Спецкурс

Имитационные модели и игры в управлении сложными системами

(28 часов)

Цель курса: сформировать у студентов:

·        представление о современных методах имитационного моделирования, включая системную динамику, агентное моделирование, анализ сетей;

·        умение структурированного формализованного логического описания  различных проблем в области государственного управления;

·        навык системного мышления при принятии управленческих решений;

·        знание принципов построения имитационных моделей;

·        навыки работы на различном программном обеспечении;

·        навыки построения и формального описания причинно-следственных диаграмм;

·        умение анализировать агентные модели и адаптировать их для решения управленческих задач.

Структура курса

Для достижения поставленных целей предполагается изучение следующих разделов (в скобках указано количество занятий по теме в процентах от общей продолжительности специального курса):

Часть 1. Введение: управление в мире сложных адаптивных систем. Необходимость новых подходов и методов анализа (10%).

Часть 2. Основы системного мышления (20%).

Часть 3. Основы анализа сетей (20%).

Часть 4. Основы агентного имитационного моделирования (50%).

Методы проведения занятий.

В курсе используются лекции, семинары, конференции, ситуационный метод (“case study”). Особое внимание уделяется имитационным играм.

Каждый студент должен выполнить ряд индивидуальных занятий на персональном компьютере, а также итоговый групповой проект управленческой направленности.

Формы контроля.

Итоговая оценка уровня изучения предложенного в курсе учебного материала включает работу на семинарских занятиях, оценку индивидуальных работ, итоговый групповой проект,  устный зачет.

 

План занятий

ТЕМА 1. СИСТЕМНОЕ МЫШЛЕНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ СЛОЖНЫМИ СИСТЕМАМИ

Занятие 1. Управление сложными системами.

Мир как совокупность сложных систем. Экономика сложности.  Сложные адаптивные системы в управлении: понятие, примеры. Исследования Института Санта Фе. Восприимчивость сложных систем к случайным событиям: критические переходы. Пределы управленческого вмешательства: когда вмешательство нерационально (лесные пожары в Калифорнии).

Лектор(ы): Тюленев

 

Занятия 2-3. Имитационная игра «Порт», «Рыболовство». Дебрифинг и обратная связь от участников. Анализ последствий управленческого вмешательства.

Лектор(ы):  Тюленев, Лумпов ( в сотрудничестве с МГУ, и др.)

 

ТЕМА 2. ОСНОВЫ СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ

Занятия 4-5. Принятие решений в динамически сложной среде. Основные причины недооценки сложности управленцами и принятия неэффективных решений. Контр-интуитивное поведение систем. Концепция обратной связи в управлении. Системная динамика и причинно-следственные диаграммы как механизм концептуализации поведения сложных систем. Архетипы систем (Питер Сенге). Кейс «Безопасность на дорогах».  Причинно-следственные диаграммы в государственном управлении с примерами: трагедия общности, проблемы миграции, управление товарными рынками.

Лектор(ы): Каталевский

В рамках семинарского занятия идет разбор кейса «Плато Кейбаб» (работа в группах по созданию причинно-следственной диаграммы). Анализ  диаграмм и разбор типичных ошибок при разработке причинно-следственных диаграмм.

Модели.  Причинно-следственные диаграммы; cистемно-динамическая модель «Кейбаб Плато»

Программное обеспечение: Vensim, Anylogic.

Домашнее задание № 1. Подготовка причинно-следственной диаграммы по контр-интуитивному поведению систем (реальный пример из практики государственного управления).

Литература.

Статьи:

 

·         G.Richardson. Tools for System Thinking and Modeling.Presentation, Rockefeller College of Public Affairs and Policy, University at Albany.

·         Sterman, J.D. All models are wrong: reflections on becoming a systems scientist. J.W.Forrester Prize Lecture. System Dynamics Review, Vol.18, #4 (Winter 2002). Pp. 501-531

 

Книги:

                          

·         Сидоренко В.Н. Системная динамика. М.: ТЕИС, 1998.

·         Сенге, П. Пятая дисциплина: искусство и практика построения самообучающейся организации. М.: Олимп-Бизнес, 2003.

·           Основы имитационного моделирования  и системного анализа в управлении. Учебное пособие (в печати). [Главы 1-2]

 

ТЕМА 3. СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ: АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Занятие 6. Конкуренция и сотрудничество: иерархии, рынки, сети. Социальные сети и моделирование сложных сетевых сообществ. Политические сети и методы их анализа. Коммуникативные сети в организациях. Формальные и неформальные структуры. Концептуальные основы: теоретические основы, основные параметры оценки сетей, примеры.

Лектор(ы): 

Программное обеспечение:

Модели и упражнения: Борьба большими пальцами

Литература:

1.      Milward H. Brinton, Provan Keith G. Measuring Network Structure//Public Administration Vol. 76, Summer 1998 (387-407)

2.      Social Network Analysis, A Brief Introduction

 

Занятие 7. Подходы к анализу сетей. Математический инструментарий. Классификация сетей и узлов, сравнительный анализ. Программные инструменты сетевого моделирования. Использование сетевого моделирования в корпоративном управлении: моделирование сетей в организациях (выявление неформальных групп, «клик»).

Лектор(ы): 

Домашнее задание №2: графическое отображение и анализ социальной сети с применением специального программного обеспечения.

Программное обеспечение: Pajek, http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/

Литература:

1.      Градосельская Г.В. Роль неформальных взаимодействий в организации бизнес-структур: сетевой подход // "Вестник РУДН", 2, 2006, стр. 84-102

2.      Градосельская Г.В. Современные подходы к измерению сетевых данных/ Сетевые измерения в социологии: Учебное пособие / Под ред. Г. С. Батыгина. М.: Издательский дом «Новый учебник», 2004.

