Александр Дмитриевич Столяров - аспирант115409, Москва, Каширское шоссе, д. 31
Alexander D. Stolyarov - postgraduate student
31 Kashirskoe highway, Moscow 115409
Владимир Владимирович Гордеев - Генеральный директор115201, Москва, Котляковская ул., д. 3, стр. 13
Vladimir V. Gordeev - CEO3 Kotlyakovskaya st., bldg. 13, Moscow 115201
Виктор Иванович Абрамов - доктор экономических наук, кандидат физико-математических наук, доцент, профессор кафедры управления бизнес-проектами115409, Москва, Каширское шоссе, д. 31
Victor I. Abramov - D.Sc. in Economics, PhD in Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor, Professor at the Department of Business Project Management31 Kashirskoe highway, Moscow 115409
Цель. Обосновать и предложить методику поиска многокритериальных Парето-оптимальных решений на основе использования социально-экономических моделей или цифровых двойников сложных динамических систем.
Задачи. Обосновать актуальность использования предиктивных методов для принятия управленческих решений в условиях быстрых изменений и необходимость использования для этих целей рекомендательных систем с использованием социально-экономических моделей или цифровых двойников; предложить методику поиска многокритериальных Парето-оптимальных решений и произвести оценку ее точности на математических и социально-экономических моделях; сформулировать рекомендации и ограничения по использованию данной методики.
Методология. При проведении исследования использованы общенаучные методы (анализ, синтез, группировка), математические методы поиска Парето-оптимальных решений и генерации ЛПτ-последовательностей, результаты математического моделирования и численных экспериментов.
Результаты. Предложена методика поиска многокритериальных Парето-оптимальных управленческих решений, сформулированы предложения и ограничения по ее применению.
Выводы. В условиях быстрых изменений важно уметь принимать управленческие решения, учитывающие влияние многих факторов и, соответственно, многих критериев, характеризующих социально-экономическую систему. Вместе с тем необходимо принимать эти управленческие решения в соответствии с логикой «из будущего». Предложена методика поиска многокритериальных Парето-оптимальных решений на основе использования социально-экономических моделей или цифровых двойников. Исследована точность данного метода на математических моделях разной степени нелинейности с различным количеством параметров при решении производственных многопараметрических задач.
Aim. To justify and propose a methodology for searching multi-criteria Pareto-optimal solutions based on the use of socio-economic models or digital twins of complex dynamical systems.
Tasks. To substantiate the relevance of using predictive methods for making managerial decisions in conditions of rapid changes and the need to use for these purposes recommendation systems using socio-economic models or digital twins. To propose a methodology for searching multi-criteria Pareto-optimal solutions and to evaluate its accuracy on mathematical and socioeconomic models. To formulate recommendations and limitations on the use of this methodology.
Methods. General scientific methods (analysis, synthesis, grouping), mathematical methods of searching for Pareto-optimal solutions and generation of LP -sequences, results of mathematical modelling and numerical experiments were used in the research.
Results. The methodology of searching for multicriteria Pareto-optimal managerial decisions is proposed, proposals and limitations on its application are formulated.
Conclusions. In conditions of rapid changes it is important to be able to make managerial decisions that take into account the influence of many factors and, accordingly, many criteria characterising the socio-economic system, and at the same time it is necessary to make these managerial decisions in accordance with the logic “from the future”. The method of searching for multi-criteria Pareto-optimal solutions based on the use of socio-economic models or digital twins is proposed. The accuracy of this method is investigated on mathematical models of different degrees of nonlinearity with different number of parameters when solving production multi-parametric problems.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.