• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Моделирование и оценка программ развития систем управления эффективностью
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Моделирование и оценка программ развития систем управления эффективностью

Экономический анализ: теория и практика. 2015. № 3 (402). С. 18–28.
Исаев Д. В.

Статья посвящена вопросам развития систем управления эффективностью, обеспечивающих информационную поддержку корпоративного управления и стратегического менеджмента. В настоящее время целостная методология управления развитием таких систем отсутствует, поэтому разработка принципов и подходов к оценке и выбору программ их развития представляется весьма актуальной. Цель исследования состоит в разработке методологического подхода к оценке программ развития систем управления эффективностью. Задачи исследования включают выявление особенностей программ развития таких систем, а также определение методов и моделей, позволяющих оценивать альтернативные программы развития и принимать решения в части выбора одной из них для реализации. Работа основана на анализе существующих методов управления развитием организационно-технических систем. Построение концептуальной модели программы развития системы управления эффективностью выполнено с учетом сущности и особенностей дискретно-событийного имитационного моделирования. Особенностями оценки программ развития систем управления эффективностью являются невозможность финансовой оценки их результатов (и, следовательно, неприменимость традиционных методов инвестиционного анализа), а также существенное влияние фактора неопределенности. Такие программы рекомендуется оценивать на основе динамики уровня развития систем (в сопоставлении с пороговыми уровнями зрелости), с применением дискретно-событийного имитационного моделирования. Основными элементами модели являются проекты, события, показатели развития и финансовые показатели. Результаты моделирования служат для оценки программ развития по критериям результативности и экономичности. Эти критерии могут быть дополнены качественными аспектами, оцениваемыми экспертным путем в рамках многокритериального анализа решений. Оценка программ развития систем управления эффективностью должна производиться на основе динамики уровня зрелости таких систем и соответствующих финансовых показателей, с учетом вероятностного характера ряда параметров. Предложена концептуальная имитационная модель развития системы, обоснованы принципы оценки программ развития на основе результатов имитационного моделирования.

