区域建设类实施PPP项目的信息分析供给

I. Chupryna
{"title":"区域建设类实施PPP项目的信息分析供给","authors":"I. Chupryna","doi":"10.26886/2414-634X.6(25)2018.2","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"A method of rationalizing the selection of a team for the communicative accompaniment of the PPP of projects implemented by the regional building cluster is proposed. The method is based on the application of a genetic algorithm, which allows simultaneous manipulation of many parameters and generate new solutions through the use of different operators. Unlike other optimization methods, genetic algorithms tend to analyze different areas of the decision space simultaneously and therefore more suited to finding new domains with the best values of the target function. Solving the task of forming a team for the implementation of innovative construction projects does not require a strict finding of the global optimum on the investigated parameter space - in the shortest time to find the best of acceptable, local solution. The sequencing of the implementation of the genetic algorithm is described. The special effect of the algorithm is determined by the ability to search for solutions through the \"survival of the strongest alternative solutions\" in uncertain fuzzy conditions. The procedure for finding the strongest alternative is described. Key words: construction company, public private partnership, genetic algorithm, innovation development, management tool, fuzzy conditions, uncertainty, strategic changes. кандидат технічних наук , Чуприна Ю . А . Інформаційно - аналітичний супровід ДПП проектів , що реалізуються регіональним будівельним кластером / Київський національний університет будівництва і архітектури , Україна , Київ Запропоновано метод раціоналізації підбору колективу для комунікативного супроводу ДПП проектів що реалізуються регіональним будівельним кластером. Метод ґрунтується на застосуванні генетичного алгоритму, що дозволяє одночасно маніпулювати багатьма параметрами і генерувати нові рішення за допомогою застосування різних операторів. На відміну від інших методів оптимізації генетичні алгоритми, як правило, аналізують різні області простору рішень одночасно і тому більш пристосовані до знаходження нових областей з найкращими значеннями цільової функції. Розв’язання задачі формування колективу для виконання інноваційних будівельних проектів не вимагає строгого знаходження глобального оптимуму на досліджуваному просторі параметрів,- досить за короткий час знайти найкраще з прийнятних, локальне рішення. Описано послідовність виконання генетичного алгоритму. Особливий ефект алгоритму визначається здатністю здійснювати пошук рішень за рахунок \"виживання найсильніших альтернативних рішень\" в невизначених нечітких умовах. Описана процедура пошуку найсильнішої альтернативи. Ключові слова: будівельне підприємство,державне приватне партнерство, генетичний алгоритм, інноваційний розвиток, інструмент управління, нечіткі умови, невизначеність, стратегічні зміни.","PeriodicalId":189544,"journal":{"name":"Innovative solutions in modern science","volume":"145 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-10-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"INFORMATIONAL AND ANALYTICAL SUPPLY OF PPP PROJECTS IMPLEMENTED BY REGIONAL CONSTRUCTION CLASS\",\"authors\":\"I. Chupryna\",\"doi\":\"10.26886/2414-634X.6(25)2018.2\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"A method of rationalizing the selection of a team for the communicative accompaniment of the PPP of projects implemented by the regional building cluster is proposed. The method is based on the application of a genetic algorithm, which allows simultaneous manipulation of many parameters and generate new solutions through the use of different operators. Unlike other optimization methods, genetic algorithms tend to analyze different areas of the decision space simultaneously and therefore more suited to finding new domains with the best values of the target function. Solving the task of forming a team for the implementation of innovative construction projects does not require a strict finding of the global optimum on the investigated parameter space - in the shortest time to find the best of acceptable, local solution. The sequencing of the implementation of the genetic algorithm is described. The special effect of the algorithm is determined by the ability to search for solutions through the \\\"survival of the strongest alternative solutions\\\" in uncertain fuzzy conditions. The procedure for finding the strongest alternative is described. Key words: construction company, public private partnership, genetic algorithm, innovation development, management tool, fuzzy conditions, uncertainty, strategic changes. кандидат технічних наук , Чуприна Ю . А . Інформаційно - аналітичний супровід ДПП проектів , що реалізуються регіональним будівельним кластером / Київський національний університет будівництва і архітектури , Україна , Київ Запропоновано метод раціоналізації підбору колективу для комунікативного супроводу ДПП проектів що реалізуються регіональним будівельним кластером. Метод ґрунтується на застосуванні генетичного алгоритму, що дозволяє одночасно маніпулювати багатьма параметрами і генерувати нові рішення за допомогою застосування різних операторів. На відміну від інших методів оптимізації генетичні алгоритми, як правило, аналізують різні області простору рішень одночасно і тому більш пристосовані до знаходження нових областей з найкращими значеннями цільової функції. Розв’язання задачі формування колективу для виконання інноваційних будівельних проектів не вимагає строгого знаходження глобального оптимуму на досліджуваному просторі параметрів,- досить за короткий час знайти найкраще з прийнятних, локальне рішення. Описано послідовність виконання генетичного алгоритму. Особливий ефект алгоритму визначається здатністю здійснювати пошук рішень за рахунок \\\"виживання найсильніших альтернативних рішень\\\" в невизначених нечітких умовах. Описана процедура пошуку найсильнішої альтернативи. Ключові слова: будівельне підприємство,державне приватне партнерство, генетичний алгоритм, інноваційний розвиток, інструмент управління, нечіткі умови, невизначеність, стратегічні зміни.