Управление в сетевых организационных системах на основе прогностических и оптимизационных моделей структурной трансформации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Болгова Мария Алексеевна

• Болгова Мария Алексеевна
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Болгова Мария Алексеевна

Введение

1. Пути повышения эффективности управления в сетевых организационных системах на основе прогнозирования и оптимизации процессов структурной трансформации

1.1. Особенности структурной трансформации сетевых организационных

систем, обеспечивающие повышение эффективности управления

1.2. Анализ применения методов прогностического моделирования для

установления классификационной упорядоченности объектов сетевых организационных систем в условиях структурной трансформации

1.3. Использование оптимизационного подхода при управлении

в сетевых организационных системах с учетом особенностей процессов

структурной трансформации

Выводы первой главы

2. Моделирование процессов структурной трансформации при управлении ресурсным обеспечением в сетевых организационных системах

2.1. Оптимизационное моделирование процесса

классификационной трансформации

2.2. Оптимизационное моделирование процесса ранговой трансформации путем перевода объектов в число лидеров

2.3. Оптимизационное моделирование процесса

редукционной трансформации

Выводы второй главы

3. Алгоритмизация принятия управленческих решений

на основе прогностических и оптимизационных моделей

структурной трансформации

3.1. Алгоритм управления классификационной упорядоченностью

3.2. Алгоритмы управления межобъектным распределением

ресурсного обеспечения

3.3. Алгоритм управления внутриобъектным распределением

ресурсного обеспечения

Выводы третьей главы

4. Анализ применения разработанных моделей, алгоритмов и программных средств в практике управления развитием

сетевых организационных систем на основе стратегии лидерства

4.1. Структура программного обеспечения

4.2. Характеризация процессов структурной трансформации

в практике управления развитием сетевой организационной

системы высшего образования

4.3. Оценка эффективности разработанных средств по результатам вычислительного эксперимента и практики развития сетевой организационной системы высшего образования

Выводы четвертой главы

Заключение

Список литературы

Приложение 1. Показатели внутреннего рейтингования образовательных

организаций высшего образования РФ

Приложение 2. Свидетельства о государственной регистрации программ

для ЭВМ

Приложение 3. Акты внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление в сетевых организационных системах на основе прогностических и оптимизационных моделей структурной трансформации»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. На современном этапе характерным трендом в развитии организационных систем является переход к управлению ими на основе стратегии лидерства. Эта тенденция нашла широкое распространение в случае объединения однородных объектов образования, банковского сектора, индустрии туризма, торговли в сетевые организационные системы. При этом управляющий центр сети определяет цели управления в соответствии с принятой стратегией лидерства и стимулирует их выполнение объектами системы путем выделения целевого ресурсного обеспечения. При ограниченном ресурсе на реализацию программ развития распределение ресурсного обеспечения синхронизируется с выбором объектов, потенциально соответствующих ведущим позициям в выполнении условий управляющего центра. Такого рода синхронизация требует ориентации на прогнозные оценки и оптимизацию принятия управленческих решений.

Исследования по проблемам прогнозирования эффективности функционирования объектов организационных систем и распределения ресурсного обеспечения базируется на общей теории управления в организационных системах с применением методов моделирования и оптимизации и нашли отражение в научных трудах отечественных ученых Д.И. Батищева, С.А. Баркалова, А.М. Бершадского, В.Н. Буркова, М.Б. Гузаирова, В.А. Зернова, Я.Е. Львовича, В.А. Минаева, Д.А. Новикова, М.Х. Прилуцкого, Н.А. Селезневой, Д.Б. Юдина и др.

Однако, теоретические и прикладные результаты не затрагивают задач управления в сетевых системах на основе стратегии лидерства в случае реализации процессов структурной трансформации, определяющих изменения устоявшейся последовательности разбиения объектов на классы (категории) и ресурсов для эффективного выполнения целей управления. Поэтому требуется

разработка проблемно-ориентированных моделей прогнозирования и алгоритмов управления с учетом вариативности:

механизмов структурной трансформации, связанных с выбором условий, определяющих классификационную упорядоченность объектов, перемещением на более высокие лидерские позиции между классами и внутри классов, поглощением объектами-лидерами объектов, занимающих более низкую позицию;

схем распределения целевого ресурсного обеспечения на реализацию механизмов структурной трансформации.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования связана с современным трендом в повышении эффективности управления сетевыми организационными системами на основе стратегии лидерства и необходимостью разработки моделей и алгоритмов оптимизации, ориентированных на принятие управленческих решений в условиях структурной трансформации сети.

Работа выполнена в рамках основного научного направления Воронежского института высоких технологий «Фундаментальные и прикладные исследования по разработке и совершенствованию информационных технологий, моделей, методов и средств автоматизации и управления техническими, технологическими, экономическими и социальными процессами и производствами (номер гос. регистрации 2005.23.05) и в соответствии с программной стратегического академического лидерства на 2021 - 2030 годы.

Цель и задачи исследования.

Целью работы является повышение эффективности управления в сетевых организационных системах путем прогнозирования и оптимизации процессов структурной трансформации, осуществляемых управляющим центром на основе стратегии лидерства.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- обосновать пути повышения эффективности управления в сетевых организационных системах на основе прогнозирования и оптимизации процессов их структурной трансформации;

- сформировать оптимизационные модели процессов структурной трансформации при управлении ресурсным обеспечением в сетевых организационных системах;

- разработать алгоритмы принятия управленческих решений на основе прогностических и оптимизационных моделей структурной трансформации;

- осуществить анализ применения разработанных моделей, алгоритмов и программных средств в практике управления развитием сетевых организационных систем на основе стратегии лидерства.

Объект исследования: процесс управления в организационных системах при реализации стратегии лидерства.

Предмет исследования: проблемно ориентированные на стратегию лидерства модели и алгоритмы принятия управленческих решений с учетом процессов структурной трансформации сетевых организационных систем.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использованы основные положения теории управления в организационных системах, исследования операций, теории вероятностей и математической статистики, методы машинного обучения, прогнозирования, булевой оптимизации и экспертного оценивания.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- комплекс механизмов управления в сетевых организационных системах на основе их структурной трансформации, отличающихся способами классификационной упорядоченности объектов и изменения их ранговой последовательности в структуре сети и обеспечивающих распределение ресурсного обеспечения на основе прогностических и оптимизационных моделей в соответствии со стратегией лидерства;

- оптимизационные модели управления ресурсным обеспечением объектов сетевой организационной системы, отличающиеся ориентацией формализованного описания выбора управленческих решений на вариативность процессов структурной трансформации и обеспечивающие сбалансированность экстремальных требований и ресурсных ограничений при переводе объектов в число лидеров;

- алгоритмы управления классификационной упорядоченностью и межобъектным распределением ресурсного обеспечения в условиях структурной трансформации сетевой организационной системы, отличающиеся содержанием выполнения в рамках единого управленческого цикла этапов структуризации исходных данных с ориентацией на оптимизационную модель трансформационного процесса, рандомизированного поиска множества перспективных решений, применения генетических алгоритмов и экспертного оценивания и обеспечивающие достижение целей и показателей стратегии лидерства;

- алгоритм управления внутриобъектным распределением ресурсного обеспечения, отличающийся характером согласования значимости канала принятия решения и объема выделенного ресурса для изменения рангового положения объектов при их классификационной упорядоченности в сетевой организационной системе и обеспечивающий использование этого ресурса центрами ответственности за его эффективное расходование.

