М¶Н¶СТЕРСТВО ОСВ¶ТИ ¶ НАУКИ УКРА·НИ
ТЕРНОП¶ЛЬСЬКА АКАДЕМ¶Я НАРОДНОГО ГОСПОДАРСТВА
¶НСТИТУТ КОМП’ЮТЕРНИХ ¶НФОРМАЦ¶ЙНИХ ТЕХНОЛОГ¶Й
«Прогнозування стану житлового фонду мста
(на приклад м. Тернопль)»
Дипломна робота
з спецальност 7.050102 «Економчна кбернетика»
Сусол Оксани Ярославвни
Науковий кервник
к. т. н., доцент
Струбицький Павло Романович
Робота допущена до захисту
«»2004р.
Завдувач кафедри ЕК
к. е. н., доцент Гладй Г. М.
Тернопль. 2004 р
АНОТАЦ¶Я
Тема дипломно роботи: “Прогнозування стану житлового фонду мста (на приклад м. Тернополя)”.
Виконавець: студентка групи ЕК – 51 Сусол О. Я.
Кервник дипломно роботи: к. т. н., доцент Струбицький П. Р.
Дипломну роботу виконано на приклад Тернопльсько мсько ради.
Результати першого роздлу дипломно роботи: здйснено дослдження предметно област, вибрано задачу, обAрунтовано актуальнсть та визначено шляхи розв’язку.
Результати другого роздлу дипломно роботи: розроблено концепц побудови системи пдтримки прийняття ршень в житлово-комунальному господарств та вибрано середовище моделювання.
Результати третього роздлу дипломно роботи: розроблено мтацйну модель житлово-комунального господарства та проведено обчислювальний експеримент на цй модел.
Дипломна робота викладена на 111 сторнках, мстить 4 таблиц, 14 люстрацй 15 додаткв.
ANNOTATION
Theme of diploma work: “Prognostication of the state of housing fund of city (on the example of Ternopil)”.
Performer: student of the ECs–51 group Susol О. Y.
Leader of diploma work: candidate of engineering sciences, associate professor Strubitskiy P. R.
Diploma work is executed on the example of Ternopil city advice.
Results of the first section of diploma work: research of subject domain is carried out, chosen a task, grounded its actuality and the ways of decision are certain.
Results of the second section of diploma work: conceptions of construction of the system of support of acceptance of decisions are developed in the housing-communal economy and chosen the environment of design.
Results of the third section of diploma work: the simulation model of housing-communal economy is developed and conducted the calculable experiment on this model.
Diploma work contains 111 pages and contains 4 tables, 14 illustrations, 15 additions.
ЗМ¶СТ
Вступ
1. Соцально-економчний розвиток мста Тернополя задача реформування його житлово-комунально сфери
1.1 Узагальнена концепця соцально-економчного розвитку мсько системи
1.2 Соцальна нфраструктура як об’кт управлння
1.3 Аналз житлово-комунально сфери як об’кту прогнозування
1.4 Аналз робт у галуз моделювання соцально-економчних систем
2. Розробка концепц побудови системи пдтримки прийняття ршень у житлово-комунальнй сфер
2.1 Сучасн технолог побудови систем пдтримки прийняття ршень
2.2 Загальн принципи побудови системи пдтримки прийняття ршень у житлово-комунальнй сфер
2.3 Комп’ютерне моделювання соцально-економчних систем
2.4 Вибр нструментального середовища моделювання
3. Розробка застосування комп’ютерно модел житлово-комунально сфери
3.1 Формулювання опис модельовано системи
3.2 Програмна реалзаця дослдження мтацйно модел
3.3 Обчислювальний експеримент з моделлю
Додаток А. DFD прогнозування стану житлового фонду мста
Додаток Б. Покращена DFD прогнозування стану житлового фонду мста
Додаток В. Технологчн характеристики сучасних систем моделювання
Додаток Г. Агрегована модель житлово-комунального господарства
Додаток Д. Системн потоков даграми пдсистеми „Житловий фонд по степеню зносу”
Додаток Е. Системн потоков даграми пдсистеми „Житловий фонд по
категор”
Додаток Ж. Системн потоков даграми пдсистеми „¶нфраструктура”
Додаток ¶. Системн потоков даграми пдсистеми „Пдпримства”
Додаток К. Системн потоков даграми пдсистеми „Населення”
Додаток Л. Системн потоков даграми пдсистеми „Квартплата доходи населення”
Додаток М. Системн потоков даграми пдсистеми „Доступнсть придбання житла”
Додаток Н. Системн потоков даграми пдсистеми „Забезпеченсть населення житлом”
Додаток П. Текст програми-мтатора
Додаток Р. Вкно установки середовища моделювання
ВСТУП
Сьогодн мсто стало основним мсцем проживання людей. В Укран в мстах прожива приблизно 70% населення крани. Мсто вдноситься до складних слабоструктурованих соцально-економчних систем з безлччю прямих зворотних зв’язкв, що мають нелнйний характер. Поводження тако системи важкопередбачуваним не завжди погоджуться з життвим досвдом та нтуцю. Основна цльова задача мсцевого управлння — визначення таких пропорцй суспльного вдтворення, що у максимальному степен сприяють задоволенню потреб населення в мст пдвищенню його життвого рвня.
Одним з головних показникв рвня життя мського населення забезпеченсть населення житлом. Житловий фонд став головним суспльним багатством мст. Тому питання розвитку житлового фонду мста дуже актуальним займа центральне мсце в данй робот.
На сьогодншнй день актуальною ста задача реформування житлово-комунально сфери мста. У програм реформи потрбно передбачити комплекс заходв, спрямованих на реструктуризацю вдносин учасникв взамод у житлово-комунальному господарств. Необхдно розробити модельний комплекс ц галуз, який був би корисний при аналз наслдкв програм реформування житлово-комунального господарства та дозволив заздалегдь прогнозувати наслдки прийнятих ршень.
Для розробки програми розвитку житлового фонду мста та житлово-комунального господарства вцлому прийняття обAрунтованих ршень необхдно забезпечити нформацйно-аналтичну пдтримку мсцевих органв влади, створюючи проблемно-орнтован системи пдтримки прийняття ршень з застосуванням новтнх нформацйних технологй, методв комп’ютерного моделювання та нтелектуального аналзу даних. Це дозволить проводити комплексний аналз мсько системи з урахуванням безлч факторв та елементв невизначеност, прогнозувати майбутнй стан системи, що в остаточному пдсумку дозволя приймати обAрунтован ршення органам мського управлння.
В данй робот розроблено мтацйну модель житлово-комунального господарства, яка дозволя визначати стан житлового фонду мста, залежно вд прийнятих мсцевим самоврядуванням ршень, з урахуванням впливу рзних факторв, таких як фнансов вдносини, реальн демографчн мграцйн процеси, еволюця житлового фонду. Модель да змогу прогнозувати стан житлового фонду на короткострокову та довгострокову перспективи та вдповдно планувати дяльнсть житлового господарства, бюджетного процесу та дяльност будвельних органзацй.
1 СОЦ¶АЛЬНО-ЕКОНОМ¶ЧНИЙ РОЗВИТОК М¶СТА ТЕРНОПОЛЯ ¶ ЗАДАЧА РЕФОРМУВАННЯ ЙОГО ЖИТЛОВО-КОМУНАЛЬНО· СФЕРИ
1.1 Узагальнена концепця соцально-економчного розвитку мсько системи
Мсто в широкому значенн може бути визначене як мсце компактного проживання людей, що задовльня потреби людини у забезпеченн життдяльност, безпеки, комункац та розвитку особистост на основ спльност культурних, соцальних, нацональних та нших нтересв [18]. Мста виникли завдяки тому, що концентраця рзних ресурсв в одному мсц дозволя домогтися бльш ефективних результатв забезпечити життдяльнсть багатьох людей.
У мст Тернопол зараз прожива 237,8 тис.населення. Проте спостергаться тенденця до зменшення чисельност населення внаслдок природного та мграцйного скорочення. Протягом року обсяг природного скорочення населення збльшився внаслдок зростання смертност та зниження народжуваност, а мграцйне скорочення населення збльшилося [19].
У всх сферах господарського комплексу Тернополя зайнято 196 тис.чол., з них 60% у галузях матерального виробництва та соцально-культурного обслуговування населення. Промисловими пдпримствами за 2003р. вироблено продукц надано послуг на суму 1126,8 млн.грн., що на 34,6% бльше, нж за попереднй рк. Протягом року галузь забезпечувала висок темпи розвитку [19]. Нарощування обсягв виробництва було характерним для основних видв промислово дяльност. Майже 90% всього промислового виробництва зосереджено на пдпримствах обробно промисловост, де прирст продукц проти 2003р. становить 35,9%.
За умов зростання нвестицй, спрямованих у каптальне будвництво, у 2003р. будвельними пдпримствами усх форм власност укладено контрактв пдряду на суму 182 млн.грн. Пожвавленню будвельно дяльност сприяло покращення ситуац з оплатою виконаних робт. Та незважаючи на це, стан житлового фонду мста стотно не покращився через недостатнй рвень ремонту.
Мсто провадить активну зовншньо-економчну дяльнсть. Оборот зовншньо торгвл товарами протягом року збльшився на 31,6%. При цьому обсяги експорту зросли на 22,6%, а мпорту — на 44,3%.
У Тернопол функцонують потужн нтелектуальн центри (Тернопльська академя народного господарства, ряд наукових та навчальних нститутв), створений вагомий пдпримницький ресурс [26]. Проте Тернопль не реалзову повною мрою свй виробничий, нтелектуальний та бзнесовий потенцал. Це в першу чергу вдображаться на добробут жителв мста. Адже дослдження соцально-економчного становища мста показу, що найбльшим тягарем житлово-комунальне господарство. Найбльш гостро вдчуваються проблеми з житловим фондом.Тому зараз важливим поста питання реформування комунально сфери та житлового фонду мста, прогнозування його розвитку на короткострокову та довгострокову перспективи. Це дасть змогу органам управлння виробляти ефективну полтику у сфер розвитку житлового фонду мста та покращення його стану. А також у програм реформи необхдно передбачити комплекс заходв, спрямованих на реструктуризацю вдносин учасникв взамод у житлово-комунальному господарств.
Управлння мстом здйснються мсцевими органами влади, Тернопльською мською радою. Принципи дяльност закрплен у Конституц Украни та законах „Про мсцеве самоврядування”.
Перерозподл функцй у територальному управлнн, невизначенсть технолог хнього виконання породжують неузгодженсть процесв , як вдбуваються в мст, а в результат — прийняття неефективних управлнських ршень [5].Тому сьогодн особливо гостро поста питання комплексного розгляду процесв соцально-економчного розвитку та управлння ними. Фахвцям адмнстрац мсько ради необхдно використовувати комплексний пдхд при управлнн життдяльнстю мста як диною вдкритою системою з внутршнми зовншнми складними взамозв’язками. Отже, необхдно забезпечити комплексну нформацйно-аналтичну пдтримку цим фахвцям, що дозволить пдвищити ефективнсть прийнятих ршень.
У структур управлння мстом можна видлити три рвн управлння: верхнй, середнй та нижнй [18]. На верхньому рвн виршуються задач комплексного управлння координац соцального-економчного розвитку. На даному рвн здйснються макромоделювання соцально-економчного розвитку
На середньому рвн управлння здйснються прийняття основно маси конкретних управлнських ршень. На даному рвн приймаються ршення, як стосуються визначених сфер людського життя.
На нижньому рвн упралння здйснються компетентне ведення первинно нформац про ресурси явища на територ мста та актуалзац. На даному рвн звичайно зважуються облков задач виконуються функц контролю, формуться статистична звтнсть для верхнх рвнв управлння.
Останнм часом зроста аналтична складова за пдтримкою прийняття ршень органами мсцевого управлння. Це зумовлено складнстю процесу управлння мською системою. Прийняття управлнських ршень заснованих лише на досвд та нтуц кервникв може спричинити серйозн несприятлив наслдки [2]. Тому процес прийняття ршень повинен бути максимально пдтриманий нформацйно-аналтичними системами технологями, що дозволить пдвищити яксть обAрунтовансть прийнятих ршень.
У данй дипломнй робот розроблена модель, що входить у систему пдтримки прийняття ршень для використання на середньому верхньому рвнях управлння. Розроблена модель повинна бути корисна для оперативного управлння, при виробленн житлово полтики на територ мста на основ застосування комплексного системного пдходу та новтнх нформацйних технологй
1.2 Соцальна нфраструктура як об’кт управлння
Соцальна нфраструктура — це сукупнсть галузей видв дяльност, що сприяють комплексному вдтворенню людини в процес реалзац особистих та суспльних потреб за допомогою надання рзного роду послуг [15].
Соцальна нфраструктура розгляда три функцонально-цльов блоки [21]:
суспльно-полтична та нтелектуально-культурна дяльнсть;
вдновлення збереження фзичного здоров’я;
комунально-побутове обслуговування.
Розвиток галузей соцально нфраструктури врахову основн задач соцально полтики, спрямовано на полпшення якост життя населення, пдвищення рвня його добробуту довголття, формування вдтворення здорового, творчо активного поколння. Це насамперед виршення житлово проблеми, лквдаця комунального заселення, задоволення зростаючих потреб населення в яксному житл, пдвищення рвня якост розвитку соцально нфраструктури, полпшення екологчних умов життя прац тощо.
Житлове господарство — одна з найважливших галузей соцально-побутово нфраструктури [20]. Зростання народного добробуту тсно пов’язане з полпшенням житлових умов. Житловий фонд став головним суспльним багатством мст, питома вага його в загальному об’м основних фондв, пдвдомчих органам мському самоврядуванню становить 70-80%. За формою власност весь житловий фонд подляться на мунципальний немунципальний. Крм цього розподл житлового фонду на новий, нормальний зношений. Вн проводиться для облку еволюц житлового фонду. Кожна одиниця житлового фонду проходить вс три стад свого снування при природному ход подй.
Управлння соцальною нфраструктурою мста здйсню Департамент житлово-комунального господарства, еколог транспорту. Основними його завданнями [13]:
— у галуз житлово-комунального господарства:
1) здйснення управлння об’ктами житлово-комунального господарства, що перебувають у комунальнй власност;
2) органзаця утримання та експлуатац житлового фонду, об’ктв комунального шляхового господарства мста;
3) органзаця виконання нормативних та нших актв органв та посадових осб мсцевого самоврядування, вищестоячих органв державно влади;
4) органзаця благоустрою мста;
5) укладення договорв з пдпримствами та органзацями, незалежно вд форм власност, на виконання робт по утриманню житлових будинкв та прибудинкових територй, по каптальному та поточному ремонтах житлового фонду, ремонту будвництву об’ктв благоустрою;
6) здйснення контролю за будвництвом об’ктв житлово-комунального господарства, по яких департамент виступа замовником;
7) контроль за ефективнстю використання бюджетних коштв, видлених на ремонт житлового фонду, об’ктв благоустрою та нженерних мереж;
8) забезпечення облку житлового фонду, контроль його використання;
— у галуз екологчно безпеки та благоустрою:
1) органзаця контролю за дотриманням суб’ктами господарювання законодавства в галуз охорони навколишнього природного середовища;
2) реалзаця ршень мсько ради з питань охорони довклля;
3) контроль за збором, переробкою, утилзацю захороненням виробничих, побутових вдходв;
4) контроль за цльовим використанням коштв мського фонду охорони навколишнього природного середовища;
5) погодження мсця складування, переробки та збергання вдходв.