Научное направление: Компьютерные науки
Приоритетные направления: бизнес-информатика
Язык: русский
Полный текст
Ключевые слова: управление эффективностьюимитационное моделированиеsimulationпрограмма развитиясистема управления эффективностьюperformance management systemdevelopment programperformance managementуровень развитиядискретно-событийное моделированиеdiscrete event simulationmaturity level
Похожие публикации
QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks
Neal N. X., Weiqing L., Dacheng H. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 P. 1–22
Добавлено: 13 мая 2026 г.
Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing
Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Интегрированная среда моделирования для верификации и валидации программ управления подключенными и высокоавтоматизированными транспортными средствами
Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110
На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Connected and Automated Vehicle Scenario Manager Graphical User Interface
Тихонов Р. А., Efendiev M. T., Fedotenkov A. A., 2026 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) 2026 P. 542–547
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Proceedings 2026 IEEE 11th International Conference on Smart Cloud SmartCloud 2026 8-10 May 2026
Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026.
Добавлено: 10 мая 2026 г.
От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Explainable AI for Industry 5.0: Shedding light on the black box
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Comparative Analysis of Students’ Perceptions of Programming Puzzles: Parson’s and Wordle-Like
Варнавский А. Н., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 37487–37508
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Towards performance analysis of GPU-aware MPI over Angara interconnect
Ismagilov T., Mukosey A., Смирнов Ф. А. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2026 Vol. 40 No. 2 P. 240–253
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Программные инструментальные средства для разработки мероприятий по снижению брака серийного производства
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Мезенцев А. С., Прикладная математика и вопросы управления 2025 № 2 С. 99–116
Представлен обзор современных методов и основанных на них программных инструментах, применяемых для математического моделирования серийных производственных процессов с целью снижения брака и повышения качества производимых изделий. Перечисляются группы работ, нацеленных на обнаружение и классификацию дефектов, работ, в которых решаются задачи прогнозирования образования дефектов и определения значимости параметров, работ направленных на поиск оптимального сочетания технологических параметров изготовления изделий, ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Моделирование и оценка ресурсных затрат алгоритмов маршрутизации в сетях на кристалле с двумерной циркулянтной топологией
Монахова Э. А., Монахов О. Г., Рзаев Э. Р. и др., Прикладная дискретная математика 2026 Т. 71 С. 112–127
В настоящей работе исследовано совместное конструирование топологий семейств оптимальных по диаметру циркулянтных сетей $C(N; \pm 1, \pm s_2)$ и реализуемых для них оптимальных алгоритмов маршрутизации сложности $O(1)$. Предлагаемый алгоритм маршрутизации основан на использовании масштабируемых параметров $L$-образных шаблонов плотной укладки графов на плоскости для семейств оптимальных сетей. Определены аналитические формулы зависимости этих параметров от диаметра графов семейств ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
AlphaDent: A dataset for automated tooth pathology detection
Sosnin E. I., Vasil’ev Y. L., Solovyev R. A. и др., Computer Optics 2025 Vol. 49 No. 6 P. 1129–1137
Добавлено: 4 мая 2026 г.
Мультимодальные модели в медицинской диагностике как универсальный инструмент
Назаренко А. Г., Федоров М. В., Мошкин А. С. и др., Вестник Росздравнадзора 2026 № 1 С. 14–29
Мультимодальные фундаментальные модели и медицинские мультимодальные большие языковые модели формируют новый класс диагностических систем поддержки принятия решений, способных работать с разнородными источниками данных: медицинскими изображениями (рентген, КТ, МРТ, УЗИ, гистология), сигналами (ЭКГ, ЭЭГ), текстом (история болезни, протоколы, выписки), лабораторными показателями, данными молекулярного профилирования и др. В статье систематизированы архитектуры и стратегии обучения, обеспечивающие переносимость между ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
2025 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)
Honolulu: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 мая 2026 г.
MinMAE calibration method for convolutional neural network quantization
Vasilev A., Kapitanov A., Solovyev Roman A. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article 3724
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Machine Learning Methods for Fast Evaluation of Static IR Drop Effect
Solovyev Roman A., Telpukhov Dmitry, Shafeev I. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 3 Article 169
Добавлено: 3 мая 2026 г.
On the minimum number of maximal distance-k independent sets in trees
Талецкий Д. С., / Series arXiv "math". 2026.
Добавлено: 1 мая 2026 г.
Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE)
Даюб А., Сулейман Э., IEEE, 2026.
Добавлено: 30 апреля 2026 г.
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли
М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024.
Интелшектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли, Калининград, Россия, 2024, ООО «Геомодель Развитие» ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Bioinspired Method of Agent Redistribution between Groups
Karpova Irina Petrovna, Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 4 P. 1138–1144
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Агентная модель поведения вкладчиков на региональном рынке банковских услуг (вкладов)
Раменская А. В., Бектемиров Р. Р., Корнейченко Е. Н., В кн.: Имитационное моделирование. Теория и практика (ИММОД 2025).: СПб.: АО "ЦТСС", 2025. С. 463–470.
Для стабильного функционирования банкам необходимо анализировать предпочтения и поведение своих клиентов. Высокое значение ключевой ставки отразилось на депозитной политике банков. Цель исследования - разработка имитационной модели поведения клиентов на региональном рынке банковских вкладов. Предложена агентная имитационная модель, описывающая рынок банковских вкладов в регионе с тремя банками и ограниченным количеством потенциальных вкладчиков. Рассмотрены два сценария внедрения ...
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Имитационное моделирование. Теория и практика (ИММОД 2025)
СПб.: АО "ЦТСС", 2025.
В научном издании представлены труды Двенадцатой всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2025) по следующим направлениям: - теоретические основы и методология имитационного и комплексного моделирования; - методы исследования и оценки качества моделей, валидация и верификации моделей; - методы и системы распределенного моделирования; - ...
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
Применение имитационного моделирования для повышения эффективности процесса реализации посадочного материала
Бабкина Т. С., Долматов С. Н., Известия Тульского государственного университета. Технические науки 2025 № 9 С. 73–80
Имитационное моделирование является современным инструментом, предназначенным для проведения анализа различных систем. Реализация моделей в области взаимодействия «продавец-покупатель» позволяет моделировать процессы принятия решения покупателем, прогнозировать время ожидания в очереди, обработки заявки и т.п. Методы моделирования позволяют повысить показатели бизнеса, уменьшить или спрогнозировать возможные риски. Средствами пакета AnyLogic построена модель реализации саженцев садовых культурных растений. Разработана дискретно-событийная ...
Добавлено: 13 апреля 2026 г.
Modeling Sunlight in Gazebo for Vision-Based Applications Under Varying Light Conditions
Sultanov R., Safin R., Martinez-Garcia E. и др., , in: Proceedings of the 21st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - (Volume 1) ICINCO 2024.: SciTePress, 2024. P. 519–526.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору