Все выпуски

В статье проанализированы результаты компьютерного эксперимента по оценке влияния пространственного размещения (схем посадки) деревьев на продукционный процесс и динамику почвенного плодородия в лесных плантациях. Для имитации роста плантаций нативной формы осины (Populus tremula L.) с коротким (30 лет) оборотом рубки использована система моделей EFIMOD и почвенно-климатические данные, соответствующие условиям лесной зоны Республики Марий Эл. По результатам модельных оценок, схемы посадки с расстоянием между деревьями в ряду 1–4 м и междурядьями 4–6 м характеризуются наибольшими показателями продукции биомассы, повышением почвенных запасов органического вещества и минимальными потерями азота почв за оборот рубки.

The article presents the results of computer simulations aimed to assess the influence of tree spatial locations (planting schemes) on the productivity and the dynamics of soil fertility in forest plantations. The growth of aspen (Populus tremula L.) in plantations with short rotation (30 years) was simulated in the EFIMOD system of models with the soil and climatic data matching forested lands in the Mari El Republic. The outcome reveals that higher biomass rates, increase in soil organic matter stocks, and the minimal loss of soil nitrogen can be obtained when the distance between trees in the row equals 1–4 m and 4–6 м in aisles.

Данная работа посвящена модификации ранее предлагавшегося автором дискретного варианта модели А. П. Михайлова «власть–общество». Эта модификация учитывает социально-экономическое развитие системы и коррупцию в ней по аналогии с непрерывной моделью «власть–общество–экономика–коррупция», но имеет в своей основе стохастический клеточный автомат, описывающий динамику распределения власти в иерархии. Новая версия модели построена путем введения в пространство состояний клетки ранее предлагавшегося клеточного автомата переменных, соответствующих численности населения, объему экономического производства, объему основных производственных фондов и уровню коррупции. Структура социально-экономических зависимостей в системе заимствована из модели Солоу и непрерывной детерминированной модели «власть–общество–экономика–коррупция», однако особенностью новой модели является ее гибкость, позволяющая рассматривать в ее рамках региональные различия во всех параметрах социально-экономического развития, различные модели производства и динамики народонаселения, а также транспортные связи между регионами. Построена имитационная система, включающая три уровня властной иерархии, пять регионов и 100 муниципалитетов, при помощи которой проведен ряд вычислительных экспериментов. В ходе этого исследования получены результаты, указывающие на изменение характера динамики распределения власти при повышении уровня коррупции. Если в отсутствие коррупции (аналогично предыдущей версии модели) распределение власти в иерархии асимптотически стремится к одному из стационарных состояний, то при наличии высокого уровня коррупции объем власти в системе испытывает нерегулярные колебательные изменения и лишь в дальнейшем также сходится к стационарному состоянию. Данные результаты можно содержательно интерпретировать как снижение стабильности властной иерархии при усилении коррупции.

In this paper we consider a new modification of the discrete version of Mikhailov’s ‘power–society’ model, previously proposed by the author. This modification includes social-economical dynamics and corruption of the system similarly to continuous ‘power–society–economics–corruption’ model but is based on a stochastic cellular automaton describing the dynamics of power distribution in a hierarchy. This new version is founded on previously proposed ‘power–society’ system modeling cellular automaton, its cell state space enriched with variables corresponding to population, economic production, production assets volume and corruption level. The social-economical structure of the model is inherited from Solow and deterministic continuous ‘power–society–economics–corruption’ models. At the same time the new model is flexible, allowing to consider regional differentiation in all social and economical dynamics parameters, to use various production and demography models and to account for goods transit between the regions. A simulation system was built, including three power hierarchy levels, five regions and 100 municipalities. and a number of numerical experiments were carried out. This research yielded results showing specific changes of the dynamics in power distribution in hierarchy when corruption level increases. While corruption is zero (similar to the previous version of the model) the power distribution in hierarchy asymptotically tends to one of stationary states. If the corruption level increases substantially, volume of power in the system is subjected to irregular oscillations, and only much later tends to a stationary value. The meaning of these results can be interpreted as the fact that the stability of power hierarchy decreases when corruption level goes up.