— у галуз транспорту:
1) органзаця перевезення населення мста маршрутними автобусами, тролейбусами, забезпечення диспетчерського управлння ними;
2) затвердження маршрутв графкв руху мського пасажирського транспорту незалежно вд форм власност;
3) сприяння в утриманн у належному стан вулиць мста, по яких проходять маршрути мського пасажирського транспорту, забезпечення х засобами регулювання дорожнього руху, належного освтлення;
4) здйснення контролю за дяльнстю пдпримств органзацй транспорту зв’язку, незалежно вд форм власност;
5) здйснення заходв щодо обслуговування засобами транспорту зв’язку;
Специфка фнансування об’ктв соцально нфраструктури поляга в диференцац на два типи [12]:
— галуз, що працюють розвиваються за рахунок власних ресурсв орнтован на госпрозрахунок одержання прибутку як основно мети сво дяльност;
— галуз, що здйснюють свою дяльнсть за рахунок централзованих, територальних колективних суспльних фондв споживання. Ц галуз повнстю або частково орнтован на бюджетн засоби.
Самофнансування соцального обслуговування населення останнм часом придбало широк масштаби дозволя зробити висновок про те, що попит на соцально-побутове обслуговування незадоволений. Це викликано скороченням розмрв пльгового обслуговування населення при одночасному зниженн витрат держави на утримання об’ктв соцально нфраструктури.
Формою використання фнансових ресурсв бюджету установами й органзацями соцально сфери надання м бюджетних субсидй для вдшкодування ними вдсутнх доходв для зведення балансу доходв витрат. На сьогодншнй день бюджет не здатний повнстю взяти на себе витрати на утримання соцально сфери. З ншого боку, держава зобов’язана захищати нтереси населення забезпечувати йому одержання соцальних послуг, а тому цлком перейти на самофнансування об’кти соцально нфраструктури не можуть. Тому доцльним представляться спвснування деклькох форм фнансування.
Таким чином, при розробц модельного комплексу необхдно обов’язково врахувати джерела фнансування соцально нфраструктури вцлому та житлового фонду зокрема.
Велике значення для функцонування галуз ма ситема державних соцальних стандартв, що служить нормативною базою та нструментом для розрахунку бюджетно потреби й оцнки фактичного виконання бюджетв рзних рвнв. Соцальний стандарт – сукупнсть соцальних потреб населення, а також потреб на утримання установ несоцально сфери, як фнансуються з мсцевого бюджету, що виражаться в соцальних нормах нормативах [25]. Одне з основних призначень соцальних стандартв норм – використання як нормативну базу для розрахунку бюджетно потреби на планований рк. У житловому господарств ц нормативи використовуються для оцнки забезпеченост населення житлом та визначення потреби у будвництв житла.
Житлово-комунальне господарство займа одне з найважливших мсць у соцальнй нфраструктур, а житлов умови важливою складовою рвня життя населення. Тому вкрай актуальною ста нформацйно-аналтична пдтримка мсцевих органв влади при прийнятт управлнських ршень в област житлово-комунального господарства, прогнозуванн стану житлового фонду мста на коротку та довгу перспективи. Основною метою дипломно роботи розробка мтацйно модел житлово- комунального господарства, яка входить в систему прогнозування стану житлового фонду мста. Це дасть змогу прогнозувати стан житлового фонду у майбутньому залежно вд рзних стратегй реформування галуз та прийнятих ршень, а також оцнювати наслдки реалзац управлнських ршень у житловому фонд для забезпечення росту рвня життя населення.
Таким чином, в данй дипломнй робот виршуються наступн задач:
комплексний аналз житлово-комунального господарства;
розробка загально концепц побудови системи пдтримки прийняття ршень у галуз житлового господарства;
розробка мтацйно модел, яка б давала змогу прогнозувати стан житлового фонду мста на коротку та довгу перспективи з врахуванням прийнятих ршень;
випробування модел на обчислювальному експеримент.
1.3 Аналз житлово-комунально сфери як об’кту прогнозування
Прогнозування основних показникв стану житлового фонду мста вимага насамперед комплексного аналзу вс галуз житлово-комунального господарства. Отриман внаслдок цього дан стають основою для прогнозування стану галуз у майбутньому.
На сьогодншнй день у мст експлуатуться 1153 житлових будинки комунально власност та житлово-будвельних кооперативв, 99 будинкв пдпримств вдомств та понад 4-х тисяч приватних будинковолоднь. Роботи по утриманню та обслуговуванню житлових будинкв та прибудинкових територй комунально власност та житлово-будвельних кооперативв виконують 16 пдпримств [19].
По пдсумках минулого року з 16-ти пдпримств залучених у сферу обслуговування житлового фонду 8 пдпримств прибутковими ( «Дружба сервс житло -1», «Дм житло 6», «Фаворит-1», «Благоустрй», «Свтанок», ЖЕК-13-ЖБК, «СОВР» та «Вкторя — М» прибуток — 241,6 тис.грн.) 8 збитковими («Схдний масив», «Залзничник», «Новий Свт», ТОВ «Мря», «Житловик», «Сонячне», «Комфорт», «Люкс» сума збиткв — 230 тис.грн.) [19].
Протягом 2003 р. був рст кредиторсько заборгованост. Це обумовлено невдповднстю тарифв на обслуговування житла, що не забезпечують собвартсть утримання житла на сьогодншнй день. Дебторська заборговансть по пдпримствах, що обслуговують житловий фонд зменшилася. Цьому сприяло проведення роботи у вдповдност до Закону Украни “Про реструктуризацю заборгованост з квартирно плати, плати за житлово-комунальн послуги, спожит газ та електроенергю”. Додатково, на виконання робт по благоустрою прибудинкових територй та ремонту житлових будинкв протягом 2003 року, залучено спонсорськ внески пдпримств та органзацй. Але найбльш надйним постачальником грошей у дану сферу продовжу залишатися населення, хоча понад 40% громадян числяться в боржниках.
Ус проблеми житлово-комунального господарства можна структурувати по трьох основних аспектах [12]:
державний аспект — збитковсть функцонування галуз для держави, необхднсть здйснення значних дотацй з державного мсцевого бюджетв;
соцальний аспект — рст тарифв без облку динамки доходв населення як наслдок зниження життвого рвня населення рст неплатежв, зношенсть житлового фонду й нфраструктури житлово-комунального господарства, низький рвень забезпеченост населення житлом та доступност придбання житла;
галузевий аспект — неефективнсть функцонування само галуз, завищен тарифи на житло та комунальн послуги, аварйнсть житлового фонду комунально нфраструктури.
Таким чином, на перший план виходить проблема реформування житлово-комунального господарства. Реформа повинна включати не тльки змну тарифно полтики для населення, але змну вдносин мж учасниками взамод у галуз житлово-комунального господарства [7].
Проаналзувавши стан житлово-комунально сфери мста поста необхднсть прогнозування основних показникв, як характеризують розвиток галуз (насамперед, житлового фонду). Дан, отриман внаслдок прогнозу, дають можливсть скоординувати дяльнсть органв управлння в напрямку покращення функцонування житлового господарства. Розроблена модель дозволя не лише прогнозувати стан житлового фонду мста, але перевря наслдки конкретного прийнятого ршення не на жителях мста, а на мтацйнй модел.
У дяльност Департаменту управлння житлово – комунальним господарством прогнозуванню стану житлового фонду придляться велика увага. Адже за результатами прогнозу стану житлового фонду вдповдн кервн органи планують розмр витрат на цю сферу на певний перод. Крм цього, на основ результату ц задач управлння зна, яку тарифну полтику потрбно проводити, щоб покращити стан житлового господарства та плану нш д, як спр’ямован на нормальний розвиток мста та покращення життдяльност його населення.
При розв’язуванн задач прогнозування стану житлового фонду мста даний вддл спвпрацю з вддлом управлння економкою та пдпримництвом, головним економстом, економстом та головним нженером. Вд економста надходить нформаця про населення (кльксть, прирст населення) та розмри витрат на ремонт зношеного та будвництво нового житла. Видлення коштв на каптальний ремонт реконструкцю житлового фонду дозволя продовжити термн використання житлового фонду перетворити об’кти зношеного житлового фонду в достатньо придатне для життя.
Вд вддлу управлння економкою та пдпримництвом поступають дан про житло (норми площа житла), про будвельн та ремонтн пдпримства (кльксть та потужнсть цих пдпримств). Головний нженер пода накази про введення житла в експлуатацю, на основ яких видно термн експлуатац житла. На основ цих наказв та нормативв оцнки зносу ЖФ здйснються визначення степеня зносу житла, а та також прогноз стану житла по степен зносу .Використовуючи нформацю про кльксть та прирст населення, норми площу наявного житла проводиться оцнка забезпеченост населення житом. На останньому етап розраховуться розмр прогнозованих витрат на житловий фонд. В результат розв’язання задач отримуться нформаця про забезпеченсть населення житлом, прогноз потреб у будвництв житла, прогноз стану ЖФ по степен зносу, прогноз витрат на будвництво ремонт житла.
Таким чином, на основ цих даних побудовано DFD прогнозування стану житлового фонду (дивись додаток А) . Однак що даний процес прогнозування потребу удосконалення. Проводити прогнозування забезпеченост населення доцльно з урахуванням ндексу доступност придбання житла; враховуючи рвень доходу населення, необхдно видляти категор населення (бдн, середнй клас, багат); вдповдно до значення доступност придбання житла видляти категор житла (просте та елтне житло). Ус розрахунки та прогнози доцльно проводити по категорях. Це дасть можливсть детальнше врахувати особливост функцонування житлового господарства. Покращена DFD прогнозування стану житлового фонду мста наведена у додатку Б.
У данй модел видлено три рвн: новий, нормальний зношений житловий фонд. Новий житловий фонд утворються в результат будвництва. Динамчний процес зносу переводить його в категорю нормальний зношений. Стан зношеного житлового фонду зменшуться в результат зносу. Зношений житловий фонд може стати нормальним, якщо для нього зробити каптальний ремонт. Крм того, елтне житло згодом переходить у просте. Цей перехд вдбуваться в результат зносу.
Частина рчного доходу родини (разом з урахуванням субсидй для бдних родин) направляться на нагромадження на житло. Виходячи з середньо вартост квартири вдповдно категор можна визначити число рокв, необхдних для придбання квартири. Вдношення цього числа рокв нормативу дозволя одержати ндекс доступност придбання житла, що потм використовуться для оцнки забезпеченост населення яксним доступним житлом.
1.4 Аналз робт у галуз моделювання соцально-економчних систем
У 70-х роках Дж. Форрестер побудував динамчну модель типового американського мста, орнтовану на аналз еволюц урбанзовано територ.У свой модел вн видлив так пдсистеми: населення, житловий фонд, пдпримства. Кожна пдсистема була розглянута з погляду еволюц. Населення було подлено на три класи: «Нецлком зайнят», «Зайнят» «Менеджери-професонали». Житловий фонд був подлений на «Дешевий житловий фонд», «Доходний житловий фонд» «Дуже доходний житловий фонд». Пдпримства були подлен на «Нов пдпримства», «Працююч пдпримства», «Збанкрутл пдпримства». До зовншнього середовища мста вдносяться: нш мста, сльська мсцевсть, примстя. Якщо це мсто здаться бльш привабливим у порвнянн з колишнм мсцем проживання людей, то вони мгрують у мсто, якщо н- то з мста [22].
Важливим моментом, що заслугову пильно уваги, твердження Дж.Форрестера й нших дослдникв про те, що природа комплексних систем контрнтутивна. З ц причини в данй ситуац при прийнятт ршень необхдно використовувати алгоритми, а не покладатися на нтутивн судження.
Форрестер побудував складну динамчну модель з безлччю прямих зворотних зв’язкв мж пдсистемами, на якй з’явилася можливсть прогнозувати розвиток мста й аналзувати вплив рзних програм мсько адмнстрац. На побудованй модел вн проаналзував наступн розповсюджен програми вдродження мста [22]:
Програму професйного навчання (зайнятих, нецлком зайнятих);
Програму будвництва житлового фонду (наддоходного, доходного, дешевого);
Програму будвництва нових пдпримств;
Програму зносу пдпримств, що прийшли в занепад;
Програму субсидювання витрат на душу населення;
Результати моделювання показали неефективнсть деяких програм вдродження в довгостроковй перспектив, наприклад програми будвництва дешевого житла чи програми субсидювання мста з зовншнього середовища без структурно перебудови економки мста.
Основним обмеженням на будвництво житлового фонду чи пдпримств у Форрестера виступа вльна для забудови земля. Це дйсно дуже важливий фактор, однак у бльшй мр обмеженням недолк коштв та нш фактори. Також вн не видляв пдпримства сфери обслуговування, хоча ця сфера значно вдрзняться вд сфери матерального виробництва будвництва. Пдпримства сфери обслуговування в основному орнтован на забезпечення потреб населення й нших пдпримств.
Особлива вдсутнсть фнансових вдносин у модел, не дозволяють застосувати без змн для досягнення поставлених у дипломнй робот задач. Але деяк де Форрестера заслуговують на пильну увагу, наприклад деталзаця житлового фонду з метою простежити його динамку.
Заслугову на увагу втчизняна система пдтримки прийняття ршень, розроблена компаню «Прогноз», яка ма одноменну назву. Вдмнною рисою розроблювальних компаню систем пдтримки прийняття ршень застосування комплексу динамчних моделей фнансово-матеральних потокв економчного об’кта, на основ яких реалзуються мтацйн, оптимзацйн та цльов алгоритми управлння, реалзований в оригнальному програмному продукт «Прогноз». Аналтичний комплекс «Прогноз» явля собою пакет програм, спецалзованих для виршення задач загального аналзу, моделювання, прогнозування планування.
Для прийняття обAрунтованих управлнських ршень органами влади важлив аналз, моделювання прогнозування динамки макроекономчних територальних показникв. Ефективну нформацйно-аналтичну пдтримку прийняття управлнських ршень здатн забезпечити системи автоматизац аналтично та прогнозно дяльност, як здйснюють процеси збору, збереження й обробки територально нформац. Концепця комплексу заснована на технолог нтегрованих сховищ даних, заглибленй аналтичнй обробц накопичено нформац методами пдтримки прийняття ршень (OLAP-технолог), комплексних динамчних мтацйних оптимзацйних моделях. В нтегрованому сховищ даних нформацйно-аналтичних систем нформаця регулярно поповнються в результат добору необхдних даних з рзних джерел нформац.
