Оптимізаційна задача управління потокорозподілом ресурсів кластерних організаційних структур енергоефективного будівництва
DOI:
https://doi.org/10.32347/2310-0516.2018.10.77-84Ключові слова:
Адаптивне управління, Кластерна організаційна структура, ключові показники, Оптимізація, Енергоресурси,Анотація
В роботі пропонується здійснювати вибір оптимальної стратегії управління потокорозподілом ресурсів кластерних організаційних структур на основі імітаційного моделювання множини альтернативних стратегій. Описано схему формування «консультативних» моделей для адаптивного управління агрегованими структурами за різними наборами вхідних даних. Практична значимість дослідження полягає в тому, що економіко-математичні моделі для імітаційних експериментів формуються в режимі реального часу з урахуванням впливів динамічного стохастичного характеру реального середовища. Обґрунтовано вибір рівнянь для розробки «консультативних» моделей. Показано, що імітаційне моделювання на основі квазілінійних динамічних економетричних рівнянь в змозі забезпечити «консультативну» функцію підтримки прийняття оптимальних управлінських рішень на різних етапах і рівнях, оскільки надає можливість оцінювати ключові показники результатів діяльності агрегованих систем. Адекватність моделей забезпечується ієрархічною структурою ключових показників діяльності системи, що надає можливість оцінювати і прогнозувати вплив кожної підсистеми, як єдиного цілого, на ступінь досягнення цільової функції. Процес ідентифікації системи ключових показників показано на прикладі співставлення характеристик енергетичних потоків і змінних моделі. Детально описано алгоритм налаштування параметрів моделі управління. Методи, які планується використовувати в системах підтримки прийняття рішень, ґрунтуються на контролі і аналізі відхилень очікуваних значень ключових показників від фактичних результатів діяльності структури-аналога. Наукова новизна полягає в теоретичному обґрунтуванні перспективи застосування штучних нейронних мереж.
Посилання
REFERENCES
Isayenko D. V. (2017). Zakonodavche rehulyuvannya diyalnosti v budivelniy haluzi. Osoblyvosti svitovoho dosvidu ta Yevropeyskoho pidkhodu dlya vyznachennya priorytetiv pry formuvanni zhyttyevoho seredovyshcha. Budivelne vyrobnytstvo. 63/2017, 11–15 (in Ukrainian).
Tsopa N. (2016). Osobennosty upravlenyya énerhosberezhenyem v ynvestytsyonno-stroytelnom komplekse. Stroytelstvo y tekhnohennaya bezopasnost, (2), 54–59 (in Ukrainian).
Mykhalchyk L.Y., Mykytyn M.O. (2009). Analiz vplyvu lohistychnykh vytrat na efektyvnist funktsionuvannya lohistychnoyi systemy. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu № 1 2009, 30–34 (in Ukrainian).
Pridvorova E. S. (2013). Sravnitelnyi analiz metodovв prognozirovania sozialno-ekonomicheskogo razvitia regiona (na primere Belgorodskoi oblasti). Nauchnie vedomosti Belgorodskogo gosudarstvenogo universiteta. Seria: Ekonomika, Informatika, 25(1-1 (144)), 5–14 (in Ukrainian).
Armitage D. R., Plummer R., Berkes F., Arthur, R. I., Charles, A. T., Davidson-Hunt, I. J., & McConney, P. (2009). Adaptive comanagement for socialecological complexity. Frontiers in Ecology and the Environment, 7(2), 95–102.
Voß J. P., & Bornemann B. (2011). The politics of reflexive governance: challenges for designing adaptive management and transition management. Ecology and Society, 16(2).
Martínez-León M., Martínez-García J. A., (2011). The influence of organizational structure on organizational learning. International Journal of Manpower, 32(5/6), 537–566.
Krüger A., Kolbe T. (2012). Building analysis for urban energy planning using key indicators on virtual 3D city models the energy atlas of Berlin. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 39(B2), 145–150.
Che Ibrahim C. K. I., Costello S. B., & Wilkinson S. (2015). Key indicators influencing the management of team integration in construction projects. International Journal of Managing Projects in Business, 8(2), 300–323.
Choi YJ, Kim YG. (2014). A Target Model Construction Algorithm for Robust Real-Time Mean-Shift Tracking. Sensors (Basel). 2014 Nov; 14(11), 20736–20752.
Levyn V. Y. (2013). Optymyzatsyya v uslovyyakh neopredelennosty metodom determynyzatsyy. Radioelektronika, informa-tyka, upravlinnya, 4(35), 52–59 (in Ukrainian).
Orlov A. I. (2013). Novaya paradigma matematicheskikh metodov ekonomiki. Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika, 36 (339), 25–30 (in Ukrainian).
Nasirzadeh F., Khanzadi M., Rezaie M., (2014). Dynamic modeling of the quantitative risk allocation in construction projects. International Journal of Project Management, 32(3), 442–451.
Murzin A., Anopchenko T. (2014). Economic-Mathematical Modeling of Social and Environmental Risks Management of Projects of Urbanized Territories Development. Asian Social Science; Published by Canadian Center of Science and Education, 10(15), 249–254.
Shinkareva L., Plahov A. (2010). Not formalized methods of the analysis of risk of the investment project. Economic and humanitarian sciences, 4(219), 8–11.
Rout M., Majhi B. (2015). Long-range prediction of retail sales using recurrent radial basis function neural network. International Journal of Foresight and Innovation Policy, 10(1), 29–47.
Vachkov G., Christova N., Valova M. (2015). Multi-dimensional Fuzzy Modeling with Incomplete Fuzzy Rule Base and Radial Basis Activation Functions. In Intelligent Systems' 2014. 715–725.
Springer Cham., Stoyanov V., Vachkov G. (2015). Fuzzy Modeling of Photovoltaic Systems by Use of Incomplete Fuzzy Rule Base with RBF Activation Functions. In Proc. of the Int. Conf. Automatics and Informatics. 15, 4–7.
Blum C., Puchinger J., Raid, J.R., Roli A. (2011). Hybrid metaheuristics in combinatorial optimization. Applied Soft Computing, 4135–4151.
Tomaz Berlec, Alojzij Sluga, Edvard Govekar, et al (2014). Hybrid self-organization based facility layout planning, Strojnis ki vestnik, Vol. 60, no. 12 (Dec. 2014), 789–796.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2018 Максим Микитась, Світлана Теренчук
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
