Предмет исследования процессы стихийного кластерообразования в региональной экономике. Цель разработка и апробация алгоритма моделирования данных процессов. Гипотеза исследования предполагает, что процессы стихийного кластерообразования в социально-экономической среде протекают не линейно, а скачкообразно. Применены следующие методы: агентное имитационное моделирование с применением алгоритмов FOREL, k-means. Алгоритм моделирования реализован на языке программирования Phiton 3. Выявлены закономерности протекания процессов кластерообразования в регионе: 1) сусилением интенсивности процессов кластерообразования во времени происходит повышение однородности продукции; 2) повышение уровня однородности продукции в кластере приводит к сглаживанию различий в поведении покупателей; 3) производители высокодифференцированной продукции либо снижают уровень ее дифференцированности, либо выбывают из состава кластера; 4) для процессов кластерообразования характерны этапы спокойного функционирования, их смена сопровождается возникновением точек бифуркаций; 5) активизация процессов кластерообразования в региональной экономике приводит к увеличению доходов и прибыли участников кластера, как производителей, так и потребителей, а также к росту значений синергетического эффекта. Данные результаты свидетельствуют о нелинейности процессов кластерообразования и неоднозначности эффектов от их протекания. Выводы: 1) моделирование процессов стихийного кластерообразования в региональной экономике показало, что они протекают нелинейно, за периодами относительно спокойного поступательного развития происходят скачки; 2) кластеризация региональной экономики приводит к росту показателей эффективности деятельности субъектов, вовлеченных в кластерные структуры; 3) для инициирования и активизации процессов кластерообразования требуется определенное качество среды.

The subject matter of this research is the processes of the spontaneous clustering in the regional economy. The purpose is the development and approbation of the modelling algorithm of these processes. The hypothesis: the processes of spontaneous clustering in the social and economic environment are supposed to proceed not linearly, but intermittently. The following methods are applied: agent imitating modelling with an application of FOREL and к-means algorithms. The modelling algorithm is realized in the Phiton 3 programming language. The course regularities of clustering processes in the region are revealed: 1) the clustering processes are intensifying, the production uniformity is increasing; 2) the increase of the level of production uniformity leads to the leveling of customer behavior; 3) the producers of high-differentiated production reduce the level of its differentiation or leave the cluster; 4) the stages of steady functioning are illustrative for clustering processes, their change is followed with arising of bifurcation points; 5) the activation of clustering processes in regional economy leads to the revenue increase of the cluster participants, each of producers and of consumers, and to the growth of synergetic effect values. These results testify the nonlinearity of processes of clustering and ambiguity of their effects.lhe following conclusions have been drawn: 1) a modelling of the processes of spontaneous clustering in regional economy has showed that they proceed not linearly, a steady progressive development is followed with leaps; 2) the clustering of regional economy leads to the growth of the efficiency indicators of activities of cluster-concerned entities; 3) initiation and activation of the clustering processes requires a certain environment.