МОДЕЛИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕХАНИЗМОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.21740078Ключевые слова:
макроэкономические индикаторы, распознающая система управления, оптимизация управления, цифровая зрелость, механизмы принятия решений.Аннотация
В статье рассматриваются вопросы совершенствования механизмов принятия решений в управлении
отраслями экономики на основе интеграции теории графов и методов многокритериальной оптимизации. Авторы
обосновывают необходимость перехода от интуитивных методов менеджмента к построению интеллектуальных
распознающих систем управления. В работе представлена двухуровневая модель: структурная и функциональная.
Предложена расширенная система ограничений, учитывающая ресурсный, технологический и социальный
потенциал региона и отрасли. Результаты исследования позволяют решить процесс выбора приоритетных
задач развития региона и могут быть использованы для создания программных комплексов поддержки принятия
решений в государственных органах управления.
Библиографические ссылки
Указ Президента Республики Узбекистан от 16.02.2026 г. «О дополнительных мерах по последовательному
продолжению и выведению на новый этап реформ в рамках приоритетных направлений развития страны до
года» № УП-211.
Постановление Кабинета Министров Республики Узбекистан от 17.07.2024 г. «О дополнительных мерах по
поддержке предпринимателей малых промышленных зон и молодёжных индустриально-предпринимательских
зон» № 432.
Далиев А. Ш. Методологические основы развития жилищного строительства в условиях урбанизации:
монография. – Т.: «Инновацион ривожланиш нашриёт-матбаа уйи», 2025. – 256 с.
Isard W. Methods of Interregional and Regional Analysis. – Routledge, 2017.
North D. C. Institutions, Institutional Change, and Economic Performance. – Cambridge University Press, 1990. – 152 p.
Wen J., Fang X., Xu Y., Tian C., Fei L. Low-rank representation with adaptive graph regularization // Neural Networks.
– 2018. – Vol. 108. – P. 83–96.
Why industrial transition stalls and how to move it forward // WEF. – May 7, 2026. https://www.weforum.org/stories/2026/05/
global-impact-coalition-industrial-transition.
Романков С. В. Актуальность использования математических моделей в экономических задачах // Вестник
науки. – 2022. – № 9 (54). – Т. 2. – С. 63–69. – ISSN 2712-8849. – Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.
рф/article/6174.
Кирибаев Е. И. Применение экономико-математических моделей в управлении промышленным предприятием
// Молодой учёный. – 2025. – № 26 (577). – С. 54–56. – URL: https://moluch.ru/archive/577/127236.
Ясинский Д. Ю. Разработка системы управления знаниями на промышленном предприятии / Д. Ю. Ясинский //
Креативная экономика. – 2023. – Т. 17, № 1. – С. 349–368. – DOI: 10.18334/ce.17.1.116993.
Alkhayat G., Mehmood R. AI explainability and governance in smart energy systems: A review // Frontiers in Energy Research.
– 2023. – DOI: 10.3389/fenrg.2023.1071291 (Университет имени Короля Абдулазиза, Саудовская Аравия).
Закон РК от 13 января 2012 года № 541-IV «Об энергосбережении и повышении энергоэффективности».
Постановление Кабинета Министров Республики Казахстан от 24 июля 2024 года «Об утверждении Концепции
развития искусственного интеллекта на 2024–2029 годы» № 592.
Указ Президента Республики Казахстан от 2 февраля 2023 года «Об утверждении Стратегии достижения
углеродной нейтральности Республики Казахстан до 2060 года» № 121 [Электронный ресурс] // ИПС «Әділет».
– URL: https://adilet.zan.kz/rus/docs/U2300000121 (дата обращения: 28.06.2026).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 MUHANDISLIK VA IQTISODIYOT
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.