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.
One of the significant areas of investment in civil aviation is air transportation subsidies. The article considers the possibility of optimizing management decisions on the distribution of investment volumes among airlines participating in the air transportation route selection program that ensures growth of efficiency indicators with a limited investment resource. To formulate the optimization problem, continuous optimized variables that determine investment volumes and alternative variables corresponding to the choice of a specific transportation route are introduced. The initial data provided by the airlines are used to assess the fulfillment of extreme and boundary requirements for the subsidizing process. Each indicator, on the basis of which the specified requirements are formed, is calculated according to the parameters recorded in the initial data, depending on the values of the variables. In this case, it becomes necessary to split the condition of a limited integrated resource into two particular boundary conditions. As a result, we have a multi-criteria optimization problem with constraints, defined on sets of continuous and alternative optimized variables. To solve it, it is proposed to use a combination of an adaptive algorithm of directed randomized search and a particle swarm algorithm. We conduct a computational experiment using an optimization approach, which is compared with actual data on air transport subsidies. The optimized variant of investment distribution and route selection is characterized by values of performance indicators that are better than those actually achieved.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.