Оптимизация промысла остается важной задачей математической биологии. Концепция максимального равновесного изъятия MSY, популярная в теории оптимальной эксплуатации, предполагает поддержание численности популяции на уровне максимального воспроизводства, что в теории позволяет балансировать между экономической выгодой и сохранением биоресурсов. Однако этот подход имеет ограничения, обусловленные сложной структурой популяций и нелинейностью динамических процессов. Особую проблему представляют эволюционные последствия: селективный промысел изменяет условия отбора, что ведет к трансформации поведенческих характеристик, ухудшению качества потомства и изменению генофонда. Влияние неселективного промысла на генетический состав изучено меньше.

В работе исследуется влияние неселективного промысла с постоянной долей изъятия на эволюцию генетически неоднородной популяции. Предполагается, что генетическое разнообразие контролируется одним локусом с двумя аллелями. При высокой и низкой численности преимущество получают разные генотипы: одни более плодовиты (r-стратегия), другие более устойчивы к ограничению по ресурсам (K-стратегия). Рассматривается классическая эколого-генетическая модель с дискретным временем в предположении, что приспособленность каждого из генотипов линейно зависит от популяционной численности. Включение в модель коэффициента промыслового изъятия позволяет связать задачу оптимизации промысла с задачей прогноза отбора генотипов.

Аналитически показано, что при промысле, обеспечивающем максимальный устойчивый улов (MSY), равновесный генетический состав не меняется, а численность снижается вдвое, при этом тип генетического равновесия может измениться. Это связано с тем, что оптимальная доля изъятия для одного генетического равновесия не является оптимальной для других. В отсутствие промысла доминируют K-стратеги, но изъятие особей может сместить баланс в пользу r-стратегов, чья высокая плодовитость компенсирует потери. Определены критические уровни изъятия, при которых происходит смена доминирующей стратегии.

Результаты объясняют, почему промысловые популяции медленно восстанавливаются после прекращения эксплуатации: промысел закрепляет адаптации, выгодные при изъятии, но снижающие устойчивость в естественных условиях. Например, у песцов в неволе закрепляются высокопродуктивные генотипы, тогда как в природе преобладают особи с меньшей плодовитостью, но большей выживаемостью. Это указывает на необходимость учета генетической динамики при разработке стратегий устойчивого промысла.

The problem of harvest optimization remains a central challenge in mathematical biology. The concept of Maximum Sustainable Yield (MSY), widely used in optimal exploitation theory, proposes maintaining target populations at levels ensuring maximum reproduction, theoretically balancing economic benefits with resource conservation. While MSYbased management promotes population stability and system resilience, it faces significant limitations due to complex intrapopulation structures and nonlinear dynamics in exploited species. Of particular concern are the evolutionary consequences of harvesting, as artificial selection may drive changes divergent from natural selection pressures. Empirical evidence confirms that selective harvesting alters behavioral traits, reduces offspring quality, and modifies population gene pools. In contrast, the genetic impacts of non-selective harvesting remain poorly understood and require further investigation.

This study examines how non-selective harvesting with constant removal rates affects evolution in genetically heterogeneous populations. We model genetic diversity controlled by a single diallelic locus, where different genotypes dominate at high/low densities: r-strategists (high fecundity) versus K-strategists (resource-limited resilience). The classical ecological and genetic model with discrete time is considered. The model assumes that the fitness of each genotype linearly depends on the population size. By including the harvesting withdrawal coefficient, the model allows for linking the problem of optimizing harvest with the that of predicting genotype selection.

Analytical results demonstrate that under MSY harvesting the equilibrium genetic composition remains unchanged while population size halves. The type of genetic equilibrium may shift, as optimal harvest rates differ between equilibria. Natural K-strategist dominance may reverse toward r-strategists, whose high reproduction compensates for harvest losses. Critical harvesting thresholds triggering strategy shifts were identified.