Теоретическая значимость заключается в развитии методов принятия управленческих решений на основе прогностических и оптимизационных моделей путем их проблемной ориентации на особенности процессов структурной трансформации сетевых организационных систем при реализации стратегии лидерства.

Практическая значимость работы заключается в:

- использовании разработанных моделей и алгоритмов для поддержки административных управленческих решений при реализации управляющим центром стратегии лидерства в сетевой организационной системе;

- обеспечении согласованности целевого ресурсного обеспечения на реализацию программы стратегии лидерства и характера структурной трансформации сетевой организационной системы;

- применении разработанных программных средств путем интеграции с информационно-аналитической системой мониторинга эффективности функционирования объектов сети, средствами ГИС и библиотекой программ машинного обучения в практике управления сетевыми организационными системами при реализации процессов структурной трансформации.

На разработанные программные средства получены 3 свидетельства о государственной регистрации в реестре Федеральной службы по интеллектуальной собственности (Роспатент).

Достоверность и обоснованность результатов подтверждается корректным использованием математического аппарата для формализованной постановки и решения задач прогнозирования и оптимизации управленческих решений при структурной трансформации, проведением экспериментальной апробации при прогнозном анализе эффективности разработанных моделей, алгоритмов и программ в практике управления объектами сетевой организационной системы высшего образования в условиях реализации стратегии лидерства.

Положения, выносимые на защиту:

1. Комплекс механизмов управления в сетевых организационных системах на основе их структурной трансформации позволяет выбирать вариант развития объектов сети на основе стратегии лидерства, синхронизированный с объемом целевого ресурсного обеспечения.

2. Оптимизационные модели управления ресурсным обеспечением сетевой организационной системы позволяют учитывать в формализованной постановке

задач принятия управленческих решений вариативность процессов структурной трансформации сети при переводе объектов в число лидеров.

3. Алгоритмы управления классификационной упорядоченностью и межобъектным ресурсным обеспечением в условиях структурной трансформации сетевой организационной системы позволяют объединить в рамках единого управленческого цикла этапы структуризации исходных данных с ориентацией на оптимизационную модель трансформационного процесса, рандомизированного поиска множества перспективных решений, применения генетических алгоритмов и экспертного оценивания.

4. Алгоритм управления внутриобъектным распределением ресурсного обеспечения позволяет согласовать значимость канала принятия решения и объема выделенного ресурса для изменения рангового положения объектов при их классификационной упорядоченности в сетевой организационной системе с последующим делегированием ответственности центрам за объемы расходования средств.

Внедрение результатов работы. Результаты внедрены в деятельность Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) и Российского университета туризма и сервиса при разработке и реализации программы развития в рамках стратегии лидерства, а также в учебный процесс Воронежского института высоких технологий при обучении студентов по направлению 09.03.02 «Информационные системы и технологии» в рамках дисциплин «Моделирование систем», «Теория оптимизации и принятия решений», «Теория информационных процессов и систем» что подтверждается актами внедрения.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных мероприятиях: Международной научно-практической конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2020), XI Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в образовании» (Саратов, 2020), Международной молодежной

научной школе «Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах» (Воронеж, 2020), 7-й Всероссийской научно-практической конференции «Кластерные инициативы в формировании прогрессивной структуры национальной экономики и финансов» (Курск, 2021), X Международной научно-практической конференции «Фундаментальная и прикладная наука: состояние и тенденции развития» (Петрозаводск, 2021), VI Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы и современные тенденции развития информационных технологий в свете инновационных исследований: трансформации идейных взглядов» (Москва, 2021), а также на ежегодных научных конференциях и семинарах аспирантов и студентов Воронежского института высоких технологий (Воронеж, 2018-2021).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 17 научных работ, в том числе 4 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 1 - в журнале Web of Science, 3 свидетельства о регистрации программ для ЭВМ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателем предложены: в [1] - алгоритм управления внутриобъектным распределением ресурсного обеспечения в условиях структурной трансформации сетевых организационных систем; в [3] — структурная схема алгоритма управления межобъектным распределением ресурсного обеспечения при реализации процесса ранговой трансформации; в [5] — алгоритма управления межобъектным распределением ресурсного обеспечения; в [6] — выделены проблемы принятия управленческих решений, разработки стратегии и их взаимосвязь с государственной политикой в сфере высшего образования; в [8] — предложено рассмотреть информационную политику образовательной организации высшего образования, как один из основных инструментов конкурентоспособности вузов в рамках трансформации образования; в [11] — предложено стратегию лидерства объектов в выполнении целей базировать на структурной трансформации сети путем классификационной упорядоченности с формированием топовых классов и распределения целевого ресурсного

распределения для мотивации ускоренного развития; в [13] - предложены оптимизационные модели ранговой трансформации в сетевой организационной системе путем перевода объектов в число лидеров.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 96 наименований и 3 приложений. Диссертация изложена на 145 страницах, включая 15 рисунков и 7 таблиц.

1. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ В СЕТЕВЫХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ

СТРУТУРНОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

Учитывая, что восходящим трендом развития сетевых организационных систем в последнее время становится стратегия лидерства объектов, объединенных в эту систему под руководством управляющего центра, все большую значимость в управлении ресурсным обеспечением приобретает необходимость ориентации на процессы структурной трансформации сети.

Стратегия лидерства на первый план выдвигает реализацию механизма классификационной упорядоченности объектов по степени достижения амбициозных целей, выдвигаемых управляющим центром. Построение сети в соответствии с этим механизмом приводит к ряду дополнительных особенностей, влияющих на эффективность управления в исследуемых организационных системах. Эти особенности связаны с детализацией классификационной упорядоченности на первичную и вторичную, необходимостью сочетания текущего и прогностического оценивания изменений показателей объекта, многоканальностью управления при распределении целевого ресурсного обеспечения, вариативностью механизмов управления в зависимости от реализуемого процесса структурной трансформации.

Вариативность в проявлении перечисленных особенностей управления сетевой организационной системой определяет необходимость проблемно-ориентированного выбора и комбинации методов прогностического и оптимизационного моделирования при принятии управленческих решений. В задачах прогностического моделирования требуется сочетание машинного обучения моделей временных рядов показателей объектов и моделей классификации объектов на основе обучающих выборок, сформированных по результатам мониторингового оценивания.

Адекватное отражение процесса принятия оптимальных решений достигается формализацией описания управленческих действий в зависимости от реализуемого механизма структурной трансформации в виде оптимизационных моделей булевого программирования. Для формирования окончательного управленческого решения целесообразной обосновывается комбинация итерационных алгоритмов рандомизированного поиска, генетических алгоритмов и экспертного оценивания.

1.1. Особенности структурной трансформации сетевых организационных

систем, обеспечивающие повышение эффективности управления

Многие организационные системы в социальной и экономической сферах (образование, банковский сектор, индустрия туризма, торговля и другие) представляют собой сетевую структуру, объединяющую однородные по своей основной деятельности объекты для выполнения заданных целей, которые определяются управляющим центром. Управляющий центр не только задает целевые установки, но контролирует их выполнение по итогам календарных периодов и за счет определенного механизма распределения ресурсного обеспечения добивается эффективности функционирования. При этом управление осуществляется путем распределения ресурсного обеспечения двух типов [85,86]:

на реализацию основной деятельности в зависимости от ее объемов (основное);

на мотивацию лидерства объектов по эффективности достижения заданных целей (целевое).

