ellibsЭлектронные библиотекиRussian Digital Libraries Journal1562-5419Казанский (Приволжский) федеральный университет10.26907/1562-5419-2021-24-1-20-41ellibs-261Research ArticleСтатьиПредложения по разработке средств повышения эффективности управления в условиях эпидемийSuggestions for Developing Tools to Improve the Effectiveness of Management in the Context of EpidemicsБалутаВ. И.BalutaV. I.Vbaluta@keldysh.ruОсиповВ. П.OsipovV. P.Osipov@keldysh.ruСиваковаТ. В.SivakovaT. V.sivakova15@mail.ru2021280220212412041Copyright © Балута В.И., Осипов В.П., Сивакова Т.В., 20212021Балута В.И., Осипов В.П., Сивакова Т.В.Baluta V.I., Osipov V.P., Sivakova T.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ellibs.elpub.ru/jour/article/view/261

Статья посвящена рассмотрению методов моделирования эпидемий применительно к COVID-19 и обоснованию путей повышения эффективности управленческих решений с учетом прогнозируемых последствий. В работе приведён обзор методов моделирования для прогнозирования и оценки последствий эпидемиологической обстановки. Научная новизна работы заключается в использовании средств поддержки принятия решений для оперативной оценки ситуации и прогноза ее развития. Для поставленной задачи предлагается использовать мультиагентный подход имитационного моделирования.

The article is devoted to the consideration of methods for modeling epidemics in relation to COVID-19 and substantiation of ways to improve the efficiency of management decisions, taking into account the predicted consequences. The paper provides an overview of modeling methods for predicting and assessing the consequences of the epidemiological situation. The scientific novelty of the work lies in the use of decision support tools for the operational assessment of the situation and forecast of its development. For the task at hand, it is proposed to use a multi-agent approach to simulation.

поддержка принятия решенийэпидемическая ситуациясуперкомпьютерное моделированиесоциально-экономические последствияматематические моделимультиагентный подходdecision supportepidemic situationsupercomputer modelingsocio-economic consequencesmathematical modelsmulti-agent approachReferencesЗацаринный А.А. О повышении эффективности информационно-аналитической поддержки принятия стратегических решений в органах государственной власти // Межотраслевая информационная служба. 2015. № 1. С. 11–22.Зацаринный А.А. О повышении эффективности информационно-аналитической поддержки принятия стратегических решений в органах государственной власти // Межотраслевая информационная служба. 2015. № 1. С. 11–22.Балута В.И., Осипов В.П., Яковенко О.Ю. Среда моделирования, прогнозирования и экспертиз как интеллектуальное ядро поддержки управления сложными системами // М.: Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2015. №82. 16 с. URL: https://keldysh.ru/papers/2015/prep2015_82.pdfБалута В.И., Осипов В.П., Яковенко О.Ю. Среда моделирования, прогнозирования и экспертиз как интеллектуальное ядро поддержки управления сложными системами // М.: Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2015. №82. 16 с. URL: https://keldysh.ru/papers/2015/prep2015_82.pdfЗацаринный А.А., Ильин Н.И., Колин К.К., Лепский В.Е., Малинецкий Г.Г., Новиков Д.А., Райков А.Н., Сильвестров С.Н., Славин Б.Б. Ситуационные центры развития в полисубъектной среде // Проблемы управления. 2017. №5. С. 31–42.Зацаринный А.А., Ильин Н.И., Колин К.К., Лепский В.Е., Малинецкий Г.Г., Новиков Д.А., Райков А.Н., Сильвестров С.Н., Славин Б.Б. Ситуационные центры развития в полисубъектной среде // Проблемы управления. 2017. №5. С. 31–42.Ильин Н.И. Интервью Национальному центру цифровой экономики МГУ им. М.В. Ломоносова, 10.12.2018 г. URL: https://digital.msu.ruИльин Н.И. Интервью Национальному центру цифровой экономики МГУ им. М.В. Ломоносова, 10.12.2018 г. URL: https://digital.msu.ruМакаров В.Л., Бахтизин А.Р. Современные методы прогнозирования последствий управленческих решений // Управленческое консультирование. 2015. №7. С. 12–24.Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. Современные методы прогнозирования последствий управленческих решений // Управленческое консультирование. 