These findings explain why exploited populations show slow recovery after harvesting cessation: exploitation reinforces adaptations beneficial under removal pressure but maladaptive in natural conditions. For instance, captive arctic foxes select for high-productivity genotypes, whereas wild populations favor lower-fecundity/higher-survival phenotypes. This underscores the necessity of incorporating genetic dynamics into sustainable harvesting management strategies, as MSY policies may inadvertently alter evolutionary trajectories through density-dependent selection processes. Recovery periods must account for genetic adaptation timescales in management frameworks.

Coconut plantation plays a vital role in the economy and source of living for millions of farmers around the world, especially in tropical regions. The rugose spiraling whitefly is a highly destructive pest causing severe damage to coconut trees and significantly reducing their productivity. The aim of this paper is to develop and analyze a mathematical model that captures the dynamics of whitefly and to highlight the benefits of using biological control to mitigate the impact of pest damaging coconut palms. To be more realistic, a stage-structured model with maturation delay and lag in the implementation of the control measures has been considered in the model. We identify the equilibrium points of the system and perform a stability analysis to assess the system behavior. The numerical simulation of the proposed system is also reported. The findings reveal that introducing the population of parasitoids can effectively reduce the rugose spiraling whitefly population presenting a promising strategy for mitigating the pest’s impact.

Coconut plantation plays a vital role in the economy and source of living for millions of farmers around the world, especially in tropical regions. The rugose spiraling whitefly is a highly destructive pest causing severe damage to coconut trees and significantly reducing their productivity. The aim of this paper is to develop and analyze a mathematical model that captures the dynamics of whitefly and to highlight the benefits of using biological control to mitigate the impact of pest damaging coconut palms. To be more realistic, a stage-structured model with maturation delay and lag in the implementation of the control measures has been considered in the model. We identify the equilibrium points of the system and perform a stability analysis to assess the system behavior. The numerical simulation of the proposed system is also reported. The findings reveal that introducing the population of parasitoids can effectively reduce the rugose spiraling whitefly population presenting a promising strategy for mitigating the pest’s impact.

В работе рассматривается метод исследования панельных данных, основанный на использовании агломеративной иерархической кластеризации — группировки объектов на основании сходства и разли- чия их признаков в иерархию вложенных друг в друга кластеров. Применялись 2 альтернативных способа вычисления евклидовых расстояний между объектами — расстояния между усредненными по интервалу наблюдений значениями и расстояния с использованием данных за все рассматриваемые годы. Сравнивались 3 альтернативных метода вычисления расстояний между кластерами. В первом случае таким расстоянием считается расстояние между ближайшими элементами из двух кластеров, во втором — среднее по парам элементов, в третьем — расстояние между наиболее удаленными элементами. Исследована эффективность использования двух индексов качества кластеризации — индекса Данна и Силуэта для выбора оптимального числа кластеров и оценки статистической значимости полученных решений. Способ оценивания статистической достоверности кластерной структуры заключался в сравнении качества кластеризации, на реальной выборке с качеством кластеризаций на искусственно сгенерированных выборках панельных данных с теми же самыми числом объектов, признаков и длиной рядов. Генерация производилась из фиксированного вероятностного распределения. Использовались способы симуляции, имитирующие гауссов белый шум и случайное блуждание. Расчеты с индексом Силуэт показали, что случайное блуждание характеризуется не только ложной регрессией, но и ложной кластеризацией. Кластеризация принималась достоверной для данного числа выделенных кластеров, если значение индекса на реальной выборке оказывалось больше значения 95%-ного квантиля для искусственных данных. В качестве выборки реальных данных использован набор временных рядов показателей, характеризующих производство в российских регионах. Для этих данных только Силуэт показывает достоверную кластеризацию на уровне $p < 0.05$. Расчеты также показали, что значения индексов для реальных данных в целом ближе к значениям для случайных блужданий, чем для белого шума, но имеют значимые отличия и от тех, и от других. Визуально можно выделить скопления близко расположенных друг от друга в трехмерном признаковом пространстве точек, выделяемые также в качестве кластеров применяемым алгоритмом иерархической кластеризации.

The paper considers a method for studying panel data based on the use of agglomerative hierarchical clustering — grouping objects based on the similarities and differences in their features into a hierarchy of clusters nested into each other. We used 2 alternative methods for calculating Euclidean distances between objects — the distance between the values averaged over observation interval, and the distance using data for all considered years. Three alternative methods for calculating the distances between clusters were compared. In the first case, the distance between the nearest elements from two clusters is considered to be distance between these clusters, in the second — the average over pairs of elements, in the third — the distance between the most distant elements. The efficiency of using two clustering quality indices, the Dunn and Silhouette index, was studied to select the optimal number of clusters and evaluate the statistical significance of the obtained solutions. The method of assessing statistical reliability of cluster structure consisted in comparing the quality of clustering on a real sample with the quality of clustering on artificially generated samples of panel data with the same number of objects, features and lengths of time series. Generation was made from a fixed probability distribution. At the same time, simulation methods imitating Gaussian white noise and random walk were used. Calculations with the Silhouette index showed that a random walk is characterized not only by spurious regression, but also by “spurious clustering”. Clustering was considered reliable for a given number of selected clusters if the index value on the real sample turned out to be greater than the value of the 95% quantile for artificial data. A set of time series of indicators characterizing production in the regions of the Russian Federation was used as a sample of real data. For these data only Silhouette shows reliable clustering at the level p < 0.05. Calculations also showed that index values for real data are generally closer to values for random walks than for white noise, but it have significant differences from both. Since three-dimensional feature space is used, the quality of clustering was also evaluated visually. Visually, one can distinguish clusters of points located close to each other, also distinguished as clusters by the applied hierarchical clustering algorithm.

В статье исследуется влияние нерыночных действий участников олигополистических рынков на рыночную структуру. Анализируются следующие действия одного из участников рынка, направленные на повышение его рыночной доли: 1) манипуляция ценами; 2) блокировка инвестиций более сильных олигополистов; 3) уничтожение производственной продукции и мощностей конкурентов. Для моделирования стратегий олигополистов используются линейные динамические игры с квадратичным критерием. Целесообразность их использования обусловлена возможностью как адекватного описания эволюции рынков, так и реализации двух взаимно дополняющих подходов к определению стратегий олигополистов: 1) подхода, основанного на представлении моделей в пространстве состояний и решении обобщенных уравнений Риккати; 2) подхода, основанного на применении методов операционного исчисления (в частотной области) и обладающего необходимой для экономического анализа наглядностью.

В статье показывается эквивалентность подходов к решению задачи с максиминными критериями олигополистов в пространстве состояний и в частотной области. Рассматриваются результаты расчетов применительно к дуополии, с показателями, близкими к одной из дуополий в микроэлектронной промышленности мира. Второй дуополист является менее эффективным с позиций затрат, хотя и менее инерционным. Его цель состоит в повышении своей рыночной доли путем реализации перечисленных выше нерыночных методов.

На основе расчетов по игровой модели построены зависимости, характеризующие связь относи- тельного увеличения объемов производства за 25-летний период слабого $dy_2$ и сильного $dy_1$ дуополистов при манипуляции ценами. Показано, что увеличение цены при принятой линейной функции спроса приводит к весьма незначительному росту производства сильного дуополиста, но вместе с тем — к существенному росту этого показателя у слабого.

В то же время блокировка инвестиций, а также уничтожение продукции сильного дуополиста приводят к росту объемов производства товарной продукции у слабого дуополиста за счет снижения этого показателя у сильного, причем эластичность $\frac{y_2}{dy_1}$ превышает по модулю 1.

The article examines the impact of non-market actions of participants in oligopolistic markets on the market structure. The following actions of one of the market participants aimed at increasing its market share are analyzed: 1) price manipulation; 2) blocking investments of stronger oligopolists; 3) destruction of produced products and capacities of competitors. Linear dynamic games with a quadratic criterion are used to model the strategies of oligopolists. The expediency of their use is due to the possibility of both an adequate description of the evolution of markets and the implementation of two mutually complementary approaches to determining the strategies of oligopolists: 1) based on the representation of models in the state space and the solution of generalized Riccati equations; 2) based on the application of operational calculus methods (in the frequency domain) which owns the visibility necessary for economic analysis.