Перелк задач, розв’язуваних з використанням комплексу наступний [27]:
аналз монторинг процесв, що предметом контролю органв влади;
моделювання варантне прогнозування на основ комплексу мтацйних моделей стану взамозв’язкв функцональних соцально-економчних показникв;
оцнка ефективност прийнятих ршень;
комплексний аналз сформовано соцально-економчно ситуац;
моделювання параметрв соцально-економчного фнансового розвитку дослджуваного об’кта;
формування сценарв управлнських ршень по перспективному соцально-економчному розвитку;
виконання рзномантних прогнозних розрахункв на основ комплексу динамчних моделей;
Аналтична база даних у склад комплексу призначена для збереження рархчно структуровано багатомрно динамчно нформац. Комплекс орнтований на багатомрне представлення даних. Необхднсть у постйному «пдживленн» нформацю з рзних гетерогенних джерел даних зумовила наявнсть у рамках комплексу нструментарю гнучкого настроювання на зовншн нформацйн масиви.
¶нтерфейс блоку моделювання нада користувачу набр взуальних програмних засобв для побудови моделей бзнесв-процесв. Графчн засоби макромова комплексу мають достатню гнучксть в той же час доступн користувачу — непрограмсту. Крм того, мова ма стандартний набр керуючих конструкцй, мстить спецальн набори математичних функцй, функцй обробки файлв, статистичних обчислень обробки матриць з урахуванням рархчно структури нформац з аналтично бази. Комплексний пдхд до побудови моделей бзнесв-процесв припуска сполучення мтацйних, цльових, оптимзацйних статистичних методв моделювання прогнозування [27].
У комплекс можливсть виконання рзномантних сценарних цльових розрахункв на основ мтацйних, оптимзацйних цльових моделей, дозволяться знаходити рзн варанти фнансових стратегй, порвнювати мж собою потенцйн результати хньо реалзац.
Конструктор звтв комплексу виконаний у форм електронно таблиц, що дозволя користувачу досить легко створювати аналтичн нормативн звти довльно форми. Конструктор ма пдтримку багатомрного представлення даних спецальн функц, що забезпечують його тсну нтеграцю з ншими компонентами Комплексу. Поряд з табличним графчним представленням, дан результати розрахункв можуть бути вдображен на електронних картах територй, що в ряд випадкв значно спрощу хнй взуальний аналз [27]. Спецальний формат збереження картографчно нформац забезпечу компактнсть швидке вдображення..
Таким чином, псля аналзу системи «Прогноз» можна зробити висновок про те, що дана розробка не дозволя виршити поставлен в дипломнй робот задач, оскльки в систем «Прогноз» передбачено усього лише клька показникв по житлово-комунальнй сфер: забезпеченсть населення житлом, загальна площа житлового фонду, середнй ступнь зносу й н. Очевидно, розгляд житлово-комунально сфери на такому рвн не дозволя досягти поставлених у данй дипломнй робот задач. Однак багато дей, реалзован в систем «Прогноз» заслуговують на пильну увагу, зокрема аналтична база даних як нформацйна основа для мтацйних моделей.
Уваги заслугову теоретична модель просторово органзац мста А. Високовського. Пропонована модель просторово органзац мста призначена для дентифкац основних елементв просторово системи, хньо оцнки прогнозування нерцйного розвитку. З допомогою в кожному конкретному мст виявляться ункальна снуюча фзична структура соцально-територальна органзаця населення. У цьому випадку дана модель яксною, хоча для побудови використовуються математичн методи просторово статистики. Модель заснована на структурних закономрностях, що вдбива зв’язки мж елементами мста. Вона вдтворю тльки унверсальн, стйк зв’язки мж елементами мста, що не залежать вд специфки його, клмату, демографчних та нших особливостей [8]
Модель служить для оцнки снуючого стану прогнозування розвитку мста «у першому наближенн», необхдному для вибору стратег проектних чи управлнських ршень, нтенсифкац розвитку елементв мста [8]. Вона передбача районування територ, що виробляться з метою управлння функцонуванням розвитком мста. З його допомогою на територ видляються локальн нервномрност — концентрац об’ктв обслуговування, офсв ншо активност, взамозалежн основним чином вд територями, де розмщен житло, чи виробництво.
Комункативно-суспльна система будуться за схемою деревоподбного графа, формуться концентрованим розмщенням об’ктв публчного використання характеризуться високою нтенсивнстю використання територ. Головне ядро комункативно-суспльно системи — длянка найвищо концентрац об’ктв обслуговування, щльност забудови, розматост наданих послуг. У робот дослджуться функцонально-просторовий розвиток мста. Важливим методологчним аспектом процедури поступова замна «керування» функцонально-просторовим розвитком на «регулювання».
Таким чином, найбльш корисними для нас розробками модель Форрестера аналтичний комплекс “Прогноз”. При розробц мтацйно модел доцльно використати деяк де Форрестера та методи системно динамки комплексу “Прогноз”, як складатимуть ядро модел в напрямку прогнозування майбутнього стану житлового фонду мста.
2. РОЗРОБКА КОНЦЕПЦ¶· ПОБУДОВИ СИСТЕМИ П¶ДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ Р¶ШЕНЬ У ЖИТЛОВО-КОМУНАЛЬН¶Й СФЕР¶
2.1 Сучасн технолог побудови систем пдтримки прийняття ршень
Система пдтримки прийняття ршень (СППР) — це далогова автоматизована система, та, що використову правила прийняття ршень вдповдн модел з базами даних, а також нтерактивний комп’ютерний процес моделювання [9]. Основу СППР склада комплекс взамопов’язаних моделей з вдповдною нформацйною пдтримкою дослдження, експертн нтелектуальн системи, що включа досвд ршення задач управлння що забезпечу участь колективу експертв в процес вироблення рацональних ршень [16].
Нижче, на рисунку 2.1 приведена архтектурно-технологчна схема системи пдтримки прийняття ршень [4]:
Рисунок 2.1- Архтектурно-технологчна схема СППР
Для того щоб снуюч сховища даних сприяли прийняттю управлнських ршень, нформаця повинна бути представлена аналтику в потрбнй форм, тобто вн повинний мати розвит нструменти доступу до даних сховища хньо обробки. Автором концепц сховищ даних Б.¶нмон. В основ концепц сховищ даних лежать дв основн де [17]:
нтеграця ранше роз’днаних деталзованих даних у диному сховищ даних, хн узгодження можлива агрегаця;
подл наборв даних використовуваних для операцйно обробки наборв даних використовуваних для виршення задач аналзу.
Концепця втрин даних була запропонована ще в 1991р. Втрини даних — безлч тематичних баз даних, утримуючих нформацю, що вдноситься до окремих аспектв дяльност органзац [3].Вона ма ряд переваг:
аналтики бачать працюють тльки з тими даними, що м реально потрбн;
цльова база даних втрини даних, максимально наближена до кнцевого користувача.
для реалзац втрин даних не вимагаються високо могутня обчислювальна технка.
Але, концепця втрин даних ма дуже серйозн недолки. Власне кажучи, тут передбачаться реалзаця територально розподлено нформацйно системи з мало контрольованою надмрнстю, але, не пропонуться способв, як забезпечити цлснсть несуперечнсть збережених у нй даних. Тому виникла дея з’днати дв концепц — сховища даних втрини даних використовувати сховище даних у якост диного нтегрованого джерела даних для втрин даних.
В основ концепц OLAP лежить принцип багатомрного представлення даних. Багатомрне концептуальне представлення явля собою множинну перспективу, що складаться з деклькох незалежних вимрв, уздовж яких можуть бути проаналзован визначен сукупност даних [23]. Одночасний аналз по деклькох вимрах визначаться як багатовимрний аналз. Кожен вимр включа напрямки консолдац даних, що складаються з сер послдовних рвнв узагальнення, де кожен вищестоящий рвень вдповда бльшого ступеня агрегац даних по вдповдному вимр.
Цль Data Mining складаться у виявленн схованих правил закономрностей у наборах даних. Сучасн технолог Data Mining перевряють нформацю з метою автоматичного пошуку шаблонв, характерних для яких-небудь фрагментв неоднордних багатомрних даних. На вдмну вд оперативно аналтично обробки даних у Data Mining тягар формулювання гпотез виявлення незвичайних шаблонв перекладено з людини на комп’ютер [14].
¶дея систем мркувань на основ аналогчних випадкв на перший погляд проста. Для того щоб зробити прогноз на майбутн чи вибрати правильне ршення, ц системи знаходять у минулому близьк аналоги наявно ситуац вибирають ту ж вдповдь, що була для них правильною. Ц системи показують дуже гарн результати в найрзномантнших задачах [14]. Головним хнм мнусом вважають те, що вони взагал не створюють яких-небудь моделей чи правил, що узагальнюють попереднй досвд, — у вибор ршення вони Aрунтуються на всьому масив доступних сторичних даних.
Алгоритми обмеженого перебору минулого запропонован для пошуку логчних закономрностей у даних. З тих пр вони продемонстрували свою ефективнсть при виршенн безлч задач з всляких областей.
Отже, новими комп’ютерними технологями, що здйснюють нтелектуальний аналз даних експертн й нтелектуальн системи, бази знань, бази даних [3]. Вони дозволяють створювати нов знання, виявляючи схован закономрност, прогнозуючи майбутн стан систем. Ефективним методом моделювання розвитку житлово-комунального господарства метод мтацйного моделювання, що дозволя дослджувати галуз за допомогою системного пдходу. Це да можливсть на модел пробувати рзн стратег розвитку галуз, врахувати вплив багатьох факторв, у тому числ з елементами невизначеност.
Таким чином, технолог Data Mining дозволяють в автоматичному та напвавтоматичному режим вдшукувати схован залежност взамозв’язки у величезних масивах нформац.Технолог OLAP тсно зв’язан з технологями побудови Data Warehouse методами нтелектуально обробки — Data Mining. Тому найкращим варантом комплексний пдхд до хнього впровадження.
2.2 Загальн принципи побудови системи пдтримки прийняття ршень у житлово-комунальнй сфер
Проектована система прогнозування стану житлового фонду та комунально сфери призначена для нформацйно, методично та нструментально пдтримки процесв пдготовки прийняття управлнських ршень на рвн мсцевих органв влади у житлово-комунальнй сфер.
Для досягнення ц мети в рамках роботи виршуються наступн задач:
формування ведення аналтично бази даних соцально-економчних показникв галуз;
комплексний аналз сформовано соцально-економчно ситуац в житлово-комунальному господарств;
динамчне моделювання соцально-економчних фнансових процесв у галуз;
планування бюджетних витрат у частин житлового фонду;
виконання рзномантних прогнозних розрахункв розвитку житлового фонду мста на основ комплексу динамчних моделей;
У вдповдност з поставленою метою тематикою роботи видляються слдуюч пдсистеми:
бюджет;
пдпримства;
житловий фонд;
населення
До бюджету здйснюються податков неподатков надходження вд населення, пдпримств житлового фонду. Бюджетн кошти використовуються на соцальне забезпечення населення, на утримання розвиток житлового фонду, на створення мського замовлення будвельним пдпримствам. Населення прожива в житловому фонд, створю попит на послуги будвельних пдпримств, купуючи у власнсть об’кти житлового фонду Пдпримства роблять послуги населенню, будуючи новий житловий фонд, обслуговуючи населення житловий фонд.
При аналз предметно област були видлен наступн чинники, як необхдно врахувати при моделюванн:
витрати мсцевого бюджету на житловий фонд (витрати на утримання, капремонт будвництво житла);
еволюця житлового фонду (будвництво нових будинкв, знос житлового фонду, знос старих будов);
населення (мграця, народжувансть смертнсть населення);
економчна активнсть будвельних обслуговуючих пдпримств;
Для облку цих чинникв при моделюванн необхдно деталзувати деяк пдсистеми, як показано на рисунку 2.2.
Рисунок 2.2 — Деталзаця пдсистем
До будвельних пдпримств вдносяться будвельн органзац х постачальники матералв технки. ¶нш пдпримства розглядаються як обслуговуюч пдпримства, як забезпечують роботу будвельних пдпримств обслуговують населення, що прожива на територ мста (комунальне господарство, сфера послуг).
Розподл житлового фонду на мунципальний немунципальний здйснються за формою власност. Розподл житлового фонду на новий, нормальний зношений проводиться для облку еволюц житлового фонду. Кожна одиниця житлового фонду проходить вс три стад свого снування при природному ход подй. Ремонт одиниц житлового фонду може сповльнити процес старння, а каптальний ремонт здатний перетворити зношений житловий фонд в нормальний, цлком придатний для житла.
В аналтичнй баз даних системи розробляються звтн форми експрес-перегляду й аналзу нформац в рзних розрзах, аналтичн форми для агрегування, ранжування, кластеризац та нших видв обробки нформац.Також блок звтних форм, орнтованих на монторинг виконання мсцевого бюджету та нших показникв. Звти представляються в табличному графчному вид.
Система включа пдсистему короткострокового прогнозування стану житлового фонду призначену для щомсячного прогнозування основних показникв розвитку житлово-комунально сфери вцлому житлового фонду зокрема та оцнки на хнй основ рчних прогнозв. Пдсистема щомсячного прогнозування дозволя оперативно оцнити динамку змни аналзованих показникв протягом року й у випадку рзких вдхилень вд планованого курсу вчасно прийняти вдповдн ршення [6].
Система включа пдсистему середньострокового довгострокового прогнозування. Розрахунок рзномантних середньострокових довгострокових прогнозв розвитку Aрунтуться на комплекснй динамчнй мтацйнй модел житлово-комунально сфери. При формуванн модел вс основн процеси у данй сфер вдбиваються у взамозв’язку за допомогою рзницевих, балансових статистичних рвнянь.
Вартсн показники представлен в поточних порвняльних цнах. Сукупнсть макроекономчних параметрв керуючих впливв регонального рвня форму цльов альтернативи та настанови розвитку галуз. На основ комплексу сценарв модель викону варантн цльов та мтацйн прогнозн розрахунки розвитку житлового фонду.
Програмн засоби дозволяють довльно визначати нтервал прогнозування, формувати сценар варантв прогнозв, переглядати взуально порвнювати результати розрахунку варантв прогнозв [10]. Результати представляються у форм рзномантних табличних, графчних картографчних звтв.
Система вдкритою, з можливстю подальшого розширення функцй в необхдному напрямку в режим нарощування ресурсв, тобто без перепроектування [10]. Система може бути виконана на основ аналтичного комплексу «Прогноз», у середовищ «сервер-клнт-сервер» з використанням будь-якого SQL-сумсного СУБД (Oracle, Informix, MS-SQL Server н.).
Таким чином, загальна схема проходження нформац вигляда у такий спосб: рзн управлння вддли мсцевих органв влади надають необхдну вд них нформацю у потрбному обсяз.
З рзних гетерогенних джерел даних нформаця збираться й агрегуться в сховище даних, що включа наступн втрини даних: Бюджет, Населення, Житлово-комунальне господарство Пдпримства. Кожна втрина даних нада нформацю з визначено сфери:
Втрина даних «Населення» нада нформацю по наступних показниках: чисельнсть населення, темпи народжуваност смертност, середнй розмр родини, чисельнсть населення з деталзацю по клас, прогноз динамки доходв населення на родину та н.
Втрина даних «Житлово-комунальне господарство» нада нформацю по наступних показниках: площа житлового фонду з деталзацю по ступен зносу категор, прогноз необхдних витрат на утримання, капремонт будвництво 1 кв. м., середня ринкова цна 1 кв. м житла рзно категор, середня площа квартири, кльксть одиниць устаткування нфраструктури, х потужнсть, потреба в ресурс на душу населення у рк, витрати на житлове господарство, тарифи на житло для населення, фактичний рвень неплатежв, фактична забезпеченсть населення житлом.
