Аннотації

Гібридний мультиагентний метод для оптимізації нечітких комп'ютерних систем

Автор(и):
Березуцький І. С.
Автор(и) (англ)
Berezutskyi, I.
Дата публікації:

16.04.2024

Анотація (укр):

Управління проєктами в сучасному світі є важливим завданням, що вимагає постійного прийняття рішень для успішного завершення проєктів. Інформаційні системи управління проєктами (ІСУП) допомагають у цьому, проте їхні можливості використання методів прийняття рішень часто є обмеженими і сам процес прийняття рішення покладається на керівника проєкту чи інших зацікавлених осіб. Проте використання методів прийняття рішень може значно покращити ефективність і результативність управління проєктами через врахування різних факторів і альтернативних варіантів. Під час дослідження проведено аналіз методів прийняття рішень, таких як метод прийняття рішень на основі даних, метод оптимізації, метод вибору сценаріїв, метод визначення пріоритетів, метод балансування ресурсів, метод мультикритеріального аналізу, на предмет можливості інтегрування в модулі ІСУП для поліпшення управління проєктами. Також представлено й описано класифікацію інформаційних систем управління проєктами на основі модулів, а також надано опис цих модулів. Як результат, виявлено, що метод вибору сценаріїв, метод визначення пріоритетів та метод мультикритеріального аналізу можуть бути ефективно використані в окремих, визначених модулів для прийняття рішень у проєктному середовищі. Інтеграція цих методів у ІСУП може допомогти керівникам проєктів приймати кращі рішення, що відповідають потребам та цілям проєкту. Це дослідження підтверджує важливість використання методів прийняття рішень у ІСУП для покращення управління проєктами. Інтеграція цих методів уможливить знизити ризики, оптимізувати витрати і підвищити ефективність управління. Ці висновки стимулюють подальший розвиток функціональності ІСУП, сприяють подальшим дослідженням у цій галузі.

Анотація (рус):

Анотація (англ):

Project management in today's world is an important task that requires constant decision-making to successfully complete projects. Project Management Information Systems (IMS) help with this, but their ability to use decision-making methods is often limited and the decision-making process itself is the responsibility of the project manager or other stakeholders. However, the use of decision-making techniques can significantly improve the efficiency and effectiveness of project management by considering various factors and alternatives. In the course of the study, an analysis of decision-making methods, such as the method of decision-making based on data, the method of optimization, the method of selecting scenarios, the method of prioritization, the method of balancing resources, the method of multi-criteria analysis, was carried out for the possibility of integration into the modules of the IMS to improve project management. The classification of project management information systems based on modules is also presented and described and a description of these modules is provided. As a result, it is found that the method of selecting scenarios, the method of prioritization and the method of multi-criteria analysis can be effectively used in separate, defined, modules for decision-making in the project environment. Integrating these methods into the IMS can help project managers make better decisions that meet the needs and goals of the project. This study confirms the importance of using decision-making techniques in IMS to improve project management. The integration of these methods will reduce risks, optimize costs and increase management efficiency. These findings stimulate further development of the functionality of the IMS and contribute to further research in this area.

Література:

