Архив статей журнала
В данной статье предлагается нечеткий метод распознавания образов (FPRM), разработанная для оценки уровня Индекса Зеленого Роста (GGI) Азербайджана, который является одним из основных Целей Устойчивого Развития. Глобальный Институт Зеленого Роста (GGGI) использует для этой цели метод геометрического среднего в качестве общего расчета GGI. Предложенный метод FPRM учитывает присущую неопределенность и нечеткость показателей GGI, в которой используя методы нечеткой логики, повышает точность и надежность оценки GGI. Предложенный подход продвигает работы в текущем направлении с разработанным методом процесса распознавания нечетких образов и алгоритмом. Результаты вычислений демонстрируют эффективность модели FPRM в оценке уровней GGI для Азербайджана. Исследование способствует развитию исследований в области зеленого роста и содействует принятию решений на основе фактических данных для устойчивого развития, предоставляя структурированную методологию для оценки и улучшения GGI.
В статье рассматриваются проблемы поддержания процессов ресурсоснабжения как основы жизнеобеспечения регионов России и Белоруссии в критических условиях. Выход из строя центров управления (в т. ч. информационных систем и систем связи) экономикой региона и крупного муниципального образования (областного центра) ставит задачу формирования организационно-информационного механизма замещения выбывших управленческих функционалов. Предлагается формирование параллельного или защищенного контура управления, который на основе алгоритмов информационно-аналитической и вычислительной поддержки обеспечит замещение выбывших управленческих функционалов с готовностью работы в условиях с существенной компонентой неопределенности, недостатка или некорректности данных о ситуационной обстановке. Сформулирован адаптированный к рассматриваемым ситуациям - в условиях с существенной компонентой неопределенности развития военно-политической ситуации - аппарат стохастического моделирования. Использование в рамках «цифрового двойника» экономико-математического моделирования процессов ресурсоснабжения позволяет на базе ранее накопленных статистических данных формировать плановые цифры (финансирования, запасов, плановых заданий и пр.) с корректировкой на поправочные коэффициенты военной атаки или стихийного бедствия. Постоянная верификация модели в автоматическом режиме позволит максимально приблизить эффективность плановой деятельности к реалиям.