Втрина даних «Пдпримства» нада нформацю по наступних показниках: кльксть будвельних пдпримств, потужнсть будвельних пдпримств.
Втрина даних “Бюджет” нада нформацю по наступних показниках: розмр бюджету, прогноз надходжень у мсцевий бюджет , прогноз бюджетних витрат на житлово-комунальну сферу в цлому та на житловий фонд зокрема.
Потм ц дан використовуються для формування рзних звтв чи надходять на вхд аналтичних засобв: OLAP, Data Mining динамчних мтацйних моделей. З аналтичними засобами працюють звичайно експерти й аналтики, що потм дають рекомендац особам, що приймають ршення. Таким чином, ста зрозумло, що проектована модель може бути реалзована з використанням методу комп’ютерного моделювання на основ методв системно динамки. Розроблювана модель житлово-комунального господарства може бути нтегрована з ншими моделями пдсистемами модельного комплексу, що у сукупност будуть складати комплексну мтацйну модель мста.
2.3 Комп’ютерне моделювання соцально-економчних систем
Методологчною основою моделювання розвитку житлового фонду системний аналз, центральною процедурою якого побудова узагальнено модел об’кта, що вдбива найважливш фактори взамозв’язки реально системи [1]. На практиц це зв’язано з створенням комплексу моделей з розвинутими динамчними та нформацйними зв’язками мж моделями всх рвнв.
Дослджувана соцально-економчна система ма складну внутршню структуру, у склад яко можуть бути видлен пдсистеми: населення, бюджет, житловий фонд, пдпримства. Модель характеризуться активнстю окремих пдсистем, взамодю елементв у рамках яко розглядаться з урахуванням характеру впливв зовншнього середовища на внутршню структуру.
Житлово-комунальне господарство, як об’кт моделювання характеризуться:
слабстю теоретичних знань, вдсутнстю теор його розвитку ;
яксним характером знань про систему та великою часткою експертних знань при опис структуризац об’кта моделювання;
високим рвнем невизначеност вихдно нформац.
Розрзняють внутршню зовншню невизначенсть. Внутршня невизначенсть – це сукупнсть тих факторв, що не контролюються особою, що прийма ршення цлком, але вн може робити на них вплив. Зовншня невизначенсть визначаться характером взамод з зовншнм середовищем – це т фактори, що знаходяться пд слабким контролем особи, яка прийма ршення ( демографчна ситуаця т.п.);
ця галузь явля собою складну динамчну систему;
Тому як метод моделювання розвитку житлового фонду мста доцльно вибрати метод комп’ютерного моделювання, оскльки вн дозволя адекватно вдбити структуру розглянуто складно динамчно системи, врахувати в модел фактори невизначеност. Метод комп’ютерного моделювання забезпечу нтераактивний процес розробки модел, що характеризуться поступовим поглибленням знань про систему за участю експертв та фахвцв предметно област.
Комп’ютерне моделювання – це метод виршення задач чи аналзу синтезу складно системи на основ використання комп’ютерно модел. Суть комп’ютерного моделювання укладена в одержанн кльксних яксних результатв на основ наявно модел [10]. Пд комп’ютерною моделлю розумють умовний образ об’кта чи деяко системи, описаний за допомогою взамозалежних комп’ютерних таблиць, блок-схем, даграм, графкв, як вдображають структуру взамозв’язки мж елементами об’кта.
Комп’ютерне моделювання ма ряд переваг у порвнянн з традицйними методами прогнозування (експоненцальним згладжуванням та н.). Зокрема, воно да можливсть враховувати велику кльксть змнних, передбачувати розвиток нелнйних процесв, дозволя не тльки одержати прогноз, але визначити, як керуюч впливи приведуть до найбльш сприятливого розвитку подй [10]. Яксн висновки, зроблен за результатами комп’ютерного моделювання, дозволяють знайти так властивост складно системи, як структуру, динамку розвитку, стйксть, цлснсть та нше. Кльксн висновки в основному носять характер прогнозу майбутнх чи пояснення минулих значень змнних, що характеризують систему.
Сьогодн тенденцю взамопроникнення усх видв моделювання, симбоз рзних нформацйних технологй в област моделювання, особливо для складних додаткв комплексних проектв по моделюванню. Так, наприклад, мтацйне моделювання мстить у соб концептуальне моделювання (на раннх етапах формування мтацйно модел), логко-математичне моделювання – для цлей опису окремих пдсистем модел, а також у процедурах обробки й аналзу результатв обчислювального експерименту прийняття ршень; технологя проведення, планування обчислювального експерименту з вдповдними математичними методами.
¶мтацйне моделювання – один з видв комп’ютерного моделювання, що використову методологю системного аналзу, центральною процедурою якого побудова узагальнено модел, що вдбива ус фактори реально системи, у якост ж методолог дослдження виступа обчислювальний експеримент. ¶мтацйною моделлю називаться програма чи сукупнсть програм, програмний комплекс, що дозволя за допомогою послдовност обчислень графчного вдображення хнх результатв вдтворювати (мтувати) процеси функцонування об’кта за умови впливу на нього рзних факторв [3]. Вона будуться строго цлеспрямовано, тому для не характерне адекватне вдображення дослджуваного об’кта. Логко-математична модель системи явля собою програмно реалзований алгоритм функцонування системи. При мтацйному моделюванн структура моделюючого об’кта адекватно вдображаться в модел, а процес функцонування мтуться на побудованй модел. Пд мтацю розумють проведення на комп’ютерах рзних серй експериментв з моделями, що представлен як деякий набр (комплексу) комп’ютерних програм. Порвняння характеристик моделюючого об’кта здйснються шляхом варантних розрахункв. Особливстю можливсть багаторазового вдтворення моделюючих процесв з наступною х статистичною обробкою, що дозволя враховувати випадков зовншн впливи на дослджуваний об’кт. На основ, що набираться в ход комп’ютерних експериментв статистики робляться висновки на користь того чи ншого варанта чи функцонування конструкц реального чи об’кта сутност явища.
У ряд випадкв формувати ршення за допомогою формальних методв не вдаться – експерт повинен бути включений у процес прийняття ршення. Вн ста активним компонентом нформацйно системи; деталзу проблему модель, здйсню постановку спрямованого обчислювального експерименту на модел, генерацю ранжування альтернатив, вибр критерв для прийняття ршень, а також форму рацональний варант керування за допомогою бази знань. Таким чином, мтацйне моделювання значно розширю можливост та ефективнсть роботи особи, що прийма ршення, надаючи й зручний нструмент засоби для досягнення поставлених цлей. Воно реалзу терацйний характер розробки модел системи, поетапний характер деталзац моделюючих пдсистем, що дозволя поступово збльшувати повноту оцнки прийнятих ршень у мру виявлення нових проблем одержання ново нформац.
Отже, переваги системно-динамчного моделювання полягають у наступному: системно-динамчний пдхд починаться з спроби зрозумти ту систему причин, що породила проблему продовжу пдтримувати . Для цього збираються необхдн дан з рзних джерел, проводяться спецальн кльксн дослдження. Псля того як елементарний аналз причин проблеми зроблений, формальна модель вважаться побудованою. Спочатку вона представляться у вид логчних даграм, що вдбивають причинно-наслдков зв’язки, що потм перетворяться в мережну модель, зображену графчними засобами системи “Vensim”. Потм ця мережна модель автоматично перетвориться в математичний аналог – систему рвнянь, що зважуться чисельними методами, вбудованими в систему моделювання. Отримане виршення представляться у вид графкв таблиць, що пддаються критичному аналзу. У результат модель переглядаться, потм знову аналзуться так дотих пр, поки вона не стане в достатнй мр вдповдати реальнй ситуац. Псля того як модель побудована, у нй видляються керован параметри вибираються так значення цих параметрв, при яких проблема або знматься, або переста бути критично важливою.
Таким чином, серед сучасних нформацйних технологй мтацйне моделювання здобува у свтових наукових дослдженнях практичнй дяльност вагоме значення. З його допомогою ефективно зважуються задач широко проблематики (проектування, а також моделювання прогнозування розвитку системи).
Як метод моделювання житлово системи доцльно вибрати метод системно динамки. Концепця системно динамки дозволя моделювати динамчн процеси на високому рвн агрегування. В основ методу лежить представлення функцонування динамчно системи, як сукупност потокв [1].
Розглянемо коротко загальний змст технологчного пдходу до побудови модел. Розроблювана модель – це модель ресурсного типу: ресурси (трудов, фнансов, природн й н.) вичерпуються поповнюються. Стан економчно системи описуться змнними (чисельнсть населення, виробнич фонди, житловий фонд та н.). Зовншн впливи й управлнськ ршення визначають динамку моделюючого об’кта ( будвництво житла, ремонт житла тощо).
На пдстав обробки знань експертв виявляються ус фактори, що дють у розглянутй систем, причинно-наслдков спввдношення мж ними. За допомогою сучасних систем моделювання (таких, наприклад, як VENSIM) модель формуться на деографчному рвн. Одержуван системн потоков даграми формою структуризац знань про функцонування об’кта дослдження.
У блоках прийняття ршень на основ ц нформац видаються керуюч впливи на рзн види об’ктв. Модел системно динамки застосовуються разом з диференцальними рвняннями балансового типу, а також у сполученн з принципами методами логстики, заснованими на оптимзац, керуванн, нтеграц потокв у складних системах.
2.4 Вибр нструментального середовища моделювання
Сучасн тенденц в област мтацйного моделювання пов’язан з розвитком проблемно-орнтованих систем, створенням вбудованих засобв для нтеграц моделей у диний модельний комплекс. Технологчний рвень сучасних систем моделювання характеризуться великим вибором базових концепцй формалзац структуризац моделюючих систем, розвинутими графчними нтерфейсами й анмацйним висновком результатв. ¶мтацйн системи мають засоби для передач нформац з баз даних та нших систем, чи мають доступ до процедурних мов, що дозволя легко виконувати обчислення, зв’язан з плануванням факторних експериментв, автоматизованою оптимзацю тощо [27].
У якост домнуючих базових концепцй формалзац структуризац в сучасних системах моделювання використовуються [27]:
для дискретного моделювання – системи, заснован на опис процесв чи на мережних концептах — Extend, Arena, ProModel, Witness, Taylor, Gpss/H-Proof ;
для систем, орнтованих на неперервне моделювання – модел методи системно динамки — Powersim, Vensim, Dynamo, Stella, Ithink ;
Причому, у могутнх системах з метою розширення хньо функцональност присутн альтернативн концепц формалзац. Так, наприклад, у системах Powersim, Ithink вбудований апарат дискретного моделювання, , навпаки, у системах Extend, ProcessModel реалзована пдтримка, щоправда, досить слабка, безупинного моделювання.
Бльшсть систем моделювання мають зручний графчний нтерфейс, системн потоков чи даграми, блок-схеми реалзуються на деографчному рвн, тобто малюються, параметри моделей визначаються через пдменю.
У сучасних системах моделювання з’являться деякий нструментарй для створення стратифкованих моделей. Стратифкаця систем, будучи загальним принципом системного моделювання, реалзуться в технолог мтацйного моделювання або шляхом деталзац, терацйно процедури еволюц мтацйно модел, або шляхом створення комплексу взамозалежних моделей з розвинутими нформацйними зв’язками мж моделями. Стратифкован модел являють собою машинно-орнтован поняття, що припускають конструювання баз даних знань, над якими визначен обчислювальн процеси виршення задач системного аналзу прийняття ршення. Ряд програмних продуктв, так як AUTOMOD, ProModel, TAYLOR, WITNESS н. пдтримують нтеграцю моделей на основ створення вкладених структур. У системах Arena, Extend реалзований пдхд до стратифкац, заснований на побудов рархчних багаторвневих структур. Найбльш перспективним структурно-функцональний пдхд, реалзований, наприклад, у системах моделювання Ithink, Rethink, що базуться на методолог структурного аналзу проектування. При такй технолог можливсть для реалзац деклькох рвнв представлення моделей: високорвневе представлення у вид блок-схем, з використанням CASE- засобв, а на нижньому рвн модел можуть вдображатися, наприклад, потоковими схемами даграмами.
Нова методологя наукового дослдження в комп’ютерному моделюванн, що припуска органзацю проведення обчислювального експерименту на мтацйнй модел, вимага серйозно математично й нформацйно пдтримки процесу системного моделювання, особливо в частин обчислювальних процедур, зв’язаних з плануванням експерименту, оптимзацю, органзац роботи з великим обсягом даних у процедурах прийняття ршень. Перспективне створення систем моделювання з функцонально широкими, орнтованими на специфку мтацйного моделювання, блоками оптимзац (у цьому значенн показов системи WITNESS, TAYLOR). ¶нтеграця програмних систем, до реч, може здйснюватися на нших рвнях, наприклад, мтацйне моделювання плюс логстики, що актуально, зокрема, при реалзац ресурсних моделей балансового типу. Технологчн характеристики сучасних систем моделювання наведен у додатку В.
У результат порвняння сучасних систем моделювання зроблено наступн висновки:
Пакет Powersim 2.01 компан Modell Data кращим продуктом для безперервного моделювання .Його перевагами :
безлч убудованих функцй, що полегшують побудову модел;
пдтримка багатокористувацьких моделей для колективно роботи;
засоби обробки масивв спрощують створення моделей з подбними компонентами.
Крм цього даному продукту властив недолки:
складна система позначень Systems Dynamics;
обмежена пдтримка дискретного моделювання;
Пакет Ithink 3.0.61 компан High Performance Systems забезпечу створення неперервних дискретних моделей.Основними його властивостями :
вбудован блоки, що полегшують створення рзних видв моделей;
пдтримка авторського моделювання, що спрощу користувачам з слабкою технчною пдготовкою застосування моделей;
детальна навчальна програма документаця;
розвинут засоби аналзу чутливост, що забезпечують автоматичне багаторазове виконання модел з рзними вхдними даними;
пдтримка безлч форматв вхдних даних;
Для даного програмного продукту властив так недолки:
складна система позначень Systems Dynamics;
пдтримка меншого числа функцй, чим у пакет Powersim
Пакет Vensim 5.0 PLE компан Vensim Co. найдешевшим з розглянутих продуктв пдтриму безперервне моделювання (методи системно динамки). У Vensim можливсть збергання великих наборв даних можливсть замни вхдних змнних перед кожним початком моделювання. Можна створювати зовншн дан в текстових редакторах чи мпортувати (експортувати) значення великоформатно таблиц бази даних. Головн переваги цього продукту наступн:
побудова причинно — наслдкових даграм;
побудова потокових даграм та побудова залежностей у вигляд дерева;
створення документац до модел;
виявлення циклв взамозв’язку;
наявнсть редактора виражень;
наявнсть вбудованих функцй переврка одиниць вимру;
переврка даграми та можливсть проведення експерименту;
побудова графкв, як дозволяють визначити чуттвсть до вимрюваних параметрв;
генераця табличних звтв та можливсть порвняння результатв експериментв.
