• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Выбор эффективной стратегии развития предприятия
  • 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
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
19 августа 2026 г.
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.

 

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

?

Выбор эффективной стратегии развития предприятия

С. 169–172.
Кравченко Т. К.

Проблема выбора эффективной стратегии развития предприятия является весьма актуальной и чрезвычайно сложной. Прежде всего, должны быть разработаны альтернативные стратегии, из которых и предстоит выбрать наиболее предпочтительную. При оценке различных альтернатив должны быть сформулированы признаки, с позиций которых предстоит сравнивать стратегии, такие как: гибкость, надежность, адаптируемость и т.д. Оценена их относительная значимость, которая необходима при сравнении вариантов. Должна быть учтена неопределенность в условиях принятия решений, а также в последствиях выбора альтернативы. Рассматриваемая задача относится к числу слабо структурируемых или неструктурированных. Поэтому необходимо свести ее к общей постановке задачи принятия решения: индивидуальный или групповой ЛПР (лицо, принимающее решение) в условиях проблемных ситуаций, моделирующих условия внешней среды, разрабатывает альтернативные варианты стратегий, оценивает последствия, к которым приводит реализация той или иной стратегии. Формирует признаки и критерии, с позиций которых оцениваются альтернативы, и используя принципы согласования различных оценок, выбирает наиболее предпочтительный вариант

Язык: русский
Полный текст
DOI
Ключевые слова: Экспертная система поддержки принятия решений (ЭСППР)Функциональная структура ЭСППРУчет неопределенности в условиях и последствиях принятия решения при выборе эффективной стратегии развития предприятия.Общая постановка неструктурируемой задачи принятия решения

В книге

Стратегическое планирование и развитие предприятий: материалы ХХII Всероссийского симпозиума. Москва, 13–14 апреля 2021 г.
М.: ЦЭМИ РАН, 2021.
Похожие публикации
Системы поддержки принятия решений
Кравченко Т. К., Исаев Д. В., М.: Юрайт, 2017.
В учебнике рассматриваются вопросы информатизации процессов принятия решений: постановка задачи, типовые этапы, подходы к моделированию условий принятия решений, а также последствий выбора различных вариантов. Рассматривается роль экспертных оценок, которые используются: для определения вероятностей возникновения проблемных ситуаций; определения коэффициентов компетентности экспертов, оценивающих альтернативы; формирования оценок рассматриваемых альтернатив. Выделяются особенности принятия групповых решений. Особое внимание уделено поддержке ...
Добавлено: 12 января 2017 г.
Адаптация методов семейства ELECTRE для включения в Экспертную систему поддержки принятия решений
Кравченко Т. К., Дружаев А. А., Бизнес-информатика 2015 № 2 (32) С. 69–78
Аналитическое обоснование вариантов решений с использованием систем поддержки принятия решений (СППР) существенно повышает качество принимаемых решений. Использование существующих в настоящее время СППР, как правило, включающих в себя один-два метода принятия решений, не всегда приводит к желаемым результатам, поскольку каждый метод основан на определенных предпосылках и не является универсальным. Наибольший эффект достигается в том случае, когда ...
Добавлено: 29 июня 2015 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
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору