Оптимизация управления ресурсным обеспечением в региональной организационной системе на основе предиктивного анализа многолетней статистической информации
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

Оптимизация управления ресурсным обеспечением в региональной организационной системе на основе предиктивного анализа многолетней статистической информации

Гусев П.Ю.,  Ломаков А.В.,  Львович Я.Е. 

УДК 681.3
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.007

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

В статье рассматривается обоснование оптимизационного подхода к управлению ресурсным обеспечением в региональной организационной системе, отличающейся процедурами интеграции результатов предиктивного анализа многолетней статистической информации в процесс принятия решений. Показана ограниченность методов экспертного выбора управленческих действий на основе анализа динамики изменений показателей эффективности системы и возможность преодоления этой ограниченности за счет формализованного представления зависимости функции интегрального эффекта от дополнительного ресурсного обеспечения, позволяющего перейти к поиску управленческих решений путем оптимизационного моделирования. Рассмотрено формирование оптимизационных моделей при распределении ресурсного обеспечения в региональной организационной системе по трем составляющим: группам населения, территориальным образованиям, временным периодам. Для первых двух составляющих управленческие решения определяются путем постановки и решения задач многоальтернативной оптимизации. Они позволяют определить перспективные подмножества групп населения и территориальных образований, для которых определенная экспертами потребность в дополнительном ресурсе даст в будущие периоды наибольший эффект. Поскольку управленческие решения содержат наряду с формализованным выбором экспертную составляющую, они носят предварительный характер. Окончательное формализованное решение достигается при распределении предварительных оценок по временным интервалам с использованием оптимизационной модели динамического программирования. Предложено использование результатов предиктивного анализа в виде прогностических моделей, отражающих данные показателей статистики, при формировании целевых функций оптимизационных моделей, что позволяет интегрировать их в процесс принятия решений при управлении распределением ресурсного обеспечения в региональной организационной системе.

1. Александрова Т.Б., Калинкин Д.Е., Плещинская В.Я., Образцова Е.Н., Тахауов Р.М., Хлынин С.М. Медицинская статистика. Показатели и методы оценки здоровья населения. Томск: СибГМУ; 2011. 126 с.

2. Глушанко В.С., Тимофеева А.П., Герберг А.А. Методика изучения уровня, частоты, структуры и динамики заболеваемости и инвалидности. Медико-реабилитационные мероприятия и их составляющие. Витебск: Издательство ВГМУ; 2016. 177 с.

3. Щепин О.П. Региональные аспекты развития здравоохранения. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2014;22(5):3–7.

4. Лобкова Е.В., Петриченко А.С. Управление эффективностью региональной системы здравоохранения. Региональная экономика: Теория и практика. 2018;16(2):274–295. https://doi.org/10.24891/re.16.2.274

5. Львович Я.Е., Львович И.Я., Чопоров О.Н. и др. Оптимизация цифрового управления в организационных системах. Воронеж: Издательско-полиграфический центр «Научная книга»; 2021. 191 с.

6. Kelleher J.D., Mac Namee B., D’Arcy A. Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies. The MIT Press; 2020. 856 p.

7. Гусев П.Ю. Анализ возможностей предиктивной аналитики при прогнозировании состояния оборудования АЭС. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2024;(4):103–108.

8. Van Calster B., Wynants L., Timmerman D., Steyerberg E.W., Collins G.S. Predictive analytics in health care: how can we know it works? Journal of the American Medical Informatics Association. 2019;26(12):1651–1654. https://doi.org/10.1093/jamia/ocz130

9. Львович И.Я., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Информационные технологии моделирования и оптимизации. Краткая теория и приложения. Воронеж: Издательско-полиграфический центр «Научная книга»; 2016. 444 с.

10. Львович Я.Е. Многоальтернативная оптимизация: теория и приложения. Воронеж: Издательство «Кварта»; 2006. 415 с.

11. Гафанович Е.Я., Ломаков А.В., Львович А.И., Чопоров О.Н. Визуальное и прогностическое моделирование заболеваемости артериальной гипертензией лиц старших возрастных групп и их диспансеризации. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024;12(2). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2024.45.2.014

12. Львович И.Я. Принятие решений на основе оптимизационных моделей и экспертной информации. Воронеж: Издательско-полиграфический центр «Научная книга»; 2023. 232 с.

Гусев Павел Юрьевич
к.т.н., доцент

Воронежский государственный технический университет

Воронеж, Российская Федерация

Ломаков Андрей Владимирович

Воронежский институт высоких технологий

Воронеж, Российская Федерация

Львович Яков Евсеевич
доктор технических наук, профессор

Воронежский институт высоких технологий

Воронеж, Российская Федерация

Ключевые слова: региональная организационная система, управление, ресурсное обеспечение, предиктивный анализ, прогнозирование, оптимизация, экспертное оценивание

Для цитирования: Гусев П.Ю., Ломаков А.В., Львович Я.Е. Оптимизация управления ресурсным обеспечением в региональной организационной системе на основе предиктивного анализа многолетней статистической информации. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024;12(4). URL: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1710 DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.007

43

Полный текст статьи в PDF

Поступила в редакцию 11.10.2024

Поступила после рецензирования 21.10.2024

Принята к публикации 25.10.2024