All issues
- 2025 Vol. 17
- 2024 Vol. 16
- 2023 Vol. 15
- 2022 Vol. 14
- 2021 Vol. 13
- 2020 Vol. 12
- 2019 Vol. 11
- 2018 Vol. 10
- 2017 Vol. 9
- 2016 Vol. 8
- 2015 Vol. 7
- 2014 Vol. 6
- 2013 Vol. 5
- 2012 Vol. 4
- 2011 Vol. 3
- 2010 Vol. 2
- 2009 Vol. 1
-
Ситуационное распределение ресурсов: обзор технологий решения задач на основе систем знаний
Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 4, с. 543-566В обзоре представлены обновленные технологии решения двух классов линейных задач распределения ресурсов при динамично изменяющихся характеристиках систем ситуационного управления и информированности экспертов (и/или обучаемых роботов), решающих задачи. Поиск решений выполняется в интерактивном режиме вычислительного эксперимента с использованием обновляемых систем знаний о задачах, рассматриваемых как конструктивные объекты (в соответствии с методологией формализации знаний о программируемых задачах, созданной в теории S-символов). Технологии ориентированы на реализацию в виде интернет-сервисов. К первому классу отнесены задачи распределения ресурсов, решаемые методом целевого перемещения решения. Ко второму — задачи распределения одного ресурса в иерархических системах с учетом приоритетов расходных статьей, решаемые (в зависимости от заданных обязательных и ориентирующих требований к решению) или методом интервального распределения (при этом входные данные и результат представлены числовыми сегментами), или методом целевого перемещения решения. Постановки задач определяются требованиями к решениям и спецификацией их применимости, которые задает эксперт на основе результатов анализа портретов целевой и достигнутой ситуации. В отличие от известных методов решения задач распределения ресурсов как задач линейного программирования метод целевого перемещения решения нечувствителен к малым изменениям данных и позволяет находить наилучшие приближения к реализуемым решениям при несовместности системы ограничений. В технологиях распределения одного ресурса сегментное представление данных и результатов позволяет более адекватно (по сравнению с точечным представлением) отражать состояние ресурсного пространства системы и повышает практическую применимость решений. Обсуждаемые в статье технологии программно реализованы и применялись для решения задач ресурсного обоснования решений, бюджетного проектирования с учетом приоритетов расходных статей и др. Технология распределения одного ресурса реализована в виде действующего интернет-сервиса планирования расходов. Методологическая состоятельность технологий подтверждена результатами сравнения с известными технологиями решения рассматриваемых задач.
Ключевые слова: линейные задачи распределения ресурсов, технологии решения задач ситуационного распределения ресурсов, пространство ресурсного состояния системы, портреты ситуаций, обязательные и ориентирующие требования к решению, метод целевого перемещения решения, метод интервального распределения, теория S-символов.
Situational resource allocation: review of technologies for solving problems based on knowledge systems
Computer Research and Modeling, 2025, v. 17, no. 4, pp. 543-566The article presents updated technologies for solving two classes of linear resource allocation problems with dynamically changing characteristics of situational management systems and awareness of experts (and/or trained robots). The search for solutions is carried out in an interactive mode of computational experiment using updatable knowledge systems about problems considered as constructive objects (in accordance with the methodology of formalization of knowledge about programmable problems created in the theory of S-symbols). The technologies are focused on implementation in the form of Internet services. The first class includes resource allocation problems solved by the method of targeted solution movement. The second is the problems of allocating a single resource in hierarchical systems, taking into account the priorities of expense items, which can be solved (depending on the specified mandatory and orienting requirements for the solution) either by the interval method of allocation (with input data and result represented by numerical segments), or by the targeted solution movement method. The problem statements are determined by requirements for solutions and specifications of their applicability, which are set by an expert based on the results of the portraits of the target and achieved situations analysis. Unlike well-known methods for solving resource allocation problems as linear programming problems, the method of targeted solution movement is insensitive to small data changes and allows to find feasible solutions when the constraint system is incompatible. In single-resource allocation technologies, the segmented representation of data and results allows a more adequate (compared to a point representation) reflection of the state of system resource space and increases the practical applicability of solutions. The technologies discussed in the article are programmatically implemented and used to solve the problems of resource basement for decisions, budget design taking into account the priorities of expense items, etc. The technology of allocating a single resource is implemented in the form of an existing online cost planning service. The methodological consistency of the technologies is confirmed by the results of comparison with known technologies for solving the problems under consideration.
Keywords: linear resource allocation problems, technologies for solving situational resource allocation problems, states of system’s resource space, profiles of situations, mandatory and orienting requirements for solutions, method of targeted solution movement, interval method of allocation, theory of S-symbols.
Indexed in Scopus
Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU
The journal is included in the Russian Science Citation Index
The journal is included in the RSCI
International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"




