Библиографическое описание:ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ВЫБОРА ВХОДНЫХ И ВЫХОДНЫХ ПАРАМЕТРОВ В DEA-МОДЕЛИ : доклад, тезисы доклада / К. И. Кравцов, Д. И. Тудаков. - [Б. м. : б. и.], 2025. - Текст : непосредственный // Решетневские чтения : Материалы XXIХ Международной научно-практической конференции, посвященной памяти генерального конструктора ракетно-космических систем академика Михаила Федоровича Решетнева. В 2-х частях / Решетневские чтения (2025 ; 10.11 - 14.11 ; Красноярск). - Красноярск, 2025. - С. 488-490. - ISBN 9785864339749.
Аннотация:В работе рассматривается задача оптимизации выбора входных и выходных параметров в моделях анализа среды функционирования (DEA). Отмечается, что эффективность DEA напрямую зависит от корректности выбора показателей, однако этот процесс зачастую носит субъективный характер. Для преодоления данного ограничения предлагается использование генетических алгоритмов (ГА), которые позволяют находить оптимальные комбинации входов и выходов, обеспечивая устойчивость и объективность результатов анализа. В качестве примеров приведены области применения DEA в оценке эффективности университетов и систем мониторинга качества воздуха, характеризующиеся высокой сложностью и многофакторностью. Показано, что интеграция ГА и DEA формирует гибридный подход, позволяющий повысить точность, интерпретируемость и практическую ценность моделей оценки эффективности сложных систем.
The paper considers the problem of optimizing the choice of input and output parameters in the models of the analysis of the operating environment (DEA). It is noted that the effectiveness of the DEA directly depends on the correctness of the choice of indicators, but this process is often subjec-tive. To overcome this limitation, the use of genetic algorithms (GA) is proposed, which make it possible to find optimal combinations of inputs and outputs, ensuring the stability and objectivity of the analysis results. The examples given are the areas of application of DEA in evaluating the effec-tiveness of universities and air quality monitoring systems, characterized by high complexity and multifactorial nature. It is shown that the integration of GA and DEA forms a hybrid approach that improves the accuracy, interpretability and practical value of models for evaluating the effective-ness of complex systems.
Держатель оригинала документа:Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева, Сибирский федеральный университет
Ключевые слова:complex systems, analysis of the functioning environment, genetic algorithms, optimi- zation, efficiency of complex systems, сложные системы, анализ среды функционирования, генетические алгоритмы, оптимизация, эффективность сложных систем