простий графчний нтерфейс, нацлений на професоналв;
безлч вбудованих функцй можливостей, що полегшують створення модел;
гнучк засоби аналзу чутливост;
нтеграця з ншими додаткам через механзм DLL;
ґдиним недолком даного продукту невелика кльксть вбудованих математичних функцй у верс PLE. Таким чином, як середовище моделювання для розробки модел був обраний пакет Vensim 5.0 PLE, тому що вн пдтриму методи системно динамки, а також ма безлч вбудованих функцй можливостей, яких цлком достатньо для реалзац проектованого комплексу моделей.
3. РОЗРОБКА ¶ ЗАСТОСУВАННЯ КОМП’ЮТЕРНО· МОДЕЛ¶ ЖИТЛОВО-КОМУНАЛЬНО· СФЕРИ
3.1 Формулювання опис модельовано системи
Розробляться мтацйна модель, яка входить в систему прогнозування стану житлового фонду мста, що забезпечуватиме процес пдтримки прийняття ршень у цй сфер на мунципальному рвн.
Об’ктом моделювання житлово-комунальна сфера, що включа галузь житлово-комунального господарства процеси мж учасниками взамод (органи мсцевого самоврядування, пдпримства, населення) з приводу житлового фонду. Модель повинна враховувати найважливш чинники процеси дослджуваного об’кта, бути адекватною, дозволяти вдстежувати динамку змни будь-якого показника у час. Прогнозування повинно здйснюватися на перод до 10 рокв з кроком моделювання 1 рк.
Цлями моделювання :
оцнка прогноз стану житлового фонду мста при збереженн поточних умов у галуз;
аналз функцонування житлово-комунального господарства — визначення можливих шляхв впливу на ситуацю (пдбр потенцйних регуляторв);
порвняння рзних варантв розвитку житлового фонду мста, зумовлених альтернативними управлнськими ршеннями (вибр мж деклькома регуляторами);
планування бюджетних витрат в частин житлового фонду з метою пдвищення забезпеченост населення житлом.
При аналз дослджуваного об’кта були видлен наступн чинники процеси, як необхдно врахувати при моделюванн:
формування прибутково видатково частини бюджету. Витрати мсцевого бюджету на житловий фонд (витрати на утримання, капремонт будвництво);
еволюця житлового фонду (будвництво нових об’ктв, знос об’ктв);
видлення категор елтного житла в загальному об’м житлового фонду мста;
продаж житлового фонду у власнсть громадян пдпримств шляхом
населення (мграця, народжувансть смертнсть населення);
активнсть будвельних обслуговуючих пдпримств;
нвестицйн процеси при будвництв житлового фонду;
динамка грошових доходв населення. Населення повинно розглядатися як сукупнсть смей;
доступнсть придбання житла для см’;
умови проживання;
дотац з бюджетв всх рвнв пдпримствам ЖКХ на покриття збиткв;
рвень неплатежв населення;
обмеженсть вльно для забудови земл;
диференцаця житлового фонду за формою власност.
¶мтацйна модель, що розробляться, повинна допомагати виршувати наступн задач:
оцнка стану житлового фонду з деталзацю по ступен зносу;
оцнка стану житлового фонду з деталзацю по категор: елтне житло, просте житло;
оцнка стану житлового фонду з деталзацю за формою власност;
прогнозування забезпеченост населення житлом з урахуванням доступност придбання житла умов проживання;
оцнка доступност придбання житла;
планування витратно частини мсцевого бюджету на житловий фонд;
Вдповдно до поставлених цлей задач у розроблюванй модел видляються наступн пдсистеми:
Бюджет;
Пдпримства;
Житловий фонд та нфраструктура;
Населення.
До пдсистеми «Пдпримства» вдносяться комерцйн юридичн особи, приватн пдпримц, мунципальн державн пдпримства органзац. При моделюванн будуть детальнше розглянут будвельн пдпримства, що мають безпосередн вдношення до зведення нового житлового фонду, а також нвестицйн процеси у будвництв.
До пдсистеми «Житловий фонд» вдносяться вс будвл, придатн для постйного проживання громадян. При моделюванн ця пдсистема деталзована на деклька пдсистем для облку чинникв старння житлового фонду переходу мунципального житлового фонду в приватну власнсть громадян пдпримств шляхом його продажу приватизац. Пдсистема житловий фонд також включа нфраструктуру, а саме комунальне господарство. Це необхдно, оскльки вд цього напряму залежить яксть житлових умов для населення.
До пдсистеми «Населення» вдносяться жител мста, як постйно в ньому проживають. Населення головним споживачем житлового фонду, для якого вн створються. Населення може бути нвестором при будвництв житла. Ц пдсистеми взамозв’язан мж собою впливають один на одного таким чином, як показано на рисунку 3.1:
Рисунок 3.1- Взамозв’язок пдсистем модел
До бюджету здйснюються податков неподатков надходження вд населення, пдпримств житлового фонду. Бюджетн кошти використовуються на соцальне забезпечення населення, на утримання розвиток житлового фонду. Населення прожива в житловому фонд, створю попит на послуги продукцю пдпримств, купля у власнсть об’кти житлового фонду Пдпримства надають послуги населенню, будують новий житловий фонд, обслуговують населення житловий фонд, купляють об’кти житлового фонду.
Головним ндикатором ефективност функцонування галуз, з погляду населення, пропонуться розрахувати забезпеченсть населення доступним яксним житлом. Основу для розрахунку даного показника склада показник «Номнальна забезпеченсть населення житлом», скоректований з урахуванням ндексу доступност придбання житла та ндексу умов проживання. Поняття доступност житла включа можливсть придбання житла проживання в ньому з боку населення, враховуючи рвень х доходв. При цьому населення розглядаться як сукупнсть смей враховуться сукупний смейний дохд, а не дохд в середньому на одну людину. По рвню смейних доходв населення длиться на групи.
Поняття якост житла включа яксть житлового фонду та нфраструктури. На яксть житлового фонду та нфраструктури дуже сильно вплива знос. Зношенсть житлового фонду зменшуться в результат поточного каптального ремонту, а також в результат застосування нових будвельних технологй матералв.
Велику групу важливих ндикаторв складають показники по житловому фонду. Зокрема загальна площа житлового фонду в мст, площа житлового фонду з деталзацю по ступен зносу категор житла, частка кожного виду житлового фонду в загальному житловому фонд мста, темпи будвництва, капремонту зносу зношеного житла, частка покриття необхдних витрат на утримання житлового фонду.
При аналз проблемно област були виявлен наступн причинно-наслдков зв’язки мж змнними модел:
збльшення витрат на будвництво житлового фонду збльшу число пдпримств пдсистеми «Будвництво» активзу дяльнсть снуючих пдпримств ц сфери;
збльшення площ житлового фонду збльшу забезпеченсть населення житлом;
видлення коштв на утримання житлового фонду уповльню знос житлового фонду;
збльшення середнього зносу житлового фонду погршу умови проживання;
видлення коштв на каптальний ремонт реконструкцю сприя перетворенню зношених будвель в нормальн;
збльшення числа пдпримств чисельност населення збльшу надходження податкв до мунципального бюджету;
продаж мунципального житлового фонду населенню пдпримствам да додатков надходження до мсцевого бюджету;
зниження реальних надходжень вд квартплати збльшу збитковсть галуз та н.
На основ даграми причинно-наслдкових зв’язкв розроблено системн потоков даграми.Розроблений модельний комплекс включа дв модел: агреговану модель детальну модель житлово-комунально сфери.
Системн потоков даграми комплексу мтацйних моделей житлово-комунально сфери, реалзован в середовищ vensim 5.0 ple. Системн потоков даграми агреговано модел житлово-комунально сфери наведен у Додатку Г. Агрегована модель складаться з наступних основних пдсистем:
Бюджет
Житловий фонд з деталзацю по ступеню зносу форм власност
Населення
Пдпримства
Вльна земля
Дана модель дозволя виршувати задач планування витратно частини бюджету, планування бюджетних коштв в частин житлового фонду, оцнки надходжень вд населення за квартплату, оцнки демографчно ситуац, прогнозування активност будвельних обслуговуючих пдпримств, аналзу стану житлового фонду з деталзацю по ступен зносу власност, прогнозування забезпеченост населення житлом.
Побудований новий житловий фонд поступово зношуться переходить в категорю «нормальний», а потм «зношений». В результат капремонту зношений житловий фонд переходить назад в категорю «нормальний». Видлення коштв на утримання уповльню процес зносу житлового фонду.
Забезпеченсть населення житлом визначаться виходячи з загально умовно площ житлового фонду, розраховано з урахуванням зносу. При цьому площ нормального зношеного житлового фонду включаються в загальну площу з ваговими коефцнтами. Забезпеченсть населення житлом у данй модел головним ндикатором функцонування галуз. Але при прийнятт ршень необхдно враховувати нш соцально-економчн показники: стан бюджету, активнсть пдпримств, чисельнсть населення та н.
Системн потоков даграми пдсистеми «Житловий фонд по ступеню зносу» наведен у Додатку Д. У данй пдсистем видлено три рвн: новий, нормальний зношений житловий фонд. Новий житловий фонд утворються в результат будвництва. Динамчний процес зносу переводить його в категорю нормальний зношений. Стан зношеного житлового фонду зменшуться в результат зносу. Зношений житловий фонд може стати нормальним, якщо для нього зробити каптальний ремонт.
Будь-яке будвництво житлового фонду повинно бути профнансоване. Витрати на будвництво житлового фонду складаються з бюджетних позабюджетних витрат. Такий же принцип д для всх витрат на утримання каптальний ремонт. Об’м побудованого житла (темп будвництва) визначаться виходячи з загальних витрат на будвництво вартост будвництва 1 кв м.
Видлення коштв на утримання дозволя уповльнити темпи зносу нового нормального житлового фонду. У модель вводиться середня вартсть утримання 1 кв м в рк для нового, нормального зношеного житлового фонду. Помноживши цю вартсть на кльксть кв м житла у мст ми отримамо необхдн витрати на утримання житлового фонду. Потм визначаться частка покриття необхдних витрат пропорцйно й регулються знос житлового фонду. Тобто чим бльша частка покриття необхдних витрат, тим менше зношуться житловий фонд. У цьому ж фрагмент пдраховуться середнй знос житлового фонду по мсту, яке потм використовуться при оцнц умов проживання.
Системн потоков даграми пдсистеми «Житловий фонд по категор» наведен у Додатку Е. У данй пдсистем видлено два рвн: елтне житло просте житло. Житло кожно категор виника в результат будвництва. Крм того, елтне житло з часом переходить в просте. Цей перехд вдбуваться в результат морального фзичного зносу. Будвництво житла кожно категор повинно бути профнансоване.
Системн потоков даграми пдсистеми «¶нфраструктура» наведен у Додатку Ж. Центральною ланкою пдсистеми рвень основних фондв для вироблення певного ресурсу або надання певно послуги. Рвень «нфраструктура» вдобража число одиниць устаткування середньо потужност для вироблення ресурсу. Збльшення числа одиниць устаткування вдбуваться в результат будвництва нових фондв каптального ремонту зношених одиниць устаткування. Видлення коштв на утримання нфраструктури дозволя уповльнити темп його списання в результат фзичного зносу. Даний фрагмент модел дозволя одержати показник «ндекс забезпеченост ресурсом», який потм використовуться при оцнц умов проживання.
Системн потоков даграми пдсистеми «Пдпримства» зображен у Додатку И. Дана пдсистема показу чисельнсть активних пдпримств в мст. Активними пдпримствами вважаються т, як не тльки числяться в рестр рестрацйно палати, але реально працюють: виконують замовлення, обслуговують населення. Видляються наступн види пдпримств: будвельн, обслуговуюч нш. Чисельнсть пдпримств оцнються в умовних «пдпримствах середньо потужност». Наприклад, якщо в мст велика будвельна фрма, то в модел вона вдображаться як деклька будвельних фрм середньо потужност.
Системн потоков даграми пдсистеми «Населення» зображен у Додатку К. Центральною ланкою дано пдсистеми рвень «населення», що вдобража чисельнсть населення. Динамка збльшення чисельност населення визначаться процесами народження та ммграц. Зменшення населення вдбуваться в результат смертност та емграц. Даний фрагмент модел показу чисельнсть населення з деталзацю по класу: багат, бдн середнй клас.
Системн потоков даграми пдсистеми «Квартплата доходи населення» наведен у Додатку Л. Виходячи з середньо номнально квартплати в рк з урахуванням рвня неплатежв визначаться реальна оплата квартплати населенням. Маться на уваз, що багат платять за житло повнстю.
Системн потоков даграми пдсистеми «Доступнсть придбання житла»представлен у Додатку М. Доступнсть придбання житла оцнються тльки для бдних смей смей середнього класу. Маться на уваз, що багат подбають про себе сам.
Частина рчного доходу см’ йде на накопичення на житло. Виходячи з середньо вартост квартири вдповдно категор можна визначити число рокв, необхдних для придбання квартири. Вдношення цього числа рокв нормативу дозволя одержати ндекс доступност придбання житла, який потм використовуться для оцнки забезпеченост населення яксним доступним житлом.
Системн потоков даграми пдсистеми «Забезпеченсть населення житлом» представлен у Додатку Н. Забезпеченсть населення житлом оцнються тльки для бдних середнього класу. Це дозволить одержати наближену до дйсност картину забезпеченост населення житлом.
¶сну поняття «номнальна забезпеченсть населення житлом», яка вдношенням загально площ житлового фонду на чисельнсть населення. Як головний ндикатор пропонуться ввести показник «забезпеченост населення яксним доступним житлом», розраховану з урахуванням умов мешкання ндексом доступност придбання житла.
Вдношення номнально забезпеченост житлом потреби в житл, розраховано з урахуванням нормативу житлово площ на душу населення, дозволя оцнити ступнь задоволеност потреби населення в житл.
Параметризаця мтацйно модел поляга у складанн рвнянь темпв, структура яких описана нформацйною мережею потоково даграми. Складання рвнянь темпв модел системно динамки процесом перекладу вербальних описв взамозалежностей чинникв модельовано област на мову чтких кльксних спввдношень.
У данй робот для складання рвнянь темпв мтацйно модел визначення функцональних залежностей допомжних змнних був використаний певний методичний прийом, широко використовуваний при розробц рвнянь темпв моделей системно динамки. Вн поляга у завданн виробляючо функц темпу у вигляд «нормального темпу» коректуючих множникв, що визначають його залежнсть вд змнних стану (рвнв) модел допомжних змнних (чинникв).
Використовування описано форми рвнянь темпв забезпечу наочнсть простоту х змстовно нтерпретац, зручним засобом для експертно оцнки нформац про аспекти причинних зв’язкв компонентних процесв модельованих систем, що найважче формалзуються. Нижче приведен функцональн спввдношення для найскладнших змнних модел.