  1. Berezutskyi I., Tsiutsiura S., Rusan I., Sachenko I., Danylyshyn S. “Disadvantages of Using Scrum Model in IT Projects”, 2023 IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/SIST58284.2023.10223589.
  2. Івко А. В. Аналіз моделей спільного використання методологій в управлінні проєктами проєктно-орієнтованих організацій. Управління розвитком складних систем. Київ, 2023. № 55. С. 38 – 45; dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2023.55.38-45.
  3. Гончаренко Т. А. Архітектура програмної системи на основі концепції рефлексивної адаптації. Управління розвитком складних систем, (54), 69–76. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2023.54.69-76.
  4. П’ятничук І. Інформаційні системи в управлінні проєктами: онлайн-платформи і сервіси. Економіка та суспільство, 42, 2022, https://doi.org/10.32782/2524-0072/2022-42-21.
  5. Stanimirovic P, Borozan T., Radojicic M., Tomic A.D. Project Management Software Tools – One Step Closer to UN Sustainable Development Goals, 2023 3rd International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME), 2023, http://dx.doi.org/10.1109/ICECCME57830.2023.10252628.
  6. Honcharenko T., Akselrod R., A. Shpakov , O. Khomenko, Information system based on multi-value classification of fully connected neural network for construction management, IAES International Journal of Artificial Intelligence, 2023, № 12(2), Р. 593–601 https://ijai.iaescore.com/index.php/IJAI/article/view/21864.
  7. Bushuyev S., Bushuyev D., Rogozina V., Mikhieieva O. Convergence of knowledge in project management, Proceedings of the 2015 IEEE 8th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, IDAACS 2015, 2, 7341355, с. 496–500.
  8. Akbar S., Ullah R., Khan, R. Asghar I., Zubair M, Zheng Z. A Multi-Criteria Decision-Making Framework for Software Project Management Tool Selection, Conference: 2023 9th International Conference on Computer Technology Applications (ICCTA 2023), 08.2023, http://dx.doi.org/10.1145/3605423.3605454.
  9. Saloni R., Madhamitha S.G., Anusha S., Charvi A.S. Review of Risk Management Methodologies in Software Project Management, 03.2023 http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.13712.62725.
  10. Srielkina A., Tetskyi A., Krasilshchykova V. Risk and uncertainty assessment in software project management: integrating decision trees and Monte Carlo modeling, RADIOELECTRONIC AND COMPUTER SYSTEMS 09-2023, http://dx.doi.org/10.32620/reks.2023.3.17.
  11. Невмержицький О. Аналіз сучасних моделей, орієнтованих на знання, та методів прийняття рішень. Управління розвитком складних систем, 2013, https://doi.org/10.32347/2412-9933.2013.13.%25p.
  12. Сокуренко І. Класифікація методів прийняття управлінських рішень. Науковий вісник Одеського національного економічного університету. 2019. 6 (269), http://n-visnik.oneu.edu.ua/collections/2019/269/pdf/161-177.pdf.
  13. Cogito Tech LLC, The Application of Data-Driven Algorithms in Machine Learning, 2021, https://www.iotforall.com/application-of-data-driven-algorithms-in-machine-learning-ml

References:

  1. Berezutskyi, I., Tsiutsiura, S., Rusan, I., Sachenko, I., Danylyshyn, S. (2023). Disadvantages of Using Scrum Model in IT Projects. http://dx.doi.org/10.1109/SIST58284.2023.10223589.
  2. Ivko, A. V. (2023) Analysis of models for the joint use of methodologies in project management of project-oriented organizations. Management of development of complex systems, 55, 38–45; dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2023.55.38-45.
  3. Honcharenko, Т. А. (2023). Software system architecture based on the concept of reflexive adaptation. Management of development of complex systems, 54, 69–76. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2023.54.69-76.
  4. Pyatnychuk, I. (2022). Information Systems in Project Management: Online Platforms and Services, Economy and Society, 42. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2022-42-21.
  5. Stanimirovic, P., Borozan, T., Radojicic, M., Tomic, A. D. (2023). Project Management Software Tools. One Step Closer to UN Sustainable Development Goals, 2023 3rd International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME), 2023, http://dx.doi.org/10.1109/ICECCME57830.2023.10252628.
  6. Honcharenko, T., Akselrod, R., Shpakov, A., Khomenko, O. (2023). Information system based on multi-value classification of fully connected neural network for construction management. IAES International Journal of Artificial Intelligence, 12(2), 593-601 https://ijai.iaescore.com/index.php/IJAI/article/view/21864.
  7. Bushuyev, S., Bushuyev, D., Rogozina, V., Mikhieieva, O. (2015). Convergence of knowledge in project management. Proceedings of the 2015 IEEE 8th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, IDAACS 2015, 2, 7341355, pp. 496–500.
  8. Akbar, S., Ullah, R., Khan, R. Asghar, I., Zubair, M, Zheng, Z. (2023). A Multi-Criteria Decision-Making Framework for Software Project Management Tool Selection. 2023 9th International Conference on Computer Technology Applications (ICCTA 2023), 08.2023, http://dx.doi.org/10.1145/3605423.3605454
  9. Saloni, R., Madhamitha, S. G., Anusha, S., Charvi, A. S. (2023). Review of Risk Management Methodologies in Software Project Management, 03.2023 http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.13712.62725
  10. Srielkina, A., Tetskyi, A., Krasilshchykova, V. (2023). Risk and uncertainty assessment in software project management: integrating decision trees and Monte Carlo modeling. RADIOELECTRONIC AND COMPUTER SYSTEMS, 09. http://dx.doi.org/10.32620/reks.2023.3.17
  11. Nevmerzhytskyi, O. (2013). Analysis of modern knowledge-oriented models and decision-making methods. Management of development of complex systems. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2013.13.%25p
  12. Sokurenko, I. (2019). Classification of methods of managerial decision-making. Scientific Bulletin of the Odessa National Economic University, 6, (269). http://n-visnik.oneu.edu.ua/collections/2019/269/pdf/161-177.pdf.
  13. Cogito Tech LLC. (2021). The Application of Data-Driven Algorithms in Machine Learning. https://www.iotforall.com/application-of-data-driven-algorithms-in-machine-learning-ml.