, 2022. – Р. 996–1005. (In Russian)]
  2. Богатырев А., Литуев В. Математическое и вероятностное моделирование развития российского АПК // АПК: Экономика, управление. – 2016. – № 8. – С. 20–30. [Bogatyrev, A., Lituev, V. Matematicheskoe i veroyatnostnoe modelirovanie razvitiya rossijskogo APK // APK: Ekonomika, upravlenie. – 2016. – No. 8. – Р. 20–30. (In Russian)]
  3. Будзко В.И., Огнивцев С.Б., Цвиркун А.Д. и др. Моделирование экономических механизмов АПК // Тр. 14-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD’2021). – Москва, 2021. – С. 1790–1817. [Budzko, V.I., Ognivcev, S.B., Cvirkun, A.D., et al. Modelirovanie ekonomicheskih mekhanizmov APK / Tr. 14-j Mezhdunarodnoj konferencii «Upravlenie razvitiem krupno-masshtabnyh sistem» (MLSD’2021). – Moscow, 2021. – Р. 1790–1817. (In Russian)]
  4. Анохина М.Е. Моделирование стратегии управления экономическим ростом сельского хозяйства: монография. – М.: РУСАЙНС, 2020. – 330 с. [Anokhina, M.E. Modelirovanie strategii upravleniya ekonomicheskim rostom sel'skogo khozyaistva: monografiya. – M.: RUSAINS, 2020. – 330 s. (In Russian)]
  5. Anokhina, M. Parameters of the Strategy for Managing the Economic Growth of Agricultural Production in Russia // Agricultural Economics. Czech. – 2020. – Vol. 66. – Р. 141–149.
  6. Anokhina, M. Fuzzy Cognitive Model of Agricultural Economic Growth // Economic Systems Research. – 2022. – doi: 10.1080/09535314.2022.2065466.
  7. Подвесовский А.Г., Исаев Р.А. Идентификация структуры и параметров нечетких когнитивных моделей: экспертные и статистические методы // International Journal of Open Information Technologies. – 2019. – Т. 7, № 6. – С. 35–61. [Podvesovskii, A.G., Isaev, R.A. Identification of Structure andParameters of Fuzzy Cognitive Models: Expert and Statistical Methods. International Journal of Open Information Technologies. – 2019. – Vol. 7, no. 6. – Р. 35–61. (In Russian)]
  8. Подгорская С.В., Подвесовский А.Г., Исаев Р.А., Антонова Н.И. Построение нечетких когнитивных моделей социально-экономических систем на примере модели управления комплексным развитием сельских территорий // Бизнес-информатика. – 2019. – Т. 13, № 3. – С. 7–19. [Podgorskaya, S.V., Podvesovskii, A.G., Isaev, R.A., Antonova, N.I. Fuzzy Cognitive Models for Socio-Economic Systems as Applied to a Management Model for Integrated Development of Rural Areas. Business Informatics. – 2019. – Vol. 13, no. 3. – Р. 7–19. (In Russian)]
  9. Christen, B., Kjeldsen, C., Dalgaard, T., Martin-Ortega, J. Can Fuzzy Cognitive Mapping Help in Agricultural Policy Design and Communication? // Land Use Policy. – 2015. – Vol. 45. – Р. 64–75.
  10. Подгорская С.В., Подвесовский А.Г., Исаев Р.А. и др. Моделирование сценарного развития сельских территорий на основе нечеткой когнитивной модели // Проблемы управления. – 2019. – № 5. – С. 49–59. [Podgorskaya, S.V., Podvesovskii, A.G., Isaev, R.A., et al. Modeling of Scenario development of Rural Territories Based on Fuzzy Cognitive Model // Control Sciences. – 2019. – No. 5. – Р. 49–59. (In Russian)]
  11. Alomia-Hinojosa, V., Groot, J.C.J., Andersson, J. A., et al. Assessing Farmer Perceptions on Livestock Intensification and Associated Trade-offs Using Fuzzy Cognitive Maps; A Study in Mixed Farming Systems in the Mid-Hills of Nepal // Systems Research and Behavioral Science. – 2023. – Vol. 40(1). – Р. 146–158.
  12. Al-Gunaid, M.A., Salygina, I.I., Shcherbakov, M.V., et al. Forecasting Potential Yields under Uncertainty Using Fuzzy Cognitive Maps //Agriculture and Food Security. – 2021. – Vol. 10. – Art. no. 32.
