МЕТОД ВЕРИФИКАЦИИ АЛГОРИТМА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ РЫНКА ЭТП ПОСРЕДСТВОМ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ГРАФОВ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье предложена визуализация динамических графов в качестве метода верификации модели рынка ЭТП. Приведены результаты экспериментов построения рыночного окружения для оценки адекватности алгоритма имитационной модели.

Полный текст

Введение В [1] предложено представить рынок электронной торговой площадки (ЭТП) ориентированным графом, на ребрах которого содержится информация о характере взаимодействия между участниками. В случае рассматриваемой модели вершинами этого графа являются компании-участники ЭТП. Моделирование рыночного окружения для конкретного предприятия относительно его коммерческих интересов позволит оценить его экономические перспективы на рынке ЭТП. Ключевыми характеристиками потенциальных контрагентов (компаний, составляющих рыночное окружение) рассматриваемого предприятия являются: - доля рынка, которая показывает, какую долю в закупках и продажах контрагента составляет продукция рассматриваемого предприятия; - активность контрагента, которую характеризует ожидаемое количество активностей - случаев участия в торгово-закупочных процедурах в течение месяца. Цель статьи - анализ возможности визуализации динамических графов в качестве метода верификации модели рынка ЭТП в интересах его участников. Проверка собранных данных Для представления эксперимента случайным образом выберем предприятие, присутствующее на ЭТП, и относительно него построим рыночное окружение с помощью разработанного программного обеспечения (ПО) Carms [2]. Для оценки адекватности полученных результатов проведем перекрестную проверку - сверим информацию с сайта ЭТП со «спарсированными» данными, находящимися в БД, и с результатами расчетов ПО (см. рис. 1). В левой части рис. 1 представлен фрагмент страницы сайта ЭТП - архив торгов организации ООО «Аэропорт Норильск». В правой части находится фрагмент «спарсированной» базы данных (БД) ЭТП, информация из которой поступает в информационно-аналитическую программу [2] для обработки. Из рис. 1 видно, что даты «активностей» компании, представленные на сайте ЭТП, совпадают со «спарсированными» данными, находящимися в БД. В правом нижнем углу отражено рабочее окно ПО: видно, что значения в строке - «количество активностей» по месяцам совпадают с реальными данными (информацией, находящейся на сайте ЭТП и в БД). При этом результаты проделанного вручную расчета вероятного числа активностей в месяц совпадают с результатом расчета с помощью ПО. Адекватность результатов расчета интегрального показателя «доля рынка» проверим на примере рыночного окружения случайным образом выбранной компании-участника ЭТП - ЗАО «ИЭН» (см. рис. 2). Для проверки возьмем предприятие с идентификационным номером 109223, которому соответствует компания ООО «Тулацемент». Отметим, что при выборе типа партнерства (взаимодействия) - «потребление», программа определяет всех потенциальных потребителей рассматриваемой компании на рынке ЭТП. Поскольку в данном случае расчет производится относительно компании ЗАО «ИЭН», эта компания выступает в роли поставщика, а ООО «Тулацемент» - в роли потребителя. Полученное расчетным путем (см. далее) значение показателя доля рынка 0,125 означает, что ООО «Тулацемент» потенциально готово покупать 12,5% от всей номенклатуры продукции, производимой ЗАО «ИЭН». Для верификации результатов, выданных ПО, сравним рассматриваемые предприятия по атрибутам «поставляемая продукция» и «потребляемая продукция», которые представляют собой множества чисел, являющиеся кодами ОКДП (см. рис.1). В столбце «value» находятся все ОКДП коды компаний, по которым они закупают и продают продукцию. Направление - покупка/продажа определяется значением в столбце «set_id». Как видно из рисунка, между двумя рассматриваемыми компаниями зафиксировано пересечение торговых интересов по трем номенклатурным единицам. Рис. 1. Перекрестное сравнение исходных данных и полученных результатов расчета ПО (фрагмент) Рис. 2. Результат моделирования рыночного окружения для ЗАО «ИЭН» Расчет доли рынка Степень удовлетворенности от возможного торгового взаимодействия потенциальных партнеров рассчитаем по формуле для оценки доли рынка: , где М - мощность множества; - поставляемая продукция; - потребляемая продукция. Полученное значение = 0,125 соответствует расчету ПО. Верификацией модели в данном случае является определение правильности преобразования концептуальной модели в имитационную. Концептуальная модель в рамках данного исследования - это описание логики потенциального взаимодействия агентов между собой и рыночным окружением [4]. Для верификации имитационной модели было совершено 28 итераций по расчету рыночного окружения для разных компаний-участников ЭТП. Использовались следующие методы верификации: - структурный разбор и коллективная проверка модели; - проверка модели лицом, не участвующим в разработке модели; - трассировка модели - результаты моделирования выводятся на экран и сравниваются с результатами, вычисленными вручную; - просмотр анимации модели (см. рис.4). Поскольку процедура трассировки разногласий не выявила, можно сделать вывод о том, что разработанная имитационная модель соответствует концептуальной, а значит является адекватной. Рис. 3. Анализ на наличие пересечений торговых интересов предприятий по атрибуту «value» (фрагмент) Рис. 4. Фрагмент рабочего окна программы по расчету рыночного окружения Заключение Среда ЭТП представляет собой социально-экономическую систему (сеть), которая изменяется с течением времени. В связи с высокой динамикой на электронных рынках постоянно появляются и исчезают игроки рынка, меняются связи между его участниками - это можно представить, как естественные изменения в динамическом графе: появление и исчезновение ребер и вершин и изменение их атрибутов. Поэтому, по нашему мнению, визуализация динамических графов представляется наиболее наглядным и эффективным методом верификации модели рынка ЭТП.
×

Об авторах

Ксения Николаевна Агрова

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики

Email: kseniya.agrova@gmail.com

Список литературы

  1. Батура Т. В. Методы анализа компьютерных социальных сетей // Вестник НГУ. Т. 10, Вып. 4, 2012. - С. 13-28.
  2. Димов Э.М., Агрова К.Н., Пупышев А.А. Объектное представление имитационной модели бизнес-процесса продвижения продукции посредством электронных рынков на основе «Модели графа взаимодействий» // Управление экономическими системами. №10(58), 2013 // URL: http://www.uecs.ru/ teoriya-upravleniya/item/2402--q-q (д.o. 18.09.2015)
  3. Димов Э.М., Агрова К.Н. Интеллектуально-аналитическая система анализа рыночного окружения на электронных торговых площадках и поддержки принятия управленческих решений // Наука и бизнес: пути развития. №3(33), 2014. - С. 89-94.
  4. Ланцев Е.А. Верификация агентных имитационных моделей Anylogic с применением технологии интеллектуального анализа процессов // ИММОД, 2013. - С. 348-350.
  5. Левин И., Коренблит М., Талис В. Изучение динамики социальных сетей на основе моделирования в среде NodeXL-Excel // Problems of education in the 21st century. Vol. 54, 2013. - P. 125-137 // URL: http://www.tau.ac.il/ ~ilia1/publications/ analit125-137levin_vol54. pdf (д.о. 1.09.15).
  6. Прохоров А., Ларичев Н. Компьютерная визуализация социальных сетей // КомпьютерПресс. URL: http://www.compress.ru/ article.aspx?id=16593 (д.о. 22.09.15).
  7. Пупырев С.Н., Тихонов А.В. Визуализация динамических графов для анализа сложных сетей // Моделирование и анализ информационных систем. №1, 2010. - С. 117-135.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Агрова К.Н., 2015

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах