доктор экономических наук;
doctor of economic sciences;
Цель исследования: разработка метода определения рационального распределения ограниченных ресурсов между инновационными проектами в агропромышленном комплексе, отличающегося комплексным применением метаэвристики, инспирированной поведением летучих мышей, и нечеткой логики и позволяющего повысить качество принимаемых решений, сократить время поиска приемлемого варианта распределения и увеличить совокупный экономический эффект от реализации портфеля проектов. Методология исследования: формализация задачи условной многомерной оптимизации с целевой функцией на основе производственных функций Кобба-Дугласа, для решения которой предложен модифицированный алгоритм «летучих мышей», в котором параметры громкости и скорости импульса определяются с помощью системы нечеткого логического вывода Мамдани. Результаты исследования: в ходе экспериментальной апробации на примере семи инновационных проектов АПК и четырех видов распределяемых ресурсов предложенный метод обеспечил суммарную доходность 51 873 усл. ден. ед. при полной загрузке ресурсов, превысив результаты базового алгоритма «летучих мышей» на 8,9% и алгоритма «роя частиц» на 16,9%. Оригинальность и значимость результатов: предложена модификация базового алгоритма «летучих мышей» с адаптивным управлением свободных параметрами поиска на основе системы нечеткого логического вывода Мамдани применительно к задаче распределения ограниченных ресурсов между инновационными проектами АПК, включая проекты строительства объектов инфраструктуры хранения сельскохозяйственной продукции. Разработанный метод может быть встроен в системы поддержки принятия решений по управлению портфелями инновационных проектов предприятия.
Purpose: to develop a method for determining the rational distribution of limited resources between innovative projects in the agro-industrial complex, characterized by the integrated use of metaheuristics inspired by the behavior of bats and fuzzy logic, which allows for improving the quality of decisions made, reducing the time required to find an acceptable resource allocation option, and increasing the overall economic impact of the project portfolio implementation. Methodology: The problem was formalized as a conditional multidimensional optimization with an objective function based on Cobb-Douglas production functions, for the solution of which a modified "bat" algorithm is proposed, in which the parameters of the volume and pulse velocity are determined using the Mamdani fuzzy inference system. Findings: During experimental testing using seven innovative agro-industrial projects and four types of distributed resources, the proposed method ensured a total return of 51,873 conventional monetary units under full resource utilization, exceeding the results of the basic "bat" algorithm by 8.9% and the particle swarm algorithm by 16.9%. Originality and contribution: a modification of the "bat" algorithm with adaptive control of free search parameter based on the Mamdani fuzzy system is proposed for resource allocation among innovative agricultural projects, including projects for the construction of agricultural storage infrastructure facilities. The developed method can be integrated into decision support systems for managing an enterprise's portfolio of innovative projects.