в соответствии с общепринятыми для данного региона критериями. Сложная сетевая структура должна действовать как единый организм, решающий проблемы комфортного существования отдельных узлов и их функционирования в рамках заданной программы. Узлы сети-это объекты и субъекты системы. Узлы могут объединяться в постоянные и временные союзы и объединения разной природы для решения временных и стратегических задач системы в целом. Объединения могут быть коммерческими, так и общественными без прибыльными. Некое подобие такой сетевой структуры представляет из себя сотовая связь разных операторов, каждый из которых имеет свою сеть с внутренними контактами между абонентами и базовыми станциям и обособленные отдельные коммуникации между сетями других операторов.
Функционирование узлов сети во многом определяется инфраструктурой, основанной на использовании информационных технологий, для обмена между внешней средой и внутри системы различными ресурсами: материальными, энергетическими и информационными, которые включают компетенции, кадры, возможности и финансы, инструкции – нормативы и регламенты. Процедура принятия решения должна опираться на программу развития (дорожная карта), мониторинга состояния параметров и переменных и процедур сравнения получаемых данных с заданными. В результате сравнительного анализа лицо или группа лиц принимающих решение принимают меры по корректировке текущих значений измеряемых величин. Если изучаемый процесс описывается известными алгоритмами, решение может приниматься автоматически без участия персонала (искусственный интеллект). При этом территория может рассматриваться как целевая экосистема. При ее анализе необходимо ответить на вопрос – как окружающая среда – искусственная и природная взаимодействуют, как человек должен управлять ее функционированием, какие цели решаются и как они могут изменятся при принятии решения: плановых (проектирование) и текущих (реализация). Возникающая сетевая парадигма развития общества требует развития сетевых систем мониторинга, управления и принятия решения по примеру сотовой связи и интернета. То есть, нужна интеллектуальная (умная) сетевая инфраструктура с вертикальными и горизонтальными связями для передачи – транспорта всех ресурсов: энергетических, материальных, информационных, финансовых (это ресурсы можно рассматривать как информационные, как право доступа к ресурсам), трудовых, компетенций. Развитие экономики и эффективных средств коммуникации – транспорта и интерактивных технологий обмена информацией без фактического перемещения в пространстве материальных носителей сегодня уже реализуются при осуществлении электронных платежей. При этом нет нужды перемещать банкноты, монеты, слитки, чеки – достаточно пластиковой карты, процессинговой системы и канала связи.
Ясно, что мониторинг и принятие решения в сетевой «зеленой» экономике должно осуществляться «умным» активно – адаптивным центром управления – электронным правительством, технологической основой которого являются информационные технологии. В основе такого управления лежит концепция минимизации транзакционных издержек (минимум посредников), информационный обмен через сетевые коммуникации, децентрализованные локальные системы энерго- и ресурсоснабжения в виде возобновляемых источников энергии и максимальное использование местных материальных ресурсов. Так что информационные технологии становятся главной инфраструктурой наступающего нового технологического уклада жизнеустройства[330], как база социально-экономического развития территории во всех сфер деятельности социума. Совмещение глобализации, регионализации, глобального краусортинга, дистанционного обучения и лечения, «умных» активно-адаптивных сетевых систем различной природы, в том числе и информационных систем мониторинга и принятия решения резко снизят общие затраты всех ресурсов и издержки на посреднические услуги различной природы. Для решения всех проблем реализации целевых функций социально-экономической системы необходимо разработать ее математическую модель, разработать и исследовать алгоритмы решений и составить программные продукты. Это позволит в полной мере, используя методы и средства информационных технологий, находить оптимальные решения с учетом граничных условий и ограничений. Наиболее эффективным способом решения сформулированных задач развития системы является, по нашему мнению, представления сетевой системы в виде пространства Конторовича с решением задач посредством линейного программирования. Например, одной из задач, возникающей в сети, является задача поиска и поставки необходимого ресурса потребителям по минимальной цене с минимальными транзакционными издержками с учетом затрат на транспорт. Так, в активно-адаптивной интеллектуальной сети (умная сеть) автоматизированная система по требованию потребителя ведет поиск источников заданного количества любого ресурса по минимальной цене в сети во всех ее узлах и уровнях и определяет минимальную плату за транспорт от источников к потребителю по участкам сети, используя плату за передачу одной единицы ресурса на единицу расстояния передачи. Помимо спотовых биржевых цен, могут использоваться прямые договора поставки между отдельными потребителями и поставщиками по договорным ценам. Плата за транспорт на каждом уровне сети может определятся различными способами от договорного до регулируемого независимым антимонопольным органом в зависимости от природы ресурса и региональных особенностей рынка. Процесс ценообразования напоминает этот процесс в сотовых сетях, где действуют несколько операторов, конкурируя между собой, и имеется общее глобальное роуминговое пространство. Отметим, что задача ценообразования может быть решена с помощью методов линейного программирования[331]. Общей (стандартной) задачей линейного программирования называется задача нахождения минимума линейной целевой функции (линейной формы) вида: задача в которой фигурируют ограничения в форме неравенств. Сущность линейного программирования в нашем случае состоит в нахождении точек наименьшего значения целевой функции F = f(x)→mine – стоимости потребляемого ресурса при определенном наборе ограничений, налагаемых на аргументы и образующих систему ограничений. Математическая модель любой задачи линейного программирования включает в себя:
• максимум или минимум целевой функции (критерий оптимальности);
• систему ограничений в форме линейных уравнений и неравенств;
• требование не отрицательности переменных.
Рисунок 3.2. Схема замещения умной сети
В общей постановке задача линейного программирования выглядит следующим образом: Количество потребляемого ресурса от разных источников обозначены как переменные х = (х1 , х2 , … хn ) и целевая функция этих переменных – стоимость f(x) = f (х1 , х2 , … хn ) – cᵢ – плата за транспорт на i участке и услуги i оператора j части умной сети. Ставится задача: найти минимум целевой функции f (x) при условии, что переменные xᵢ принадлежат некоторой области G, включающей в себя все задействованные узлы умной системы:
Линейное программирование характеризуется тем, что а) функция f(x) является линейной функцией переменных х1 , х2 , … хn; б) область G определяется системой линейных равенств или неравенств.
Отметим, что всю систему можно рассматривать как комплекс сетей – платформ – ресурсных хабов с вертикальными и горизонтальными связями, объединенных с помощью распределенных реестров в систему блокчейн. Обмен информации между отдельными блоками системы, в том числе и о совершении сделок по продаже – рыночному обмену товарами, услугами и информацией, системы производится с помощью крипто инструментов, что исключает искажение, не санкционированный доступ, воровство и коррупционные схемы обмена.
Глобализация в рамках вертикали управляющих воздействий дает сбои без
