Интеграция ГИС-ориентированного и оптимизационного моделирования в практике управления аграрной организационной системой

В статье обоснована экспертно-оптимизационная модель управления аграрной организационной системой с неоднородной пространственной структурой пространственных элементов с интеграцией пространственных данных. Предложенный алгоритм позволил формализовать гетерогенные признаки отдельных территориально-распределенных подсистем, трансформировав их из факторов неопределенности в детерминированные параметры целевой функции многокритериальной оптимизации. Практическая реализация модели на базе действующего аграрного предприятия продемонстрировала высокую экономическую эффективность интеграции ГИС-данных и методов математического программирования. Применение генетического алгоритма обеспечило снижение суммарных затрат на материально-технические средства на 11,4 % при одновременном увеличении ожидаемого объема заготовки продукции на 7,1 %. Удельные логистические издержки сократились на 25 %, а коэффициент использования парка техники вырос с 0,68 до 0,92. Существенное сокращение площади неэффективно используемых угодий подтверждает гипотезу о наличии скрытых потерь ресурсов при игнорировании дискретности пространства. Анализ чувствительности подтвердил робастность разработанного алгоритма, продемонстрировав отсутствие чувствительности к субъективным ошибкам экспертов при оценке критериев. Таким образом, внедрение разработанного механизма подтверждает эффективность управления организационными системами на основе данных ГИС-ориентированного моделирования, создавая научно обоснованный базис для повышения стратегической устойчивости предприятий в условиях ограниченных ресурсов.

1. Коцур Е.В., Капитулина Н.А. Эколого-экономическое обоснование оптимизационных моделей агроландшафта юга Омской области. В сборнике: Геодезия, землеустройство и кадастры: проблемы и перспективы развития, посвященная 100-летию советской геодезии и картографии: Сборник материалов I Международной научно-практической конференции, 15 марта 2019 года, Омск, Россия. Омск: Омский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина; 2019. С. 255–259.

2. Елохин В.Р. Об оптимизационных моделях планирования сельскохозяйственного производства. Известия Иркутской государственной экономической академии. 2009;(3):137–141.

3. Сухарев О.С. Оптимизация и управление распределением ресурсов в национальной экономике: выбор структуры. Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2020;15(2):178–197. (На англ.).

4. Бурков В.Н., Серебрякова Е.А. Методы управления рисками при реализации проектов на основе качественных оценок их характеристик. Проектное управление в строительстве. 2024;(2):80–88.

5. Нестерева А.С., Жданова Е.Н., Минина А.А. Прогнозирование зон затопления территории поймы реки Амга с использованием геоинформационных технологий. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021;9(4). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2021.35.4.006

6. Линкина А.В. Применение машинного обучения при организации адаптивно-ландшафтных систем земледелия. Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2023;85(4):128–132. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2023-4-128-132

7. Санникова М.О. Оптимизация структуры сельскохозяйственного производства в условиях риска. Вестник Саратовского госагроуниверситета им. Н.И. Вавилова. 2011;(3):90–95.

8. Чекмарева Н.И., Агапитова Л.Г. Интеграционное развитие территории. Научные труды Вольного экономического общества России. 2016;198(2):334–338.

9. Львович Я.Е., Рындин Н.А., Сахаров Ю.С. Оптимизация распределения ресурсного обеспечения развития цифровой среды управления в организационных системах. Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2021;(4):106–114.

10. Борзова А.С., Львович Я.Е., Муха В.В. Многокритериальное моделирование выбора варианта структуры управления логистическим процессом в организационной системе. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021;9(2). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2021.33.2.005