Ф.И.О.
Макаревич Олег Александрович
Ученая степень
• кандидат экономических наук
Ученое звание
доцент
Почетное звание
—
Организация, должность
• Майкопский государственный технологический университет
доцент
Научные интересы
Управление агропромышленным холдингом с применением технологий искусственного интеллекта
Адрес веб-сайта
—
Электропочта
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 30 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Краткое описание
В статье приведены результаты исследования технологически полной цепи по производству зерна, его переработке и реализации хлебопродукции. Получены математические модели, описывающие процессы преобразования в блоках технологической цепи, и разработаны модели для оценки ее экономической эффективности
-
Краткое описание
В статье приведены результаты расчета экономической эффективности технологически интегрированной зерноперерабатывающей производственной системы на примере хлебопродуктовой цепи.
-
Управление агропромышленным холдингом на основе системно-когнитивного подхода
Краткое описаниеВ статье в общем виде сформулирована проблема управления агропромышленным холдингом, состоящая в том, что с одной стороны необходимо вырабатывать рекомендации по управлению холдингом, для чего необходима его адаптивная модель, а, с другой стороны, построение его модели затруднительно из-за высокой сложности и динамичности внутренней логистики объекта управления, его территориально распределенного и многоотраслевого характера, огромного количества экономических показателей, характеризующих его деятельность на различных уровнях его организации. Предлагается общий метод решения сформулированной проблемы путем применения системно-когнитивного подхода
-
Краткое описание
В статье сформулирована главная проблема управления агропромышленным холдингом и приводится основные результаты по ее решению на основе применения современной автоматизированной технологии управления знаниями: системно-когнитивного анализа (СК-анализ). Подробнее рассматривается технология когнитивных функций СК-анализа, обеспечивающая как выявление знаний из эмпирических данных, так и использование этих знаний для поддержки принятия решений по управлению холдингом в целом на основе управления характеристиками входящих в него предприятий
-
Краткое описание
В статье приведены результаты совершенствования и оценки организационной структуры Южной многоотраслевой корпорации (ЮМК) с помощью инструментальных средств
-
Краткое описание
В статье в общем виде сформулирована проблема управления агропромышленным холдингом, состоящая в том, что с одной стороны необходимо вырабатывать рекомендации по управлению холдингом, для чего необходима его адаптивная модель, а, с другой стороны, построение его модели затруднительно из-за высокой сложности и динамичности внутренней логистики объекта управления, его территориально распределенного и многоотраслевого характера, огромного количества экономических показателей, характеризующих его деятельность на различных уровнях его организации. Предлагается общий метод решения сформулированной проблемы путем применения системно-когнитивного подхода. Описывается 1-й этап синтеза модели: когнитивная структуризация объекта управления и классификация частных моделей, входящих в его многоуровневую семантическую информационную модель.
-
Краткое описание
В данной статье в соответствии с методологией Автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) рассматривается реализация 3-го АСК-анализа: синтез и верификация модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. На этом этапе осуществляется синтез и верифкация 3 статистических и 7 системно-когнитивных моделей: ABS – матрица абсолютных частот, PRC1 и PRC2 – матрицы условных и безусловных процентных распределений, INF1 и INF2 – частный критерий: количество знаний по А.Харкевичу, INF3 – частный критерий: Хи-квадрат: разности между фактическими и теоретически ожидаемыми абсолютными частотами INF4 и INF5 – частный критерий: ROI - Return On Investment, INF6 и INF7 – частный критерий: разность условной и безусловной вероятностей (коэффициент взаимосвязи). Достоверности созданных моделей оценивались в соответствии с пред- ложенной метрикой, сходной с известным F-критерием, но не предполагающей выполнение нормального распределения, линейности объекта моделирования, независимости и аддитивности действующих на него факторов. Достоверность полученных моделей оказалось достаточно высокой для решения последующих задач идентификации, прогнозирования и принятия решений, а так-же исследования моделируемого объекта путем исследования его модели, которые планируется рассмотреть в будущих статьях
-
Краткое описание
В данной статье в соответствии с методологией Автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) рассматривается реализация 1-го и 2-го этапов АСК-анализа: когнитивной структуризации и формализации предметной области. На этапе когнитивной структуризации предметной области, исследователи решают, что рассматривать в качестве объекта моделирования, влияющих на него факторов и результатов их действия. В соответствии с результатами когнитивной структуризации подготавливаются база исходных данных для исследования (обучающая выборка или база прецедентов). На этапе формализации предметной области база исходных данных нормализуются, т.е. разрабатываются классификационные и описательные шкалы и градации, и с их использованием база исходных данных кодируется. В результате формируется база событий (эвентологическая база данных) и обучающая выборка. Этап когнитивной структуризации и подготовки исходных данных не формализован, а этап формализации предметной области полностью автоматизирован и выполняются непосредственно с применением универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», которая является программным инструментарием АСК-анализа. Этапы когнитивной структуризации и формализации предметной области АСК-анализа являются первыми этапами преобразования данных в информацию, а ее в знания. Последующие этапы: синтез и верификация системно-когнитивной модели, решение задач идентификации, прогнозирования и принятия решений, а так- же исследования моделируемого объекта путем исследования его модели планируется рассмотреть в будущих статьях
-
Синтез и верификация двухуровневой семантической информационной модели агропромышленного холдинга
Краткое описаниеВ статье на простом примере описывается смысл семантической информационной модели СК-анализа. Приводятся результаты синтеза и верификации системы частных моделей, входящих в двухуровневую семантическую информационную модель управления агропромышленным холдингом.
-
Краткое описание
В статье приводятся примеры постановки и решения задач прогнозирования и поддержки принятия решений (управления) для агропромышленного холдинга на основе его двухуровневой семантической информационной модели