<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://metafora.rcsi.science/xsd_files/journal3.xsd">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2024.45.2.008</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">1540</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Разработка алгоритма решения задачи распределения времени обучения по направлениям подготовки</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Development of an algorithm for solving the problem of distributing training time in training areas</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Резников</surname>
              <given-names>Дмитрий Александрович</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Reznikov</surname>
              <given-names>Dmitriy Alexandrovich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>i@dareznikov.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">Воронежский институт ФСИН России</aff>
        <aff xml:lang="en">Voronezh institute of the Russian Federal Penitentiary Service</aff>
      </aff-alternatives>
      <pub-date pub-type="epub">
        <day>01</day>
        <month>01</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>1</volume>
      <issue>1</issue>
      <elocation-id>10.26102/2310-6018/2024.45.2.008</elocation-id>
      <permissions>
        <copyright-statement>Copyright © Авторы, 2026</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=1540"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>В период прохождения службы в уголовно-исполнительной системе сотрудники постоянно совершенствуют свои знания, умения и навыки в рамках служебной подготовки. В статье рассматривается задача распределения времени обучения по направлениям подготовки для обеспечения максимального значения минимальной средней оценки по каждому направлению. Разработан алгоритм решения, на первом шаге которого определяется максимальное повышение минимальной средней оценки по одному направлению и количество времени, которое на это требуется. Если полученное значение оценки меньше средних оценок по другим направлениям, то на втором шаге определяется максимальное повышение нескольких минимальных средних оценок и требующееся количество времени. Определен вид зависимости приращения средней оценки по направлениям подготовки от времени обучения аппроксимацией статистических данных, позволяющий получить аналитическое решение поставленной задачи. Также проведен анализ возможности применения для аппроксимации степенной и экспоненциальной зависимостей, позволяющих получить приближенное решение задачи численными методами. Полученные значения коэффициента детерминации подтвердили высокую достоверность аппроксимации. Представлены графики зависимостей. Приведены два примера аналитического решения поставленной задачи, иллюстрирующие применение предложенного алгоритма. В первом примере начальные средние оценки подготовки сотрудников по всем направлениям одинаковые, во втором примере – средние оценки различные.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>During their service in the penal system, employees continuously improve their knowledge, skills, and abilities through official training. This article discusses the problem of allocating training time to different areas in order to maximize the value of minimal average grades in those areas. A solution algorithm has been developed. The first step involves determining the maximum possible increase in the minimal average score for one area as well as the amount of time required for this increase. If the resultant score value is lower than the average score in other areas, the second step identifies the maximum possible increases for multiple areas and the corresponding amount of time needed. The article also determines the type of relationship between the increase in average grades for training areas and the time spent on training through the approximation of statistical data. This allows for the analytical solution of the problem. The analysis of the potential use of power and exponential functions for approximation, which allows for the approximate solution of a problem through numerical methods, is also conducted. The resulting values of the coefficient of determination confirm the high accuracy of the approximation. Graphs of the dependency are presented. Two examples of analytical solutions to the problem are provided, illustrating the use of the proposed method. In the first example, all employees have the same initial average training grades in all areas, and in the second example, average grades differ.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>средняя оценка</kwd>
        <kwd>приращение средней оценки</kwd>
        <kwd>время обучения</kwd>
        <kwd>кривая научения</kwd>
        <kwd>аппроксимация</kwd>
        <kwd>метод наименьших квадратов</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>average grade</kwd>
        <kwd>average grade increment</kwd>
        <kwd>learning time</kwd>
        <kwd>learning curve</kwd>
        <kwd>approximation</kwd>
        <kwd>least squares method</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без спонсорской поддержки.</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">The study was performed without external funding.</funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Otsuka J. The Role of Mathematics in Evolutionary Theory. Cambridge: Cambridge University Press; 2020. 74 p.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Белов М.В., Новиков Д.А. Модели технологий. Москва: ЛЕНАНД; 2019. 160 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Строганов В.Ю., Цветков Ю.Б. Методика оптимизации цифровой модели образовательной программы на основе функций научения-забывания. В сборнике: Цифровые технологии в инженерном образовании: новые тренды и опыт внедрения, 28-29 ноября 2019 года, Москва, Россия. Москва: Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана; 2020. С. 108–112.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Rawle F., Bowen T., Murck B., Hong R.J. Curriculum mapping across the disciplines: differences, approaches, and strategies. Collected Essays on Learning and Teaching. 2017;10:75–88. https://doi.org/10.22329/celt.v10i0.4765.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Новиков Д.А. Закономерности итеративного научения. Москва: Институт проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН; 1998. 96 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Белов М.В., Новиков Д.А. Модели опыта. Проблемы управления. 2021;(1):43–60. http://doi.org/10.25728/pu.2021.1.5.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Белов М.В., Новиков Д.А., Рогаткин А.Д. Оценка кривых научения. Управление большими системами: сборник трудов. 2019;(82):6–27. http://doi.org/10.25728/ubs.2019.82.1.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Anzanello M.J., Fogliatto F.S. Learning Curve Models and Applications: Literature Review and Research Directions. International Journal of Industrial Ergonomics. 2011;41(5):573–583. http://doi.org/10.1016/j.ergon.2011.05.001.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Henderson B.D. The Application and Misapplication of the Experience Curve. Journal of Business Strategy. 1984;4(3):3–9. https://doi.org/10.1108/eb039027.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Езерский В.В. Избранные разделы высшей математики. Выпуск 7. Методы аппроксимации функций. Омск: Сибирский государственный университет физической культуры и спорта; 2011. 52 с.</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
    <fn-group>
      <fn fn-type="conflict">
        <p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p>
      </fn>
    </fn-group>
  </back>
</article>