Интеллектуальная система многокритериальной адаптивной оптимизации процесса инвестиционного проектирования

В условиях высокой социально-экономической неопределенности и множественности целей инвесторов применение многокритериальной оптимизации в инвестиционном проектировании позволяет находить сбалансированные решения, учитывающие различные факторы и предпочтения, что повышает эффективность и устойчивость реализации инвестиционных проектов. В статье рассматривается проблема разработки интеллектуальной компьютерной программной системы оптимизации адаптивного управления процессом инвестиционного проектирования. В качестве инструментария для экономико-математического моделирования решения этой проблемы предлагается использовать сетевые модели и методы. В работе представлена новая оптимизационная сетевая экономико-математическая модель, учитывающая наличие в процессе инвестиционного проектирования нескольких вариантов допустимых технологий, различные варианты их осуществления и использующая векторную целевую функцию для оценки качества реализации проекта. На основе решения набора задач сетевого моделирования процессов инвестиционного проектирования, соответствующих допустимым технологиям и различным вариантам их осуществления, используя построение критических путей и метод скаляризации конкретной век- торной целевой функции, предлагается методика решения сформированной задачи векторной оптимизации. Разработанная оригинальная методика позволяет реализовать процесс автоматизации и оптимизации адаптивного управления процессом инвестиционного проектирования на основе сетевого моделирования, включающий кодирование всех операций инвестиционного проектирования, определение взаимосвязей операций, последовательности и сроков их выполнения. На основании предлагаемой методики разработана и создана интеллектуальная компьютерная программная система оптимизации адаптивного управления процессом инвестиционного проектирования при наличии нескольких технологий и векторной целевой функции. Созданная интеллектуальная компьютерная система ОптимумИнвест позволяет реализовать автоматизацию, оптимизацию и поддержку принятия управленческих решений с использованием обратной связи при реализации сложных инвестиционных проектов.

1. Kelley J.E., & Walker M.R. Critical-Path Planning and Scheduling. Proceedings of the Eastern Joint Computer Conference. 1959. P. 160–173. DOI: 10.1145/1460299.1460318.

2. Malcolm D.G., Roseboom J.H., Clark C.E. & Fazar W. Application of a Technique for Research and Development Program Evaluation. Operations Research. 1959. Vol. 7, no. 5. P. 646–669. DOI: 10.1287/opre.7.5.646.

3. Hwang C.L. & Masud A.S.M. Multiple Objective Decision Making – Methods and Applications: A State-of-the-Art Survey. Springer-Verlag, 1979. DOI: 10.1007/978-3-642-45511-7.

4. Zeleny M. Multiple Criteria Decision Making. McGraw-Hill, 1982.

5. Kerzner H. Project Management: A Systems Approach to Planning, Scheduling, and Controlling. John Wiley & Sons, 2017.

6. Project Management Institute. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide). 7th Edition. Project Management Institute, 2021.

7. Turban E., Sharda R. & Delen D. Decision Support and Business Intelligence Systems. Pearson Education, 2010.

8. Power D.J. & Sharda R. Model-Driven Decision Support Systems: Concepts and Research Directions. Decision Support Systems. 2007. Vol. 43, no. 3. P. 1044–1061. DOI: 10.1016/j.dss.2005.05.030.

9. Шориков А.Ф. Сетевая модель для многокритериальной оптимизации управления проектами // Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 39-й междунар. науч. школы-семинара им. акад. С.С. Шаталина, г. Санкт-Петербург, 30 сентября – 6 октября 2016 г. / под ред. д-ра экон. наук В.Г. Гребенникова, д-ра экон. наук И.Н. Щепиной. Воронеж: Воронежский государственный педагогический университет, 2016. С. 370–374.

10. Шориков А.Ф. Сетевая математическая модель оптимизации адаптивного управления проектами при наличии нескольких технологий их реализации // Анализ, моделирование, управление, развитие социально-экономических систем (АМУР-2020): XIV Всероссийская с международным участием школа-симпозиум: сборник научных трудов. Симферополь: ИП Корниенко А.А., 2020. С. 399–405.

11. Keeney R.L. & Raiffa H. Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs. Cambridge University Press, 1993.

12. Шориков А.Ф., Буценко Е.В. Сетевое моделирование оптимизации процессов инвестиционного проектирования при наличии нескольких технологий // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. 2016. Т. 15, № 6. С. 926–943. DOI: 10.15826/vestnik.2016.15.6.046.

13. Ширяев В.И. Алгоритмы управления динамическими системами в условиях неопределенности. Часть 1 // Мехатроника, автоматизация, управление. 2024. Т. 25, № 6. С. 279–288. DOI: 10.17587/mau.25.279-288.