Структурное моделирование при управлении распределением ресурсного обеспечения в региональной организационной системе с использованием средств интеллектуализации принятия решений

В работе осуществлена структуризация на модельном уровне региональной организационной системы и управления ею при использовании результатов многолетней статистической информации для интеллектуальной поддержки принятия решений. Первая структурная модель позволяет оценить характер взаимодействия управляющего центра и компонентов организационной системы по используемым массивам информации статистического учета. Трансфер данных в форме временных рядов осуществляется по группам населения и территориальным образованиям региона. Структурная модель интеллектуальной поддержки принятия решений управляющим центром является составляющей структуры системы управления распределением ресурсного обеспечения. Для ее эффективного использования в качестве основы интеграции результатов предиктивного анализа в процессе принятия управленческих решений на основе оптимизационного моделирования предложено реализовать подсистемы двухуровневой интеллектуализации. Разработана алгоритмическая схема, обеспечивающая двухуровневую интеллектуализацию при принятии управленческих решений, объединяющая модули визуального и предиктивного анализа для последующего использования результатов машинного обучения прогностических моделей в экспертном оценивании и оптимизационном моделировании.

1. Мамаев А.Н., Кудлай Д.А. Статистические методы в медицине. Москва: Практическая медицина; 2021. 136 c.

2. 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

3. 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.

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

5. 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). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2024.47.4.007

6. Донской В.И. Интеллектуальная оптимизация на основе машинного обучения: современное состояние и перспективы (обзор). Таврический вестник информатики и математики. 2020;(1):32–63.

7. 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.

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

9. Новосельцев В.И. Системный анализ: современные концепции. Воронеж: Издательский дом «Кварта»; 2003. 359 с.

10. Бурков В.Н., Кузнецов Н.А., Новиков Д.А. Механизмы управления в сетевых структурах. Автоматика и телемеханика. 2002;(12):96–115.