2015. №7. С. 12–24.Hunter E., Mac Namee B., Kelleher D. A taxonomy for agent-based models in human infectious disease epidemiology // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2017. V. 20, No. 3. P. 2. URL: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/20/3/2.htmlHunter E., Mac Namee B., Kelleher D. A taxonomy for agent-based models in human infectious disease epidemiology // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2017. V. 20, No. 3. P. 2. URL: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/20/3/2.htmlDunham J.B. An agent-based spatially explicit epidemiological model in MASON // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2005. V. 9, No. 1. P. 3.Dunham J.B. An agent-based spatially explicit epidemiological model in MASON // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2005. V. 9, No. 1. P. 3.Perez L., Dragicevic S. An agent-based approach for modeling dynamics of contagious disease spread // International Journal of Health Geographics. 2009. V. 8. No. 50. P. 1–17. URL: https://doi.org/10.1186/1476-072X-8-50Perez L., Dragicevic S. An agent-based approach for modeling dynamics of contagious disease spread // International Journal of Health Geographics. 2009. V. 8. No. 50. P. 1–17. URL: https://doi.org/10.1186/1476-072X-8-50Skvortsov A.T., Connell R.B., Dawson P.D. and Gailis R.M. Epidemic modelling: Validation of agentbased simulation by using simplemathematical models // MODSIM 2007 International Congress Modelling on and Simulation. Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand. 2007. P. 657–662.Skvortsov A.T., Connell R.B., Dawson P.D. and Gailis R.M. Epidemic modelling: Validation of agentbased simulation by using simplemathematical models // MODSIM 2007 International Congress Modelling on and Simulation. Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand. 2007. P. 657–662.URL: https://www.mssanz.org.au/MODSIM07/papers/13_s20/EpidemicModeling_s20_Skvortsov_.pdfURL: https://www.mssanz.org.au/MODSIM07/papers/13_s20/EpidemicModeling_s20_Skvortsov_.pdfCrooks A.T., Hailegiorgis A.B. An agent-based modeling approach applied to the spread of cholera // Environmental Modelling&Soware. 2014. V. 62. P. 164– 77. URL: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.08.027Crooks A.T., Hailegiorgis A.B. An agent-based modeling approach applied to the spread of cholera // Environmental Modelling&Soware. 2014. V. 62. P. 164– 77. URL: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.08.027Rakowski F., Gruziel M., Bieniasz-Krzywiec L., Radomski J.P. Influenza epidemic spread simulation for Poland – a large scale, individual based model study // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2010. V. 389 (16). P. 3149–3165. URL: https://doi.org/10.1016/j.physa.2010.04.029Rakowski F., Gruziel M., Bieniasz-Krzywiec L., Radomski J.P. Influenza epidemic spread simulation for Poland – a large scale, individual based model study // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2010. V. 389 (16). P. 3149–3165. URL: https://doi.org/10.1016/j.physa.2010.04.029Armstrong J.S., Green K.C. Demand Forecasting: Evidence-based Methods // Strategic Marketing Management: A Business Process Approach. 2005. V. 24. URL: https://www.researchgate.net/publication/5179920_Demand_Forecasting_Evidence-Based_MethodsArmstrong J.S., Green K.C. Demand Forecasting: Evidence-based Methods // Strategic Marketing Management: A Business Process Approach. 2005. V. 24. URL: https://www.researchgate.net/publication/5179920_Demand_Forecasting_Evidence-Based_MethodsMcFadden D.L.; Train K. Mixed MNL Models for Discrete Response // Journal of Applied Econometrics. 2000. V. 15. No. 5. P. 447–470.McFadden D.L.; Train K. Mixed MNL Models for Discrete Response // Journal of Applied Econometrics. 2000. V. 15. No. 5. P. 447–470.URL: https://doi.org/10.1002/1099-1255(200009/10)15:5<447::AID-JAE570>3.0.CO;2-1URL: https://doi.org/10.1002/1099-1255(200009/10)15:5<447::AID-JAE570>3.0.CO;2-1Duan W., Qiu X., Cao Z., Zheng X., Cui K. Heterogeneous and stochastic agent-based models for analyzing infectious diseases’ super spreaders // IEEE Intelligent Systems. 2013. V. 13. P. 1541–1672.Duan W., Qiu X., Cao Z., Zheng X., Cui K. Heterogeneous and stochastic agent-based models for analyzing infectious diseases’ super spreaders // IEEE Intelligent Systems. 