Купить статью

При управлении сложными проектами, связанными с разработкой и организацией производства инновационной продукции, на процесс принятия решений оказывает влияние множество ситуационных аспектов. Это усложняет оценку качества принимаемых решений, обычно многовариантных и требующих учета случайных воздействий. Значительный эффект в подобных случаях может обеспечить применение биоинспирированных методов, позволяющих находить приемлемое для конкретной ситуации решение, в которых для описания ­НЕ-факторов используются элементы теории нечетких множеств. В статье предложен обобщенный подход к созданию модели на основе указанных методов, которая предназначена для поддержки принятия решений по управлению инновационным проектом. Данная модель отличается комплексным применением нечетких биоинспирированных методов выбора и обоснования вариантов действий при стратегическом и оперативном планировании и ситуационном управлении проектной деятельностью с учетом общих и специфических характеристик этапов проекта, а также динамического характера внешних и внутренних факторов. На основе предложенного подхода разработан метод подбора оборудования, использующий концепцию нечетких множеств, для проведения опытно-конструкторских работ и организации производства инновационной продукции с использованием модели поведения стаи волков во время охоты. Метод отличается применением нечеткой евклидовой меры близости между показателями качества оцениваемых вариантов и выделенных трех наилучших на данной итерации (альфа-, бета- и дельта-решений) для определения направления поиска рационального набора оборудования, модификацией правил поиска решений (перемещения особей) на основе учета «глубины совпадений» и приращения эффекта, в том числе для нахождения разумного баланса между направленным и случайным поиском, и применением базы нечетких продукционных правил при выборе способа формирования основы для альфа-решения на последующих итерациях. Метод реализован на языке Python 3.12.0. Результативность предложенного подхода подтверждена данными проведенного вычислительного эксперимента.