Россия в сверхкритической ситуации: управление восстановлением функций жизнеобеспечения для преодоления последствий природной макрокатастрофы

DOI: https://doi.org/10.33917/es-5.179.2021.28-35

Сверхкритическая жидкость — это такое состояние вещества, когда его температура и давление выше критической точки. Сверхкритическая ситуация — это такое состояние экономики в ее совокупных проявлениях и взаимовлиянии, при котором состояние ключевых профилей жизнеобеспечения ниже критической точки управляемости. Различные прогнозы все более актуализируют вероятность природной (и техногенной) макрокатастрофы (падение крупного метеорита, землетрясение силой в 10–12 баллов и иные, а также пандемия, аналогичная COVID-19, но с более тяжелыми последствиями). Как показала коронавирусная пандемия, к такого рода катастрофам  современная цивилизация становится все более уязвимой. Для преодоления дестабилизационных трендов природной (и техногенной) макрокатастрофы необходимо упреждающее принятие в России комплекса мер, резко повышающих эффективность госуправления в отношении перечня регулируемых ресурсных, экономических, технических, социальных и иных параметров с вписыванием механизмов и процедур госуправления в рыночные механизмы и структуру формирования бюджета с учетом внешних и внутренних факторов жизнедеятельности суперсистемы

Russia in Supercritical Situation: Managing Restoration of Life-Support Functions to Overcome the Consequences of a Natural Macro Catastrophe

Источники:

1. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Coronavirus superstrategy: мировая проекция финансовой модели catastrophe just-in-time для выхода из кризиса на новую геоэкономическую нормальность [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2020. № 4. С. 6–19. DOI: 10.33917/es-4.170.2020.6-19.

2. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Россия в новой экономической реальности. М.: Институт экономических стратегий, Ассоциация «Аналитика», 2016. 460 с.

3. Грабчак Е.П., Логинов Е.Л. Актуализация элементов централизованного государственного управления в рыночной среде ТЭК России в условиях многофакторной нестабильности с расширенной компонентой неопределенности // Искусственные общества. 2020. № 2. С. 7.

4. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Технология поддержки агент-ориентированного моделирования для суперкомпьютеров // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2016. № 1. С. 4–16.

5. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Агеева А.Ф. Агенториентированная модель Евразии и имитация реализации крупных инфраструктурных проектов // Экономика региона. 2018. № 4. С. 1102–1116.

6. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Агеева А.Ф. Имитация социально-экономической системы евразийского континента с помощью агент-ориентированных моделей // Прикладная эконометрика. 2017. № 4. С. 122–139.

7. Грабчак Е.П., Логинов Е.Л. Анализ и прогнозирование критических ситуаций в электро- и теплоэнергетике России на основе внедрения инновационных информационных сервисов // Инновационная деятельность. 2019. № 4. С. 24–28.

8. Грабчак Е.П., Григорьев В.В., Логинов Е.Л., Райков А.Н., Шкута А.А. Управление экономикой России в условиях с предельно большой компонентой неопределенности развития чрезвычайных ситуаций и критического недостатка информации // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2019. № 4. С. 104–110.

9. Бахтизин А.Р., Абрамов В.И. Применение агент-ориентированного подхода для моделирования сценариев чрезвычайных ситуаций в регионах России // Экономические и экологические вызовы устойчивому развитию России и других стран СНГ: проблемы формирования новой технологической базы: Материалы международной научно-практической конференции. М.: ИПР РАН, 2017. С. 29–31.

10. Агеев А.И., Радина В.А. Методология формирования плана на основе инструментария цифровой экономики [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2019. № 4. С. 6–17. DOI: 10.33917/es-4.162.2019.6-17.

11. Агеев А.И., Бочкарев О.И., Грабчак Е.П., Логинов Е.Л. Сетецентрическая система повышенной живучести управления энергетикой России в сложнопрогнозируемых критических условиях [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2021. № 3. С. 6–17. DOI: https://doi.org/10.33917/es-3.177.2021.6-17.

12. Агеев А.И., Грабчак Е.П., Логинов Е.Л., Махутов Н.А. Подходы к восстановлению элементов государственного управления в энергетике для действий в условиях чрезвычайных ситуаций сложнопрогнозируемого характера // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2020. № 4. С. 53–59.

13. Бахтизин А.Р., Макаров В.Л., Сушко Е.Д., Сушко Г.Б. Система проектирования масштабируемых агент-ориентированных моделей, включающих популяции агентов разных типов с динамически изменяющейся численностью и сложными многоэтапными взаимодействиями агентов, образующих социальные сети // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2020612410, 20.02.2020. Заявка от 6 февраля 2020 г. № 2020611366.

14. Логинов Е.Л., Борталевич С.И., Шкута А.А., Логинова В.Е. Подходы к использованию модели самоорганизации и распада нейронно-сетевых структур для повышения живучести информационных систем органов государственного управления вследствие природных, техногенных катастроф или военных атак // Вестник Московского университета МВД России. 2017. № 4. С. 187–194.

15. Бахтизин А.Р., Макаров В.Л., Хабриев Б.Р. Опыт реализации параллельной пространственно-распределенной агент-ориентированной модели с использованием многоядерной архитектуры // Искусственные общества. 2020. № 1. С. 2.

16. Grabchak E.P., Loginov E.L., Grigoriev V.V. Ensuring observability and controllability of complex technical systems in difficult and irregular situations when commands with a large distortion component are received // Lecture Notes in Electrical Engineering. 2021. Vol. 729 LNEE. P. 624–631.


>> Скачать (PDF, 210KB)

Следить за новостями ИНЭС: