<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Economics and Mathematical Methods</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Economics and Mathematical Methods</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Экономика и математические методы</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">0424-7388</issn><issn publication-format="electronic">3034-6177</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">The Russian Academy of Sciences</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">265470</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.31857/S0424738824030089</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Mathematical analysis of economic models</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Математический анализ экономических моделей</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Agent-oriented model of three-level hierarchical minimax management of a regional industrial complex</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Агент-ориентированная модель трехуровневого иерархического минимаксного управления региональным промышленным комплексом</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Akberdina</surname><given-names>V. V.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Акбердина</surname><given-names>В. В.</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><email>akberdina.vv@uiec.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Shorikov</surname><given-names>A. F.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Шориков</surname><given-names>А. Ф.</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><email>shorikov.af@uiec.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Korovin</surname><given-names>G. B.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Коровин</surname><given-names>Г. Б.</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><email>korovin.gb@uiec.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Sirotin</surname><given-names>D. V.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Сиротин</surname><given-names>Д. В.</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><email>sirotin.dv@uiec.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Institute of Economics of the Ural Branch, Russian Academy of Sciences</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Институт экономики УрО РАН</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2024-10-05" publication-format="electronic"><day>05</day><month>10</month><year>2024</year></pub-date><volume>60</volume><issue>3</issue><issue-title xml:lang="en"/><issue-title xml:lang="ru"/><fpage>94</fpage><lpage>106</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2024-10-04"><day>04</day><month>10</month><year>2024</year></date><date date-type="accepted" iso-8601-date="2024-10-04"><day>04</day><month>10</month><year>2024</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2024, Russian Academy of Sciences</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2024, Российская академия наук</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Russian Academy of Sciences</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Российская академия наук</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2025-10-05"/></permissions><self-uri xlink:href="https://ogarev-online.ru/0424-7388/article/view/265470">https://ogarev-online.ru/0424-7388/article/view/265470</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>The developed countries experience indicates the relevance of managing problems of the territorial industrial complexes and the need to create and develop applicable models based on modern approaches that take into account uncertainty and the possibility of management optimizing. The methodological basis of the research was the theory of industrial economics, the theory of economic and mathematical modeling, the theory of optimal control, optimization theory, and game theory. The model uses an agent-oriented approach, methods of economic and mathematical modeling, methods of building management systems of socio-economic systems, a minimax approach. Three-level management model of the regional industrial complex is proposed, its hierarchical subject-object structure is determined. The parameters of industrial facilities are presented in the form of a phase vector, and for each agent the structure of control and information links, algorithms for the choice of control actions are formalized. The problems of forming minimax control actions sets for each agent, solved in the course of using the model, are formulated, and a general consistent algorithm for choosing optimal control actions is proposed. The developed model will make possible to implement it in a software environment and create a tool for modeling the processes of managing the regional industrial complex, and in future — a flexible extensible software toolkit for managing industry at the regional level is to be created.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Опыт развитых стран свидетельствует об актуальности проблем управления территориальными промышленными комплексами. Необходимо создавать применимые на практике модели управления, опирающиеся на современные подходы и позволяющие его оптимизировать. Методологической базой исследования послужили теории экономики промышленности, экономико-математического моделирования, оптимального управления, оптимизации, игр. Методическую основу модели составляют агент-ориентированный подход, методы экономико-математического моделирования, методы построения систем управления социально-экономическими системами, минимаксный подход. В статье предложена трехуровневая модель управления региональным промышленным комплексом, определена ее иерархическая субъектно-объектная структура. Параметры промышленных объектов представлены в виде фазового вектора, а для каждого агента формализована структура управляющих и информационных связей и алгоритмы управляющих воздействий. Сформулированы решаемые в ходе использования модели задачи формирования множеств минимаксных управляющих воздействий для каждого агента; предложен общий алгоритм по выбору оптимальных управляющих воздействий. Модель позволяет реализовать ее в программной среде и создать инструмент моделирования процессов управления промышленным комплексом региона, а в дальнейшем — гибкий расширяемый программный инструментарий для управления промышленностью на региональном уровне.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>industry</kwd><kwd>regional industrial complex</kwd><kwd>management</kwd><kwd>agent-based modeling</kwd><kwd>minimax approach</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>промышленность</kwd><kwd>региональный промышленный комплекс</kwd><kwd>управление</kwd><kwd>агент-ориентированное моделирование</kwd><kwd>минимаксный подход</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Акбердина В.В., Шориков А.Ф. (2022). Иерархическая агент-ориентированная модель управления промышленным комплексом // Управленец. Т. 13. № 6. С. 2–14. DOI: 10.29141/2218-5003-2022-13-6-1 [Akberdina V.V., Shorikov A.F. (2022). Managing industrial complexes: A hierarchical agent-oriented model. Manager, 13. 6, 2–14 (in Russian). DOI: 10.29141/2218-5003-2022-13-6-1 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Бахтизин А.Р. (2007). Опыт разработки агент-ориентированной модели // Экономическая наука современной России. № 3. С. 104–116. [Bakhtizin A.R. (2007). Experience in developing an agent-oriented model. Economics of Contemporary Russia, 3, 104–116 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Горчакова Д.А., Шабалов В.А. (2017). О применении имитационного моделирования для прогнозирования спроса на продукцию металлургической отрасли // Экономика и управление в XXI веке: наука и практика. № 4. С. 108–112. [Gorchakova D.A., Shabalov V.A. (2017). On the application of imitation modeling for the forecasting of the demand for the production of the metallurgical industry. Economics and Management in the XXI Century: Science and Practice, 4, 108–112 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Ивантер В.В. (2016). Стратегия перехода к экономическому росту // Проблемы прогнозирования. № 1. С. 3–8. [Ivanter V.V. (2016). Transition strategy to economic growth. Studies on Russian Economic Development, 1, 3–8 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Кислицын Е.В., Городничев В.В. (2021). Имитационное моделирование развития отдельных отраслей тяжелой промышленности // Бизнес-информатика. Т. 15. № 1. С. 59–77. DOI: 10.17323/2587-814X.2021.1.59.77 [Kislitsyn E.V., Gorodnichev V.V. (2021). Simulation of development of individual heavy industry sectors. Business Informatics, 15, 1, 59–77. DOI: 10.17323/2587-814X.2021.1.59.77 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Коровин Г.Б. (2022). Агент-ориентированная модель цифровизации промышленности региона // Вестник Забайкальского государственного университета. Т. 28. № 7. С.104–114. DOI: 10.21209/2227-9245-2022-28-7-104-114 [Korovin G. (2022). Agent-oriented model of the region’s industry digitalization. Transbaikal State University Journal, 28, 7, 104–114. DOI: 10.21209/2227-9245-2022-28-7-104-114 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Красовский Н.Н., Субботин А.И. (1974). Позиционные дифференциальные игры. М.: Наука. [Krasovskii N.N., Subbotin A.I. (1974). Positional differential games. Moscow: Nauka (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бахтизина Н.В. (2005). CGE модель социально-экономической системы России со встроенными нейронными сетями. М.: ЦЭМИ РАН. 152 с. [Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Bakhtizina N.V. (2005). CGE model of the socio-economic system of Russia with embedded neural networks. Moscow: CEMI RAS. 152 p. (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. (2017). Регулирование промышленных выбросов на основе агент-ориентированного подхода // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 10. № 6. С. 42–58. DOI: 10.15838/esc/2017.6.54.3 [Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D. (2017). Regulation of industrial emissions based on the agent-based approach. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 10, 6, 42–58. DOI: 10.15838/ esc.2017.6.54.3 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. (2020). Агент-ориентированная модель как инструмент регулирования экологии региона // Журнал Новой экономической ассоциации. № 1 (45). С. 151–171. DOI: 10.31737/2221-2264-2020-45-1-6 [Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D. (2020). Agent-based model as a tool for controlling environment of the region. Journal of the New Economic Association, 1 (45), 151–171. DOI: 10.31737/2221-2264-2020-45-1-6 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B11"><label>11.</label><mixed-citation>Маковеев В.Н. (2016). Применение агент-ориентированных моделей в анализе и прогнозировании социально-экономического развития территорий // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. № 5 (47). С. 272–289. DOI: 10.15838/esc/2016.5.47.15 [Makoveev V.N. (2016). Using agent-based models in the analysis and forecast of socio-economic development of territories. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 5, 272–289. DOI: 10.15838/esc/2016.5.47.15 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B12"><label>12.</label><mixed-citation>Медведев С.Н., Аксенов К.А. (2012). Анализ применимости имитационного и мультиагентного моделирования в задачах планирования машиностроительного производства // Современные проблемы науки и образования. № 5. С. 101–106. [Medvedev S.N., Aksenov K.A. (2012). The analysis of the applicability of simulation and modeling in multi-agent planning problems of engineering production. Modern Problems of Science and Education, 5, 101–106 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B13"><label>13.