Моделирование и стабилизация нерегулярного механизма ценообразования на сети локальных рынков
Автор(ы):
Татьяна Анатольевна Алексеева
к.ф-м.н., доцент департамента математики
факультета Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук
Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург)
talekseeva@hse.ru
Николай Владимирович Кузнецов
д.ф-м.н., заведующий кафедрой прикладной кибернетики СПбГУ,
заведующий лабораторией информационно-управляющих систем
Института проблем машиноведения РАН (ИПМаш РАН)
nkuznetsov239@mail.ru
Мокаев Тимур Назирович
д.ф-м.н., профессор кафедры прикладной кибернетики
Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ)
tim.mokaev@gmail.com
Константин Михайлович Посудин
аспирант кафедры прикладной кибернетики
Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ)
kposudin@gmail.com
Аннотация:
Точность предсказания ожидаемых значений экономических показателей в условиях нерегулярной динамики играет ключевую роль для принятия оптимальных управленческих мер. Решение этой актуальной и трудной задачи требует применения современных технологий искусственного интеллекта, на широкое внедрение которых в экономику нацелен федеральный проект "Искусственный интеллект". На примере модели торговли на рынке краткосрочных товаров мы демонстрируем эффективность сочетания технологий искусственного интеллекта и классических методов математического управления для обнаружения нерегулярной динамики в механизме ценообразования и стабилизации выявленного нерегулярного режима с помощью малого управляющего воздействия.
Ключевые слова
- глубокое машинное обучение
- искусственный интеллект
- модель ценообразования
- нелинейная динамика
- нестабильная периодическая орбита
- отображение Эно
- хаос
Ссылки:
- Kantorovich L. V. Mathematics in Economics: Achievements, Difficulties, Perspectives. Nobel Lectures and 1989 Survey of Members (Dec., 1989). The American Economic Review, 1989, 79 (6), 18-22
- Канторович Л. В. Математические методы организации и планирования производства. Л. : Изд-во ЛГУ, 1939. 68 с
- Канторович Л. В. Экономический расчет наилучшего использования ресурсов. М. : Изд-во Академии наук СССР, 1959. 344 с
- Бухвалов А. В. Л. В. Канторович и экономико-математическое моделирование: синтез реальности, математики и экономики. Российский журнал менеджмента, 10(3), 2012, 3‑ 30
- Леонид Витальевич Канторович: математика, менеджмент, информатика / Под. ред. Г. А. Леонова, В. С. Катькало, А. В. Бухвалова. СПб. : Изд-во «Высшая школа менеджмента», 2009. 575 с
- Вершик А. М., Кутателадзе С. С., Новиков С. П. Леонид Витальевич Канторович (к 100-летию со дня рождения), УМН, 67:3(405), 2012, 185‑ 191
- Канторович Л. В. О проведении численных и аналитических вычислений на машинах с программным управлением, Изв. АН Арм. ССР, 10(2), 1957, 3‑ 16
- Канторович Л. В. О некоторых новых подходах к вычислительным методам и обработке наблюдений, Сиб. матем. журн., 3(5), 1962, 701-709
- Даугавет О. К., Романовский И. В. О деятельности и работах Л. В. Канторовича в области программирования, Журнал Новой экономической ассоциации, 1(13), 2012, 185‑ 190
- Kuznetsov N. Theory of hidden oscillations and stability of control systems. Journal of Computer and Systems Sciences International, 2020, 59, 647‑ 668
- Parkes D., Wellman M. Economic reasoning and artificial intelligence, Science, 349(6245), 2015, 267‑ 272
- Maliar L., Maliar S., Winant P. Deep learning for solving dynamic economic models, Journal of Monetary Economics, 2021; 122:76‑ 101
- Barnett W., Bella G., Ghosh T., Mattana P., Venturi B. Shilnikov chaos, low interest rates, and New Keynesian macroeconomics. Journal of Economic Dynamics and Control, 2022; 134:art. num. 104291
- Galizia D. Saddle cycles: Solving rational expectations models featuring limit cycles (or chaos) using perturbation methods, Quantitative Economics, 2021; 12(3):869‑ 901
- Beaudry P., Galizia D., Portier F. Putting the cycle back into business cycle analysis. American Economic Review, 2020; 110 (1):1‑ 47