Поскольку распределение первого типа достаточно детально рассмотрено в [30-32], исследования в данной работе посвящены второму типу распределения, связанного со структурной трансформацией организационной системы [24,25,69].

Введем следующие обозначения:

О1 — однородные объекты, входящие в состав сетевой организационной системы;

1 = 1,I — нумерационное множество сетевых объектов;

у^СО — значения показателей, которые контролирует управляющий центр путем их мониторинга в качестве индикаторов эффективности функционирования по итогам t —го календарного периода;

У = 1 , / — нумерационное множество показателей;

t = 1 , Т —нумерационное множество календарных периодов, по итогам которых управляющий центр оценивает эффективность функционирования объектов;

V0, Vц — интегральные объемы основного и целевого ресурсного обеспечений;

V,0, VЦ — объемы основного и целевого ресурсного обеспечений, выделяемые управляющим центром объекту 0^,1 = 1, I ;

т = 1, М — нумерационное множество классов лидерства объектов по эффективности достижения заданных целей.

Тогда структуру сетевой организационной системы [60,70] представим в виде, приведенном на рис. 1.1.

Управляющий центр

V0, V

Ун V,0

1 Г 1

а-

Класс лидерства 1

Класс лидерства т

Класс лидерства М

• ••

• ••

Рис.1.1. Структура сетевой организационной системы

Для достижения эффективности управления объектами сетевой организационной системы важную роль при распределении ресурсного обеспечения второго типа играют следующие особенности [11]:

1. Ориентированность на классификационную упорядоченность первого и второго порядка.

На первом этапе функционирования сетевой организационной системы, включающем календарные периоды Ь = 1, Т, классификационная упорядоченность объектов первого порядка осуществляется с использованием административных решений управляющего центра, эксперты которого ориентируются на значения показателей У1](£), характеризующих лидерство объектов по эффективности достижения заданных целей. При выполнении исследований будем считать, что упорядочение осуществляется по убыванию значений показателей от максимального (т = 1) по совокупности объектов 1 = 1,I до минимального (т = М). В результате все объекты О^ 1 = 1 , I, входящие в сеть, разбиваются на т = 1, М классов От, 1т = 1, 1т. При этом классы с номерами тг = 1, МгЕ1, М (топовые классы) включают объекты-лидеры по уровню эффективности функционирования (упорядоченность первого порядка), а с номерами т> Мг — остальные объекты (упорядоченность второго порядка).

2. Сочетание текущего и прогностического оценивания показателей эффективности функционирования объектов.

Административные решения по классификационной упорядоченности объектов принимаются на основе текущих значений показателей мониторинга эффективности и рейтингования [3, 9, 35, 37, 40-42, 44, 51, 52, 72, 73] У1}(£),1 = 1 , I,] = 1,]. В результате имеем первичное упорядочение с номерами тг = 1, Мг . Оценивание о включении в определенный класс осуществляется двумя способами:

1) задаются граничные значения показателей для тг —го класса

УТ]тг,] = 1]],т1 = 1, М] так, чтобы для объектов тг — го класса

01т1Лт1 1,] т,

выполнялись условия

Ут,]^) > Уут^т = ХМ (1.1)

не менее, чем для < ] показателей;

2) вводится интегральная оценка эффективности функционирования объектов

Р^) = Р(у^))л = 1],) = 1]

и условие

Рт&) > С,, т1 = 1ММ], т = 1]],, (1.2)

где Р^ — граничное значение интегральной оценки для включения объекта 0, в т1 —й класс.

Методы формирования интегральных оценок детально рассмотрены в [7]. Административное упорядочение с использованием оценок (1.1), (1.2) является классификационным упорядочением первого порядка. Предлагается ввести упорядочение объектов 0, второго порядка по следующим аспектам:

- достраивание классификационной упорядоченности объектов для классов с номерами т> М1(т = 1, М);

- упорядочение объектов внутри классов (1т = 1 , ]т );

- упорядочение показателей объекта 0, по значимости у^ для выполнения заданных целей;

- прогнозирование возможностей перемещения объектов между классами при заданных классификационной упорядоченности т1 = 1, М ] и условиях (1.1),

(1.2) (0,т^0,т1).

Упорядочение второго порядка требует привлечения математических методов классификации и прогнозирования.

3. Многоканальность управления при распределении целевого ресурсного обеспечения

Управление объектами сетевой организационной системы путем распределения ресурсного обеспечения на основную деятельность определяется несколькими факторами: потребностью объекта, его позицией при упорядочении по интегральной оценке и выбранной схемой распределения [1, 8, 33, 38, 45, 46, 64, 89, 93].

В отличии от такого подхода при распределении целевого ресурсного обеспечения ориентируются на классификационную упорядоченность первого и второго порядка. Непосредственное управление осуществляется путем выделения ресурсного обеспечения на улучшение значения у —го показателя.

Если таких показателей оказывается п = 1 , Ы, то реализуется многоканальное управление за счет определения следующих управленческих решений [43, 58, 87]

Поэтому распределение целевого ресурсного обеспечения проводится в два

этапа:

- распределение V4 между объектами От, 1т = 1, 1т на основе их классификационной упорядоченности ^^);

- распределение V¿^ в форме многоканальных управленческих решений (1.3) в зависимости от упорядоченности показателей у^ по значимости для выполнения заданных целей V^l.

4. Вариативность механизмов управления сетевой организационной системы на основе ее структурной трансформации.

На практике рассмотренное выше управление путем целевого распределения совмещается с управлением на основе структурной трансформации сетевой организационной системы [30]. При этом заданная цель определяется требованием повышения уровня граничных значений показателей у^ для топовых классов тг = 1, М± , увеличения числа показателей, обязательных для выполнения условия (1.1) либо повышения граничного значения интегрального показателя Е^т для выполнения условия (1.2).

(1.3)

Под структурной трансформацией сетевой организационной системы будет понимать процессы изменения числа классов, количества объектов, входящих в определенный класс, и перемещения объектов между классами и внутри классов, которые синхронизированы с изменением распределения объемов ресурсного обеспечения. Осуществление этого процесса определяется вариативностью следующих механизмов V его реализации:

- классификационная трансформация V = 1;

- ранговая трансформация V = 2;

- редукционная трансформация V = 3.

Первый механизм ориентирован на преобразования классификационной упорядоченности первого и второго порядка за счет изменения числа классов, количества объектов в классе и перемещения объектов между классами.

На основе второго механизма производится изменение классификационной упорядоченности второго порядка за счет перемещения объектов внутри класса. Третий механизм использует классификационную упорядоченность первого и второго порядка для изменения количества объектов, входящих в классы с номерами т > Мг, за счет их поглощения объектами топовых классов.

5. Двухуровневость распределения целевого ресурсного обеспечения:

- межобъектное;

- внутриобъектное.

Межобъектный уровень распределения целевого ресурсного обеспечения Vц реализуется с учетом выполнения условий (1.1), (1.2) первого уровня упорядоченности для объектов, включенных или перемещаемых в топовые классы.