</label><mixed-citation>Сиротин Д.В. (2019). Моделирование развития экономики региона в условиях Индустрии 4.0 // Наука Красноярья: Экономический журнал. Т. 8. № 3. С. 98–108. DOI: 10.12731/2070-7568-2019-3-98-108 [Sirotin D.V. (2019). Development modeling of the regional economy in the industry 4.0 conditions. Krasnoyarsk Science: Economic Journal. 8. 3. 98–108. DOI: 10.12731/2070-7568-2019-3-98-108 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B14"><label>14.</label><mixed-citation>Смородинская Н.В. (2017). Усложнение организации экономических систем в условиях нелинейного развития // Вестник Института экономики РАН. № 5. С. 104–115. [Smorodinskaya N.V. (2017). Complication of the organization of economic systems in the conditions of nonlinear development. Bulletin of the Institute of Economics of the Russian Academy of Sciences, 5, 104–115 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B15"><label>15.</label><mixed-citation>Сушко Е.Д. (2012). Мультиагентная модель региона: концепция, конструкция и реализация. Препринт WP/2012/292. М.: ЦЭМИ РАН. 54 с. [Sushko E.D. (2012). Multi-agent model of the region: Concept, structure and implementation. Preprint WP/2012/292. Moscow: CEMI RAS. 54 p. (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B16"><label>16.</label><mixed-citation>Широв А.А., Гусев М.С., Янтовский А.А. (2012). Обоснование возможных сценариев долгосрочного развития российской экономики // ЭКО. № 6. С. 60–80. [Shirov A.A., Gusev M.S., Yantovsky A.A. (2012). Justification of possible scenarios for the long-term development of the Russian economy. ECO Journal, 6, 60–80 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B17"><label>17.</label><mixed-citation>Широв А.А., Янтовский А.А. (2017). Межотраслевая макроэкономическая модель RIM - развитие инструментария в современных экономических условиях // Проблемы прогнозирования. № 3. С.3–19. [Shirov A.A., Yantovsky A.A. (2017). Intersectoral macroeconomical model RIM — development of tools in modern economic conditions. Studies on Russian Economic Development, 3, 3–19 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B18"><label>18.</label><mixed-citation>Шориков А.Ф. (1997). Минимаксное оценивание и управление в дискретных динамических системах. Екатеринбург: Изд-во Уральского ун-та. [Shorikov A.F. (1997). Minimax estimation and control in discrete-time dynamical systems. Yekaterinburg: Ural Univ. Publishing House (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B19"><label>19.</label><mixed-citation>Шориков А.Ф. (2006). Методология моделирования многоуровневых систем: иерархия и динамика // Прикладная информатика. Т. 1. № 1. С. 136–141. [Shorikov A.F. (2006). Methodology of modeling multilevel systems: Hierarchy and dynamics. Journal of Applied Informatics, 1, 1, 136–141 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B20"><label>20.</label><mixed-citation>Шориков А.Ф. (2022). Двухуровневая мультиагентная иерархическая интеллектуальная семантическая сеть для минимаксного управления функционированием объектов сетевого промышленного комплекса. Материалы IV Международной научно-практической конференции «Цифровая трансформация промышленности: тенденции, управление, стратегии – 2021». Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН. С. 281– 297. [Shorikov A.F. (2022). A two-level multi-agent hierarchical intelligent semantic network for minimax control of the functioning of objects of the network industrial complex. Materials of the IV International Scientific and Practical Conference “Digital Transformation of Industry: Trends, management, strategies – 2021”. Ekaterinburg: Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, 281–297 (in Russian).]</mixed-citation></ref><ref id="B21"><label>21.</label><mixed-citation>Bonabeau E. (2002). Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. Proceedings of the National Academy of Sciences, 99, 3, 7280–7287. DOI: 10.1073/pnas.082080899</mixed-citation></ref><ref id="B22"><label>22.</label><mixed-citation>Chanias S., Myers M.D., Hess T. (2019). Digital transformation strategy making in predigital organizations: The case of a financial services provider. The Journal of Strategic Information Systems, 28 (1), 17–33. DOI:10.1016/j.jsis.2018.11.003</mixed-citation></ref><ref id="B23"><label>23.</label><mixed-citation>Cimoli M., Dosi G., Nelson R., Stiglitz J.E. (2006). Institutions and policies shaping industrial development: An introductory note. Initiative for policy dialogue. LEM Working Paper Series, no. 2006/02. 24 p.</mixed-citation></ref><ref id="B24"><label>24.</label><mixed-citation>Cincotti S., Raberto M., Teglio A. (2010). Credit money and macroeconomic instability in the agent-based model and simulator Eurace. Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal, 4, 20–26.</mixed-citation></ref><ref id="B25"><label>25.</label><mixed-citation>Maaouane M., Zouggar S., Krajačić G., Zahboune H. (2021). Modelling industry energy demand using multiple linear regression analysis based on consumed quantity of goods. Energy, 225, 120270. DOI: 10.1016/j.energy.2021.120270</mixed-citation></ref><ref id="B26"><label>26.</label><mixed-citation>Stummer C., Kiesling E., Günther M., Vetschera R. (2015). Innovation diffusion of repeat purchase products in a competitive market: An agent-based simulation approach. European Journal of Operation-al Research, 245, 1, 157– 167. DOI: 10.1016/j.ejor.2015.03.008</mixed-citation></ref><ref id="B27"><label>27.</label><mixed-citation>Turgut Y., Bozdag C.E. (2022). A framework proposal for machine learning-driven agent-based models through a case study analysis. Simulation Modelling Practice and Theory, 123, 102707. DOI: 10.1016/j.simpat.2022.102707</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
