Адаптивный алгоритм децентрализованного управления инновационными проектами в условиях ограниченного ресурса внимания руководителя

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Разработан адаптивный алгоритм децентрализованного управления инновационными проектами, основанный на модели ограниченного внимания руководителя. В условиях роста сложности проектов и высокой неопределенности управленческая нагрузка на центральный контур управления приобретает системный характер, что требует структуризации процедур перераспределения контрольных функций. Предложен алгоритм автоматизированного распределения контроля, учитывающий сложность задач, уровень доверия к исполнителям и значимость результатов для организации. На основе интегрального показателя потребности в контроле реализуется динамический выбор режима управления: централизованное вмешательство, управление по исключениям или децентрализованный контроль. Децентрализация рассматривается не как статическая организационная характеристика, а как адаптивный процесс, активируемый состоянием управленческой нагрузки. Методологическая основа исследования включает элементы теории активных систем, вероятностного анализа и алгоритмического моделирования. Предложенный механизм позволяет снизить риск перегрузки руководителя, повысить устойчивость принятия решений и обеспечить более рациональное использование управленческого ресурса в инновационной деятельности. Полученные результаты могут быть использованы при разработке систем поддержки управленческих решений и цифровых платформ управления проектами.

Полный текст

Введение Развитие инновационных проектов в современных организационных системах сопровождается устойчивым ростом управленческой сложности, обусловленным как технологическими факторами, так и усложнением институциональной и рыночной среды [1; 2]. В условиях высокой неопределенности, характерной для инновационной деятельности, на руководителя проекта или организации возлагается функция интеграции различных потоков информации, координации решений и оперативного реагирования на отклонения от плановых параметров и показателей [3; 4]. При этом в большинстве традиционных моделей управления предполагается неявная возможность неограниченного вовлечения руководителя в управленческий процесс [5], что вступает в противоречие с реальными когнитивными и временными ограничениями. Одним из наименее структурированных, но критически значимых факторов управления является ресурс внимания руководителя [6-8]. В отличие от материальных, финансовых или трудовых ресурсов, внимание обладает принципиально иной природой - оно ограничено, не накапливается, не поддается прямому масштабированию и характеризуется нелинейным снижением эффективности при перегрузке [9-11]. В условиях инновационных проектов, в которых возрастает интенсивность управленческих событий, данный фактор приобретает системообразующее значение по причине того, что именно перегрузка управленческого центра часто становится причиной запаздывающих решений, роста числа управленческих ошибок и утраты согласованности действий. Исследования в области организационного дизайна и управления инновациями все чаще указывают на необходимость децентрализации управления и перераспределения контрольных функций между элементами организационной системы [12-15]. Вместе с тем децентрализация в большинстве работ рассматривается либо как статическое структурное решение, либо как управленческая рекомендация, которая не сопровождается механизмом адаптации к изменяющейся нагрузке. В результате остается недостаточно проработанным вопрос о том, как и каким образом система управления должна динамически изменять степень централизации в зависимости от состояния управленческого контура и ограничений внимания руководителя. Дополнительную сложность вносит активный характер участников инновационных проектов. С позиций теории активных систем элементы организационной структуры обладают собственными целями, предпочтениями и стратегиями поведения[16] [16; 17], что делает невозможным жестко заданное распределение контроля без учета вероятностной природы управленческих процессов. По этой причине задача разработки адаптивных механизмов и алгоритмов управления, сочетающих принципы децентрализации, управления по исключениям и автоматизированного перераспределения контрольных функций на основе структурированных критериев, является актуальной. Несмотря на наличие исследований, посвященных отдельным аспектам ограниченного внимания [18; 19], управлению по исключениям [20-22] и стохастическому моделированию организационных процессов [23-25], полноценные методологические модели, объединяющие данные подходы в рамках единого механизма управления инновационными проектами, отсутствуют. Недостаточно исследован потенциал применения элементов теории вероятностей, марковских процессов, энтропийного подхода и теории очередей для структуризации динамики управленческой нагрузки и обоснования переходов между различными режимами управления. Цель исследования - разработка адаптивного алгоритма децентрализованного управления инновационными проектами, основанного на модели ограниченного внимания руководителя и учитывающего активный характер элементов организационной системы. Предлагаемый подход ориентирован не на описание организационной структуры как таковой, а на структуризацию алгоритма перераспределения контроля, позволяющего снизить управленческую перегрузку, повысить устойчивость принятия решений и обеспечить приемлемые показатели эффективности в условиях высокой неопределенности. 