2013. V. 13. P. 1541–1672.Mao L. Modeling triple-diusions of infectious diseases, information, and preventive behaviors through a metropolitan social network – an agent-based simulation // Applied Geography. 2014. V. 50. P. 31–39.Mao L. Modeling triple-diusions of infectious diseases, information, and preventive behaviors through a metropolitan social network – an agent-based simulation // Applied Geography. 2014. V. 50. P. 31–39.URL: https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2014.02.005URL: https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2014.02.005Lee B.Y., Brown S.T., Cooley P., Potter M.A., Wheaton W.D., Voorhees R.E. Stebbins S., Grefenstette J.J., Zimmer S.M., Zimmerman R.K., Assi T.-M., Bailey R.R., Wagener D.K., Burke D.S. Simulating school closure strategies to mitigate an influenza epidemic // Journal of Public Health Managmentand Practice. 2008. V. 16. No. 3. P. 252–261. URL: https://doi.org/10.1097/PHH.0b013e3181ce594eLee B.Y., Brown S.T., Cooley P., Potter M.A., Wheaton W.D., Voorhees R.E. Stebbins S., Grefenstette J.J., Zimmer S.M., Zimmerman R.K., Assi T.-M., Bailey R.R., Wagener D.K., Burke D.S. Simulating school closure strategies to mitigate an influenza epidemic // Journal of Public Health Managmentand Practice. 2008. V. 16. No. 3. P. 252–261. URL: https://doi.org/10.1097/PHH.0b013e3181ce594eCrooks A.T., Hailegiorgis A.B. An agent-based modeling approach applied to the spread of cholera // Environmental Modelling&Sofware. 2014. V. 62. P. 164–177. URL: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.08.027Crooks A.T., Hailegiorgis A.B. An agent-based modeling approach applied to the spread of cholera // Environmental Modelling&Sofware. 2014. V. 62. P. 164–177. URL: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.08.027Merler S., Ajelli M., Fumanelli L., Gomes M.F.C., Y Piontti A.P., Rossi L., Chao D.L., Jr I. M.L., Halloran M.E., Vespignani A. Spatiotemporal spread of the 2014 outbreak of ebola virus disease in Liberia and the effectiveness of non-pharmaceutical interventions: A computational modelling analysis. The Lancet Infectious Diseases. 2015. V. 15. No. 2. P. 204–211. URL: https://doi.org/10.1016/S1473-3099(14)71074-6Merler S., Ajelli M., Fumanelli L., Gomes M.F.C., Y Piontti A.P., Rossi L., Chao D.L., Jr I. M.L., Halloran M.E., Vespignani A. Spatiotemporal spread of the 2014 outbreak of ebola virus disease in Liberia and the effectiveness of non-pharmaceutical interventions: A computational modelling analysis. The Lancet Infectious Diseases. 2015. V. 15. No. 2. P. 204–211. URL: https://doi.org/10.1016/S1473-3099(14)71074-6Wolfram C. An Agent-Based Model of COVID-19 // Complex Systems. 2020. V. 29. No. 1. P. 87–105.Wolfram C. An Agent-Based Model of COVID-19 // Complex Systems. 2020. V. 29. No. 1. P. 87–105.URL: https://doi.org/10.25088/ComplexSystems.29.1.87URL: https://doi.org/10.25088/ComplexSystems.29.1.87Адарченко В.А. и др. Моделирование развития эпидемии коронавируса по дифференциальной и статистической моделям // Снежинск. Изд-во РФЯЦ-ВНИИТФ. 2020. Препринт №264. 29 с.Адарченко В.А. и др. Моделирование развития эпидемии коронавируса по дифференциальной и статистической моделям // Снежинск. Изд-во РФЯЦ-ВНИИТФ. 2020. Препринт №264. 29 с.URL: http://vniitf.ru/data/files/pdf/corona.pdfURL: http://vniitf.ru/data/files/pdf/corona.pdfSilva P.C.L., Batista P.V.C., Lima H.S., Alves M.A., Guimarães F.G., Silva R.C.P. COVID-ABS: An agent-based model of COVID-19 epidemic to simulate health and economic effects of social distancing interventions // Chaos, Solitons & Fractals. 2020. P. 37. E-print: arXiv:2006.10532 [cs.AI]Silva P.C.L., Batista P.V.C., Lima H.S., Alves M.A., Guimarães F.G., Silva R.C.P. COVID-ABS: An agent-based model of COVID-19 epidemic to simulate health and economic effects of social distancing interventions // Chaos, Solitons & Fractals. 2020. P. 37. E-print: arXiv:2006.10532 [cs.AI]URL: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110088URL: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110088

The authors declare that there are no conflicts of interest present.