Теоретическое обоснование модели поиска оптимальных решений в сложных системах управления ресурсами

  • Roman A. Khalturin Государственный университет управления (ГУУ)
  • Roman O. Sudorgin Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ); Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ)
  • Nikita S. Akinshin Государственный университет управления (ГУУ) https://orcid.org/0009-0009-4229-7918
Ключевые слова: аналитические методы, модели оптимизации, распределение ресурсов, сложная система, PP-системы, многокритериальные методы

Аннотация

Обоснование. Актуальность статьи обусловлена сложностью и динамичностью систем распределения ресурсов (РР-систем), которые включают множество изменяющихся во времени элементов, как внутри системы, так и во внешней среде, и требуют организации в виде иерархических подсистем. Неопределённость информационной составляющей и факторов влияния делает необходимым использование эффективных аналитических инструментов, основанных на теории принятия решений в условиях неопределённости, для объективной оценки и управления такими системами.

Цель. Разработать комплекс математических моделей поиска оптимальных решений в сложных системах управления ресурсами в условиях неопределенности, необходимый при разработке структуры распределения.

Материалы и методы.  В материале используется комбинация математического моделирования, теории принятия решений и методов оптимизации для решения многокритериальных задач в сложных системах, особенно в РР-системах транспортных комплексов. Для задач оптимизации в условиях определённости модель включает множество допустимых решений XX и векторный критерий f(x)f(x) для оценки альтернатив. В многокритериальных задачах в условиях неопределённости отсутствие единого математического аппарата требует применения разнородных методов, таких как комбинаторика, теория графов, эвристика, линейное и динамическое программирование, а также поисковые алгоритмы. Исследование подчеркивает сложности применения этих методов в сложных системах, где внешние и внутренние неопределённости затрудняют формулировку ограничений и интеграцию качественных и количественных критериев. Также рассматривается преобразование многокритериальных задач в однокритериальные с набором ограничений, акцентируя внимание на ограничениях, вызванных непредсказуемыми внешними факторами, и необходимости экспериментальной проверки в сложных транспортных системах.

Результаты. Основная сложность в построении эффективных РР-систем связана с значительной мощностью множества качественных критериев, элементы которого, с трудом формализируются и встраиваются в математические модели. Качественные критерии требуют использования порядковых шкал, где допустимы только монотонные преобразования, что ограничивает количественное сравнение. Для решения многокритериальных задач предложены методы, основанные на бинарных отношениях и функциях ценности, которые позволяют формализовать предпочтения и ранжировать альтернативы. Эти подходы, включая линейные свертки и функции полезности, повышают объективность решений в сложных системах, таких как транспортные комплексы, где присутствуют как количественные, так и качественные критерии, однако их применение требует тщательного анализа и адаптации к специфике задач.

EDN: QRGCKZ

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биографии авторов

Roman A. Khalturin, Государственный университет управления (ГУУ)

кандидат экономических наук

Roman O. Sudorgin, Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ); Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ)

кандидат экономических наук

Nikita S. Akinshin, Государственный университет управления (ГУУ)

аспирант

Литература

Перегудов, Ф. И., & Тарасенко, Ф. П. (1989). Введение в системный анализ. Москва: Высшая школа. 368 с. EDN: https://elibrary.ru/TFPWJJ

Таха, Х. А. (2005). Введение в исследование операций. Москва: ИД «Вильямс». 912 с.

Волкова, В. Н., & Емельянов, А. А. (2006). Теория систем и системный анализ в управлении организациями. Справочник. Учебное пособие. Москва: Финансы и статистика. 848 с.

Тарасенко, Ф. П. (2004). Прикладной системный анализ (Наука и искусство решения проблем). Учебник. Томск: Издательство Томского университета. 186 с. EDN: https://elibrary.ru/TFPWDF

Закиева, Е. Ш. (2022). Методология поддержки принятия решений при управлении социетальной системой на основе динамического моделирования и интеллектуальных технологий. Диссертация доктора технических наук. Уфа. 310 с. EDN: https://elibrary.ru/AYPLKR

Поспелов, А. Б. (2011). Методы многокритериальной целочисленной оптимизации. USA: LAP Lambert Academic Publishing. 232 с.

Моисеева, Т. В. (2022). Методологические основы поддержки принятия решений по управлению инновационным развитием социотехнических объектов на основе интерсубъективного подхода. Диссертация доктора технических наук. Самара. 359 с. EDN: https://elibrary.ru/HSBHXL

Саати, Т. Л. (2008). Принятие решений при зависимостях и обратных связях: аналитические сети. Пер. с англ., науч. ред. А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. Москва: Издательство ЛКИ. 360 с.

