Оптимизация инвестиционного процесса субсидирования воздушных перевозок

Одним их существенных направлений инвестирования гражданской авиации является субсидирование воздушных перевозок. В статье рассматривается возможность оптимизировать принятие управленческих решений по распределению объема инвестиций авиакомпаниям, участвующим в программе выбора маршрутов воздушных перевозок, которые обеспечивают рост показателей эффективности при ограниченном инвестиционном ресурсе. Для постановки задачи оптимизации вводятся непрерывные оптимизируемые переменные, определяющие объемы инвестиций, и альтернативные переменные, соответствующие выбору определенного маршрута перевозок. Исходные данные, предоставляемые авиакомпаниями, используются для оценки выполнения экстремальных и граничных требований к процессу субсидирования. Каждый показатель, на основе которого формируются указанные требования, рассчитывается по параметрам, зафиксированным в исходных данных, в зависимости от значений переменных. При этом возникает необходимость разбиения условия ограниченного интегрированного ресурса на два частных граничных условия. В результате имеем многокритериальную задачу оптимизации с ограничениями, заданную на множествах непрерывных и альтернативных оптимизируемых переменных. Для ее решения предложено использовать комбинацию адаптивного алгоритма направленного рандомизированного поиска и алгоритма роя частиц. Проведем вычислительный эксперимент с использованием оптимизационного подхода, который сравнивается с фактическими данными субсидирования воздушных перевозок. Оптимизированный вариант распределения инвестиций и выбора маршрутов характеризуется значениями показателей эффективности, лучше фактически достигнутых.

1. Борзова А.С., Иванов Д.В. Оптимизационное моделирование инвестиционного процесса развития отраслевой организационной системы гражданской авиации. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021;9(1). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2021.32.1.030

2. Калмыкова А.А. Условия и факторы формирования и развития современного рынка инвестиций. Транспортное дело России. 2012;(5):23–24.

3. Горковенко М.Л., Трофимов С.В. Особенности аэропортовой деятельности в условиях конкуренции авиапредприятий, обеспечивающих воздушные перевозки. Конкурентное право. 2020;(1):40–44.

4. Анисимов Ю.П., Куксова И.В., Губертов Е.А., Жильников А.Ю., Иголкин И.С. Оптимизация потоков инвестиционных ресурсов для развития инновационной деятельности на предприятии. Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2022;84(2):400–406. http://doi.org/10.20914/2310-1202-2022-2-400-406

5. Bazaluk O., Zhykharieva V., Vlasenko O., Nitsenko V., Streimikiene D., Balezentis T. Optimization of the Equity in Formation of Investment Portfolio of a Shipping Company. Mathematics. 2022;10(3). http://doi.org/10.3390/math10030363

6. Межов И.С., Клецкова Е.В. Моделирование стратегий развития региональной экономики. Управленческие науки. 2017;7(4):26–35.

7. Карпенко А.П. Современные техники оптимизации проектных решений. В сборнике: Интеллектуальные информационные системы: труды Международной научно-практической конференции, посвященной 40-летию кафедры САПРИС, 14–15 февраля 2024 года, Воронеж, Россия. Воронеж: Воронежский государственный технический университет; 2024. С. 9–12.

8. Иванов Д.В., Львович Я.Е. Алгоритмизация принятия управленческих решений в рамках реализации программы развития отрасли при случайных вариациях инвестиционного ресурса. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023;11(3). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2023.42.3.006

9. Кондратьева О.В. Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при формировании портфеля ценных бумаг на основе роевого интеллекта. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021;9(2). http://doi.org/10.26102/2310-6018/2021.33.2.029

10. Карпенко А.П. Методы повышения эффективности роевых алгоритмов глобальной оптимизации. В сборнике: БИОНИКА-2023: материалы III Международной научно-практической конференции, 01–03 ноября 2023 года, Москва, Россия. Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана; 2024. С. 40–47.