Модель и алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений в организационных системах проектного типа

Процесс принятия решений представляет собой фундаментальный аспект различных научных дисциплин, включая экономику, психологию, исследование операций и прикладную математику. Значимость данного процесса особенно возрастает в контексте разработки и имплементации комплексных проектов и систем, где решения, принимаемые на каждом этапе, оказывают непосредственное влияние на результативность и эффективность конечного продукта. Современные организации сталкиваются с растущими объемами данных и сложностью бизнес-процессов. Это требует автоматизации и интеграции различных систем. Несмотря на технологический прогресс, проблемы в области принятия решений остаются актуальными. По данным Project Management Institute, 11.4% инвестиций в проекты нерационально расходуются из-за неэффективного управления и принятия решений, что для крупных проектных организаций может приводить к существенным финансовым издержкам. Важность эффективного управления проектами и принятия решений подтверждается статистикой. Отчет PMI демонстрирует, что организации с высоким уровнем развития практик проектного управления завершают 77% проектов в срок, по сравнению с 56% у организаций с низким уровнем развития практик проектного управления, и выполняют 67% проектов в рамках бюджета против 46% у организаций с недостаточно оптимизированными методологиями управления. Исследование показывает, что оптимизация механизмов принятия решений и управления проектами может значительно повысить эффективность реализации проектов. Однако достижение такой эффективности требует учета специфики различных типов организаций, так как каждый из них имеет свои особенности в процессе принятия решений. Различные типы организаций имеют свои приоритеты: ИТ-компании: технические аспекты, производительность, масштабируемость, безопасность; исследовательские коммерциализация; организации: инновации, научная новизна, компании-заказчики: соответствие бизнес-требованиям, ROI, интеграция; проектные организации: баланс между техническими, бизнес-целями, сроками, бюджетом и качеством; смешанные организации: гибкое комбинирование подходов. Проектные организации сталкиваются с наиболее многогранным процессом принятия решений, требующим учета множества факторов. Особую актуальность проблема оптимизации выбора стратегии проектирования имеет для проектных организаций, разрабатывающих программно-аппаратные комплексы для МЧС России, где ошибки в выборе стратегии проектирования могут привести к критическим последствиям при ликвидации чрезвычайных ситуаций. К таким системам относятся: автоматизированные системы оперативного управления; системы мониторинга и прогнозирования ЧС; комплексы поддержки принятия решений для аварийно-спасательных формирований; интегрированные системы безопасности объектов. В этих системах критически важны повышенная надежность, строгое соответствие нормативным требованиям и эффективное использование ресурсов. В диссертационном исследовании особое внимание уделяется проектно ориентированным организациям, что обусловлено их регулярным вовлечением в 4 процессы решения комплексных задач выбора, требующих принятия стратегически значимых решений. Эффективность функционирования проектных организаций находится в прямой зависимости от их способности эффективно управлять множеством разнородных критериев и согласовывать интересы различных заинтересованных сторон. Система поддержки принятия решений (СППР) автоматизирует процесс выбора оптимальных решений. Она учитывает множество критериев и предпочтений лиц, принимающих решения (ЛПР). При выборе из множества альтернатив применяются различные методы. Каждый метод имеет свои преимущества и области применения. Несмотря на широкое применение, существующие методы и алгоритмы многокритериальной оптимизации зачастую демонстрируют ограниченную эффективность при обработке значительного количества критериев (более 15-20) и в условиях неопределенности данных, особенно в динамичной среде проектных организаций. Данные ограничения приводят к снижению качества принимаемых решений, повышению ресурсозатратности и временных издержек на анализ альтернатив, а также к потенциальным ошибкам в селекции стратегий проектирования. В связи с этим актуальной задачей является разработка новых алгоритмов поддержки принятия решений с динамическим управлением входным набором критериев в проектных организациях, которые обеспечат минимизацию затрат ресурсов, сокращение времени и максимизацию качества при разработке и внедрении сложных проектов и систем. Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью повышения качества и эффективности принятия решений в условиях наличия множества альтернативных стратегий при разработке проектов в организационных системах проектного типа, что в свою очередь способствует успешной реализации проектов и достижению стратегических целей организации. Степень разработанности темы. Исследованием методов и алгоритмов поддержки принятия решений по многокритериальному выбору занимались В.В. Подиновский, Д.А. Новиков, А.А. Лобанов, Д.С. Набатова и другие. Их работы внесли значительный вклад в развитие теории, но не предлагают комплексного подхода к управлению входным набором критериев в контексте проектных организаций. Следует отметить, что большинство исследователей подчеркивают важность ответственности ЛПР за принятые решения и центральную роль ЛПР при вынесении коллективных решений. А.