3.      Pajek Program for Analysis and Visualization of Large Networks: Reference Manual

 

ТЕМА 4.  АГЕНТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ПРИНЯТИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ. 

Занятие 8. Введение в агентное моделирование. Экономика сложности, моделирование «возникаемых» (emerging) процессов. Краткий обзор областей применения агентных моделей. История возникновения агентного моделирования. Модель Т.Шеллинга: непреднамеренная сегрегация («Микромотивы и макроповедение»). Модель эвакуации Хелбинга и модели, демонстрирующие подражательное коллективное поведение. Модели трафика.

Лектор(ы): Каталевский

Модели.  (1) Модель сегрегации Т.Шеллинга (работа в классе: анализ чувствительности, пределы толерантности); (2) модель эвакуации Хелбинга: эксперименты в классе, анализ чувствительности модели;

Программное обеспечение: NetLogo, Anylogic

Литература

·           Основы имитационного моделирования  и системного анализа в управлении. Учебное пособие (в печати). Глава 5

·         R. Axelrod. Advancing the Art of Simulation in the Social Sciences. In Rosario Conte, Rainer Hegselmann and Pietro Terna (eds.), Simulating Social Phenomena. Berlin: Springer, 1997

·         D.Helbing, Illes Farkas, Tamas Vicsek. Simulating dynamic features of escape panic. Nature, Vol. 407, September 2000.

·         D. Batten. Discovering artificial economics. How agents learn and economies evolve. Westview Press: 2000 (Chapter 1).

 

 

Занятие 9. Обзор существующего программного обеспечения для агентного моделирования. Структура программы NetLogo. Основные понятия. Структура программного кода, основные правила синтаксиса. Разбор задания по Tutorial NetLogo.

Лектор(ы):

Модели.  Traffic Basic, Traffic Grid, Autumn.

Программное обеспечение: NetLogo, Anylogic

Литература:

NetLogo Tutorial

Netlogo 4.0 – Quick Guide

 

Занятие 10. Агентные модели социальных явлений. Обзор социальных феноменов, которые можно моделировать при помощи агентного подхода. Антикоррупционная политика как пример применения агентного моделирования в государственном управлении. Конкуренция и кооперация. Игра большими пальцами. Теоретические основы, примеры конкуренции и кооперации в природе и обществе. Возврат к игре «Рыболовство», обсуждение возможного сценария игры с международным комитетом, регулирующим квоты на вылов рыбы, оценка упущенной выгоды. Упражнение: заполнить таблицу – что дает конкуренция, что дает кооперация.

Лектор(ы): 

Модели.  Модель коррупции, Комплект моделей NetLogo EACH (Evolution of Altruistic and Cooperative Habits).

Программное обеспечение: NetLogo

Литература.

 

Занятия 11-12. Агентные модели диффузии: идей/инноваций/эпидемий. Концептуальные основы модели Ф. Басса. Модель распространения эпидемий (сценарии распространения и чувствительность модели к различным параметрам – контагиозности заболевания, сроке излечения, карантине, вакцинации (предварительной и во время эпидемии), т.п.). Механизм «социальных эпидемий»: рекомендации (Word Of Mouth). Распространение религий, экстремизма– сходный механизм идейного «заражения». Сетевые экстерналии, QWERTY-эффекты и пределы «замыкания».

Лектор(ы): 

Продолжительность: 2 лекции (1ая лекция –, 2ая лекция –)

Модели.  На первом занятии – теория + разбор моделей (1) Модель Басса (агентная), (2) модель распространения эпидемий (собственная + модель AIDS), (3) агентная модель «Скайпа» (эффект сетевых экстерналий).

На втором занятии – разбор моделей (4) модель Voting, (5) Diffusion on a Network, (5) обзор модели электронного туроператора (Каталевский/Панов).

Программное обеспечение: NetLogo, Anylogic

Литература.

·         Dave Balter. The Word of Mouth. Presentation

·         Social influences and smoking behavior. Final report to the American Legacy Foundation. Center on Social and Economic Dynamics. February 2006.

 

 

Занятие 13. Итоговое занятие, презентация студенческих работ.

Лектор(ы): 

График занятий

Дата	Тема занятия	Лектор	Упражнения и практические задания	Домашние задания
	Управление сложными системами.
	Управление сложными системами.	,	Имитационная игра «Рыболовство»
	Принятие решений в динамически сложной среде
	Семинар		Кейс «Плато Кейбаб»
	Занятие проводит Панов М.И. по своему спецкурсу
	Конкуренция и кооперация	,	Борьба большими пальцами Комплект моделей EACH	Подготовка причинно-следственной диаграммы по контр-интуитивному поведению систем (реальный пример из практики государственного управления).
	Социальные сети и моделирование сложных сетевых сообществ.		Анализ террористических атак Анализ политического пространства при помощи сети (на примере Украины/России) Построение и анализ структуры социальной сети
	Введение в агентное моделирование		(1) Модель сегрегации Т.Шеллинга (работа в классе: анализ чувствительности, пределы толерантности); (2) модель эвакуации Хелбинга: эксперименты в классе, анализ чувствительности модели;	Графическое отображение социальной сети организации в программе Pajek
	Семинар «Работа с программным обеспечением»	,	(3) Traffic Basic (4) Traffic Grid (5) Automn	Выполнение Tutorial NetLogo
	Агентные модели социальных явлений.		Модель антикоррупционной политики
	Агентные модели диффузии: идей/инноваций/эпидемий.	,
	Агентные модели диффузии: идей/инноваций/эпидемий.
	Итоговая студенческая конференция	,  ,	Групповой проект	Итоговый группой проект