Найважлившим у модел показник ”Забезпеченсть населення яксним доступним житлом”. Даний показник суперкритерм, що визначаться за трьома важливими показниками: номнальна забезпеченсть населення житлом, ндекс доступност придбання житла ндекс умов мешкання. Функцональне спввдношення для даного показника вигляда таким чином:
,(3.1)
де ZNKDG — забезпеченсть населення яксним доступним житлом;
NZNG — номнальна забезпеченсть населення житлом;
IDPG — ндекс доступност придбання житла;
ZDPG — значущсть доступност для забезпеченост населення яксним доступним житлом;
IUP — ндекс умов проживання;
ZUР — значущсть умов мешкання для забезпеченост населення яксним доступним житлом;
Таким чином, критерй «забезпеченсть населення яксним доступним житлом» основою номнально забезпеченост населення житлом на коректуючий коефцнт, що вдобража доступнсть придбання житла умови проживання. Цей коректуючий коефцнт середньозважений вд ндексу доступност придбання житла ндексу умов проживання, причому вагами виступають значущсть кожного чинника для забезпеченост населення яксним доступним житлом.
¶ндекс доступност придбання житла кльксним виразом доступност придбання житла для населення. Функцональне спввдношення для даного показника вигляда таким чином:
,(3.2)
де IDPG — ндекс доступност придбання житла;
DPGS — ндекс доступност придбання житла для середнього класу;
KSS — кльксть смей середнього класу;
IDPGB — ндекс доступност придбання житла для бдних смей;
KBS— кльксть бдних смей;
Таким чином, ндекс доступност придбання житла арифметичною середньозваженою з ндексв доступност придбання житла для бдних смей смей середнього класу, причому як ваги виступа кльксть смей вдповдного класу.
Приведемо функцональне спввдношення для ндексу доступност придбання житла для бдних смей:
,(3.3)
де IDPGB — ндекс доступност придбання житла для бдних смей;
NR — норматив числа рокв, необхдних для придбання житла для см’;
SCKB — середня цна квартири для бдних;
SVRDB — середнй власний рчний дохд бдно см’;
DNGB — частка накопичень на житло для бдно см’ в рк вд власного доходу см’;
Таким чином, даний показник вдношенням нормативного числа рокв фактичного числа рокв, необхдного для придбання житла для см’. Фактичне число рокв розраховуться як вдношення середньо ринково цни квартири для бдних засобв бдно см’ на придбання житла за 1 рк. Об’м даних засобв певною часткою власного рчного доходу см’, яку см’я може дозволити соб вдкласти на покупку житла, суми коштв, що видляються з бюджету через механзм субсидй на придбання житла.
Функцональне спввдношення показника рвня неплатежв вигляда таким чином:
,(3.4)
де RN — рвень неплатежв
NRN — нормальний рвень неплатежв
ZDK— значущсть частки квартплати для рвня неплатежв
DK— частка квартплати в доход см’
NDK — норматив частки квартплати в доход см’;
При оцнц умов проживання важливе значення ма показник “¶ндекс забезпеченост ресурсом”, який обчислються за наступною формулою:
,(3.5)
де IZR — ндекс забезпеченост ресурсом;
VROU — вироблення ресурсу в рк на одиницю устаткування середньо потужност;
KOU — кльксть одиниць устаткування середньо потужност;
KN— чисельнсть населення;
PRDN — потреба в ресурс на душу населення в рк;
Знос нормального житлового фонду розраховуться на основ нормального темпу зносу житлового фонду, площ житла цього виду (нормального) та частки покриття витрат на утримання нормального житлового фонду за наступною формулою:
,(3.6)
де ZNGF — знос нормального житлового фонду (м2/рк);
PNGF— площа нормального житлового фонду;
NTZGF — нормальний темп зносу житлового фонду;
DPVU— частка покриття необхдних витрат на утримання нормального житлового фонду;
Таким чином, знос нормального житлового фонду розраховуться як площа нормального житлового фонду, помножена на нормальний темп зносу житлового фонду скоректована з урахуванням частки покриття необхдних витрат на утримання нормального житлового фонду. Якщо частка покриття необхдних витрат на утримання бльше 1, значить вдбуваться уповльнення зносу, якщо менше 1, то прискорення зносу житлового фонду.
Аналогчно розраховуться знос зношеного житлового фонду
,(3.7)
де ZZGF — знос зношеного житлового фонду (м2/рк);
PZGF— площа зношеного житлового фонду;
NTZGF — нормальний темп зносу житлового фонду;
DPVU— частка покриття необхдних витрат на утримання зношеного житлового фонду;
Повний перелк функцональних залежностей модел приведений у Додатку П в текст програми-мтатора, сформованому засобами середовища моделювання Vensim 5.0.PLE.
3.2 Програмна реалзаця дослдження мтацйно модел
¶мтацйна модель житлово-комунального господарства реалзована у програмному середовищ Vensim 5.0 PLE. Лстинг програми — мтатора наведено у Додатку П. В ньому представлен блоки найбльш важливих показникв модел. Прогнозован розрахунки здйснюються покроково (на1, 2, 5, 10 р.) з врахуванням фактора часу та нормативних та фактичних (поточних) показникв. Так, наприклад, частка витрат на житловий фонд у рк у програм-мтатор вигляда наступним чином:
(004) Частка витрат на ЖФ в рк = WITH LOOKUP (час,([(0,0)-(10,1)],(0,0.15),(5,0.15),(10,0.15)))
Units: Dmnl/рк
В дужках вказуться фактор, з врахуванням якого проводиться прогноз(час), роки, на як визначаються прогнозован значення, норми та значення показникв. Одночасно визначаються одиниц вимрювання показникв. Таким чином, показники “Доступнсть придбання житла” “Забезпеченсть населення яксним та доступним житлом” програмно представляються:
(016) Доступнсть придбання житла = («Доступнсть придбання житла для смей сер класу «*Кльксть смей сер класу +» Доступнсть придбання житла для бдних смей»* Кльксть бдних смей)/( Кльксть бдних смей + Кльксть смей сер класу) Units: Dmnl
(035) Забезпеченсть населення яксним доступним житлом = «Номн. забезпеченсть населення житлом «*(SQRT((1+Доступнсть придбання житла)^ Значимсть доступност для забезпеченост населення яксним та доступним житлом *(1+Умови проживання)^ Значимсть умов проживання для забезпеченост населення яксним та доступнимжитлом)-1)
Units: м2/чол.
При реалзац модел обов’язково вказуться поточний рк, частота отримання даних, часовий крок моделювання (прогнозування):
(051) SAVEPER = 1
Units: рк [0,?]
The frequency with which output is stored.
(052) TIME STEP = 1
Units: рк [0,?]
The time step for the simulation.
Слд зазначити, що модельний комплекс не призначений для взамод з користувачем безпосередньо, хоч така взамодя можлива. Для установки моделювання необхдний комп’ютер Pentium75 чи вище з 16М оперативно пам’ят 30М на жосткому диску з вставленою операцйною системою Windows 95 вище. При цьому операцйна система повинна бути запущена в режим адмнстратора.
Для установки середовища моделювання необхдно вибрати пункт меню Model => Setting. У вкн, що вдкрилося (дивись додаток Р), на вкладц Time Bounds в пол Final Time треба ввести число рокв, на як здйснються моделювання прогнозування. Тод необхдно нажати ОК.
Для вводу вихдних даних необхдно нажати на панел нструментв кнопку ”Equations”. Тод необхдно клацнути на змннй, призначенй для вводу даних. Обов’язково потрбно вказати початков значення рвнв (в пол Initial Level). Рвнями змнн в прямокутниках.В текстове поле на панал нструментв потрбно вказати м’я файла для накопичення статистики прогнозу.
¶мтаця здйснються натисканням кнопки “Run a Simulation” на панел нструментв. Збрана статистика по прогнозу записуться у вказаний файл. Псля проведення рзних прогнозв можна порвнювати результати при рзних вхдних даних. У систем передбачено бля 100 готових звтв по результатах прогнозування. Звти охоплюють практично вс важлив показники розвитку житлового фонду. Для виклику звту необхдно нажати на панел нструментв кнопку “Control Panel”, вибрати вкладку “Graphs” тод два рази нажати на потрбному звт.
Дослдимо мтацйну модель. Для пдвищення рвня доври до результатв моделювання були проведен оцнки чутливост формальн процедури верифкац. На мтацйнй модел проведено аналз чутливост по наступних системних регуляторах:
частка розподлу бюджетних коштв на будвництво, капремонт утримання житлового фонду;
частка елтного житла в загальних об’мах будвництва;
частка побудованого простого житла для продажу;
норматив числа рокв, необхдного для придбання житла та нших регуляторв.
Для прикладу покажемо, як проводився аналз чутливост вд змни часток розподлу бюджетних коштв на житловий фонд. Функцю вдгуку при аналз чутливост був показник «доступнсть придбання житла» спостережуваний на кнцевий момент пероду моделювання.
У таблиц 3.1 приведен початков дан для двох експериментв. У експеримент Ж2 в порвнянн з експериментом Ж1 збльшена частка бюджетних коштв, що видляються на будвництво житлового фонду зменшена частка на каптальний ремонт зношеного житлового фонду.
Таблиця 3.1- Початков дан для аналзу чутливост по регулятору Ж1
|
Частка бюджетних коштв, що видляються на будвництво |
Частка бюджетних коштв,що видляються на капремонт | |||||
| На момент часу | 0 | 5 | 10 | 0 | 5 | 10 |
| Експеримент Ж1 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.06 | 0.06 | 0.06 |
| Експеримент Ж2 | 0.06 | 0.06 | 0.06 | 0.02 | 0.02 | 0.02 |
На рисунку 3.1 приведений графк змни функц вдгуку при рзних початкових даних:
Рисунок 3.1 — Динамка доступност житла при двох експериментах
Значення функц вдгуку за наслдками двох експериментв вдрзняються. Така розбжнсть для доступност придбання населення житла значною, внаслдок чого був зроблений висновок про те, що по даних чинниках модель чутливою. Аналогчним чином був проведений аналз чутливост по нших чинниках. Процедури верифкац проводяться для правильност структури модел взамозв’язкв мж компонентами. В ход проведення формальних процедур верифкац були переврен наступн логчн взамозв’язки для пдтвердження врност логчно структури мтацйно модел:
при збльшенн засобв на будвництво житлового фонду збльшуться темп будвництва житла збльшуться частка нового житлового фонду;
при збльшенн засобв на капремонт житлового фонду збльшуться темп каптального ремонту, зменшуться частка зношеного житлового фонду збльшуться частка нормального житлового фонду;
при збльшенн коштв на утримання житлового фонду сповльнються його знос;
при збльшенн витрат на будвництво або капремонт нфраструктури збльшуться кльксть одиниць устаткування нфраструктури;
при збльшенн чисельност населення зменшуться ндекс забезпеченост населення ресурсом.;
при збльшенн середньо цни квартири зменшуться доступнсть придбання житла;
при збльшенн площ житлового фонду збльшуться номнальна забезпеченсть населення житлом;
при збльшенн середнього зносу житлового фонду зменшуться ндекс умов проживання;
при збльшенн доступност придбання житла збльшуться забезпеченсть населення яксним доступним житлом
3.3 Обчислювальний експеримент з моделлю
Обчислювальний експеримент – цлеспрямоване дослдження модел з метою отримання нформац, необхдно для прийняття ршення. Його змст визначаться на основ попереднього аналтичного аналзу, а одержан результати обробляються з використанням рзних математичних методв обчислювальних процедур з метою встановлення х достоврност та х обAрунтування [24].
Метою обчислювального експерименту прогнозування поведнки мсько системи при рзних стратегях фнансування. Необхдно детально розглянути приведен нижче стратег дати рекомендац по вибору найкращого варанту.
Стратег розподлу бюджетних коштв, видлених на житловий фонд, по рзних напрямах приведен в таблиц 3.2:
Таблиця 3.2 — Стратег розподлу бюджетних коштв
| Стратегя |
Частка засобв на будвництво |
Частка засобв на капремонт |
Частка коштв на утримання |
| час, г | 0 | 5 | 10 | 0 | 5 | 10 | 0 | 5 | 10 |
| Ж1. ¶нтенсивне будвництво | 0.6 | 0.6 | 0.6 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.2 |
| Ж2. ¶нтенсивний капремонт | 0.2 | 0.2 | 0.2 | 0.6 | 0.6 | 0.6 | 0.2 | 0.2 | 0.2 |
| Ж3. Будумо ремонтумо | 0.6 | 0.4 | 0.2 | 0.2 | 0.4 | 0.6 | 0.2 | 0.2 | 0.2 |
Основним критерм ефективност функцонування житлово-комунального господарства вважаться «Забезпеченсть населення житлом». Але покладатися тльки на цей показник при прийнятт ршень було б важко не завжди врно. Необхдно обов’язково враховувати динамку нших показникв: бюджет, населення, житловий фонд, темпи будвництва капремонту, пдпримства. Вс показники потрбно спостергати впродовж всього пероду моделювання, а не тльки на кнцевий момент часу.
Стратегя Ж1 «¶нтенсивне будвництво» може виявитися найважлившою стратегю, якщо вимагаться пдвищити забезпеченсть населення житлом. Таку стратегю можна рекомендувати мсту, в якому гостро стоть проблема житла у яких економчн передумови до реалзац дано стратег (наприклад, сприятливий нвестицйний клмат).
Слд мати уваз, що в деяких випадках стратегя нтенсивного будвництва може тльки посилити проблему. Через деякий час мсту доведеться ремонтувати вже побудований житловий фонд. Кожен побудований будинок збльшу навантаження на бюджет мста бюджети нших рвнв влади. Це може привести до значного бюджетного дефциту рзкого зростання тарифв на житло для населення.
Стратегя Ж2 «¶нтенсивний капремонт» може виявитися найважлившою стратегю, якщо в мст сну велика частка зношеного житлового фонду. У цй ситуац слд звернути увагу на можливсть каптального ремонту зношеного житла. Це дозволить полпшити житлов умови громадян з хорошою перспективою для бюджету мста. Така стратегя не збльшу або збльшу трохи забезпеченсть населення житлом.
Стратегя Ж3 «Будумо ремонтумо» комбнацю перших двох стратегй. · можна рекомендувати тод, коли потрбно пдвищити забезпеченсть населення житлом до певного рвня, а потм можна перерозподлити засоби зайнятися ремонтом зношеного житла.
При проведенн експериментального дослдження як початков дан використан дан по мсту Тернопол, використан, як наведен у таблиц 3.3.
Таблиця 3.3 — Початков дан для моделювання
| Показник | Початкове значення (умовн одиниц) | Одиниц вимру | Коефцнт перерахунку в реальн одиниц |
| Населення | 237.8 тис. | чол | 10 |
| Народжувансть | 0.152 | — | 1 |
| Смертнсть | 0.163 | — | 1 |
| Сальдо мграц | 2 тис. | чол. | 10 |
| Середнй розмр см’ | 2.75 | чол. | 1 |
| Житловий фонд | 2.98 млн. | кв м | 10 |
| житловий фонд по зносу: | |||
| в т.ч. житловий фонд новий | 0.63 млн. | кв м | 10 |
| в т.ч. житловий фонд нормальний | 0.98 млн. | кв м | 10 |
| в т.ч. житловий фонд зношений | 1.37 млн. | кв м | 10 |
| житловий фонд по категор: | |||
| в т.ч. елтне житло | 0.61млн | кв. м | 10 |
| в т.ч. просте житло | 2.37 млн. | кв м | 10 |
| Пдпримства | 34 | шт | 10 |
| Будвельн пдпримства | 16 | шт | 10 |
| Обслуговуюч пдпримства | 18 | шт | 10 |
| ¶нфраструктура | 15 | шт | 10 |
Решта початкових даних приведена в текст програми-мтатора, у додатку П.
