Інтелектуальна система вирішення оптимізаційних задач на основі методу Монте-Карло з детермінованим навчанням

Abstract

Актуальність теми. В наш час цифрової трансформації, турбулентності та високої конкуренції ті підприємства, що хочуть займати лідируючі позиції на ринку стикаються з потребою оптимізації своїх маркетингових та бізнес-процесів для підвищення ефективності та отримання прибутку. Через збільшення обсягів інформації, необхідної для прийняття управлінських рішень, та складність умов невизначеності зумовлюють попит на інтелектуальні системи, що здатні автоматизувати та покращити процеси планування, управління і контролю за діяльністю сучасного підприємства. У відповідності до наукових математико-економічних джерел метод Монте-Карло, широко використовується для прийняття рішень в умовах ризику та невизначеності, демонструє ефективність в аналізі й прогнозуванні результатів на основі випадкових сценаріїв, що генеруються для імітування реальних подій. Але слід зазначити, що традиційні підходи до його застосування можуть бути ресурсозатратними, а це в свою чергу знижує ефективність при обробці масштабних даних (Big Data). Використання елементів детермінованого навчання дозволяє покращити продуктивність методу, адаптуючи його до сучасних умов та скорочуючи час розрахунків, що особливо цінно для прийняття швидких управлінських та маркетингових рішень у бізнес-середовищі в якому працює підприємство. Саме тому розробка інтелектуальної системи, що використовує метод Монте-Карло з детермінованим навчанням, є важливим інструментом для підвищення ефективності управління бізнес-процесами підприємства. І сама система забезпечує автоматизацію та оптимізацію різних аспектів діяльності підприємства, що є критичним у сучасному високонкурентному середовищі. Мета роботи. Метою даного дослідження є розробка та впровадження інтелектуальної системи, яка поєднує метод Монте-Карло з детермінованим навчанням для підвищення швидкості та точності розв’язання оптимізаційних задач, що сприятиме ефективнішому управлінню ресурсами, адаптації до ринкових змін та підвищенню рентабельності бізнесу. Для досягнення поставленої мети необхідно провести системний аналіз процесів оптимізації на підприємстві; - визначити вимоги до системи підтримки прийняття рішень; - розробити структуру інформаційного забезпечення системи; - створити алгоритми аналізу даних, провести тестування і оцінку ефективності системи. Об’єкт і предмет дослідження. Об'єктом дослідження є процес оптимізації, що стосуються прийняття управлінських рішень у бізнес-середовищі, де наявні значні невизначеності та ризики. Предметом дослідження є інтелектуальна система, яка застосовує метод Монте-Карло з детермінованим навчанням для вирішення оптимізаційних задач. Методи дослідження. Теоретичною та методологічною основою дослідження є праці вітчизняних та зарубіжних вчених з проблем розробки інтелектуальних систем прийняття рішення. Дослідження ґрунтується на системному методі пізнання процесів і явищ та використані статистичного, графічного методів, методу порівняння та узагальнення, гнучких методів розробки програмних продуктів. У дослідженні використовуються методи моделювання даних та обробки інформації, в тому числі з використанням інструментів Java, Android Studio та спеціалізованих бібліотек для реалізації методу Монте-Карло.