Имитационное моделирование как метод исследования элементов инновационной деятельности

На протяжении последних лет исследованию инновационной деятельности уделяется особое внимание. Инновационный путь развития предполагает не только разработку новых технологий и выпуск высокотехнологичной продукции, но также и выстраивание эффективных механизмов взаимодействия участников, определение приоритетов и инструментов инновационной политики, оценку эффективности и результативности инновационной деятельности. Ввиду актуальности, исследовательская работа направлена на расширение возможностей имитационного моделирования инновационной деятельности средствами интерактивной системы MATLAB. Результатом практической части исследования выступает методика оценки элемента инновационной деятельности, способная учитывать потенциальные факторы влияния, которые воздействуют на инновационное развитие изучаемого субъекта

Ключевые слова: моделирование инновационной деятельности, оценка инновационной деятельности, MATLAB, нечеткие множества, нечеткая логика

Список использованных источников

  1. Большая энциклопедия нефти и газа. https://www.ngpedia.ru/index.html.
  2. Л. С. Звягин. Актуальные экономико-математические методы исследования современных экономических процессов//Вопросы экономики и управления. 2015. № 2. С. 1-6.
  3. Словарь экономических терминов. http://www.economicportal.ru/term-words/word-ea1.html#ea29.
  4. О. И. Никонов. Математическое моделирование и методы принятия решений: учеб. пособие. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2015. 100 с.
  5. Э. Г. Азимов, А. Н. Щукин. Новый словарь методических терминов и понятий (теория и практика обучения языкам). М.: Издательство ИКАР, 2009.
  6. А. М. Новиков, Д. А. Новиков. Методология. М.: СИН-ТЕГ, 2007. 668 с.
  7. Д. А. Новиков, А. Г. Чхартишвили. Активный прогноз. М.: ИПУ РАН, 2002.
  8. В. А. Лукас. Теория управления техническими системами: учеб. пособие для вузов. 4-е изд., испр. Екатеринбург: Изд-во УГГУ, 2005. 677 с.
  9. И. В. Мирошник, В. О. Никифоров, А. Л. Фрадков. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука, 2000. 549 с.
  10. А. В. Пантелеев. Теория управления в примерах и задачах: учеб. пособие. М.: Высш. шк., 2003. 583 с.
  11. В. Н. Фомин, А. Л. Фрадков, В. А. Якубович. Адаптивное управление динамическими объектами. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981. 448 с.
  12. С. Г. Емельянов, В. С. Титов, М. В. Бобырь. Интеллектуальные системы на основе нечеткой логики и мягких арифметических операций: учебное пособие. М.: Аргамак- Медиа, 2014. 341 с.
  13. В. А. Дыхта. Динамические системы в экономике. Введение в анализ одномерных моделей: учеб. пособие. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2003. 178 с.
  14. К. В. Балдин. Управление рисками в инновационно-инвестиционной деятельности предприятия: учеб. пособие. 2-е изд. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2012. 420 с.
  15. А. В. Тычинский. Управление инновационной деятельностью компаний: современные подходы, алгоритмы, опыт. Таганрог: ТРТУ, 2006. 189 с.
  16. А. И. Егоров. Основы теории управления. М.: Физматлит, 2004. 504 с.
  17. С. Д. Штовба. Проектирование нечетких систем средствами. MATLAB. М.: Горячая линия – Теле-ком, 2007.
  18. М. А. Горькавый, А. И. Горькавый. Интеллектуальные системы в задачах управления техническими и организационно-технологическими процессами: учеб. пособие. Комсомольск-на-Амуре: ФГБОУ ВО «КнАГТУ», 2016. 117 с.
  19. А. В. Леоненков. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и Fuzzytech. СПб.: БХВ-Петербург, 2005.
  20. В. П. Дьяконов. VisSim+Mathcad+MATLAB. Визуальное математическое моделирование. М.: СОЛОН-Пресс, 2010. 384 с.
  21. Д. Б. Соловьев, С. С. Кузора. Нечеткое моделирование оценки элемента кластера//Вестник Нижегородского университета им Н. И. Лобачевского. Серия: «Социальные науки». № 2 (54). 2019. С. 23-28.
  22. Д. Б. Соловьев, С. С. Кузора, А. Е. Меркушева. Математическая модель оценки эффективности инновационного хаба//Экономика и управление: проблемы, решения. 2018. Т. 1. № 3. С. 3-10.
  23. Д. Б. Соловьев, С. С. Кузора, А. Е. Меркушева. Использование алгоритмов нечеткого вывода для предварительной оценки участников при кластерном подходе//Инновации. 2018. № 5 (235). С. 77-81.
  24. Д. Б. Соловьев, С. С. Кузора. Применение математического моделирования в инновационной деятельности//Креативная экономика. 2019. Т. 13. № 4. С. 701-712.
  25. Д. Б. Соловьев, И.П. Натаров, С. С. Кузора. Моделирование оценки готовности субъекта Российской Федерации к инновационной деятельности (на примере Приморского края)//Креативная экономика. 2020. Т. 14. № 5.
  26. Д. Б. Соловьев, С. С. Кузора. Методика оценки инновационной деятельности посредством гибких алгоритмов//Инновации. 2019. № 6 (248). С. 78-87.
  27. D. B. Solovev, S. S. Kuzora. MATLAB for Simulation-Based Innovation Performance Assessment. 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon), Vladivostok, Russia, 2019. P. 1-3.
  28. Центральный банк Российской Федерации. https://www.cbr.ru/currency_base/dynamics.
  29. Официальный сайт технопарка «Русский». http://rutechpark.ru.
  30. Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации. http://docs.cntd.ru/document/gost-19-701-90-espd.

Авторы