ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ МЕРЕЖЕВОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ДЛЯ РОЗПОДІЛУ РЕСУРСІВ У ВІЙСЬКОВІЙ СФЕРІ В УМОВАХ НАДМІРНОЇ НОМЕНКЛАТУРИ ОДНОТИПНИХ ЗАСОБІВ

Анотація

У роботі розглянуто проблему оптимального розподілу ресурсів у військових умовах, яка виникла внаслідок різноманіття матеріально-технічної допомоги та специфіки експлуатації сучасного обладнання, а також істотних часових і матеріальних обмежень процесу підготовки особового складу.
Основною метою дослідження є математична формалізація задачі, спрямованої на вирішення поставленої проблеми, та розгляд процесу її розв’язання існуючими та добре зарекомендованими математичними методами теорії дослідження операцій, що дозволяє максимізувати ефективність використання наявних людських і матеріальних ресурсів, у тому числі й у процесі розробки та впровадження запропонованого у роботі підходу.
У першій частині роботи коротко окреслено основні поняття теорії мережевої оптимізації, зокрема, задач максимального потоку та мінімальної вартості. Продемонстровано доцільність використання цих методів для задач розподілу ресурсів із урахуванням обмежень і спорідненості між ресурсами та користувачами.
В основній частині роботи запропоновано приклад конкретної задачі розподілу озброєння серед військовослужбовців, сформульовано математичну модель даної задачі в тому числі й у вигляді графу, та продемонстровано процедуру її розв'язання із використанням методу Фогеля для визначення початкового допустимого розв’язку та методу потенціалів для отримання оптимального розподілу. Результати демонструють можливість забезпечення максимального використання навичок особового складу, що є одним із важливих елементів максимізації ефективності дій відповідного підрозділу.
У заключній частині роботи підкреслено перспективність автоматизації процесу розподілу ресурсів із використанням запропонованих алгоритмів. Обґрунтовано можливості застосування методів у цивільних галузях, таких як логістика та управління персоналом, а також напрямки подальших досліджень, включно із врахуванням додаткових критеріїв оптимізації та впливу невизначеності вхідних даних на її результати.