Авторы

Формирование структуры предприятия с позиций компетенций персонала на основе моделирования бизнес-процессов

В различных работах понятие «организационной структуры» (далее «оргструктура») определяется по-разному, но, как правило, под этим термином понимают схему документооборота компании, схему подчиненности сотрудников, структуру материальных потоков и т. п. Моделей nпредставления оргструктур в настоящий момент существует множество, и задачи управления в общем виде для них малоизученны. В данной статье исследуется только одна сторона эффективного функционирования оргструктуры с точки зрения компетенции сотрудников компании. Читать дальше...

Оптимизация заключения договоров и поиск оптимальных правил остановки

В статье представлена общая структурная формулировка задачи заключения договоров, а также технология ее решения в среде модуля Equilibrium инструментальной системы Decision. Авторами предложен подход с использованием Эволюционно-симулятивной модели. Читать дальше...

Разработка экономической информационной системы автоматизированного анализа неструктированных текстовых документов

Гибридное кибермоделирование в экономике: теория акторных сетей, симуляция, НЕ-факторы и сверхнечеткая логика

Информационные технологии прогнозирования экономических процессов управления финансовыми пузырями

Инвестиции, инновации, импорто-замещение: имитационное моделирование с элементами искусственного интеллекта в управлении проектными рисками

Памяти главного редактора А. А. Емельянова

20 сентября 2020 г. скоропостижно скончался известный российский учёный Александр Анатольевич Емельянов – доктор экономических наук, профессор, Почётный работник высшего профессионального образования Российской Федерации, профессор Национального исследовательского университета «Московский энергетический институт», главный редактор журнала «Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics», член правления НП «Национальное общество имитационного моделирования», лауреат общественного рейтинга «ТОП-100 самых цитируемых российских учёных по данным РИНЦ» в научном разделе «Информатика». Читать дальше...

Модель интеллектуального планирования поведения робота в коллективе роботов

В статье рассматривается актуальная проблема, связанная с организацией управления интеллектуальным мобильным роботом, функционирующим в коллективе роботов. Показано, что система управления роботами в условиях чрезвычайных ситуации должна быть представлена как сложная адаптивная система, построенная на принципах самоорганизации мультиагентных систем (МАС). Введены основные понятия и определения, предложены содержательная и формальная постановки задачи планирования деятельности мобильного робота. Разработана эволюционно-симулятивная модель интеллектуального планирования поведения робота в условиях неопределенности, основу которой составляет комплекс взаимосвязанных имитационных моделей расчета издержек завышения, занижения, а также их рисков. Предложены алгоритмы планирования, обеспечивающие реализацию следующих способов самоорганизации робота: управления в условиях ограниченного лимита наиболее дефицитного ресурса (например, энергии аккумуляторной батареи); взаимодействия с другими роботами, использующими информационные продукты (ИП) (сообщения); управления роботом из центра; покупки и продажи ИП; принятия решений о подчинении и поддержке связей между роботами. Рассмотрены примеры описания вариантов поведения роботов (скорость передвижения, оснащения фото, видео и средствами взятия проб, лимит энергии), классификация событий (пожар, ДТП, нарушения правопорядка, чрезвычайные ситуации, подозрительный объект). Проведен расчет простейшего варианта поведения робота, связанного с необходимостью выбора скорости движение и качества фотографирования при минимальном расходовании энергии. Все необходимые расчеты вычислительных алгоритмов можно провести в оперативной памяти компьютера робота, достаточно оперативно и не затратно с вычислительной точки зрения. Читать дальше...

Моделирование процессов социальной самоорганизации интеллектуальных агентов

Актуальность поставленной в статье задачи моделирования поведения человека связана с необходимостью активного развития экономики, обеспечивающей вовлечение в нее все большей доли молодого населения с высшим и средним специальным образованием. Вследствие государственного стимулирования бизнеса все больше людей готовы получать высшее образование или продолжать учиться на следующих ступенях. При исследовании процессов управления социальным поведением субъектов использован подход «система систем» (SoS), в рамках которого разрабатываются и изучаются различные методы моделирования, симуляции и анализа. В основе моделирования лежит мультиагентный принцип, механизм которого позволяет проводить анализ поведения самоорганизации интеллектуального агента (социального субъекта) и при необходимости изменять его поведение. Идеальным подходом реализации моделирования мультиагентной системы (МАС) поведения агента является эволюционно-симулятивная методология (ЭСМ), позволяющая разработать комплекс взаимосвязанных оптимизационных имитационных моделей, реализующий свойство самоорганизации интеллектуальных агентов. Сформулированы основные принципы управления самоорганизацией, в основе которой лежит теория равновесных случайных процессов (РСП), обеспечивающая возможность воздействия на любые доступные параметры и в любом их сочетании с помощью ЭСМ. Рассмотрены способы адаптации ЭСМ применительно к моделированию процесса социальной самоорганизации молодого человека, а также предложена графическая интерпретация социального развития, в качестве фазовых координат которого используются два параметра: социальный статус и уровень дохода. Разработаны модели косвенных методов управления, выбора направления развития карьерного роста человека в системе управления производством на основе динамического программирования. Приведены примеры реализации ЭСМ. Читать дальше...

Оптимальное управление нормированием запасов на основе эволюционно-симулятивной модели

Современная экономика характеризуется массовым производством и внедрением в рамках цифровых экосистем производственных сервисов, которые оказывают заказчику содействие в получении конечных результатов, в частности в организации закупочной деятельности радиоэлектронных компонентов. Актуальность задачи оптимального управления нормированием запасов связана с разработкой сервиса, минимизирующего риски, возникающие за счет неопределенности таких факторов, как поступление запросов на товар и его поставку, цены поставщика и отпускные цены и т. д. Рассматриваются вопросы разработки экономико-математических моделей оптимизации нормирования запасов применительно к специфике вертикально-интегрированных компаний и юридически независимых организаций, работающих в условиях рыночной экономики на принципах канбан. Показано, что в условиях неопределенности использование нормативов позволяет повысить эффективность системы управления запасами. Обоснована возможность представления системы управления запасами в виде эволюционно-симулятивной модели. Приведена процедура сведения задачи нормирования запасов к канонической форме ­ЭСМ. Выявлены особенности систем управления запасами на примерах ­ЭСМ Stock для ­ВИК и ­ЭСМ Zapas для независимых компаний. Определены способы расчета производных нормативов: среднего количества поставок, среднего интервала между поставками и т. д. Вкладом авторов статьи является разработка ­ЭСМ применительно к нормированию запасов, в которой сочетаются имитационные модели (оценок фактических вариантов издержек завышения и занижения относительно планового норматива запаса ­РЭК, а также оценок ожидаемых размеров издержек (рисков), полученных в статистических испытаниях) с оптимизационными моделями, реализованными на основе теории равновесных случайных процессов. В качестве критерия нормирования запасов используется совокупная стратегия, т. е. стратегия, направленная на минимизацию суммы рисков завышения и занижения. Проведенные экспериментальные исследования моделей Stock и Zapas с использованием модуля Equilibrium авторской системы Decision позволяют в режиме реального времени моделировать различные варианты исследуемых нормативов. Читать дальше...