The article shows the equivalence of approaches to solving the problem with maximin criteria of oligopolists in the state space and in the frequency domain. The results of calculations are considered in relation to a duopoly, with indicators close to one of the duopolies in the microelectronic industry of the world. The second duopolist is less effective from the standpoint of costs, though more mobile. Its goal is to increase its market share by implementing the non-market methods listed above.

Calculations carried out with help of the game model, made it possible to construct dependencies that characterize the relationship between the relative increase in production volumes over a 25-year period of weak and strong duopolists under price manipulation. Constructed dependencies show that an increase in the price for the accepted linear demand function leads to a very small increase in the production of a strong duopolist, but, simultaneously, to a significant increase in this indicator for a weak one.

Calculations carried out with use of the other variants of the model, show that blocking investments, as well as destroying the products of a strong duopolist, leads to more significant increase in the production of marketable products for a weak duopolist than to a decrease in this indicator for a strong one.

В настоящей работе представлена методика оценки функционирования сложных систем с учетом типа распределения показателей, характеризующих функционирование структурных элементов такой системы, действующей в условиях неопределенности. В отличие от ранее проведенных исследований, в работе осуществлена интеграция идентификации типа распределения индикаторов с их байесовской оценкой с учетом нормативов, характеризующих требуемые результаты функционирования структурных элементов системы. Тип распределения и его характеристики дают более полную информацию о свойствах объекта, и их учет влияет на результаты оценки функционирования элементов сложных систем, особенно в случаях наличия «тяжелых» хвостов, характерных для ряда социально-экономических процессов и систем. Показано, что идентификацию типа распределения целесообразно осуществлять по модифицированным за счет исключения наилучшего по статистическим характеристикам тренда данным. Определение наилучшего типа распределения осуществляется по критерию согласия Колмогорова–Смирнова, показавшему лучшие (по имеющееся выборке), по сравнению с другими критериями или их смесью, статистические оценки. Полученный тип распределения используется при вероятностной оценке результатов функционирования элементов подсистемы на основе байесовских интеллектуальных технологий, успешно работающих в условиях неопределенности и которые дают возможность представить такие результаты на числовой и лингвистической шкалах в общей иерархической информационной модели. Методика была апробирована на примере объектной подсистемы (пространственно-временная классификация Г.Б. Клейнера) экономической подсистемы Тульской области. В качестве показателей оценки были использованы объемы валового регионального продукта по шести разделам общероссийского классификатора видов экономической деятельности (разделы A, B, C, D, E). В некоторых случаях удается снизить уровень неопределенности в оценках показателей; получить более строгие по отношению к нормативу оценки, что в итоге позволяет сделать вывод, что использование типа распределения при формировании вероятностных оценок показателей структурных элементов сложных систем дает возможность обосновать их корректное применение в рамках концепции доказательного моделирования.

This study presents a methodology for assessing the functioning of complex systems, taking into account the type of distribution of indicators characterizing the functioning of structural elements of such a system operating under conditions of uncertainty. Unlike previous studies, the work integrates the identification of the type of indicator distribution with their Bayesian assessment, taking into account the norms characterizing the required results of the functioning of the structural elements of the system. The type of distribution and its characteristics provide more complete information about the properties of an object and their consideration affects the results of evaluating the functioning of elements of complex systems, especially in cases of the presence of “heavy” tails characteristic of a number of socio-economic processes and systems. It is shown that it is advisable to identify the type of distribution based on modified data due to the exclusion of the best trend in statistical characteristics. The determination of the best type of distribution is carried out according to the Kolmogorov – Smirnov agreement criterion, which showed the best (according to the available sample) statistical estimates compared to other criteria or a mixture of them. The obtained type of distribution is used in the probabilistic assessment of the results of the functioning of subsystem elements based on Bayesian intelligent technologies that successfully operate in conditions of uncertainty, and which make it possible to present such results on numerical and linguistic scales in a general hierarchical information model. The methodology was tested using the example of the object subsystem (G.B.Kleiner’s spatio-temporal classification) of the economic subsystem of the Tula region, considered as a complex system — a socio-ecological-economic system. The volume of gross domestic product by region in six sections of the all-Russian classifier of economic activities (sections A, B, C, D, E) was used as assessment indicators. In some cases, it is possible to reduce the level of uncertainty in the estimates of indicators.; to obtain estimates that are more stringent than the norm, which ultimately leads to the conclusion that the use of the distribution type in the formation of probabilistic estimates of indicators of structural elements of complex systems makes it possible to justify their correct application within the framework of the concept of evidence-based modeling.