- Alexeeva T., Kuznetsov N., Mokaev T. Study of irregular dynamics in an economic model: attractor localization and Lyapunov exponents. Chaos, Solitons & Fractals, 2021; 152:art. num. 111365
- Alexeeva T., Mokaev T., Polshchikova I. Dynamics of monetary and fiscal policy in a New Keynesian model in continuous time. Differencialnie Uravnenia i Protsesy Upravlenia/Differential Equations and Control Processes, 2020, no. 4
- Aliber R. Z., Kindleberge C. P. Manias, Panics, and Crashes: A History of Financial Crises, Palgrave Macmillan UK, 2015. 435 p
- Taleb N. N. The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable (The Incerto Collection). Random House and Penguin, 2007. 400 p
- Alexeeva T., Barnett W., Kuznetsov N., Mokaev T. Time delay control for stabilization of the Shapovalov mid-size firm model. IFAC-PapersOnLine, 2020; 53(2):16971‑ 16976
- Alexeeva T. A., Diep Q. -B., Kuznetsov N. V., Zelinka I. Forecasting and stabilizing chaotic regimes in two macroeconomic models via artificial intelligence technologies and control methods. Chaos, Solitons & Fractals, 2023; 170:art. num. 113377
- Алексеева Т. А., Беляев А. Ю., Кузнецов Н. В., Мокаев Т. Н. Прогнозирование и управление в модели цен на сетевых рынках: нелинейный анализ и технологии искусственного интеллекта. Математическая теория управления и ее приложения: МТУИП-2022. Материалы 15-й мультиконференции по проблемам управления. СПб. : АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2022, 225-‑ 228
- Ikemoto J., Ushio T. Continuous deep Q-learning with a simulator for stabilization of uncertain discrete-time systems, Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, 12 (4), 2021, 738‑ 757
- Pyragas K. Continuous control of chaos by self-controlling feedback. Physis letters A, 1992; 170(6):421‑ 428
- Storn R., Price K. Differential evolution ‑ a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. Journal of global optimization, 1997; 11(4):341‑ 359
- Chow S. N. Lattice Dynamical Systems. In: Macki, J. W., Zecca, P. (eds) Dynamical Systems. Lecture Notes in Mathematics. Springer, 2003, no. 1822, pp. 1‑ 102
- Henon M. A two-dimensional mapping with a strange attractor. Communications in Mathematical Physics, 1976; 50:69‑ 77
- Sutton R., Barto A. Introduction to Reinforcement Learning. Cambridge: MIT press, 1998. 322 p
- Gu S., Lillicrap T., Sutskever I., Levine S. Continuous Deep Q-Learning with Model-Based Acceleration. ICML'16: Proceedings of the 33rd International Conference on International Conference on Machine Learning, 2016; 48:2829‑ 2838
- Dudkowski D., Jafari S., Kapitaniak T., Kuznetsov N., Leonov G., Prasad A. Hidden attractors in dynamical systems. Physics Reports, 2016; 637:1‑ 50
- Prasad A. Existence of perpetual points in nonlinear dynamical systems and its applications. International Journal of Bifurcation and Chaos, 2015; 25(2):art. num. 153005
- Leonov G., Kuznetsov N. Hidden attractors in dynamical systems. From hidden oscillations in Hilbert-Kolmogorov, Aizerman, and Kalman problems to hidden chaotic attractors in Chua circuits. International Journal of Bifurcation and Chaos in Applied Sciences and Engineering, 2013; 23(1):art. num. 1330002
- Kuznetsov N., Leonov G., Mokaev T., Prasad A., Shrimali M. Finite-time Lyapunov dimension and hidden attractor of the Rabinovich system. Nonlinear Dynamics, 2018; 92(2):267‑ 285
- Kuznetsov N., Mokaev T., Kuznetsova O., Kudryashova E. The Lorenz system: hidden boundary of practical stability and the Lyapunov dimension. Nonlinear Dynamics, 2020; 102:713‑ 732
- Kuznetsov N., Mokaev T., Ponomarenko V., Seleznev E., Stankevich N., Chua L. Hidden attractors in Chua circuit: mathematical theory meets physical experiments. Nonlinear Dynamics, 2023; 111:5859‑ 5887
- Dudkowski D., Prasad A., Kapitaniak T. Perpetual points and periodic perpetual loci in maps. Chaos, 2016; 26:art. num. 103103