Направления исследований

1. Моделирование и стратегическое управление социально-экономическими системами на основе теории заинтересованных сторон.

1.1. Разработка многопериодных моделей выбора чистых и смешанных типов стратегий взаимодействия организации с группами заинтересованных сторон в условиях неопределенности.

Научное направление посвящено разработке новых многопериодных моделей выбора чистых и смешанных типов стратегий взаимодействия организации с группами заинтересованных сторон в условиях неопределенности. Данные модели должны позволить учитывать многократные (причем, далеко не всегда монотонные) изменения характеристик отношений между организацией и ее стейкхолдерами, вызванные различными факторами, в том числе, изменениями отношений между самими заинтересованными сторонами. Предполагается использование сценарного подхода при моделировании изменений отношений организации с группами заинтересованных сторон и стейкхолдеров между собой. Предполагается получение интегральной оценки последствий выбора каждого типа стратегии с учетом вероятности сценариев. Для снижения возникающих рисков предполагается разработка методов формирования «смешанных» стратегий. Поскольку выбор стратегий обычно осуществляется в условиях высокой неопределенности, недостатка релевантной информации, носящей невероятностный характер (при одновременном огромном объеме неоднозначной информации, которую необходимо учитывать при принятии решений), предполагается модификация разработанных моделей с использованием нечетко-множественного инструментария.

Научный коллектив: Солодухин К.С., Гресько А.А.

Основные публикации по направлению*

*С другими публикациями можно ознакомиться, кликнув на фамилию интересующего автора

1.2. Разработка нечетко-множественных моделей и методов поддержки принятия стратегических решений в стейкхолдер-компаниях.

Научный коллектив: Мазелис Л.С., Солодухин К.С., Гресько А.А., Лавренюк К.И., Морозов В.О., Лихошерст Е.Н.

Основные публикации по направлению*

*С другими публикациями можно ознакомиться, кликнув на фамилию интересующего автора

1.3. Экономико-математическое моделирование процесса инвестирования в человеческий капитал.

В рамках реализации гранта РФФИ №18-010-01010 “Разработка экономико-математических методов и моделей развития регионального человеческого капитала”, 2018-2020 гг.:

1. разработана концептуальная модель развития регионального человеческого капитала за счет процесса инвестирования региональных государственных финансовых средств в повышение качества жизни и развитие регионального человеческого капитала;
2. построены эконометрические модели, функционально описывающие каналы влияния: структура и объемы инвестиций по разным направлениям инвестирования в региональный человеческий капитал → показатели регионального человеческого капитала → показатели социально-экономического развития региона → показатели демографических процессов в регионе;
3. разработана многопериодная оптимизационная модель распределения инвестиций, направляемых на повышение качества жизни населения и развитие человеческого капитала региона, для повышения величины регионального человеческого капитала в четкой и нечеткой постановках;
4. разработана динамическая модель формирования оптимальной структуры региональных государственных инвестиций, способствующей через опережающее развитие человеческого капитала достижению стратегических целей и задач социально-экономического развития региона и позволяющая формировать инвестиционные стратегии в области развития регионального человеческого капитала, в четкой и нечеткой постановках;
5. разработан метод формирования оптимального портфеля стратегических проектов на региональном уровне, напрямую или косвенно влияющих на развитие регионального человеческого капитала, для максимально возможного продвижения по развитию регионального человеческого капитала в четкой и нечеткой постановках;
6. разработан метод формирования оптимального портфеля стратегических проектов на региональном уровне, напрямую или косвенно влияющих на развитие регионального человеческого капитала, для максимально возможного продвижения по достижению целевых значений показателей социально-экономического развития региона в четкой и нечеткой постановках;
7. разработан метод оценки возможной степени отклонения от моделируемого продвижения по достижению стратегических целей и задач региона на основе формирования оптимальной структуры государственных инвестиций, способствующих развитию человеческого капитала.

Результаты представлены в: 6 статьях в продолжающихся изданиях, индексируемых аналитическими базами данных Scopus и/или Web of Science; 4 статьях в журналах, индексируемых РИНЦ и входящих в список ВАК; 2 статьях в сборниках конференций; 3 тезисах (докладах) на конференциях; 1 монографии.

Научный коллектив: Мазелис Л.С., Лавренюк К.И.

Основные публикации по направлению*

*С другими публикациями можно ознакомиться, кликнув на фамилию интересующего автора

1.4. Анализ кластерного потенциала, идентификация и оценка кластеров в экономике.

Научное направление посвящено разработке методов, позволяющих идентифицировать кластер на уровне видов экономической деятельности региона, анализируя перспективные для кластеризации отрасли в динамике с применением теории графов и корреляционно-регрессионного анализа. В рамках данного направления также разрабатываются модели для определения связей ресурсного обмена потенциальных участников кластера с применением теории заинтересованных сторон. Исследования проводятся совместно с кафедрой экономики и менеджмента.