Внутриобъектный уровень распределения ресурсного обеспечения, выделенного из общего ресурсного распределения Vц конкретному объекту О^, осуществляется для достижения более высоких значений показателей у^ за счет децентрализации управления:

- между п = 1 , N каналами управления;

- между центрами ответственности в организационной структуре управления объектом О^.

Распределение между каналами управления позволяет определенный ресурс VlЦl направить на изменение каналообразующего показателя в форме управленческих решений (1.3). Использование объемов ресурсного обеспечения VЦ является более эффективным, если определена значимость компонентов организационной структуры управления внутри объекта. В этом случае каждый компонент играет роль центра ответственности [49] - части управленческой системы объекта, контролирующей определенный, доверенный ей объем ресурсного обеспечения. Распределение объемов ресурсного обеспечения между центрами ответственности д = 1, С дает возможность получать и анализировать информацию для учета и калькуляции затрат по статьям экономической классификации = 1, , контроля в реализации управленческих решений щп(1;).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Болгова Мария Алексеевна, 2022 год

Литература

1. Айзенцон С.Е. Модели и механизмы регионального управления / С.Е. Айзенцон, С.А. Баркалов, В.Н. Бурков, С.В. Леонтьев: Библиотека ОАО «ИКГ РОЭЛ Консалтинг». - М.: 2002. - 370 с.

2. Ахунов Р.Р., Зулькарнай И.У., Ислакаева Г.Р. Показатели рейтингов -ориентир для развития вузов // Высшее образование сегодня. - 2018. - № 4. - С. 510.

3. Байдак В.Ю. Методология присвоения рейтинга банкам граничным методом / В.Ю. Байдак // Российский экономический интернет-журнал. - 2017. -№1. - С. 4-13.

4. Барбаумов В.Е. Энциклопедия финансового риск-менеждмента / В.Е. Барбаумов и др. // Под ред. А.А. Лобанова и А.В.Чугунова. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2006 - 877 с.

5. Барокина Е.А. Бюджетирование / Е.А. Барокина, Н.В. Ружанская. -Сыктывкар.: Изд-во СыктГУ, 2002. - 170 с.

6. Батищев Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач / Д.И. Батищев; Воронеж. гос. техн. ун-т; Нижегородский гос. ун-т. - Воронеж, 1995.

7. Батищев Д.И. Оптимизация в САПР / Д.И. Батищев, Я.Е. Львович, В.Н. Фролов. - М.: Высш. шк., 1977. - 416 с.

8. Батищев Д.И. Распределение ограниченных ресурсов по принципу гарантированного результата / Д.И. Батищев, В.С. Громницкий // Кибернетика и вуз: Межвуз. сб. - Томск: ТПИ, 1982. - Вып.17. - С. 98-106.

9. Беленький В.З. Итеративные методы в теории игр и программирования / В.З. Беленький, В.А. Волконский и др. - М.: Наука. - 1974. - 242 с.

10. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. - М.: Статистика, 1977. - 263 с.

11. Болгова М.А. Особенности управления сетевыми организационными системами в условиях их структурной трансформации / М.А. Болгова // Вестник Российского нового университета. Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». - 2020. - №4. - С.49-55.

12. Болгова М.А. Алгоритм принятия управленческих решений при межобъектном распределении ресурсного обеспечения в условиях реализации стратегии лидерства в сетевой организационной системе / М.А. Болгова, Я.Е. Львович, О.Н. Чопоров // Вестник Российского нового университета. Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». - 2021. - №1. - С. 75-78.

13. Болгова М.А. Алгоритмизация управления внутриобъектным распределением ресурсного обеспечения в условиях структурной трансформации сетевых организационных систем / М.А. Болгова, О.Н. Чопоров // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2020. - Т.8. - № 4. Доступно по: 1Шр 5://пю11:уМ.щ/щ/1 о цгпа! /рё1?1ё=879.

14. Болгова М.А. Оптимизация управления классификационной упорядоченностью объектов при реализации стратегии лидерств организационной системы / М.А. Болгова, О.Н. Чопоров // Сб. научных статей по материалам VI Международной научно-практической конференции Актуальные проблемы и современные тенденции развития информационных технологий в свете инновационных исследований: трансформации идейных взглядов». - М.: НИЦ МИСИ. - 2021. - С. 72-81.

15. Болгова М.А. Интеллектуальное моделирование процесса управления структурной трансформации сетевых организационных систем / М.А. Болгова // Интеллектуальные информационные системы: материалы Международной научно-практической конференции. - Воронеж, 2020. - С. 137-140.

16. Болгова М.А. Информационные технологии моделирования и оптимизации процессов структурной трансформации системы образования / М.А. Болгова, О.Н. Чопоров // Информационные технологии в образовании:

материалы XII Всероссийской научно-практической конференции. - Саратов, 2020. - С.29-32.

17. Болгова М.А. Оптимизационное моделирование процессов классификационной трансформации в сетевой организационной системе / М.А. Болгова // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2021. -Т.9. № - №1. Доступно по: https: //moitvivt.ru/ru/j oumal/pdf?id=1007.

18. Болгова М.А. Оптимизационное моделирование процесса ранговой трансформации в сетевой оптимизационной системе путем перевода объектов в число лидеров / М.А. Болгова, О.Н. Чопоров // Фундаментальная и прикладная наука: состояние и тенденции развития: сборник статей X Международной научно-практической конференции. - Петрозаводск, 2021. - С. 21-24.

19. Болгова М.А. Оптимизация управления классификационной упорядоченностью объектов организационной системы / М.А. Болгова, А.П. Преображенский, О.Н. Чопоров // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2021616619 от 23 апреля 2021г. - М.: Роспатент, 2021.

20. Болгова М.А. Оптимизация управления процессом ранговой трансформации организационной системы / М.А. Болгова, А.П. Преображенский, О.Н. Чопоров // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2021616620 от 19 апреля 2021г. - М.: Роспатент, 2021.

21. Болгова М.А. Оптимизация управления процессом редукционной трансформации организационной системы / М.А. Болгова, А.П. Преображенский, О.Н. Чопоров // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2021616808 от 27 апреля 2021г. - М.: Роспатент, 2021.

22. Болгова М.А. Оптимизация управления структурной трансформацией сетевых организационных систем / М.А. Болгова // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: труды Международной молодежной школы. -Воронеж, 2020. - С. 145-148.

23. Болгова М.А. Управление процессом редукционной трансформации в сетевой организационной системе / М.А. Болгова // Кластерные инициативы в

формировании прогрессивной структуры национальной экономики и финансов: сб. научн. тр. 7-й Всероссийской научно-практической конференции. - Курск, 2021. - С. 38-42.

24. Болгова М.А. Информационная политика образовательных организаций высшего образования как инструмент конкурентоспособности в рамках трансформации образования / М.А. Болгова, А.А. Федулин, О.Н. Краснова // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Гуманитарные науки. - 2016. - № 7. - С. 75-79.

25. Болгова М.А. Принятие управленческих решений в условиях трансформации высшего образования / М.А. Болгова, Е.А. Евдокимова // Вестник университета. - 2016. - № 3. - С. 195-197.

