Разработка нечеткой оптимизационной модели формирования портфеля мероприятий программы well-being для повышения производительности сотрудников / Л. С. Мазелис, Г. В. Гренкин, К. И. Лавренюк, А. А. Красько. - Текст : непосредственный
// Бизнес-информатика. - 2025. - Т. 19, № 1. - С. 50-71.

Авторы: Мазелис, Л. С., Гренкин, Г. В. , Лавренюк, К. И., Красько, А. А.

Аннотация: Исследование проведено в рамках актуальной задачи изучения процессов развития человеческого капитала организации и повышения производительности труда сотрудников. При этом процесс развития рассматривается сквозь призму создания и имплементации различных элементов программы well-being (с англ. «благополучие» – комплекс мероприятий для улучшения внутреннего состояния сотрудников) в основные корпоративные бизнес-процессы организации. Цель данной работы – разработать нечеткий метод формирования оптимального портфеля мероприятий программы well-being, который позволит максимально приблизиться к целевым значениям ключевых показателей эффективности (КПЭ) сотрудников на заданном горизонте планирования.

Солодухин, К. С. (доктор экономических наук; профессор; Владивостокский государственный университет).
Оценка рисков недостижения целевых значений показателей интеллектуального капитала организации на основе нечеткой модели / К. С. Солодухин, Г. С. Завалин, Д. В. Макарова. - Текст : непосредственный
// Бизнес-информатика. - 2025. - Т. 19, № 1. - С. 72-92.

Авторы: Солодухин, К. С., Завалин, Г. С., Макарова, Д. В.

Аннотация: Цель данного исследования состояла в разработке нечеткого метода оценки рисков недостижения стратегических целей организации в сфере развития интеллектуального капитала. В основе метода лежит разработанная авторами нечеткая модель, позволяющая учитывать толерантность к неопределенности лица, принимающего решения. Апробация метода на примере конкретной организации показала возможность его практической применимости. Приведены количественные оценки и качественные интерпретации уровней рисков недостижения целевых показателей по развитию интеллектуального капитала организации (крупного регионального университета).

Марон, А. И. (кандидат технических наук; доцент; Московский институт электроники и математики им. А. Н. Тихонова).
Определение последовательности реализации проектов программы повышения эффективности бизнес-процессов / А. И. Марон, Г. Д. Файнбург. - Текст : непосредственный
// Бизнес-информатика. - 2025. - Т. 19, № 1. - С. 22-33.

Авторы: Марон, А. И., Файнбург, Г. Д.

Аннотация: Статья посвящена проблеме определения последовательности реализации проектов в программе совершенствования бизнес-процессов организации. Актуальность исследования обусловлена тем, что в сегодняшних условиях наличие совершенных бизнес-процессов является условием даже не успеха, а выживания организации. Совершенствование бизнес-процессов – высокозатратная программа, включающая определенные проекты. Проекты программы не могут быть начаты одномоментно из-за ограниченности бюджета и трудовых ресурсов. Возникает задача определения последовательности этапов реализации программы. Ее решение является одним из важнейших направлений бизнес-информатики. В работе предложен новый критерий для определения приоритетов проектов. В нем учтен тот факт, что средства для проектов генерируются при выполнении бизнес-процессов.

Пашигорев, К. И. (руководитель направления; Департамент управления данными, ПАО Сбербанк, г. Москва).
Модель рекомендательной системы на основе технических событий / К. И. Пашигорев, А. О. Резников. - Текст : непосредственный
// Бизнес-информатика. - 2025. - Т. 19, № 1. - С. 7-21.

Авторы: Пашигорев, К. И., Резников, А. О.

Аннотация: В статье приводится обзор литературы в части применения рекомендательных систем в комбинации с LLM-приложениями, предлагается модель архитектуры приложения, которое из технических журналов событий формирует человекочитаемые новости. Система спроектирована для группы пользователей, которые работают с большими данными (ML-инженеры, аналитики данных и исследователи данных), представляет собой совокупность технологий рекомендательной системы, LLM и модели машинного обучения. Также в статье приводятся первые результаты проведенного исследования.

Зарипов, Е. А. (младший научный сотрудник; аспирант; Центральный экономико-математический институт, Российская академия наук ; МИРЭА – Российский технологический университет, г. Москва).
Моделирование и оптимизация характеристик интеллектуальной транспортной системы "умного города" с использованием гибридных эволюционных алгоритмов / Е. А. Зарипов, А. С. Акопов. - Текст : непосредственный
// Бизнес-информатика. - 2025. - Т. 19, № 1. - С. 34-49.

Авторы: Зарипов, Е. А., Акопов, А. С.

Аннотация: В данной работе предлагается подход к оптимизации характеристик интеллектуальной транспортной системы с использованием гибридных эволюционных алгоритмов. Разработанные методы комбинируют принципы генетических алгоритмов и алгоритма роя частиц, что позволяет достичь баланса между глобальным и локальным поиском оптимальных параметров. В исследовании рассматриваются шесть различных схем гибридизации, включая модифицированные версии базовых алгоритмов, а также их сочетание с методами кластеризации HDBSCAN для адаптивной настройки частоты оптимизации. Результаты работы подтверждают целесообразность использования гибридных эволюционных методов в задачах управления транспортными потоками.

Ласкин, М. Б. (доктор экономических наук, кандидат физико-математических наук; доцент; Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук).
Метод оценки стоимости земельного участка в составе единого объекта недвижимости на основе теоретико-игрового подхода / М. Б. Ласкин. - Текст : непосредственный
// Бизнес-информатика. - 2025. - Т. 19, № 1. - С. 93-107.

Авторы: Ласкин, М. Б.

Аннотация: В статье предложен метод справедливого разделения стоимости единого объекта недвижимости, базирующийся на подходе, заимствованном из кооперативной теории игр. Рассмотрена простая игровая постановка задачи и ее справедливое решение, основанное на векторе Шепли. Получены простые и хорошо интерпретируемые расчетные формулы, позволяющие провести разверстку рыночной стоимости единых объектов на больших массивах данных с минимальными временными затратами. Предложенный метод в теории и практике оценки является новым.