В статье рассмотрено применение оптимизационного подхода для принятия управленческих решений при случайных вариациях инвестиционного ресурса, выделяемого управляющим центром отраслевой организационной системы на реализацию подсистемы развития. Показаны недостатки традиционных экспертных оценок при распределении инвестиций между объектами организационной системы, причины необходимости случайных вариаций для сглаживания издержек неоптимальных решений. Приведена постановка оптимизационный задачи управления инвестированием. Предложена алгоритмизация принятия управленческих решений на основе интеграции экспертных и оптимизационных оценок. Определены цель и задачи исследования, приведенного в работе. Обоснована структура комбинированной алгоритмической процедуры принятия управленческих решений, основанной на синхронном поиске в пространствах показателей эффективности программы развития и варьируемого инвестиционного ресурса за счет погружения в рандомизированную среду. С этой целью на каждой итерации вводятся и определяются вероятностные характеристики значимости показателей при их аддитивной свертке и инвестиции объектов при согласовании экспертной оценки потребности в ресурсе с численным решением. С целью движения в пространстве показателей предложена модификация алгоритма роя частиц, интегрированного в схему рандомизированного поиска объема инвестиций при случайной вариации в соответствии с равномерным и нормальным законами распределений. Для реализации алгоритмической процедуры в случае двух вариантов закона распределения рассмотрена последовательность действий при введении начальных условий и топологии соседства частиц, при переходе от текущей итерации к последующей, при использовании правила останова и определения оптимального управленческого решения.
The article considers the application of an optimization approach to making management decisions with random variations of the investment resource allocated by the managing center of a sectoral organizational system for implementing the subsystem of development. The limitations of traditional expert assessments in the distribution of investments between organizational system objects and the reasons for using random variations to smooth the costs of non-optimal decisions are shown. The article presents the statement of investment management optimization problem. Algorithmization of management decision-making based on expert and optimization assessment integration is proposed. The article also determines the purpose and objectives of the research. The structure of the combined algorithmic procedure for making management decisions based on a synchronous search in the spaces of the development program performance indicators and a variable investment resource by means of the immersion in a randomized environment is substantiated. For this purpose, the probabilistic characteristics of indicator significance are introduced and determined at each iteration in their additive convolution and object investment in the coordination of an expert assessment of the need for a resource with a numerical solution. In order to navigate the indicators space, a modification of the particle swarm algorithm is suggested which is integrated into the scheme of random search for the volume of investments with random variation in accordance with uniform and normal distribution laws. To implement the algorithmic procedure in the case of two variants of the distribution law, a sequence of actions is considered when introducing initial conditions and the topology of a particle neighborhood while moving from the current iteration to the next one when using the stop rule and determining the optimal control decision.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.