В условиях пандемии новой коронавирусной инфекции резко возросла значимость одноразовой посуды и упаковки для продуктов питания. С одной стороны, это способствовало повышению спроса на такую продукцию, а с другой – усилило и так острую конкуренцию на данном рынке. В результате перед производителями одноразовой посуды встала жизненно важная задача, связанная с поиском путей сохранения и расширения клиентской базы. Сегодня перспективным способом ее решения считается разработка и внедрение различных продуктовых и технологических инноваций. Однако реализация подобных проектов является достаточно сложным процессом, поскольку предлагает не только создание или модификацию производственных технологий и производимых продуктов, но и осуществление организационных изменений, связанных со всеми бизнес- процессами предприятия. Как показывает практика, особую роль при проведении таких организационных изменений играет человеческий фактор, при этом наибольшую угрозу для проекта представляют не ошибки планирования и реализации изменений, а сопротивление сотрудников. Одним из способов его предупреждения или снижения является создание специальной команды поддержки изменений, отличающейся инициативностью. Однако на практике достаточно трудно выявить таких сотрудников, которые не только имеют желание участвовать в реализации изменений, но и обладают достаточными знаниями, навыками, опытом для их проведения. Для решения данной проблемы было предложено моделирование поведения сотрудников, направленное на оптимизацию состава такой команды на основе исследования различных характеристик. Для его практической реализации использовался алгоритм пчелиных колоний, модифицированный путем введения элементов нечеткости (для задания начальных позиций поиска).

Выявлены особенности инновационных проектов, которые должны учитываться при построении моделей информационных процессов в системах поддержки принятия решений (СППР) по проектному управлению. Показано, что с точки зрения учета данных особенностей перспективным представляются способы формирования знаний в виде онтологий и применение процедур анализа информации, основанных на прецедентных методах. Выявлены ограничения существующих прецедентных методов, в том числе предполагающих формирование базы знаний в виде онтологий, для их использования при управлении проектами. Обоснованы направления развития методов представления знаний в виде онтологий и их применения в рамках прецедентных подходов: обеспечение возможности использования нескольких независимых онтологий по разным предметным областям; учет отличий анализируемых проектов и создание условий для адаптации онтологий при изменении показателей внешней и внутренней среды проекта. Предложена структура СППР для проектного управления, обеспечивающая использование нескольких предметных и функциональных онтологий и разработанного нечетко- логического алгоритма адаптации рациональных решений, принятых ранее, для текущей ситуации. Приведено описание программных средств, реализующих предложенные модели и процедуры, а также результаты их применения для поддержки решений при управлении проектом по разработке инновационного асинхронного электродвигателя. Показано, что предлагаемый подход допускает описание текущей ситуации в лингвистическом виде. При этом, в отличие от известных вариантов прецедентных методов на основе применения онтологических моделей, описанный алгоритм вывода решений позволяет учитывать характеристики анализируемых ситуаций, относящиеся к различным предметным и функциональным областям. Это позволяет вырабатывать рекомендации по распределению ресурсов на выполнение проектных работ на основе анализа положительного опыта реализации проектов различного масштаба.

В статье представлена авторская разработка DVCompute Simulator, которая является коллекцией общецелевых программных библиотек для дискретно- событийного моделирования. Целью исследования было создание на основе единого метода эффективного по скорости исполнения набора симуляторов на языке Rust для разных режимов имитации. Симуляторы охватывают такие режимы, как обычное последовательное моделирование, вложенное моделирование и распределенное моделирование. В статье описано, как вложенное моделирование пересекается с теорией игр, а распределенное моделирование может быть использовано для запуска имитаций моделей больших размерностей на суперкомпьютерах. Показано, как эти разные режимы имитации могут быть реализованы на основе единого подхода, сочетающего в себе многие парадигмы: и событийно-ориентированную, и процесс-ориентированную, и подобные языку GPSS блоки, и даже частично агентное моделирование. Авторский метод основан на использовании приемов функционального программирования, где имитационная модель описывается как композиция вычислений. В статье приведены результаты тестов двух модулей, поддерживающих как оптимистичный, так и консервативный методы распределенного моделирования.

Важнейшими тенденциями современного общественного развития являются экономическая конвергенция и цифровизация. Именно их взаимодействие создает новые возможности повышения конкурентоспособности и эффективности в рамках совместного бизнеса представителей самых разных сегментов и секторов экономики. Основной институционально-организационной формой ведения бизнеса в рамках межсекторной экономической конвергенции под влиянием цифровизации становится экосистема. Целью статьи является уточнение понятия экосистемы как формы ведения совместного бизнеса в условиях межсекторной экономической конвергенции и цифровизации, а также построение классификации экосистем. В исследовании выдвигается следующая гипотеза – экосистема как институционально-организационная форма ведения совместного бизнеса является результатом одновременного влияния на него межсекторной экономической конвергенции и цифровизации, а «связь базового продукта, предоставляемого клиенту инициатором межсекторной экономической конвергенции до создания экосистемы, с цифровыми и/или информационными технологиями» может быть признаком классификации экономических экосистем. Новизной подхода является следующее. Рассмотрение экосистемы как формы ведения совместного бизнеса при одновременном воздействии на него экономической межсекторной конвергенции и цифровизации позволило уточнить понятие экосистемы, выделить параметр экосистемы, применяемый для классификации экосистем, и его основную характеристику, значения которой могут использоваться при построении классификации экономических экосистем.