В. Калач исследовал применение изменений в ИТ структуру организаций. Работы авторов показывают, что выбор стратегии проектирования должен учитывать влияние на всю ИТ-инфраструктуру и бизнес процессы, что актуально для многокритериального анализа в проектных организациях. Ю.В. Бугаев предложил методы многокритериального анализа для выбора оптимальных стратегий из большого числа альтернатив, учитывающие мнения различных экспертов. Подход исследователей, основанный на принципе максимального правдоподобия, применим к задачам проектных организаций с множеством критериев и альтернатив. Вклад в развитие методов анализа и оптимизации организационных и информационных систем внес М.В. Буйневич. В его работах предложены подходы к моделированию структур организационных систем на основе сетевых моделей, методы интеграции гетерогенных данных в распределенных системах, а также 5 методология оптимизации взаимодействия пользователей с информационными системами. Исследования выполнялись в рамках Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (утверждена Указом Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации"), в части реализации основной задачи по стимулированию внедрения технологий искусственного интеллекта, включающих интеллектуальную поддержку принятия решений, в отраслях экономики и социальной сферы. Целью исследования – повышение эффективности и качества принятия управленческих решений в организационных системах проектного типа на основе разработки алгоритмических и научно-методических средств интеллектуальной поддержки. Объектом исследования – механизм принятия решений в организационных системах проектного типа. Предметом исследования – средства интеллектуальной поддержки. Задачи исследования: 1) Выполнить анализ возможностей существующих методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений в организационных системах проектного типа, совершенствования. выявить их ограничения и определить направления 2) Создать комплексный алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений с динамическим управлением входным набором критериев в организационных системах проектного типа, адаптивно учитывающий изменяющиеся условия проектной среды и предпочтения заинтересованных сторон. 3) Разработать математическую модель оценки эффективности и качества при выборе стратегии проектирования, учитывающую многокритериальность и осуществляющую количественную оценку качественных параметров. 4) Разработать программные модули поддержки принятия решений при выборе оптимальных стратегий проектирования в организационных системах, реализующие предложенные алгоритм и модель через систему взаимосвязанных компонентов. Методы исследования. В диссертации использовались методы системного анализа (анализ бизнес-процессов, структурный анализ), методы многокритериальной оптимизации (МАИ, ПРОМЭТРИ, TOPSIS), экспертные методы (анкетирование, интервьюирование, метод Делфи), а также функциональное и имитационное моделирование. Научная новизна: 1) Комплексный алгоритм, в отличие от существующих подходов, адаптивно учитывает изменяющиеся условия проектной среды и предпочтения заинтересованных сторон. 2) Математическая модель отличается комплексным учетом многокритериальности проектных решений и количественной оценкой качественных параметров. 3) Программные модули, отличающиеся интеграцией оригинальных (авторских) алгоритма и модели. Теоретическая значимость работы. Установлены закономерности динамического управления входным набором критериев при многокритериальном выборе стратегий в условиях неопределенности. Установлены зависимости между финансовыми, временными и качественными параметрами стратегий проектирования. 6 Определены принципы построения программных модулей, интегрирующих различные методы многокритериального анализа и машинного обучения для поддержки принятия решений в организационных системах проектного типа. Практическая значимость работы. Разработанный комплексный алгоритм повышает обоснованность выбора оптимальной стратегии проектирования и сокращает время принятия решений при многокритериальном анализе альтернатив за счет динамического управления входным набором критериев. Применение разработанной математической модели повышает точность анализа проектных решений и минимизирует затраты на разработку проектов за счет комплексного учета взаимосвязей между критериями и адаптации к изменяющимся условиям проектной среды. Разработанные программные модули ускоряют процесс анализа альтернативных стратегий и повышают точность принимаемых решений за счет накопления и использования исторических данных. Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Содержание диссертации соответствует п.2. разработка математических моделей и критериев эффективности, качества и надёжности организационных систем. п.4. разработка информационного и программного обеспечения систем управления и механизмов принятия решений в организационных системах. п.9. разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах. Публикации по материалам диссертации опубликовано 15 научных работ (9 статей, 4 материалов научных конференций, 2 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ), 7 из которых опубликованы в научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России, 1 − в сборнике индексируемом SCOPUS, в том числе 7 работ опубликованные без соавторов. Положения, выносимые на защиту: 1) Комплексный алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений с динамическим управлением входным набором критериев в организационных системах проектного типа. 2) Математическая модель оценки эффективности и качества при выборе стратегии проектирования. 3) Программные модули поддержки принятия решений при выборе оптимальных стратегий проектирования в организационных системах.