\",\"PeriodicalId\":189544,\"journal\":{\"name\":\"Innovative solutions in modern science\",\"volume\":\"145 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2018-10-26\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Innovative solutions in modern science\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.26886/2414-634X.6(25)2018.2\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Innovative solutions in modern science","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26886/2414-634X.6(25)2018.2","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

提出了一种合理选择团队的方法,用于区域建筑集群实施PPP项目的沟通伴奏。该方法基于遗传算法的应用,该算法允许同时操作多个参数,并通过使用不同的算子生成新的解。与其他优化方法不同,遗传算法倾向于同时分析决策空间的不同区域,因此更适合于寻找具有目标函数最优值的新域。解决组建团队实施创新建筑项目的任务并不需要在所调查的参数空间上严格找到全局最优,而是在最短的时间内找到可接受的最佳局部解决方案。描述了遗传算法的实现顺序。算法的特殊效果取决于在不确定的模糊条件下,通过“最强备选解的生存”来寻找解的能力。描述了寻找最强替代品的过程。关键词:建筑公司,公私合作,遗传算法,创新发展,管理工具,模糊条件,不确定性,战略变革。кандидат технічних наук, Чуприна Ю。А。Інформаційно-аналітичнийсупровідДППпроектів,щореалізуютьсярегіональнимбудівельнимкластером/Київськийнаціональнийуніверситетбудівництваіархітектури,Україна,КиївЗапропонованометодраціоналізаціїпідборуколективудлякомунікативногосупроводуДППпроектівщореалізуютьсярегіональнимбудівельнимкластером。Методґрунтуєтьсяназастосуваннігенетичногоалгоритму、щодозволяєодночасноманіпулюватибагатьмапараметрамиігенеруватиновірішеннязадопомогоюзастосуваннярізнихоператорів。Навідмінувідіншихметодівоптимізаціїгенетичніалгоритми,якправило,аналізуютьрізніобластіпросторурішеньодночасноітомубільшпристосованідознаходженняновихобластейзнайкращимизначеннямицільовоїфункції。Розв”язаннязадачіформуванняколективудлявиконанняінноваційнихбудівельнихпроектівневимагаєстрогогознаходженняглобальногооптимумунадосліджуваномупросторіпараметрів,——доситьзакороткийчасзнайтинайкращезприйнятни,хлокальнерішення。Описанопослідовністьвиконаннягенетичногоалгоритму。Особливийефекталгоритмувизначаєтьсяздатністюздійснюватипошукрішеньзарахунок”виживаннянайсильнішихальтернативнихрішень”вневизначенихнечіткихумовах。Описанапроцедурапошукунайсильнішоїальтернатив。иКлючовіслова:будівельнепідприємство,державнеприватнепартнерство,генетичнийалгоритм,інноваційнийрозвиток,інструментуправління,нечіткіумов,иневизначеність,стратегічнізміни。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
INFORMATIONAL AND ANALYTICAL SUPPLY OF PPP PROJECTS IMPLEMENTED BY REGIONAL CONSTRUCTION CLASS
A method of rationalizing the selection of a team for the communicative accompaniment of the PPP of projects implemented by the regional building cluster is proposed. The method is based on the application of a genetic algorithm, which allows simultaneous manipulation of many parameters and generate new solutions through the use of different operators. Unlike other optimization methods, genetic algorithms tend to analyze different areas of the decision space simultaneously and therefore more suited to finding new domains with the best values of the target function. Solving the task of forming a team for the implementation of innovative construction projects does not require a strict finding of the global optimum on the investigated parameter space - in the shortest time to find the best of acceptable, local solution. The sequencing of the implementation of the genetic algorithm is described. The special effect of the algorithm is determined by the ability to search for solutions through the "survival of the strongest alternative solutions" in uncertain fuzzy conditions. The procedure for finding the strongest alternative is described. Key words: construction company, public private partnership, genetic algorithm, innovation development, management tool, fuzzy conditions, uncertainty, strategic changes. кандидат технічних наук , Чуприна Ю . А . Інформаційно - аналітичний супровід ДПП проектів , що реалізуються регіональним будівельним кластером / Київський національний університет будівництва і архітектури , Україна , Київ Запропоновано метод раціоналізації підбору колективу для комунікативного супроводу ДПП проектів що реалізуються регіональним будівельним кластером. Метод ґрунтується на застосуванні генетичного алгоритму, що дозволяє одночасно маніпулювати багатьма параметрами і генерувати нові рішення за допомогою застосування різних операторів. На відміну від інших методів оптимізації генетичні алгоритми, як правило, аналізують різні області простору рішень одночасно і тому більш пристосовані до знаходження нових областей з найкращими значеннями цільової функції. Розв’язання задачі формування колективу для виконання інноваційних будівельних проектів не вимагає строгого знаходження глобального оптимуму на досліджуваному просторі параметрів,- досить за короткий час знайти найкраще з прийнятних, локальне рішення. Описано послідовність виконання генетичного алгоритму. Особливий ефект алгоритму визначається здатністю здійснювати пошук рішень за рахунок "виживання найсильніших альтернативних рішень" в невизначених нечітких умовах. Описана процедура пошуку найсильнішої альтернативи. Ключові слова: будівельне підприємство,державне приватне партнерство, генетичний алгоритм, інноваційний розвиток, інструмент управління, нечіткі умови, невизначеність, стратегічні зміни.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信