Цифровой постимпериализм. Время определяемого будущего

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 , … х_n ) и целевая функция этих переменных – стоимость f(x) = f (х₁ , х₂ , … х_n ) – 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 , … х_n; б) область G определяется системой линейных равенств или неравенств.