Рындин, Н. А. (2022). Компонентная оптимизация развивающейся цифровой среды управления в организационных системах. Моделирование, оптимизация и информационные технологии, 10(2), 1–9. https://doi.org/10.26102/2310-6018/2022.37.2.013 EDN: https://elibrary.ru/CLNOET

Терентьев, А. В., Ефименко, Д. Б., & Карелина, М. Ю. (2017). Методы районирования, как методы оптимизации автотранспортных процессов. Вестник гражданских инженеров, (6), 291–294. https://doi.org/10.23968/1999-5571-2017-14-6-291-294 EDN: https://elibrary.ru/YPNFZF

Terentyev, A., Evtiukov, S., & Karelina, M. (2017). A method for multi-criteria evaluation of the complex safety characteristic of a road vehicle. Transportation Research Procedia, 36, 149–156. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.12.057 EDN: https://elibrary.ru/DGMMDN

Moiseev, V. V., Terentiev, A. V., Stroev, V. V., & Karelina, M. Yu. (2018). Enhancement of economic efficiency of transport performance using multi-criteria estimation. Advances in Economics, Business and Management Research, 61, 167–171. EDN: https://elibrary.ru/WHRSRR

Terentiev, A. V., Yevtukov, S. S., & Karelina, E. A. (2020). Development of zoning method for solving economic problems of optimal resource allocation to objects of various importance in context of incomplete information. Advances in Economics, Business and Management Research, 128, 765–772. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.200312.108 EDN: https://elibrary.ru/LJQRIK

Terentyev, A. V., Karelina, M. Yu., Cherepnina, T. Yu., Linnik, D. A., & Demin, V. A. (2020). Digital object-oriented control models in automobile-road complex systems. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 832(1), 012058. https://doi.org/10.1088/1757-899X/832/1/012058 EDN: https://elibrary.ru/LTGFWV

Peregudov, F. I., & Tarasenko, F. P. (1989). Introduction to System Analysis. Moscow: Vysshaya Shkola. 368 p. EDN: https://elibrary.ru/TFPWJJ

Tahaha, H. A. (2005). Introduction to Operations Research. Moscow: ID "Villyams". 912 p.

Volkova, V. N., & Emel'yanov, A. A. (2006). Systems Theory and System Analysis in Organizational Management. Handbook. Tutorial. Moscow: Finansy i Statistika. 848 p.

Tarasenko, F. P. (2004). Applied System Analysis (Science and Art of Problem Solving). Textbook. Tomsk: Tomsk University Press. 186 p. EDN: https://elibrary.ru/TFPWDF

Zakieva, E. Sh. (2022). Methodology for Supporting Decision Making in the Management of Societal Systems Based on Dynamic Simulation and Intelligent Technologies. Unpublished doctoral dissertation. Ufa. 310 p. EDN: https://elibrary.ru/AYPLKR

Pospelov, A. B. (2011). Methods of Multi-Criteria Integer Optimization. USA: LAP Lambert Academic Publishing. 232 p.

Moiseeva, T. V. (2022). Methodological Foundations of Decision Support for Managing Innovative Development of Sociotechnical Objects Based on Intersubjective Approach. Unpublished doctoral dissertation. Samara. 359 p. EDN: https://elibrary.ru/HSBHXL

Saaty, T. L. (2008). Decision Making with Dependencies and Feedback: Analytic Network Process (Translated by A. V. Andreichikov, O. N. Andreichikova). Moscow: LKI Publishing House. 360 p.

Ryndin, N. A. (2022). Component Optimization of an Emerging Digital Management Environment in Organizational Systems. Simulation, Optimization and Information Technology, 10(2), 1–9. https://doi.org/10.26102/2310-6018/2022.37.2.013 EDN: https://elibrary.ru/CLNOET

Terent'ev, A. V., Evimenko, D. B., & Karelina, M. Yu. (2017). Methods of Zoning as Methods of Optimization of Transport Processes. Bulletin of Civil Engineers, (6), 291–294. https://doi.org/10.23968/1999-5571-2017-14-6-291-294 EDN: https://elibrary.ru/YPNFZF

Terentyev, A., Evtiukov, S., & Karelina, M. (2017). A method for multi-criteria evaluation of the complex safety characteristic of a road vehicle. Transportation Research Procedia, 36, 149–156. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.12.057 EDN: https://elibrary.ru/DGMMDN

Moiseev, V. V., Terentiev, A. V., Stroev, V. V., & Karelina, M. Yu. (2018). Enhancement of economic efficiency of transport performance using multi-criteria estimation. Advances in Economics, Business and Management Research, 61, 167–171. EDN: https://elibrary.ru/WHRSRR

Terentiev, A. V., Yevtukov, S. S., & Karelina, E. A. (2020). Development of zoning method for solving economic problems of optimal resource allocation to objects of various importance in context of incomplete information. Advances in Economics, Business and Management Research, 128, 765–772. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.200312.108 EDN: https://elibrary.ru/LJQRIK

Terentyev, A. V., Karelina, M. Yu., Cherepnina, T. Yu., Linnik, D. A., & Demin, V. A. (2020). Digital object-oriented control models in automobile-road complex systems. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 832(1), 012058. https://doi.org/10.1088/1757-899X/832/1/012058 EDN: https://elibrary.ru/LTGFWV


Просмотров аннотации: 57
Загрузок PDF: 14

Опубликован
2025-03-31
Как цитировать
Khalturin, R., Sudorgin, R., & Akinshin, N. (2025). Теоретическое обоснование модели поиска оптимальных решений в сложных системах управления ресурсами. Transportation and Information Technologies in Russia / Транспорт и информационные технологии, 15(1), 214-233. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2025-15-1-356
Раздел
Оригинальные статьи