Научный коллектив: Титова Н.Ю., Первухин М.А.

Основные публикации по направлению*

*С другими публикациями можно ознакомиться, кликнув на фамилию интересующего автора

1.5. Эконометрическое моделирование зависимости индикаторов социально-экономического развития региона и показателей качества жизни.

Направление посвящено нахождению эконометрических зависимостей индикаторов социально-экономического развития региона и показателей качества жизни. Знание такой взаимосвязи позволит: с одной стороны, учитывать при прогнозе показателей качества жизни синергетические эффекты, возникающие при изменении экономических показателей, с другой – позволит решать обратную задачу расчета необходимых ресурсов для достижения плановых значений показателей, характеризующих качество жизни населения.

Научный коллектив: Мазелис Л.С., Солодухин К.С., Емцева Е.Д., Мартышенко С.Н., Гресько А.А., Лавренюк К.И., Морозов В.О.

Основные публикации по направлению*

*С другими публикациями можно ознакомиться, кликнув на фамилию интересующего автора

2. Механика деформируемого твердого тела.

Направление посвящено математическому моделированию процессов интенсивного необратимого деформирования упруговязкопластических материалов в неизотермическом случае; постановке и решению краевых задач теории больших упругопластических деформаций о прямолинейных и вискозиметрических течениях. Исследования проводятся совместно с Институтом автоматики и процессов управления ДВО РАН.

Научный коллектив: Буренин А.А., Ковтанюк Л.В. (ИАПУ ДВО РАН), Бегун А.С. (ИАПУ ДВО РАН), Панченко Г.Л., Дац Е.П.

Основные публикации по направлению*

*С другими публикациями можно ознакомиться, кликнув на фамилию интересующего автора

3. Аналитика Больших Данных

3.1. построения на основе больших медицинских данных моделей, описывающих процессы в области клинической медицины.

• Разработаны многофакторные регрессионные модели, с помощью которых можно оценить в количественном выражении влияние социально-экономических условий конкретного региона на активность эпидемического процесса туберкулёза. Модели построены на основе данных панельной структуры с предварительной кластеризацией регионов РФ по бремени туберкулёза. Разнообразие социально-экономических факторов, влияющих на основные индикаторы эпидемического процесса, сокращается по мере роста его напряжённости.
• Рассмотрена задача планирования стационарной медпомощи и углубления персонализированного подхода к терапии для больных сахарным диабетом 1 типа. На основе кластерного анализа записей МИС выстроен континуум, показывающий этапы развития патогенетического процесса, и выявлены различия в стационарном ведении пациентов с СД 1 – в назначаемых диагностических процедурах и операциях. Это позволило углубиться в патогенетические механизмы развития заболевания. Для выявленных кластеров определены кластерообразующие медуслуги. Проанализированы и сопоставлены открытые международные генетические базы данных для некоторых ключевых с точки зрения патогенеза СД 1 молекулярных комплексов с данными, описывающими кластеры.

Основные результаты представлены в 2 статьях в изданиях, индексируемых аналитическими базами данных Scopus и/или Web of Science; 1 статье в журнале, индексируемом РИНЦ и входящих в список ВАК:

Научный коллектив: Мазелис Л.С., Шахгельдян К.И., Кучерова С.В., Емцева Е.Д., Мазелис А.Л., Яковлева Д.А., Левагин А.Д., Солдатов Д.А., Котова Е.С., Николаев А.Э.

3.2. API-Социология: оценка глобальных деструктивных влияний на глокализационную ситуацию. 

Предложена гибридная социологическая и технологическая концепция умного города с согласованными решениями, дополняющими друг друга. Разработанная модель на основе цифровых архитектур и бионического решения для обеспечения управления данными и с политикой здравоохранения, включённой в социологию города, показывает, что умный город по сравнению с традиционным городом внутри обладает тесными взаимосвязями, как социальный «организм». Показана зависимость здоровья от целостной реализации целей устойчивого развития и внедрения среди населения практики ответственного «устойчивого» поведения.

Результаты представлены в публикациях, индексируемых аналитическими базами данных Scopus и/или Web of Science.
Основные публикации:

Научный коллектив: Мазелис Л.С., Яковлева Д.А..

4. Совершенствование организационной структуры управления транспортной системой крупного города.

Научный коллектив: Ембулаев В.Н.

Основные публикации по направлению*

*С другими публикациями можно ознакомиться, кликнув на фамилию интересующего автора

5. Разработка методов анализа многомерных данных.

Этим направлением под руководством профессора кафедры математики и моделирования Мартышенко С.Н. занимаются студенты бакалавриата «Бизнес-информатика» и магистратуры «Информационная бизнес-аналитика». Задачи, которыми они занимаются: выявление и анализ структур в условиях зашумленных выборок (проблема классификации многомерных данных), повышение качества данных (обнаружение ошибок и восстановление данных), разработка компьютерных технологий анализа плохо структурированных данных.