26. Болгова М.А. Реформы образования - важный аспект социальной политики современного государства / М.А. Болгова // Вестник университета. -2016. - № 3. - С. 220-224.

27. Болгова М.А. Стратегии деятельности образовательных организаций высшего образования в условиях модернизации высшего образования в российской федерации: социально-экономический анализ / М.А. Болгова, А.В. Подлегаев // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. - 2015. - № 4 (52). - С. 117-122.

28. Борисова Е. Анализ эффективности в некоммерческом секторе: проблемы и решения / Е. Борисова, Л. Полшцук // Экономический журнал ВШЭ. -2009. - № 1. - С. 80-100.

29. Боровкова Т.И., Модев И.А. Мониторинг развития системы образования. Ч.1: Теоретические аспекты: Учеб. пособ. - Владивосток: Изд-во Дальневосточного ун-та, 2004.

30. Бурков В.Н. Механизмы управления в сетевых структурах / В.Н. Бурков, Н.А. Кузнецов, Д.А. Новиков // Автоматика и Телемеханика. - 2002. - № 12. - С. 96-115.

31. Бурков В.Н. Модель согласования интересов в задаче управления проектами / В.Н. Бурков, С.А. Баркалов // Математическое моделирование информационных и технологических систем. - Воронеж: ВГТА, 2003. - Вып.6. -С. 58-60.

32. Бурков В.Н. Применение игрового имитационного моделирования для оценки эффективности экономических механизмов / В.Н. Бурков, Г.С. Джавахадзе, Н.И. Динова, Д.А. Щепкин. - М.: ИПУРАН, 2003. - 51 с.

33. Васюнина М.Л. Финансовое обеспечение вузов: анализ проблем и направлений развития // Экономический анализ: теория и практика. - 2018. - № 1 (472). - С. 116-130.

34. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - М.: Наука, 1969. - 576 с.

35. Витминский В.В. Анализ, оценка и моделирование экономического рейтинга. - К.:ДЕМИУР, 2006. - 216 с.

36. Вольский В.И. Голосование в малых группах / В.И. Вольский, З.М. Лезина. - М.: Наука, 1991. - 192 с.

37. Воробьева Е.С., Краковецкая И.В. Продвижение российских вузов в мировые рейтинги конкурентоспособности: цель близка? // КЭ. - 2017. - № 5. - С. 521-552.

38. Восколович Н.А., Жильцов Е.Н., Еникеева С.Д. Экономика, организация и управление общественным сектором. 2-е изд. - М.: Юрайт, 2018.324 с.

39. Газизова А.И. Превосходство в высшей школе: опыт и перспективы / А.И. Газизов // Профессиональное образование в России и за рубежом. - 2015. -Вып. 2 (18). - С. 28.

40. Гайсенок В.А., Наумович О.А., Самохвал В.В. Корреляционные связи позиций вузов в международных рейтингах // Высшее образование в России. -2018. - № 12. - С. 20-28.

41. Гайсенок В.А., Наумович О.А., Самохвал В.В., Галынский В.М. Мировые рейтинги вузов: анализ результатов с учётом профиля их

образовательной и научной деятельности // Высшее образование в России. - 2019.

- № 8-9. - С. 36-43.

42. Галынский В.М. Вебометрические рейтинги: анализ последних изменений // Высшее образование в России. - 2016. - № 11. - С. 72-78.

43. Гапоненко Т.В. Управленческие решения: учебное пособие / Т.В. Гапоненко. - Ростов на Дону: Феникс, 2008. - 284 с.

44. Гривенная Е.Н. Международный опыт ранжирования высших учебных заведений / Е.Н. Гривенная // Труды Академии управления МВД России.

- 2012. - № 3 (23). - С.101-104.

45. Гурин Л.С. Задачи и методы оптимального распределения ресурсов / Л.С. Гурин, Я.С. Дымарский, А.Д. Меркулов. - М.:Сов.радио, 1968. - 463 с.

46. Дуканич В.В. Рейтинговое управление экономическими системами и процессами: концепция и некоторые результаты применения / В.В. Дуканич, А.С. Тимченко // Экономический вестник Ростовского государственного университета.

- 2005. - Т.3. - С. 83-91.

47. Екшикеев Т.К. Развитие конкурентного потенциала вуза на рынке образовательных услуг / Т.К. Екшикеев // Проблемы современной экономики. -2009. - № 2(30). - С. 375-378.

48. Ершов Ю.М. Теория нумераций. М.: Наука, 1977. - 416 с.

49. Иващенко А.Б. Традиционные и современные подходы в прогнозировании временных рядов / А.Б. Иващенко // Научные труды Донецкого национального технического университета. Серия «Проблемы моделирования и автоматизации проектирования». - 2012. - №1(10)-2(11). - С. 156-175.

50. Канищев В.В., Котенев Д.Д. Исследование применимости различных алгоритмов машинного обучения для предсказания успеха выпускаемой видеоигры // Вопросы науки и образования. - 2018. - № 7 (19). - С. 78-81.

51. Карелина И.Г. Мониторинг деятельности образовательных организаций - инициатива системных изменений в высшем образовании. Ч.1. /

И.Г. Карелина, А.Б. Соболев, С.О. Сорокин // Высшее образование сегодня. -2015. - №7. - С. 55-61.

52. Карминский А.М. Модели рейтингов финансовой устойчивости / А.М. Карминский, А.В. Мяконьких, А.А. Пересецкий // Управление финансовыми рисками: научно-практический журнал.- 2017.-№1.-С. 2-18.

53. Каширина И.Л. Нейросетевое моделирование результатов мониторингового оценивания деятельности вузов / И.Л. Каширина, Я.Е. Львович, А.Н. Швиндт // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. -2017. - Т.5. - № 4. - С. 359-371.

54. Кузнецов И.А. Методы и алгоритмы машинного обучения для предобработки и классификации слабоструктурированных текстовых данных в научных рекомендательных системах: дис. ... канд. техн. наук / И.А. Кузнецов. -Москва, 2019. - 127 с.

55. Классификация, регрессия, алгоритмы Data Mining с использованием R / В.К. Шитиков, С.Э. Мастицкий. - 2017. - URL: https://github.com/ranalytics/data-mining (дата обращения 09.09.2020).

56. Колесников В.Д. Построение модели прогнозирования оттока сотрудников // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Физико-математические и технические науки. - 2019. - № 1. - С. 35-41.

57. Корбут А.А. Дискретное программирование / А.А. Корбут, Е.Ю. Финкильштейн. - М.: Наука, 1969.

58. Котлер Ф. Маркетинг, менеджмент /Ф. Котлер, К.Л. Келлер. - Пер. с англ., - 12-е изд. -СПб.:Питер, 2011. - 816 с.

59. Крючин О.В. Прогнозирование временных рядов с помощью искусственных нейронных сетей и регрессивных моделей на примере прогнозирования котировок валютных пар / О.В. Крючин // Электронный научный журнал «Исследования в России». - 2010. - №30. - С.354-362.

60. Куликовский Р. Агрегация, оптимизация и управление организационной структурой больших систем / Р. Куликовский // Экономика и

математические методы. - 1968. - Вып. I.

61. Ларичев О.И. Качественные методы принятия решений / О.И. Ларичев, Е. М. Мошович - М.: Наука, 1996.

