TY - JOUR TI - Формирование портфеля проектов на основе нечеткой модели многокритериальной оптимизации T2 - Бизнес-информатика IS - Бизнес-информатика KW - портфель проектов KW - многокритериальная модель KW - нечеткие числа KW - генетический алгоритм KW - муравьиная оптимизация AB - Авдошин Сергей Михайлович - профессор, руководитель отделения программной инженерии,факультет бизнес-информатики, Национальный исследовательскийуниверситет «Высшая школа экономики»Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20E-mail: savdoshin@hse.ruЛифшиц Алексей Александрович - студент магистратуры отделения программной инженерии,факультет бизнес-информатики, Национальный исследовательскийуниверситет «Высшая школа экономики»Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20E-mail: alexeus1992@yandex.ru     Компании, являющиеся лидерами IT-индустрии, ведут от нескольких десятков до нескольки хсотен проектов одновременно. Отбор соответствующих стратегическим целям компании и удовлетворяющих ресурсным ограничениям проектов является важной задачей процесса управления портфелями проектов. Таким образом, задачей формирования портфеля проектов является выбор множества проектов, которые лучшим образом отвечают целям компании в условиях ресурсных ограничений компании. В представленной работе предложена многокритериальная математическая модель формирования портфеля проектов в терминах нечетких множеств.     Приводится обзор существующих методов решения многокритериальных детерминированных задач формирования портфеля проектов. Обосновывается выбор методов муравьиной оптимизациии генетического алгоритма в качестве основных для обобщения на случай нечетких множеств. Описывается реализация муравьиной оптимизации, основанной на минимаксной системе с одной структурой феромонов и одной колонией. Рассматриваются вариации с бинарной турнирной и ранговой функциями селекции алгоритма SPEA II применительно к данной задаче. Предлагается модификация алгоритма, основанная на генерации части начальной популяции неслучайным образом.     Приводятся данные численных экспериментов для алгоритма муравьиной оптимизации ивариаций генетического алгоритма. В качестве параметров сравнения взяты скорость выполнения и C-метрика. Результаты показали превосходство алгоритма, использующего неслучайный механизм генерации начальной популяции. Таким образом, для решения задачи формирования портфеля проектов предлагается использовать данный алгоритм. AU - С. М. Авдошин AU - А. А. Лифшиц UR - https://bijournal.hse.ru/2014--1 (27)/120009894.html PY - 2014 SP - 14-22 VL -