Псля проведення експериментв на мтацйнй модел були одержан наступн результати. Темпи будвництва житлового фонду при 3 стратегях приведен на рисунку 3.2:
Рисунок 3.2 — Темпи будвництва житлового фонду при 3 стратегях
З цих графкв чтко видно рзний вплив трьох стратегй на темпи будвництва житла:
Стратегя Ж1 «¶нтенсивне будвництво» (верхня лня) характеризуться значним збльшенням об’мв будвництва.
Стратегя Ж2 «¶нтенсивний капремонт» (нижня лня) характеризуться тим, що. об’м побудованого житла росте, але не так значно.
Стратегя Ж3 «Будумо ремонтумо» (середня лня) займа промжне положення мж першими двома стратегями. Об’м побудованого житла поступово зменшуться, починаючи з великих величин.
Головним критерм функцонування галуз при виршенн дано задач вважаться показник «Забезпеченсть населення житлом», динамка якого приведена нижче на рисунку 3.3:
Рисунок 3.3 — Динамка забезпеченост населення житлом
З приведеного графка забезпеченост населення житлом видно, що стратег дуже схож мж собою, якщо судити по динамц тльки цього показника. Тому питання про найрацональншу стратегю залишаться вдкритим. Опиратися тльки на цей показник при прийнятт ршень було б необгрунтовано. Необхдно взяти до уваги динамку нших показникв, щоб добитися ефективного функцонування галуз.
Оскльки для виршення поставлено задач досить критерю «Номнальна забезпеченсть населення житлом», то вн застосовуватиметься надал.
Поставлена задача досягти забезпеченост населення житлом 20 м2/чол. З приведено нижче таблиц 3.4 видно, що тако забезпеченост населення житлом у мст Тернопол можна досягти, застосовуючи стратегю Ж1 «¶нтенсивне будвництво» або стратегю Ж3 «Будумо ремонтумо». Такий рвень забезпеченост житлом при цих стратегях вдбудеться через 7 рокв.
Таблиця 3.4 — Динамка забезпеченост населення житлом
| Рк | Стратегя1 | Стратегя2 | Стратегя3 |
| 0 | 12.55 | 12.55 | 12.55 |
| 1 | 13.88 | 13.62 | 13.88 |
| 2 | 15.23 | 14.17 | 15.18 |
| 3 | 16.60 | 14.82 | 16.54 |
| 4 | 17.98 | 15.16 | 17.84 |
| 5 | 18.37 | 15.86 | 18.33 |
| 6 | 19.76 | 16.32 | 19.74 |
| 7 | 20.18 | 16.74 | 20.14 |
| 8 | 21.61 | 17.16 | 21.59 |
| 9 | 22.07 | 17.79 | 22.05 |
| 10 | 22.55 | 18.22 | 22.53 |
Досягнувши задано забезпеченост населення житлом, можна перерозподлити засоби на капремонт зношеного житла, тому стратегя Ж3 найбльш вигдною. Тому вона рекомендуться як базова стратегя. Необхдно обов’язково подивитися на динамку нших показникв при стратег Ж3.
Графки, що вдображають структуру показникв по житловому фонду, приведен на наступних рисунках:
Рисунок 3.4 – Житловий фонд по степен зносу (структура)
Рисунок 3.5 – Житловий фонд по степен зносу
Рисунок 3.6 – Житловий фонд по категор
Рисунок 3.7 -. Житловий фонд по категор (структура)
З графкв видно, що при стратег Ж3 «Будумо ремонтумо» об’м нормального житлового фонду спочатку залишаться постйним, а потм почина помтно рости за рахунок каптального ремонту зношеного житла. Об’м нового житла рвномрно росте з збереженням сво частки в загальнй площ житлового фонду. Темпи будвництва нового житла рвномрно знижуються.
На рисунку 3.8 3.9 приведен вихдн дан по бюджету при стратег Ж3 «Будумо ремонтумо»:
Рисунок 3.8 — Показник бюджету (стратегя Ж3)
Рисунок 3.9 – Доходи витрати бюджету при стратег 3.
З цих графкв видно, що за прогнозами за 10 рокв бюджет мста виросте приблизно в 2 рази. Велику частину доходв до бюджету вд продажу житлового фонду складають доходи вд продажу простого житла, але в структур загальних доходв бюджету, доходи вд продажу житла складають не дуже велику частину.
На рисунку 3.10 приведен вдомост по обслуговуючих пдпримствах при стратег Ж3 «Будумо ремонтумо»:
Рисунок 3.10 — Вихдн дан по обслуговуючих пдпримствах
Як видно з графка, кльксть обслуговуючих пдпримств при стратег “Будумо ремонтумо” в перш 5 рокв стрмко росте. Це пояснються браком обслуговуючих пдпримств на даний час. У наступн 10 рокв кльксть цих пдпримств збльшуться поступово.
Будвельн пдпримства складають незначну частку в загальнй клькост пдпримств мста. Динамка будвельних пдпримств при стратег “Будумо ремонтумо” представлена на рисунку 3.11 :
Рисунок 3.11 — Динамка будвельних пдпримств (стратегя 3)
Щоб визначити в якй мр мсто забезпечене будвельними пдпримствами, розглянемо рисунок 3.12, який характеризу частку задоволення потреб у будвельних пдпримствах.
Рисунок 3.12 – Частка задоволення потреби в будвельних пдпримствах
З цих графкв видно, що кльксть будвельних пдпримств росте, але частка задоволення потреби в будвельних пдпримствах спочатку близька до одиниц. Це означа, що наявних пдпримств ледве вистача, щоб справитися з необхдними об’мами будвництва житла. Тому слд вжити заходи, як стимулюють активнсть будвельних пдпримств, особливо в перод нтенсивного будвництва.
Таким чином, проаналзувавши отриман графки, можна зробити висновок про те, що найбльш рацональною за даних умов для мста Тернопль стратегя “Будумо ремонтумо”. Це дасть можливсть пдвищити забезпеченсть населення житлом до необхдного рвня. Псля цього засоби можна перерозподлити зайнятися ремонтом зношеного житла. Таким способом мсцев органи влади зможуть покращити житлов умови в мст одночасно уникнути надмрних бюджетних витрат на житловий фонд та рзкого зростання тарифв на житло для населення.
Тому для мста Тернополя насамперед необхдно провести реформу житлово-комунального господарства, що включа реструктуризацю вдносин учасникв взамод у цй галуз. Тод потрбно перерозподлити, що видляються на житловий фонд. Бльшу частку коштв необхдно видлити на будвництво нового та ремонт снуючого житла. Крм цього, необхдним визначення правильно полтики, враховуючи дан про доходи населення мста. Для проведення цих змн пропонуться використати розроблену у данй дипломнй робот мтацйну модель житлово-комунального господарства. Про практичну цннсть дано розробки свдчить вдовдка про впровадження (дивись додаток С).
ВИСНОВКИ
Основною метою роботи розробка системи прогнозування стану житлового фонду мста на коротку та довгу перспективи з врахуванням поточного стану житлового фонду та прийнятих у цй галуз ршень. Для виршення поставлено задач здйснено наступне:
дослдження дяльност мсько ради мста Тернополя, а зокрема Департаменту житлово-комунального господарства, еколог транспорту та функцонування житлового фонду. Внаслдок цього виявлено снуюч проблеми та визначено шляхи х подолання;
аналз сучасного стану житлово-комунального господарства обAрунтування необхдност проведення житлово-комунально реформи;
проведений аналз нших робт в област моделювання соцально-економчних систем, зокрема модел мсько системи Дж.Форрестера, аналтичного комплексу “Прогноз” та модел просторово органзац Високовського;
визначено загальн принципи та сучасн технолог побудови систем пдтримки прийняття ршень, включаючи OLAP-сервс технолог Data Mining;
внаслдок аналзу снуючих засобв моделювання вибрано нструментальне середовище моделювання;
розроблено мтацйну модель житлово-комунального господарства, яка дозволя досить ефективно виршувати задачу прогнозування стану житлового фонду.
¶мтацйну модель житлово-комунально сфери на основ методв системно динамки дозволя здйснювати:
аналз поточного стану житлово-комунального господарства;
прогноз стану житлового фонду мста з урахуванням його зносу;
визначення наслдкв прийнятих ршень на модел, а не на людях;
рацональне планування бюджетних коштв на житловий фонд;
оцнку забезпеченост населення житлом доступност придбання житла;
Ефект вд використання дано модел поляга у:
можливост заздалегдь оцнити наслдки прийнятих ршень на комп’ютернй модел, а не на живих людях;
пдвищеност обAрунтованост прийнятих ршень;
економ бюджетних коштв;
полпшенн житлових умов жителв мста;
зниженн соцально напруженост в мст.
Розроблена мтацйна модель може використовуватися мсцевими органами управлння при прийнятт ршень, що стосуються житлового фонду мста.
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
Бенькович Е. Практическое моделирование динамических систем. СПб.: «БХВ–Петербург», 1999. – 464 с.
Варфоломеев В. И., Воробьев С. Н. Принятие управленческих решений. СПб.: издательство «ОН КУДИЦ-ОБРАЗ», 2002. – 288 с.
Волков С. И., Романов А. Н. Организация обработки економической информации: Учебник. – 2–е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 400 с.: ил.
Галузинський Г. П. Архтектура систем пдтримки прийняття ршень сучасн технологчн засоби обробки нформац// Мжвд. наук. зб. “Машинна обробка нформац”. Вип.58- 1996. – 280 с.
Грешилов А. А. Как принять наилучшее решение в реальных условиях. М: Радио и связь, 1991. – 320 с.
Куганко А. А. Основи теор практики динамчного моделювання соцально–економчних об’ктв прогнозування х розвитку. – М.: Вузвська книга, 1998. – 135 с.
Ламонов И. М. Экономические реформы на микроуровне. — М.:Астрея, 1996. – 176 с.
Лычкина Н. Н. Моделирование социально-экономического развития регионов. – М.: «Эдиториал», 2000. – 210 с.
Лычкина Н. Н. Системы принятия решений в задачах социально-экономического развития регионов. – М.: Компьюлог, 1992. – 254 с.
Льюис К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 133 с.
Методичн рекомендац до виконання та захисту дипломно роботи на здобуття освтньо – квалфкацйного рвня магстр за спецальнстю 8.050102 “Економчна кбернетика”. Укладач: Гладй Г. М., Маслияк Б. О., Блоусов ¶. А. — Тернопль: ТАНГ, 2002
Николаев В. П. Введение в рыночною экономику строительства. — К.: Строитель,1991 Новоселов Ю. А. Социально – экономическое прогнозирование. Ч. 1: Учебное пособие. – Новосибирск: СибУПК, 2000. – 158 с.
Нормативно-правов документи департаменту житлово-комунального господарства, транспорту еколог.
Олексюк О. С. Системи прийняття фнансових ршень на мкрорвн. – К.: Наукова думка, 1998. – 508 с.
Педан М. П., Рогожин П. С., Скурский М. А. Управление экономикой строительства. – К.: Высшая школа,1990. – 237 с.
Петровский А. Б., Стернин М. Ю. Системы поддержки принятия решений. – М: ВНИИ системных исследований, 1990. – 221 с.
Ситник В. Ф., Олексюк О. С. Системи пдтримки прийняття ршень. – К.: Технка, 1995. – 215 с.
Соскн О.Стратегя розвитку мста.Економчний часопис-xx Ж2, 2003р.
Соцально-економчне становище Тернополя за 2003р.//Свобода-4 лютого 2004р.
Степанов И. Н., Шайтанов В. Я., Романова С. С. Экономика строительства/ Учебник для вузов. – М.: Дюрайт, 1998 – 198 с.
Територальна органзаця житлово-комунального господарства. ДонДАУ. Менеджер Ж1(17), березень 2002р
Форрестер Дж. Динамика развития города.-М., ПРОГРЕС, 1974.-285ст.
Черныш Е. А., Молчанова Н. П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. – М.: ПРИОР, 1999. – 242 с.
Шибалкин О. Ю. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития. – М.: Наука, 1992. – 313 с.
Шилов Э. И. Проэктирование в строительстве: экономика, организация, управление. – К.: Урожай, 1992. – 208 с.