62. Львович И.Я. Вариационное моделирование и оптимальный выбор проектных решений / И.Я. Львович. - Воронеж: ВГТУ, 1997.

63. Львович И.Я. Информационные технологии моделирования и оптимизации: краткая теория и приложения / И.Я. Львович, Я.Е. Львович, В.Н. Фролов. - Воронеж: ИПЦ «Научная книга», 2016. - 444 с.

64. Львович И.Я. Оптимизация распределения ресурсным обеспечением и материальными потоками в конкурентоспособном производстве / И.Я. Львович, Н.В. Федоркова. - Воронеж: ИПЦ «Научная книга», 2014. - 108 с.

65. Львович Я.Е. Генетический алгоритм для оптимизации параметров КБиКО-Еи77У систем / Я.Е. Львович, Д.Е. Дьяченко // Интеллектуальные информационные системы: тр. Всерос. конф. - Ч. 1. - Воронеж, 2003.

66. Львович Я.Е. Принятие решений в экспертно-виртуальной среде / Я.Е. Львович, И.Я. Львович. - Воронеж: ИПЦ «Научная книга», 2010. - 140 с.

67. Мельцер М.И. Диалоговое управление производством / М.И. Мельцер. - М.: Финансы и статистика, 1986.

68. Нейман Дж. Теория игр и экономическое поведение / Дж. фон Нейман, О. Моргенштерн. - М.: «Книга по требованию», 2012. - 708 с.

69. Новиков Д.А. Модели функционирования многоуровневых организационных систем / Д.А. Новиков. - М.: Фонд «Проблемы управления», 1999. - 155 с.

70. Новосельцев В.И. Системный анализ: современные концепции / В.И. Новосельцев. - Воронеж: Кварта, 2003. - 360 с.

71. Основы проектирования искусственных нейронных сетей: учеб. пособие / Науч.ред. Я.Е.Львович. - Воронеж: ВГТУ, 2001. - 105 с.

72. Петропавловский М.В. Методика определения конкурсных категорий высших учебных заведений на основе центрального Банка данных

государственной аккредитации / М.В. Петропавловский, В.Г. Наводнов. -Йошкар-Ола: Центр гос.аккредитации, 2003. - 120 с.

73. Полушина О.С. Рейтинговая оценка финансового состояния банков: проблемы и перспективы / О.С. Полушина, М.Я. Ходоровский // Известия Уральского государственного экономического университета. - 2010. - №6(32). -С. 65-70.

74. Попова Е.П., Леоненко В.Н. Прогнозирование реакции пользователей в социальных сетях методами машинного обучения // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2020. - № 1. - С. 118-124.

75. Приказ Министерства науки и высшего образования РФ от 31.05.2021 № 432 «Об утверждении перечня целевых показателей эффективности реализации программ развития образовательных организаций высшего образования, которым предоставляется поддержка в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030», и методик их расчета». (Зарегистрирован 22.06.2021 № 63949).

76. Пшеничный Б.И. Численные методы в экстремальных задачах / Б.И. Пшеничный, Ю.М. Домилин. - М.: Наука, 1975.

77. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 31 декабря 2020 г. №3697.

78. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М.: Горячая линия-Телеком, 2013. - 384 с.

79. Салахутдинова К.И. Алгоритм градиентного бустинга деревьев решений в задаче идентификации программного обеспечения / К.И. Салахутдинова, И.С. Лебедев, И.Е. Кривцова // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2018. - № 6. - С. 1016-1022.

80. Сафонов В.В. Многокритериальный перевод системы в число лидеров / В.В. Сафонов // Информационные технологии. - № 4. - 2002.

81. Тархов Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник. - М.: Радиотехника, 2014. - 352 с.

82. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия согласованных групповых решений / Э.А. Трахтенгерц // Информационные технологии. Приложение. - 2002. - №3.

83. Фролов В.Н. Принципы идентификации и управления объектами с неоднородными характеристиками / В.Н.Фролов, Я.Е.Львович. - Воронеж: ИПЦ «Научная книга». - 159 с.

84. Чернышов Б.А. Рейтинговое управление повышением конкурентоспособности объектов организационных систем на основе оптимизации ресурсной поддержки / Б.А. Чернышов, О.Н. Чопоров // Наука России: цели и задачи: труды XIX Международной научно-практической конференции. - Екатеринбург, 2020. - С. 55-59.

85. Чернышов Б.А. Рейтинговое управление распределением ресурсного обеспечения в организационных системах на основе оптимизации экспертного выбора / Б.А. Чернышов, О.Н. Чопоров // Научный журнал «Моделирование, оптимизация и информационные технологии».-2018.- Т. 6.- № З.Доступно по:https://moit.vivt.ru/wpcontent/uploads/2018/07/ChernyshovChoporov 3 18 1.pdf

86. Шаститко А.Е. Управление экономическими исследованиями в российских вузах: наукометрияи международные рейтинги / А.Е. Шаститко, А.Л. Зюбина // Мир новой экономики. - 2019. - № 3. - С. 112-126.

87. Щукин О.А. Измерение и оценка деятельности организации / О.А. Щукин. - М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. - 180 c.

88. Bowen, Howard R. Investment in Learning: The Individual and Social Value of American Higher Education/ San Francisco: Jossey-Bass Publishers, 1977.

89. Builtin [электронный ресурс] / N. Donges: A complete guide to the random forest algorithm. - Режим доступа: http://builtin.com/dato-science/random-forest-algorithm.

90. Feature Selector: отбор признаков для машинного обучения на Python — URL: https://proglib.io/p/feature-selector// (дата обращения: 10.11.2020).

91. Economics of Education. Selected Readings. Ed. By Blayg. Harmondworth. Middnesex, England, 1968. - p.13.

92. Jegers M. Micro Economics of the Profit and Nonprofit Sectors /М. Jegers// The International Journal of Not-for-Profit Law. - 2012. - Vol. 5. - Issue 1. -P. 24-38.

93. Leo Breiman. Random Forests // Machine Learning. - 2001. - P. 5-3.

94. The Ultimate Guide to Random Forest Regression — URL: https://www.keboola.com/blog/random-forest-regression// (дата обращения: 10.11.2020).

95. Will Koehrsen. A Feature Selection Tool for Machine Learning in Python: Towards Data Science/Will Koehrsen — URL: https://towardsdatascience.com/a-feature-selection-tool-for-machine-learning-in-python-b64dd23710f0/ (дата обращения: 01.11.2020).

