Модель финансирования разработки информационно-управляющих систем на основе многокритериального анализа данных

Цель исследования – предложить модель, в рамках которой формулируется и решается задача определения оптимального финансирования разработки информационно-управляющей системы (ИУС) путем контроля и динамической корректировки параметров. Модель описывает динамику разработки ИУС ситуационного центра (СЦ) с помощью системы нелинейных дифференциальных уравнений, включающих управляющее воздействие и параметр, подверженный случайности. Представлен оригинальный подход к формализации процесса финансирования разработки ИУС, при котором учитывается освоение бюджета и соблюдение финансовых этапов. Модель дает аналитическую и графическую картину текущего статуса разработки ИУС, которая может быть использована для оперативного управления. Управление процессом разработки осуществляется в условиях неопределенности и неполноты данных о готовности компонент ИУС, в том числе технологий их изготовления. Исследуется эффективность применения модифицированного метода «мягких вычислений» с плохо формализируемой неопределенностью. Показано, что реализация «мягкого управления» финансированием позволяет снизить риски разработки и создать перспективную систему поддержки принятия решений в рамках бюджетных ограничений. Математическая трехмерная модель может быть применена и к иным областям, где необходимо наблюдать за состоянием объекта во времени. Модель представляет интерес и с точки зрения математической теории автоматического управления как междисциплинарный инструмент поиска альтернатив традиционным методам управления.

1. Domnikov A., Khodorovsky M., Domnikova L. Decision support system used to improve the competitiveness of a power generating company under conditions of uncertainty. WIT Transactions on Ecology and the Environment. 2021;254:15-23. DOI: 10.2495/ESUS210021

2. Chang S., Castro-Lacouture D., Yamagata Y. Decision support for retrofitting building envelopes using multi-objective optimization under uncertainties. Journal of Building Engineering. 2020;32:101413. DOI: 10.1016/j.jobe.2020.101413

3. Артеменков А. И. и др. Разработка интегрированной финансовой модели для региональных авиалиний: опыт структурированной иерархической финансовой модели с автоматизированным графиком инвестиций и формирования резервов. Финансы: теория и практика. 2025;29(4):210-224. DOI: 10.26794/2587-5671-2025-29-4-210-224

4. Кравченко Т. К., Исаев Д. В. Принятие стратегических решений в условиях риска и неопределенности. Финансы: теория и практика. 2016;20(4):22-31. DOI: 10.26794/2587-5671-2016-20-4-22-31

5. Макаров В. Л. и др. Системные основы решения управленческих задач взаимодействия фундаментальной и прикладной науки с производственным сектором как основной фактор новой индустриализации России. Экономические стратегии. 2013;15(2):108-117.

6. Хармат А. М. Современные методы и инструменты регулирования рисков проектного финансирования. Финансы: теория и практика. 2014;(5):137-143.

7. Боев С. Ф., ред. Мощные надгоризонтные РЛС дальнего обнаружения: разработка, испытания, функционирование. М.: Радиотехника; 2013. 168 с.

8. Боев С. Ф. Управление рисками проектирования и создания радиолокационных станций дальнего обнаружения. М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана; 2017. 430 с.

9. Боев С. Ф. и др. Управление созданием и эксплуатацией радиолокационных систем дальнего обнаружения. Т. 3. М.: Научная книга; 2019. 420 с.

10. Боев С. Ф. и др. О возможности снижения сроков и стоимости создания РЛС ДО с использованием стенда главного конструктора. Журнал радиоэлектроники. 2017;(9):14.

11. Логовский А. С. и др. Технико-экономический показатель эффективности создания радиолокационных систем дальнего обнаружения. Вооружение и экономика. 2020;(2):9-23.

12. Казанцев А. М., Перлов А. Ю., Соколов К. С. Обоснование рациональных конструктивно-технических решений на этапе концептуального проектирования радиолокационных станций дальнего обнаружения. Научный вестник оборонно-промышленного комплекса России. 2023;(4):45-53. DOI: 10.52135/2410-4124_2023_4_45

13. Бондаренко А. П. и др. Обобщенный показатель для обоснования конструктивно-технических решений радиолокационных станций на этапе концептуального проектирования. Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. 2023;(3):70-75. DOI: 10.53816/20753608_2023_3_70

14. Лепихин А. М. и др. Концепция риск-анализа технических систем с использованием цифровых двойников. Вычислительные технологии. 2020;25(4):99-113. DOI: 10.25743/ICT.2020.25.4.009

15. Gisin V. B. Combining scenario approach and Choquet integral in decision making. Journal of Physics: Conference Series. 2020;1703:012006. DOI: 10.1088/1742-6596/1703/1/012006

16. Минасян В. Б. Новые меры риска искажения дисперсии и меры катастрофических финансовых рисков. Финансы: теория и практика. 2021;25(6):165-184. DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-6-165-184

17. Логинов М. П. Механизм управления банковскими рисками (кибернетический подход). Финансы: теория и практика. 2017;21(1):56-63.

18. Фомченкова Л. В., Харламов П. С., Мелихов К. С. Прямое нечеткое оценивание «цепочек» финансовых рисков организации. Финансы: теория и практика. 2022;26(4):139-156. DOI: 10.26794/2587-5671-2022-26-4-139-156

19. Борисова О. В., Древинг С. Р., Лосева О. В., Федотова М. А. Меры финансовой господдержки и риск-факторы, влияющие на стоимость инвестиционных проектов по внедрению промышленных робототехнических комплексов. Финансы: теория и практика. 2025;29(3):20-34. DOI: 10.26794/2587-5671-2025-29-3-20-34

20. Боев С. Ф. и др. Создание и эксплуатация радиолокационных станций дальнего обнаружения. Вопросы радиоэлектроники. 2020;(5):35-48. DOI: 10.21778/2218-5453-2020-5-35-48

21. Баранов А. О., Музыко Е. И., Павлов В. Н. Нечетко-множественная оценка параметров эффективности инновационного проекта. Финансы: теория и практика. 2016;20(6):120-132. DOI: 10.26794/2587-5671-2016-20-6-120-132

22. Баранов А. О., Музыко Е. И., Павлов В. Н. Развитие методологии анализа эффективности венчурного инвестирования на основе опционного и нечетко-множественного подходов. Проблемы прогнозирования. 2023;(5):6-17. DOI: 10.47711/0868-6351-200-6-17

23. Трундаев И. В. Моделирование траекторного движения к цели в условиях неопределенности. Нелинейный мир. 2024;22(4):70-79. DOI: 10.18127/j20700970-202404-09

24. Трундаев И. В. Мягкое управление нелинейной экономической системой. Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2025;(1):84-100. DOI: 10.21685/2227-8486-2025-1-7