Современная цифровизация городов происходит по законам, которые пока не четко определены. Сложность понимания этих законов связана с высокой неопределенностью городских событий и трудностей формирования их адекватных аналитических моделей. Для обоснования целесообразных управляющих решений по цифровизации городов в этих условиях необходимо наличие эффективных методов обработки многомерных временных рядов. Ставится задача по разработке одного из перспективных методов. Основу предлагаемого метода составляют новая модель нейросетевой системы управления и алгоритмы реализации ее основных функций. К отличительным особенностям модели относятся как структурные аспекты, так и новые правила нейросетевого обоснования управляющих решений по цифровизации города с обучением применяемой рекуррентной нейронной сети без учителя. Эта модель предусматривает адаптивное нейросетевое управление цифровизацией города по скользящей программе. Предложены новые правила прямого и обратного преобразования многомерных временных рядов, моделирования работы потоковой импульсной рекуррентной нейронной сети, поиска целесообразных программ цифровизации города. Предложенные правила позволяют исключить потери информации в такой сети и обеспечить ее устойчивое функционирование. Отражены особенности работы этой нейронной сети при обосновании целесообразных программ цифровизации города. Обоснованы требования к программной реализации предложенного метода. Приведены результаты экспериментов на данных по Санкт-Петербургу. В качестве этих данных выступали месячные объемы отгруженных компьютеров, электронных и оптических изделий, а также месячные объемы отгруженной продукции по всем обрабатывающим производствам за вычетом значений первого ряда на интервале с января 2021 года по декабрь 2025 года. Прогнозирование эффективности управляющих решений по цифровизации города осуществлялось по суммарным объемам отгруженной продукции на горизонт с января по декабрь 2026 года. Показано, что применение предложенного метода позволяет расширить возможности по адаптивному обоснованию целесообразных управляющих решений по цифровизации города со снижением затрат на компьютерное моделирование.

The modern digitalization of cities occurs according to laws that are not yet clearly defined. The difficulty in understanding these laws is due to the high uncertainty of urban events and the difficulties in developing adequate analytical models for them. To substantiate management decisions on city digitalization in these conditions, effective methods for processing multidimensional time series are necessary. The objective is to develop a promising method. The proposed method is based on a new model of a neural network control system and algorithms for implementing its main functions. Distinctive features of the model include both structural aspects and new rules for neural network-based substantiation of management decisions on city digitalization, using unsupervised training of the applied recurrent neural network. This model provides for adaptive neural network management of city digitalization according to a sliding program. New rules are proposed for the forward and backward transformation of multidimensional time series, modeling the operation of a streaming recurrent neural network, and identifying feasible programs for city digitalization. By adhering to the proposed rules, it is possible not only to eliminate information loss in such a network but also to ensure its stable operation. The features of this neural network’s operation in substantiating feasible urban digitalization programs are described. The requirements for the software implementation of the proposed method are substantiated. The results of experiments using data for St. Petersburg are presented. These data included monthly volumes of shipped computers, electronic and optical products, as well as monthly volumes of shipped products for all manufacturing industries minus the first-time series values ??for the period from January 2021 to December 2025. The effectiveness of management decisions on the city’s digitalization was predicted based on the total volumes of shipped products to the horizon from January to December 2026. It is shown that the application of the proposed method allows for expanded capabilities for adaptively substantiating feasible management decisions on the city’s digitalization while reducing computer modeling costs.