  13. Papageorgiou, K., Singh, P.K., Papageorgiou, E., et al. Fuzzy Cognitive Map-Based Sustainable Socio-Economic Development Planning for Rural Communities // Sustainability. – 2020. – Vol.12. – Art. no. 305.
  14. Глумов В.М., Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. Адаптивное координатно-параметрическое управление нестационарными объектами: некоторые результаты и направления развития // Автоматика и телемеханика. – 1999. – № 6. – С. 100–116. [Glumov, V.M., Zemlyakov, S.D., Rutkovskii, V.Yu. Adaptive Coordinate-Parametric Control of Nonstationary Plants. Recent Results and Prospects // Automation and Remote Control. – 1999. – Vol. 60, no 6. – Р. 839–851. (In Russian)]
  15. Романовский Ю.М., Степанова Н.В., Чернавский Д.С. Математическая биофизика. – М.: Наука, 1984. – 304 с. [Romanovskiy, Yu.M., Stepanova, N.V., Chernavskiy, D.S. Matematicheskaya biofizika. – M.: Nauka, 1984. – 304 s. (In Russian)]
  16. Ризниченко Г.Ю. Лекции по математическим моделям в биологии. – М.-Ижевск: Изд-во «Регулярная и хаотическая динамика», 2011. – 560 с. [Riznichenko, G.Yu. Lektsii po matematicheskim modelyam v biologii. – M.-Izhevsk: Izd-vo «Regulyarnaya i khaoticheskaya dinamikа», 2011. – 560 s. (In Russian)]
  17. Бондаревский А.С., Лебедев А.В. О «кибернетике второго порядка»: научные основания и критерий применяемости координатно-параметрического управления // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2010. – № 5. – С. 30–34. [Bondarevsky, A.S., Lebedev, A.V. Аbout Second – Order Cybernetics: The Scientific Bases and Criterion of Applicability of Koordinatno-Parametrical Management // International Journal of Applied and Fundamental Research. – 2010. – No 5. – Р. 30–34. (In Russian)]
  18. Бондаревский А.С., Лебедев А.В. О необходимости моделирования при параметрическом управлении // Современные наукоемкие технологии. – 2011. – № 2. – С. 17–22. [Bondarevsky, A.S., Lebedev, A.V. Necessity of Modelling at Parametrical Management // Modern High Technologies. – 2011. – No 2. – Р. 17–22. (In Russian)]
  19. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. – М.: Советское радио, 1968. – 326 c. [Wiener, N. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. – M.: Soviet radio, 1968. – 326 s. (In Russian)]
  20. Beer, S. Cybernetics and Management. – London: The English University Press, 1959. – 214 p.
  21. Ashby, W.R. An Introduction to Cybernetics. London: Chapman and Hall, 1956. – 295 p.
  22. Foerster, H. Understanding Understanding: Essays on Cybernetics and Cognition. - N.-Y.: Springer-Verlag, 2003. – 362 p.
  23. Ashimov, А., Adilov, Z., Alshanov, R., et al. The Theory of Parametric Control of Macroeconomic Systems and Its Applications (I) // Advances in Systems Science and Applications. – 2014. – Vol. 14, no. 1. – Р. 1–21.
  24. Ashimov, A., Borovskiy, Y. Solution of one Global Problem by Approach of the Parametric Control Theory // Advances in Systems Science and Applications. – 2018. – Vol. 18, no. 4. – Р. 64–73.
  25. Ashimov, A., Borovskiy, Yu., Onalbekov, M.A. Parametric Control of the Diversification of Economic Growth by Stimulating Certain Industries. Proceedings of the 2017 International Conference on Edu-cation, Economics and Management Research (ICEEMR 2017) // Atlantis Press. Advances in Social Science, Education and Humanities Research. – 2017. – Vol. 95. – Р. 44–48.