96. Schultz T. Investment in Human Capital. - The American Economic Review, v. 7. March 1961, № 1.

Приложение 1

Показатели внутреннего рейтингования образовательных организаций

высшего образования РФ

№ п/п Код показателя Наименование показателя

1 Образовательная деятельность

1 1.1 Средний балл ЕГЭ студентов, принятых по результатам ЕГЭ на обучение по очной форме по программам бакалавриата и специалитета за счет средств соответствующих бюджетов бюджетной системы РФ

2 1.2 Средний балл ЕГЭ студентов университета, принятых по результатам ЕГЭ на обучение по очной форме по программам бакалавриата и специалитета за счет средств соответствующих бюджетов бюджетной системы Российской Федерации, за исключением лиц, поступивших с учетом особых прав и в рамках квоты целевого приема

3 1.3 Средний балл ЕГЭ студентов, принятых по результатам ЕГЭ на обучение по очной форме по программам бакалавриата и специалитета с оплатой стоимости затрат на обучение физическими и юридическими лицами

4 1.4 Усредненный по реализуемым направлениям (специальностям) минимальный балл ЕГЭ студентов, принятых по результатам ЕГЭ на обучение по очной форме на программы бакалавриата и специалитета

5 1.5 Численность студентов, победителей и призеров заключительного этапа всероссийской олимпиады школьников, членов сборных команд Российской Федерации, участвовавших в международных олимпиадах по общеобразовательным предметам по специальностям и (или) направлениям подготовки, соответствующим профилю всероссийской олимпиады школьников или международной олимпиады, принятых на очную форму обучения на первый курс по программам бакалавриата и специалитета без вступительных испытаний

6 1.6 Численность студентов, победителей и призеров олимпиад школьников, принятых на очную форму обучения на первый курс по программам бакалавриата и специалитета по специальностям и (или) направлениям подготовки, соответствующим профилю олимпиады школьников, без вступительных испытаний

7 1.7 Численность студентов, принятых по результатам целевого приема на первый курс на очную форму обучения по программам бакалавриата и специалитета

8 1.8 Удельный вес численности студентов, принятых по результатам целевого приема на первый курс на очную форму обучения по программам бакалавриата и специалитета в общей численности студентов, принятых на первый курс по программам бакалавриата и специалитета на очную форму обучения

9 1.9 Удельный вес численности студентов (приведенного контингента), обучающихся по программам магистратуры, в общей численности приведенного контингента обучающихся по образовательным программам бакалавриата, специалитета и магистратуры

10 1.10 Удельный вес численности обучающихся (приведенного контингента), по программам магистратуры, подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре (адъюнктуре), ординатуры, ассистентуры-стажировки в общей численности приведенного контингента обучающихся по основным образовательным программам высшего образования

11 1.11 Удельный вес численности студентов, имеющих диплом бакалавра, специалиста или магистра других организаций, принятых на первый курс на обучение по программам магистратуры образовательной организации, в общей численности студентов, принятых на первый курс по программам магистратуры на очную форму обучения

12 1.12 Удельный вес численности обучающихся по программам магистратуры, подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре (адъюнктуре), ординатуры, ассистентуры-стажировки, имеющих диплом бакалавра, диплом специалиста или диплом магистра других организаций в общей численности обучающихся по программам магистратуры, подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре (адъюнктуре), ординатуры, ассистентуры-стажировки

13 1.13 Численность аспирантов (адъюнктов), ординаторов, ассистентов-стажеров образовательной организации в расчете на 100 студентов (приведенного контингента)

14 1.14 Удельный вес численности слушателей из сторонних организаций в общей численности слушателей, прошедших обучение в образовательной организации по программам повышения квалификации или профессиональной переподготовки

15 1.15 Удельный вес численности студентов, обучающихся по направлениям подготовки бакалавриата, специалитета, и магистратуры по областям знаний «Инженерное дело, технологии и технические науки», «Здравоохранение и медицинские науки», «Образование и педагогические науки», с которыми заключены договоры о целевом обучении, в общей численности студентов, обучающихся по указанным областям знаний

2 Научно-исследовательская деятельность

16 2.1 Количество цитирований публикаций, изданных за последние 5 лет, индексируемых в информационно-аналитической системе научного цитирования Web of Science Core Collection в расчете на 100 НПР

17 2.2 Количество цитирований публикаций, изданных за последние 5 лет, индексируемых в информационно-аналитической системе научного цитирования Scopus в расчете на 100 НПР

18 2.3 Количество цитирований публикаций, изданных за последние 5 лет, индексируемых в Российском индексе научного цитирования (далее - РИНЦ) в расчете на 100 НПР

19 2.4 Число публикаций организации, индексируемых в информационно-аналитической системе научного цитирования Web of Science Core Collection, в расчете на 100 НПР

20 2.5 Число публикаций организации, индексируемых в информационно-аналитической системе научного цитирования Scopus, в расчете на 100 НПР

21 2.6 Число публикаций организации, индексируемых в информационно-аналитической системе научного цитирования РИНЦ, в расчете на 100 НПР

22 2.7 Общий объем научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (далее - НИОКР)

23 2.8 Удельный вес доходов от НИОКР в общих доходах образовательной организации

24 2.9 Удельный вес НИОКР, выполненных собственными силами (без привлечения соисполнителей), в общих доходах образовательной организации от НИОКР

25 2.10 Доходы от НИОКР (за исключением средств бюджетов бюджетной системы Российской Федерации, государственных фондов поддержки науки) в расчете на одного НПР

26 2.11 Количество лицензионных соглашений

27 2.12 Удельный вес средств, полученных образовательной организацией от использования результатов интеллектуальной деятельности, в общих доходах образовательной организации

28 2.13 Удельный вес численности НПР без ученой степени - до 30 лет, кандидатов наук - до 35 лет, докторов наук - до 40 лет, в общей численности НПР

29 2.14 Удельный вес научно-педагогических работников, защитивших кандидатские и докторские диссертации за отчетный период в общей численности НПР

30 2.15 Количество научных журналов, в том числе электронных, издаваемых образовательной организацией

31 2.16 Количество полученных грантов за отчетный год в расчете на 100 НПР

3 Международная деятельность

32 3.1 Удельный вес численности иностранных студентов (кроме стран Содружества Независимых Государств (далее - СНГ)), обучающихся программам бакалавриата, специалитета, магистратуры, в общей численности студентов (приведенный контингент)

33 3.2 Удельный вес численности иностранных студентов из СНГ, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры, в общей численности студентов (приведенный контингент)

34 3.3 Удельный вес численности иностранных студентов, завершивших освоение образовательных программ бакалавриата, специалитета, магистратуры, в общей численности студентов (приведенный контингент)

35 3.4 Удельный вес численности иностранных студентов (кроме стран СНГ), завершивших освоение образовательных программ бакалавриата, программ специалитета, программ магистратуры, в общей численности студентов (приведенный контингент)

36 3.5 Удельный вес численности иностранных студентов из стран СНГ, завершивших освоение образовательных программ бакалавриата, программ специалитета, программ магистратуры, в общей численности студентов (приведенный контингент)

37 3.6 Удельный вес численности студентов, обучающихся по очной форме обучения по образовательным программам бакалавриата, программам специалитета, программам магистратуры, прошедших обучение за рубежом не менее семестра (триместра), в общей численности студентов, обучающихся по очной форме обучения

38 3.7 Численность студентов иностранных образовательных организаций, прошедших обучение в образовательной организации по образовательным по очной форме обучения по образовательным программам бакалавриата, программам специалитета, программам магистратуры, не менее семестра (триместра) в расчете на 100 студентов, обучающихся по очной форме обучения

39 3.8 Удельный вес численности иностранных граждан из числа НПР в общей численности НПР

40 3.9 Численность зарубежных ведущих профессоров, преподавателей и исследователей, работающих (работавших) в образовательной организации не менее 1 семестра

41 3.10 Удельный вес численности иностранных граждан (кроме стран СНГ) из числа аспирантов (адъюнктов), ординаторов, ассистентов-стажеров образовательной организации в общей численности аспирантов (адъюнктов), ординаторов, ассистентов-стажеров

