Оптимизационно-имитационное моделирование процесса управления распределением ресурсного обеспечения в организационной системе с территориально распределенной деятельностной средой и переменным объемом деятельности

Статья посвящена интеграции оптимизационного подхода и имитационного моделирования при управлении распределением ресурсного обеспечения в организационной системе с территориально распределенной деятельностной средой и переменным объемом деятельности. Показано, что материалы и методы исследования определяются системным подходом в форме структурного моделирования функционирования организации и управления ею. Структуризация взаимодействия управляющего центра с объектами деятельности позволяет установить количественные характеристики связей, значения которых фиксируются в рамках цифрового мониторинга системы. Базовым компонентом оптимизационно-имитационного моделирования является многоальтернативный выбор приоритетных объектов при распределении интегрированного ресурса, балансовое условие и случайный поток заявок, характеризующих требования объектов к выполнению работ в рамках деятельностной среды. Переменный характер объема деятельности в системе учитывается при многотактном распределении интегрированного ресурсного обеспечения. При этом нумерационное множество объектов на следующем такте после проведения многоальтернативной оптимизации включает элементы, не вошедшие в редуцированное множество, и случайную составляющую, определяемую результатами имитационного моделирования организации. Показано, что однотактный процесс оптимизации оперирует с реальными текущими данными и дает возможность определить нумерационное множество приоритетных объектов для получения ресурсного обеспечения в деятельностную среду. Многотактный процесс оптимизационно-имитационного моделирования позволяет генерировать условно реальные данные потребности в интегрированном ресурсе в таком количестве, что совместно с ретроспективными данными цифрового мониторинга образует репрезентативную обучающую выборку для машинного обучения прогностической модели. Установлены управленческие решения, которые принимаются с использованием прогностических моделей как на стадии функционирования исследуемой организационной системы, так и на стадии ее развития.

1. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. Москва: ЛЕНАНД; 2022. 500 с.

2. Львович Я.Е., Львович И.Я., Чопоров О.Н. и др. Оптимизация цифрового управления в организационных системах. Воронеж: Научная книга; 2021. 191 с.

3. Иваровский П.Н. Анализ деятельности строительно-монтажных организаций. Брест: БрГТУ; 2004. 195 с.

4. Матвеева Е.А., Новаковская Т.С. Моделирование организации деятельности строительно-монтажного предприятия. Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2013;(4):35–40.

5. Корчагин С.Г., Рындин А.А., Рындин Н.А. Управление в организационных системах на основе цифровых технологий. Воронеж: Научная книга; 2025. 248 с.

6. Донской В.И. Извлечение оптимизационных моделей из данных: применение нейронных сетей. Таврический вестник информатики и математики. 2018;(2):71–89.

7. Снапелев Ю.М., Старосельский В.А. Моделирование и управление в сложных системах. Москва: Советское радио; 1974. 264 с.

8. Новосельцев В.И. Системный анализ: современные концепции. Воронеж: Кварта; 2003. 360 с.

9. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. Москва: Наука; 1973. 312 с.

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

11. Крючин О.В., Козадаев А.С., Дудаков В.П. Прогнозирование временных рядов с помощью искусственных нейронных сетей и регрессионных моделей на примере прогнозирования котировок валютных пар. Исследовано в России. 2010;(30):354–362.