ЕФЕКТИВНЕ ЗАСТОСУВАННЯ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ У ВИРІШЕННІ БАГАТОЕКСТРЕМУМНИХ ОПТИМІЗАЦІЙНИХ ЗАДАЧ В МЕНЕДЖМЕНТІ КОНКУРЕНТНОГО ПІДПРИЄМСТВА

Author:

Науменко МаксимORCID,Краснюк МаксимORCID

Abstract

Інноваційне управління корпораціями і компаніями зокрема і завдяки ефективному використанню сучасних методів вирішення оптимізаційних задач – важливий підхід для компаній у напрямку досягнення їх системного сталого розвитку та підвищення конкурентоздатності [1-6]. Оперативне вирішення складних оптимізаційних задач на всіх рівнях менеджменту -  не тільки підвищують ефективність менеджменту корпорацій та компаній [7], але є незамінним у контексті кризових явищ на ринках, що розвиваються. Математична оптимізація - це важлива галузь прикладного економіко-математичного моделювання, яка вивчає методи і алгоритми для вибору найкращого рішення зі всіх можливих варіантів в умовах обмежень. Наслідки оптимізації можуть застосовуватися в багатьох галузях, таких як макро-економіка, фінанси, менеджмент підприємств, інженерія тощо. У статті розглядаються концептуальні особливості вирішення актуальної проблеми ефективного вирішення складних оптимізаційних задач (неопуклість цільової функції, її перервність, динамічність та стохастичність, а не просто багатоекстремальність) в управлінні корпорацією та підприємством  з метою підвищення ефективності та конкурентноздатності корпорацій та підприємств в умовах кризових явищ. Запропоновані науково-практичні результати рекомендовані до впровадження на підприємствах та компаніях не тільки в умовах України [8, 9], але для інших країн в умовах локальних та глобальних кризових явищ [10].

Publisher

European Scientific Platform (Publications)

Reference21 articles.

1. Palyvoda O. O., Seliverstova, O. S. (2017). Upravlinnia innovatsiinym rozvytkom promyslovosti u krainakh Yevropeiskoho Soiuzu na osnovi formuvannia klasternoi infrastruktury [Management of innovative development of industry in the countries of the European Union based on the formation of cluster infrastructure]. Naukovyi visnyk Polissia. 1(1(9). 185–191. [In Ukrainian].

2. Olena Palyvoda, Oksana Karpenko, Olena Bondarenko, Svitlana Bonyar and Andrea Bikfalvi (2018). Influence of network organizational structures on innovation activity of industrial enterprises. Problems and Perspectives in Management. 16(3). 174-188. DOI:10.21511/ppm.16(3).2018.14

3. Palyvoda O. M. (2019). Stratehichni napriamy derzhavnoi pidtrymky rozvytku innovatsiinykh merezhevykh struktur v ekonomitsi Ukrainy [Strategic directions of state support for the development of innovative network structures in the economy of Ukraine]. Zbirnyk naukovykh prats DUIT. Seriia «Ekonomika i upravlinnia». 45. 104-114. [In Ukrainian].

4. Hrashchenko I.S., Khmurova V. V. Innovatsiina polityka yak instrument orhanizatsiinykh zmin. [Innovative policy as a tool for organizational change. Economic development: theory, methodology, management] [materials of the 4th International Scientific and Practical Conference]. Budapest-Prague-Kyiv, 28-30 November 2016. 386, p. 361-369. [In Ukrainian].

5. Krasnyuk M., Kulynych Y., Krasniuk S., Goncharenko S. (2024). Design of innovative management information system. Grail of Science. №36. р. 237-245 https://doi.org/10.36074/grail-of-science.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3