http://city.gov.te.ua
http://www.prognoz.ru
http://www.vensim.com
ДОДАТОК А
DFD прогнозування стану житлового фонду мста
Примтки:
дан про населення
норми житла
площа житла
кльксть, потужнсть буд.-рем. пдпримств
витрати на житловий фонд
накази на введення житла в експлуатацю
кльксть, прирст населення
норми житла
площа ЖФ
кльксть, потужнсть буд.-рем. пдпримств
витрати на ремонт будвництво
накази на введення житла в експлуатацю
вдомсть прогнозу потреб у будвництв житла
вдомсть прогнозу стану ЖФ по степен зносу
вдомсть забезпечення населення житлом
вдомсть прогнозу потреб у будвництв житла
вдомсть прогнозу витрат на ремонт житла
вдомсть прогнозу витрат на будвництво житла
вдомсть прогнозу потреб у потужностях
звтнсть степеня зносу ЖФ
ДОДАТОК Б
Покращена DFD прогнозування стану житлового фонду мста
Примтки:
доходи населення
кльксть, прирст населення
цна житла
площа ЖФ
норми житла
кльксть, потужнсть буд.-рем. пдпримств
витрати на житловий фонд
накази на введення житла в експлуатацю
рвень доходв населення
кльксть рокв нагромадження
середня цна квартири
норми житла
вдомсть доступност житла для категорй населення
категор населення
категор житла
кльксть, прирст населення
площа ЖФ
норми житла
умови проживання
вдомсть забезпечення житлом по категорях
вдомсть прогнозу потреб у будвництв житла по категорях
вдомсть прогнозу потреб у будвництв житла по категорях
кльксть, потужнсть буд.-рем. пдпримств
витрати на ремонт будвництво категорй житла
вдомсть прогнозу стану ЖФ по степен зносу
звтнсть степеня зносу ЖФ
вдомсть прогнозу витрат на ремонт житла по категорях
вдомсть прогнозу витрат на будвництво житла по категорях
вдомсть прогнозу потреб у потужностях
накази на введення житла в експлуатацю
ДОДАТОК В
Технологчн характеристики сучасних систем моделювання
| Система моделювання | Виробник ПЗ | Призначення | Моделююче середовище пдтримка | |||
| Графчна конструкця ¶М | Авторське моделювання, програмування моделей | Анмаця (у реал. час) | Пдтримка аналзу результатв | |||
| ARENA | System Modeling Corporation | Виробництво, аналз бзнесв-процесв, дискретне моделювання | Блок-схеми | + | + | + |
| EXTEND | Imagine That, Inc. | Стратегчне планування, бзнес-моделювання | Компонувальн блоки, безперервн дискретн модел |
+ мова Modl |
+ | Аналз чутливост |
| GPSS/H-PROOF | Wolverine Software Corporation | Загального призначення, виробництво, транспорт н. | Блок-схеми | + | + | ANOVA |
| ITHINK ANALYST | High Performance System, Inc. | Управлння фнансовими потоками, ренжнринг пдпримств, банкв, нвестицйних компанй н. | CASE-засоби, потоков даграми | + | + | Аналз чутливост |
| PROCESS MODEL | PROMODEL Corporation | Загальне виробництво, ренжнринг | Блок-схеми, дискретне моделювання | — | — | + |
| SIMUL8 | Visual Thinking International | Унверсальний засб мтац дискретних процесв | — | Об’ктно-орнтоване програмування | + | + |
| TAYLOR SIMULATION SOFTWARE | F&H SimulationInc. | Виробництво, вартсний аналз | Блок-схеми, дискретне моделювання | — | + | + |
| WITNESS | Lanner Group Inc. | Бзнес-планування, виробництво, фнанси | + | + | + |
+ Блок оптимзац |
| VENSIM | Ventana Systems | Модел системно динамки | Потоков даграми | — | + | + |
| POWERSIM | Powersim Co. | Безупинне моделювання | Потоков даграми | — | + | — |
| DYNAMO | Expectation Software | Модел системно динамки обчислювального типу | Блок-схеми | — | — | — |
ДОДАТОК Г
Агрегована модель житлово-комунального господарства
ДОДАТОК Д
Системн потоков даграми пдсистеми „Житловий фонд по степеню зносу”
ДОДАТОК Е
Системн потоков даграми пдсистеми „Житловий фонд по категор”
ДОДАТОК Ж
Системн потоков даграми пдсистеми „¶нфраструктура”
ДОДАТОК ¶
Системн потоков даграми пдсистеми „Пдпримства”
ДОДАТОК К
Системн потоков даграми пдсистеми „Населення”
ДОДАТОК Л
Системн потоков даграми пдсистеми „Квартплата доходи населення”
ДОДАТОК М
Системн потоков даграми пдсистеми „Доступнсть придбання житла”
ДОДАТОК Н
Системн потоков даграми пдсистеми „Забезпеченсть населення житлом”
ДОДАТОК П
Текст програми-мтатора
(001) Частка бюджетних витрат на капремонт ЖФ в загальних витратах на капремонт ЖФ = WITH LOOKUP (час,([(0,0)-(10,1)],(0,0.7),(10,0.7) ))
Units: Dmnl
(002) Частка бюджетних витрат на утримання ЖФ в загальних витратах на утримання ЖФ = WITH LOOKUP (час,([(0,0)-(10,1)],(0,0.8),(5,0.8),(10,0.8) ))
Units: Dmnl
(003) «Частка бюджетних витрат на будвництво ЖФ в загальних витратах на будвництво ЖФ» = WITH LOOKUP (час,([(0,0)-(10,1)],(0,0.4),(10,0.4) ))
Units: Dmnl
(004) Частка витрат на ЖФ в рк = WITH LOOKUP (час,([(0,0)-(10,1)],(0,0.15),(5,0.15),(10,0.15) ))
Units: Dmnl/рк
(005) Частка зношеного ЖФ= «ЖФ зношений» / ЖФ весь
Units: Dmnl
(006) Частка витрат на капремонт ЖФ = WITH LOOKUP (час,
([(0,0)-(10,1)],(0,0.2),(5,0.4),(10,0.6) ))
Units: Dmnl
(007) Частка витрат на утримання ЖФ=1-«Частка на будвництво ЖФ» — Частка на капремонт ЖФ
Units: Dmnl
(008) «Частка витрат на будвництво ЖФ» = WITH LOOKUP (час,
([(0,0)-(10,1)],(0,0.6),(5,0.4),(10,0.2) ))
Units: Dmnl
(009) Частка простого житла =Просте житло / “ЖФ весь”
Units: Dmnl
(010) Частка нового ЖФ = “ЖФ новий”/ ”ЖФ весь”
Units: Dmnl
(011) Частка норм ЖФ = «ЖФ норм.» /ЖФ весь
Units: Dmnl
(012) Частка сер класу в заг клькост населення = 1- Частка бдних в заг клькост населення — частка багатих в заг клькост населення
Units: Dmn
(013) «Частка задоволення потреби в житл (без багатих)»=
Просте житло /»Потреба в житл (без багатих)»
Units: Dmnl
(014) Частка задоволення потреби в будвельних пдпр = Пдпр будвельн сер потужн /Необх кльксть будв пдпр сер потужност
Units: Dmnl
(015) Частка елтного житла =елтне житло / ЖФ весь
Units: Dmnl
(016) Доступнсть придбання житла = («Доступнсть придбання житла для смей сер класу «*Кльксть смей сер класу +» Доступнсть придбання житла для бдних смей»* Кльксть бдних смей)/( Кльксть бдних смей + Кльксть смей сер класу)
Units: Dmnl
(017) “ЖФ весь” = “ЖФ новий”+»ЖФ норм.»+»ЖФ знош.»
Units: м2
(018) «ЖФ знош.»= INTEG (Знос норм ЖФ — Капремонт знош ЖФ — Знос знош ЖФ,6e+006)
Units: м2
(019) ЖФ новий= INTEG («Будвництво ЖФ»-Знос нового ЖФ,
4e+006)
Units: м2
(020) «ЖФ норм.»= INTEG (Капремонт знош ЖФ + Знос нового ЖФ — Знос норм ЖФ,
1e+007)
Units: м2
(021) Бюджет = INTEG (Податков та неподатков надходження в бюджет вд пдпримств +Податков та неподатков надходження в бюджет вд населення
+Доходи вд продажу ЖФ+ ¶нш доходи — «Витрати бюдж. на ЖФ» – Дотац -Субсид-¶нш витрати
2e+010)
Units: грн
(022) Значимсть доступност для забезпеченост населення яксним доступним житлом = WITH LOOKUP(Час,([(0,0)-(10,1)],(0,0.5),(5,0.5),(10,0.5) ))
Units: Dmnl
(023) Значимсть умов проживання для забезпеченост населення яксним доступним житлом= WITH LOOKUP (Час, ([(0,0)-10,1)],(0,0.5),(5,0.5),(10,0.5) ))
Units: Dmnl
(024) Витрати на капремонт ЖФ= Небюдж витрати на капремонт ЖФ+ Витрати бюдж. на капремонт ЖФ
Units: грн./ рк
(025) Витрати на утримання зношеного ЖФ= Витрати на утримання ЖФ* Частка витрат на утримання зношеного ЖФ в заг. витратах на утримання
Units: грн./ рк
(026) Витрати на утримання нового ЖФ= Витрати на утримання ЖФ* Частка витрат на утримання на новий ЖФ в заг. витратах на утримання
Units: грн./ рк
(027) Витрати на утримання норм ЖФ= Витрати на утримання ЖФ* Частка витрат на утримання на норм ЖФ в заг. витратах на утримання
Units: грн./ рк
(028) Витрати на утримання ЖФ= Витрати бюджету на утримання ЖФ+ Небюдж. витрати на утримання ЖФ
Units: грн./ рк
(029) Знос нового ЖФ= ЖФ новий* Норм. темп зносу ЖФ/ Частка покриття необх. витрат на утримання нового ЖФ
Units: м2/рк
(030) Знос норм ЖФ= «ЖФ норм.»*Норм темп зносу ЖФ/ Частка покриття необх. витрат на утримання норм ЖФ
Units: м2/рк
(031) ¶ндекс зносу ЖФ = Сер. знос ЖФ/ Норматив зносу ЖФ
Units: Dmnl
(032) Кльксть бдних смей = Кльксть смей* Частка бдних в загальнй чисельност населення
Units: смя
(033) Кльксть багатих смей = Кльксть смей *Частка багатих в загальнй чисельност населення
Units: смя
(034) Кльксть смей сер. класу = Кльксть смей* Частка сер. класу в загальнй чисельност населення
Units: смя
(035) Забезпеченсть населення яксним доступним житлом = «Номн. забезпеченсть населення житлом «*(SQRT((1+Доступнсть придбання житла)^Значимсть доступност для забезпеченост населення яксним та доступним житлом *(1+Умови проживання)^Значимсть умов проживання для забезпеченост населення яксним та доступним житлом)-1)
Units: м2/чол
(036) Перехд елтного житла в категорю простого =
Елтне житло *Норм темп переходу елтного житла в категорю простого
Units: м2/рк
(037) Норм коефцнт умов проживання =1
Units: Dmnl
(038) Норм темп банкротства будвельних пдпримств =0.01
Units: Dmnl/рк
(039) Норм темп зносу ЖФ = 0.005
Units: Dmnl/рк
(041) Норм темп зносу ЖФ = WITH LOOKUP (Час,([(0,0)-10,1)],(0,0.005),(5,0.005),(10,0.005) ))
Units: Dmnl/рк
(042) «Норматив забезпеченост житлом (кв. м / 1 чол.)» = WITH LOOKUP (
Час, ([(0,0)-(10,40)],(0,15),(5,19),(10,23) ))
Units: м2/чол
(043) «Норматив числа рокв, необхдних для придбання житла для см» = WITH (Час, ([(0,0)-(10,10)],(0,5),(5,5),(10,5) ))
Units: рк
(044) «Номнальна забезпеченсть населення житлом (без багатих)»=
Просте житло /Чисельнсть населення (без багатих)
Units: м2/чол
(045) «Потреба в житл (без багатих)»= Чисельнсть населення (без багатих)*»Норматив забезпеченост житлом (кв. м / 1 чол.)»
Units: м2
(046) Необхдн витрати на утримання зношеного ЖФ = «ЖФ зношений «* Сер. вартсть утримання1 кв. м зношеного ЖФ в рк
Units: грн./ рк
(047) Необхдн витрати на утримання нового ЖФ = ЖФ новий *Сер. вартсть утримання 1 кв. м нового ЖФ в рк
Units: грн./рк
(048) Необхдн витрати на утримання норм ЖФ = «ЖФ норм.»* Сер. вартсть утримання 1 кв. м норм ЖФ в рк
Units: грн./ рк
(049) Необхдна кльксть будв. пдпр сер. потужност = «Будвництво ЖФ» /Сер потужнсть 1 будв. пдпр
Units: пдпр.
(050) Умови проживання = Норм коеф умов проживання*(SQRT((1+¶ндекс зносу ЖФ)^Значимсть зносу для умов проживання*(1+¶ндекс забезпеченост ресурсом X)^Значимсть ресурсу Х для умов проживання)-1)
Units: Dmnl
(051) SAVEPER = 1
Units: рк [0,?]
The frequency with which output is stored.
(052) TIME STEP = 1
Units: рк [0,?]
The time step for the simulation.
ДОДАТОК Р
Вкно установки середовища моделювання
Одним из способов заготовки высококачественного корма с низкими потерями питательных веществ является уборка зеленых растений на сенаж.
2. Состав и питательность сенажа
При заготовке сенажа в результате испарения свободной воды в растениях значительно повышается концентрация питательных веществ. Если в 1 кг силоса с естественной влажностью содержится 0,15-0,23 корм. ед. и 14-18 г переваримого протеина, то в 1 кг сенажа количество кормовых единиц составляет 0,29-0,46, а переваримого протеина — до 40-70 г. В таблице 74 приведен состав и питательность сенажа из некоторых видов провяленных трав. С повышением содержания в них сухого вещества до 45% количество кормовых единиц, переваримого протеина и других питательных веществ повышается в 1,5-2 раза по сравнению с силосом.
Немаловажное значение имеет и тот факт, что при запаздывании с уборкой бобовых трав, особенно в сырую и дождливую погоду, как правило, наблюдается полегание растений. Это сопровождается рядом отрицательных последствий. Резко возрастают потери питательных веществ за счет отмирания листьев нижнего и среднего ярусов, которые становятся хорошейпитательной средой для плесневых и других нежелательных микроорганизмов. Полегшие растения трудно скашивать, в результате чего получается высокий срез, масса хуже провяливается и ее плохо подбирать.
Особого внимания заслуживает процесс провяливания трав в валках при урожае зеленой массы свыше 200 ц/га. Валковые косилки-плющилки типа КПВ-3, Е-301 и другие с шириной захвата жатки 3-4,2 м формируют мощный валок до 7 кг и более массы на 1 пог. м. Для провяливания такого валка даже в благоприятную погоду требуется от 36 до 72 часов и более. 3 неустойчивую погоду срок провяливания может возрасти. В дождливую погоду весьма трудно ускорить подсыхание травы в этих валках даже с помощью ворошения боковыми граблями ГВК-б или ГБУ-б. Тяжелые валки скручиваются, засоряются землей, ухудшается их подбор. Поэтому для более быстрого провяливания трав необходимо при скашивании ширину захвата юкращать на одну треть или даже на половину жатки. Ширина валка должна быть максимально близкой к ширине захвата подборщика-измельчителя.
Хорошо выровненную и уплотненную поверхность провяленной массы тщательно укрывают свежескошенной травой слоем 30-40 см, затем полиэтиленовой пленкой и сверху — слоем земли или торфа толщиной около 10 см.
В отличие от траншей, в башнях сенажный корм уплотняется под действием своей собственной массы. Через 15-18 дней после загрузки масса в башне :седает примерно на 25-30% ее высоты, поэтому башню догружают сенажной массой. Перед догрузкой укрытие снимают, а после догрузки снова укрывают.
Сенаж из траншей лучше всего выбирать вертикальными слоями до дна по всей ширине хранилища, по возможности не разрыхляя основную массу. Чтобы корм не разогревался, при выгрузке необходимо отбирать слой сенажа толщиной около 1 м. Если корм в хранилище начинает разогреваться, то его выемку ускоряют. Сенаж скармливают скоту в тот же день, так как при хранении в теплом помещении он в течение даже одной ночи разогревается, плесневеет и теряет свои диетические и питательные свойства.
Стаття 1167 ЦК передбачає також можливість відшкодування моральної (немайнової) шкоди. Моральна (немайнова) шкода, заподіяна громадянину або організації діяннями іншої особи, яка порушила їх законні права, відшкодовується особою, яка заподіяла шкоду, якщо вона не доведе, що моральна шкода заподіяна не з її вини. Моральна шкода відшкодовується у грошовій чи іншій матеріальній формі за рішенням суду незалежно від відшкодування майнової шкоди.
Якщо угода була визнана недійсною внаслідок обману, насильства, погрози, зловмисних дій (статті 230-232 ЦК), то окрім повернення сторін у попередній стан, потерпілому відшкодовуються понесені ним витрати, втрата або пошкодження його майна в подвійному розмірі. Отже, при недійсності правочинів потерпіла сторона може вимагати поновлення попереднього стану.
. В качестве ФЧД выбираем ИМС исключающее « или » серии К155ЛП5 (Аналог 74ALS86).
(1)
(2)
, где
— период ;
с частотой f=1000 Гц и числом дискретов N=16 ; 
, где floor(x) — функция , возвращающая ближайшее целое число меньшее или равное аргументу (х вещественный).
(4)
bk=0 (5)
(6) 
(7)
(8)
(9)
(11)
где к -номер гармоники ;
(12)
% (13)
Rmin=10 КОм (14)
Rmax=10 МОм (15)
; С= 1нФ (К50 6 1нФх6.3 В); 