  26. Чернавский Д.С., Старков Н.И., Щербаков А.В. Естественно-научная концепция в теоретической экономике / Центр социально-экономического прогнозирования им. Д. И. Менделеева. – М.: Грифон, 2016. – 48 с. [Chernavskii, D.S., Starkov, N.I., Shcherbakov, A.V. Estestvenno-nauchnaya kontseptsiya v teoreticheskoi ehkonomike / Tsentr sotsial'no-ehkonomicheskogo prognozirovaniya im. D.I. Mendeleeva. – M.: Grifon, 2016. – 48 s. (In Russian)]
  27. Чернавский Д.С., Старков Н.И., Щербаков А.В. О проблемах физической экономики // Успехи физических наук. – 2002. – Т. 172, № 9. – C. 1045–1066. [Chernavskii, D.S., Starkov, N.I., Shcherbakov, A.V. On Some Problems of Physical Economics // Physics-Uspekhi. – 2002. – Vol. 45, no. 9. – Р. 977–997. (In Russian)]
  28. Обыденов А.Ю. Основания параметрического стратегического управления: институциональный анализ // Вопросы экономики. – 2016. – № 8. – С. 120–136. [Obydenov, A. Foundations of the Parametric Strategic Management: An Institutional Economics Perspective // Voprosy Ekonomiki. – 2016. – No. 8. – P. 120–136. (In Russian)]
  29. Обыденов А.Ю. Параметрическое управление поведением хозяйствующих субъектов в условиях ограниченной рациональности // Стратегические решения и риск-менеджмент. – 2017. – № 4–5. – С. 58–67. [Obydenov, A.Y. Parametric Management of Economic Actor Behavior Under Bounded Rationality // Strategic Decisions and Risk Management. – 2017. – No. 4–5. – P. 58–67. (In Russian)]
  30. Обыденов А.Ю. Параметрическое стратегическое управление: генезис & праксис // Стратегические решения и риск-менеджмент. – 2018. – № 2. – C. 76–85. [Obydenov, A.Y. Parametric Strategic Management: Genesis & Pracsis // Strategic Decisions and Risk Management. – 2018. – No. 2. – P. 76–85. (In Russian)]
  31. Обыденов А.Ю. Гибкие методы управления и параметрическое стратегическое управление // Креативная экономика. – 2020. – Т. 14. – № 12. – С. 3503–3520. [Obydenov, A.Y. Agile Methods and Parametric Strategic Management // Kreativnaya ekonomika. – 2020. – Vol. 14. – No. 12. – P. 3503–3520. (In Russian)]
  32. Обыденов А.Ю. Математическая формализация институтов // Стратегические решения и риск-менеджмент. – 2018. – № 4. – C. 54–57. [Obydenov, A.Y. Mathematical Formalization of Institutions // Strategic Decisions and Risk Management. – 2018. – No. 4. – P. 54–57. (In Russian)]
  33. Обыденов А.Ю. Экономическая политика в области сельского хозяйства как форма параметрического управления // АПК: экономика, управление. – 2021. – № 1. – С. 27–34. [Obydenov, A.Y. Economic Policy in the Agriculture is as a Form of Parametric Management // AIC: Economics, Management. – 2021. – No. 1. – P. 27-34. (In Russian)]
  34. Kaplan, R.S., Norton, D. The Balanced Scorecard – Measures that Drive Performance // Harvard Business Review. – 1992. – Vol. 70, no. 1. – Р. 71–79.
  35. Ittner, C.D., Larcker, D.F. Coming up Short on Nonfinancial Performance Measurement // Harvard Business Review. – 2003. – Vol. 81, no. 11. – Р. 88–95.
  36. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. – М.: ИНПРО-РЕС, 1995. – 228 с. [Silov, V.B. Prinjatie strategicheskih reshenij v nechetkoj obstanovke. M.: INPRO-RES, 1995. – 228 s. (In Russian)]
  37. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. – М.: Горячая линия – Телеком, 2018. – 284 с. [Borisov, V.V., Kruglov, V.V., Fedulov, A.S. Nechetkie modeli i seti. – M.: Goryachaya liniya – Telekom., 2018. – 284 s. (In Russian)]
  38. Подвесовский А.Г., Лагерев Д.Г., Коростелев Д.А., Исаев Р.А. СППР «ИГЛА». Система поддержки принятия решений «Интеллектуальный Генератор Лучших Альтернатив». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019617827. Зарег. 20.06.2019. [Podvesovskii, A.G., Lagerev, D.G., Korostelev, D.A., Isaev, R.A. SPPR «IGLA». Sistema podderzhki prinyatiya reshenii «Intellektual'nyi Generator Luchshikh Al'ternatiV». Svidetel'stvo o gosudarstvennoj registracii programmy dlya EVM No. 2019617827. Reg. 20.06.2019. (In Russian)]
  39. Холодова М.А., Подвесовский А.Г., Исаев Р.А. Нечеткая когнитивная модель стратегического управления агропродовольственным рынком // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. – 2022. – № 2. – С. 106–125. [Kholodova, M.A., Podvesovskiy, A.G., Isaev, R.A. Fuzzy Cognitive Model of Strategic Management of the Agrifood Market // Models, Systems, Networks in Economics, Technology, Nature and Society. – 2022. – No. 2. – Р. 106–125. (In Russian)]

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».