Алгоритмизация принятия управленческих решений в рамках реализации программы развития отрасли при случайных вариациях инвестиционного ресурса

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.

1. Межов И.С., Клецкова Е.В. Моделирование стратегий развития региональной экономики. Управленческие науки. 2017;7:4:26–35.

2. Скопина И.В. Формирование прогнозно-адаптивной системы управления региональной экономикой. Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2006;1(5):26–31.

3. Львович Я.Е., Львович И.Я., Чопоров О.Н. Оптимизация цифрового управления в организационных системах: коллективная монография. Воронеж: ИПЦ «Научная книга»; 2021. 191 с.

4. Львович Я.Е., Львович И.Я. Принятие решений в экспертно-виртуальной среде: монография. Воронеж: ИПЦ «Научная книга»; 2010. 140 с.

5. Борзова А.С., Иванов Д.В. Оптимизационное моделирование инвестиционного процесса развития отраслевой организационной системы гражданской авиации. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021;9(1):7–8. DOI: 10.26102/2310-6018/2021.32.1.030.

6. Львович И.Я., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Информационные технологии моделирования и оптимизации: краткая теория и приложения: монография. Воронеж: ИПЦ «Научная книга»; 2016. 444 с.

7. Иванов Д.В. Алгоритмизация процедур принятия решения для социотехнических объектов на основе теоретико-игровых методов и мультиагентных технологий в условиях риска. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2016;4(21):11–18.

8. Иванов Д.В. Автоматизация процессов принятия решения для социотехнических объектов на основе теоретико-игровых методов и мультиагентных. Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: материалы всерос. молодежной науч. шк. 2017;150–154.

9. Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации: алгоритмы, вдохновленные природой. М.: изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана; 2014. 448 с.

10. Каширина И.П., Львович Я.Е., Сорокин С.О. Интегральное оценивание эффективности сетевых систем с кластерной структурой. Экономика и менеджмент систем управления. 2015;1–3(15):330–337.

11. Батищев Д.И., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Оптимизация в САПР. Воронеж: изд-во Воронежского гос. ун-та. 1997. 421 с.

12. Карпенко А.П. Популяционные алгоритмы глобальной поисковой оптимизации. Обзор новых и малоизвестных алгоритмов. Информационные технологии. Приложения. 2012;S7:1–32.