Структурное моделирование при управлении в организационных системах с неоднородной структурой пространственных элементов

В статье рассматривается процесс структурного моделирования при управлении в организационных системах с неоднородной структурой пространственных элементов. Показано, что исследуемые объекты относятся к территориально распределенным организационным системам. Их особенностью является разнообразие пространственных элементов в рамках ограниченной территории, существенно влияющее на показатели эффективного функционирования деятельностной среды. Выделены три класса структурных моделей: объектного, системного и процессного уровней. Детально рассмотрены процессы структурного моделирования организационной системы, управления ею, принятия управленческих решений. Определено, что структурная модель организационной системы отражает взаимодействие управляющего центра и объектов с неоднородной структурой пространственных элементов с учетом территориально распределенной среды, объединяющей объекты в организационное целое. Структурная модель системы управления ориентирована на сбалансированное взаимодействие традиционной подсистемы управления на основе экспертных мнений и подсистемы поддержки принятия решения на основе оптимизации ресурсораспределительного, трансформационного и вариационного процессов. Структурная модель процессного уровня сформирована как инвариантная последовательность алгоритмических действий при принятии управленческих решений. Обосновано, что для обеспечения требований управляющего центра необходимо объединить алгоритмические действия в рамках следующих этапов: идентификации классификационных признаков неоднородности структуры пространственных элементов объектов, экспертного оценивания количественных параметров для формирования модели многовариантного выбора, генерации множества доминирующих вариантов управленческих решений, экспертного выбора на сформированном множестве.

1. Линкина А.В., Львович Я.Е., Рындин Н.А. Оптимизация принятия решений при управлении в организационных системах с неоднородной структурой пространственных элементов. Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2024;(3):87–96.

2. Линкина А.В., Рощин В.С. Разработка функциональных алгоритмов и концептуальной модели информационно-аналитической системы поддержки управления региональным агропромышленным комплексом. Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2023;85(4):115–121. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2023-4-115-121

3. Львович Я.Е., Питолин А.В., Сапожников Г.П. Многометодный подход к моделированию сложных систем на основе анализа мониторинговой информации. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(2). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2019.25.2.023

4. Yuronen Yu.P., Yuronen E.A., Ivanov V.V., Kovalev I.V., Zelenkov P.V. The concept of creation of information system for environmental monitoring based on modern GIS-technologies and earth remote sensing data. In: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: Volume 94: International Scientific and Research Conference on Topical Issues in Aeronautics and Astronautics, 06–10 April 2015, Krasnoyarsk, Russia. Institute of Physics Publishing; 2015. https://doi.org/10.1088/1757-899X/94/1/012023

5. Петросов Д.А., Игнатенко В.А., Петросова Н.В., Зеленина А.Н. Структурный синтез инновационных агротехнологических процессов с применением генетических алгоритмов. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(2). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2019.25.2.022

6. Борзов С.М., Потатуркин О.И. Обнаружение антропогенных зон на основе поиска пространственных аномалий в крупномасштабных спутниковых изображениях. Автометрия. 2012;48(5):104–111.

7. Борзов С.М., Потатуркин А.О. Исследование эффективности пространственных признаков при классификации спутниковых изображений различного разрешения. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2012;10(3):58–65.

8. Marzouk M., Othman E., Metawie M. Managing demolition wastes using GIS and optimization techniques. Cleaner Engineering and Technology. 2024;23. https://doi.org/10.1016/j.clet.2024.100852

9. Zandniapour K., Soroush A., Khezerlu Agdam E., Sanaieian H. Integrating GIS, 3D-Isovist, and an NSGA-II multi-objective optimization algorithm for automation of design process in urban parks and public open spaces. International Journal of Geoheritage and Parks. 2024. https://doi.org/10.1016/j.ijgeop.2024.08.002

10. Li W., Winter P.L., Milburn L.-A., Padgett P.E. A dual-method approach toward measuring the built environment – sampling optimization, validity, and efficiency of using GIS and virtual auditing. Health & Place. 2021;67. https://doi.org/10.1016/j.healthplace.2020.102482