42 3.11 Удельный вес численности иностранных граждан из стран СНГ из числа аспирантов (адъюнктов), ординаторов, ассистентов-стажеров образовательной организации в общей численности аспирантов (адъюнктов), ординаторов, ассистентов-стажеров

43 3.12 Объем средств, полученных образовательной организацией от выполнения НИОКР от иностранных граждан и иностранных юридических лиц

44 3.13 Объем средств от образовательной деятельности, полученных образовательной организацией от иностранных граждан и иностранных юридических лиц

4 Финансово-экономическая деятельность

45 4.1 Доходы образовательной организации из средств от приносящей доход деятельности в расчете на одного НПР

46 4.2 Доля доходов из средств от приносящей доход деятельности в доходах по всем видам финансового обеспечения (деятельности) образовательной организации

47 4.3 Отношение средней заработной платы НПР в образовательной организации (из всех источников) к средней заработной плате по экономике региона

48 4.4 Доходы образовательной организации из всех источников в расчете на численность студентов (приведенный контингент)

5 Инфраструктура

49 5.1 Общая площадь учебно-лабораторных помещений в расчете на одного студента (приведенного контингента), в том числе:

50 5.2 имеющихся на праве собственности

51 5.3 закрепленных на праве оперативного управления

52 5.4 предоставленных в безвозмездное пользование

53 5.5 предоставленных в аренду

54 5.6 Количество персональных компьютеров в расчете на одного студента (приведенного контингента)

55 5.7 Удельный вес стоимости машин и оборудования (не старше 5 лет) в общей стоимости машин и оборудования

56 5.8 Количество экземпляров печатных учебных изданий (включая учебники и учебные пособия) из общего количества единиц хранения библиотечного фонда, состоящих на учете, в расчете на одного студента (приведенного контингента)

6 Трудоустройство

57 6.1 Удельный вес выпускников, трудоустроившихся в течение календарного года, следующего за годом выпуска, в общей численности выпускников образовательной организации обучавшихся по основным образовательным программам высшего образования

7 Кадровый состав

58 7.1 Удельный вес НПР, имеющих ученую степень кандидата наук, в общей численности НПР

59 7.2 Удельный вес НПР имеющих ученую степень доктора наук, в общей численности НПР

60 7.3 Удельный вес НПР, имеющих ученую степень кандидата и доктора наук, в общей численности НПР образовательной организации (без совместителей и работающих по договорам гражданско-правового характера)

61 7.4 Число НПР, имеющих ученую степень кандидата и доктора наук, в расчете на 100 студентов

62 7.5 Доля штатных работников ППС в общей численности ППС

Приложение 2

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ

Программа 1. Оптимизация управления упорядоченностью объектов организационной системы;

классификационной

Программа 2. Оптимизация управления процессом ранговой трансформации организационной системы;

Программа 3. Оптимизация управления процессом редукционной трансформации организационной системы.

Приложение 3

Акты внедрения

Ректор ФГАОУ ВО «Са^&тер

элек^те*ниЧ<

«УТВЕРЖДАЮ»

й государственный иверситет «ЛЭТИ» ьянова (Ленина)»

Шелудько В.Н. 2021 г.

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы

Болговой Марии Алексеевны в ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И.

Ульянова (Ленина)» (СПбГЭТУ «ЛЭТИ»)

Настоящий акт составлен в том, что материалы диссертационной работы Болговой М.А. на тему: «Управление в сетевых организационных системах на основе прогностических и оптимизационных моделей структурной трансформации» на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 2.3.4 «Управление в организационных системах» внедрены и используются в деятельности СПбГЭТУ «ЛЭТИ» при разработке и реализации программы развития вуза в рамках стратегии лидерства, в частности:

- оптимизационные модели процессов структурной трансформации при управлении ресурсным обеспечением вуза;

- алгоритмы принятия управленческих решений на основе прогностических и оптимизационных моделей струкзурной трансформации;

программные средства «Оптимизация управления классификационной упорядоченностью объекгов организационной системы», «Оптимизация управления процессом ранговой трансформации организационной системы», «Оптимизация управления процессом редукционной трансформации организационной системы».

Предложенный автором комплекс моделей, алгоритмов и программных средств оптимизации управления процессами структурной трансформации явился вспомогательным фактором в подготовке Университета для участия в рамках программы Приоритет-2030.

Прорекгор по научной работе

Тупик В.А.

«УТ

Ректор ФГБОУ ВО «Российски^

ки;рет ту

ждлга»

сударственный ма и сервиса»

шн А.А.

А

2021 г.

о внедрении результатов диссе^Р^ВДйЗнной работы Болговой Марии Алексеевны в деятельность ФГБОУ ВО «Российский государственный университет туризма и сервиса»

(далее - РГУТИС, Университет)

Настоящий акт составлен в том, что материалы диссертационной работы Болговой М.А. на тему: «Управление в сетевых организационных системах на основе прогностических и оптимизационных моделей структурной трансформации» на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 2.3.4 «Управление в организационных системах» внедрены и используются в деятельности РГУТИС.

Новый этап развития Университета включает создание масштабных консорциумов для реализации стратегических проектов и активное включение внешних стейкхолдеров в программу развития, а также пересборку старых и создание новых школ и институций, что требует серьезной модернизации системы управления.

Материалы диссертационной работы Болговой М.А. использовапы при разработке и реализации программы развития вуза, в частности:

- оптимизационные модели процессов структурной трансформации при управлении ресурсным обеспечением вуза;

алгоритмы принятия управленческих решений на основе прогностических и оптимизационных моделей структурной трансформации;

программные средства «Оптимизация управления классификационной упорядоченностью объектов организационной системы», «Оптимизация управления процессом ранговой трансформации организационной системы», «Оптимизация управления процессом редукционной трансформации организационной системы».

Предложенный автором комплекс моделей, алгоритмов и программных средств оптимизации управления процессами структурной трансформации позволил посмотреть на университет как на целостный объект управления и выстроить стратегию трансформации университета, начиная от подразделений, заканчивая образовательными программами.

Проректор, начальник Центра стратегического развития РГУТИС

Е.С.Погребова

УТВЕРЖДАЮ

Ректор Воронежского института ВЫСОК и * гех1 »олопш

.У С '( И Я. Львович _.2021

«ч . »

■.¿с

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Болтовой Марии Алексеевны

«Управление в сетевых организационных системах на основе прогностических и оптимизационных моделей структурной трансформации» в учебный процесс Воронежского института высоких технолог ии

Настоящий акт составлен в том, что материалы диссертационной

работы в части: - ________»«.и»«

оптимизационных моделей управления ресурсным обеспечением

сетевой организационной системы;

алгоритмов управления классификационной упорядоченностью и межобъек-гным ресурсным обеспечением в условиях структурной трансформации сетевой организационной системы;

алгоритма управления внутриобъектным распределением ресурсного

обеспечения

используются в учебном процессе института при проведении лекционных и практических занятий по дисциплинам «Моделирование систем», «Теория оптимизации и принятия решений», «Геория информационных процессов и систем» направления подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии».

Руководитель направления «Информационные системы и технологии», к. т. н., доцент

Руководитель офиса организации учебного процесса

Ю.П. Преображенский

С.В. Повышева