Скрыть
Раскрыть

ISSN 1998-0663 (print),
ISSN 2587-8166 (online)

English version: ISSN 2587-814X (print),
ISSN 2587-8158 (online)

Авдошин С. М. 1, Лифшиц А. А. 1
  • 1 НИУ ВШЭ, 101000, Россия, Москва, ул. Мясницкая, д.20

Формирование портфеля проектов на основе нечеткой модели многокритериальной оптимизации

2014. № 1 (27). С. 14–22 [содержание номера]

Авдошин Сергей Михайлович - профессор, руководитель отделения программной инженерии,факультет бизнес-информатики, Национальный исследовательскийуниверситет «Высшая школа экономики»
Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
E-mail: savdoshin@hse.ru

Лифшиц Алексей Александрович - студент магистратуры отделения программной инженерии,факультет бизнес-информатики, Национальный исследовательскийуниверситет «Высшая школа экономики»
Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
E-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.
BiBTeX
RIS
 
 
Rambler's Top100 rss