1. Материалы и методы Методологической основой исследования является представление инновационного проекта как активной организационной системы, функционирующей в условиях ограниченного управленческого ресурса внимания руководителя. В рамках данной логики управление рассматривается не как совокупность регламентированных процедур, а как процесс динамического распределения контрольных воздействий между элементами системы при наличии неопределенности и стохастического характера управленческих событий. Исследование носит методологический характер и опирается на сочетание аналитических, вероятностных и имитационных методов. Центральным элементом является модель ограниченного внимания руководителя, интегрированная с механизмами децентрализации управления, управления по исключениям и автоматизированного перераспределения контрольных функций. Для актуализации динамики управленческой нагрузки используются элементы теории вероятностей, марковских процессов и теории очередей, а для учета качественной неопределенности - методы нечетко-множественного анализа и метода анализа иерархий. Внимание руководителя рассматривается как ограниченный управленческий ресурс, определяющий пропускную способность центрального контура управления. Под вниманием понимается совокупность когнитивных и временных возможностей руководителя по восприятию, интерпретации и принятию управленческих решений в единицу времени. Пусть - максимальный объем внимания руководителя за интервал времени , выраженный в условных единицах управленческих действий. Тогда фактическая нагрузка формируется потоком управленческих событий, требующих реакции. При управление осуществляется в централизованном режиме, при превышении порогового значения возникает эффект перегрузки, приводящий к росту вероятности ошибок и задержек принятия решений. В отличие от классических моделей, предполагающих линейную зависимость между нагрузкой и эффективностью [26; 27], в работе принимается гипотеза о нелинейном характере деградации эффективности управления при приближении к пределу внимания. Это позволяет интерпретировать перегрузку не как количественное, а как качественное изменение режима функционирования управленческой системы. Дефицит времени руководителя проекта можно представить как ограничение пропускной способности канала управления: , где - интенсивность потока задач от i-го сотрудника, - время, потраченное на контроль одной задачи. Если, то система теряет устойчивость и, соответственно, необходимо делегировать функции контроля алгоритмизированной системе. Рассмотрим теоретические и аналитические подходы, представленные в виде различных методологических инструментов. Для снижения нагрузки на управленческий центр используется принцип управления по исключениям, в рамках которого в зону прямого внимания руководителя попадают только те события, которые выходят за пределы допустимых параметров функционирования проекта. Каждое управленческое событие характеризуется вектором параметров , сопоставляемым с допустимыми интервалами норм . В случае выполнения условий нормальности событие обрабатывается на децентрализованном уровне, в противном случае формируется исключение, которое требует участия руководителя. Таким образом, управление по исключениям выступает не как организационный прием, а как фильтр входного потока управленческих воздействий для регулировки загрузки управленческого центра. Элементы инновационного проекта рассматриваются как активные подсистемы, обладающие собственными целями и предпочтениями. Это исключает возможность жесткого алгоритмического управления без учета вероятностного поведения исполнителей. В рамках теории активных систем перераспределение контрольных функций трактуется как задача выбора такого распределения полномочий, при котором достигается компромисс между снижением нагрузки на руководителя и сохранением управляемости проекта. Контрольные функции могут передаваться на нижестоящие уровни при условии достижения заданного уровня доверия и приемлемого риска отклонений. Данный подход позволяет интерпретировать децентрализацию не как структурное решение, а как динамический процесс, управляемый состоянием системы и характеристиками ее элементов. Для структуризации динамики поступления управленческих событий используется аппарат теории вероятностей и марковских процессов[17]. Поток событий моделируется как случайный процесс, интенсивность которого зависит от стадии инновационного проекта и внешних условий. Состояние управленческой системы в момент времени описывается дискретным набором состояний: - нормальный режим,- режим повышенной нагрузки, - режим перегрузки. Переходы между состояниями моделируются как марковский процесс с заданной матрицей переходных вероятностей. Это позволяет анализировать вероятность попадания системы в режим перегрузки и оценивать эффективность механизмов децентрализации как инструментов управления переходами между состояниями. Для количественной оценки уровня неопределенности в системе управления используется энтропийный подход [28; 29]. Энтропия интерпретируется как мера распределенности управленческих решений и неопределенности состояния проекта. Рост энтропии соответствует увеличению неопределенности и снижению предсказуемости управляемых процессов. Введение адаптивного алгоритма децентрализации рассматривается как способ ограничения роста энтропии за счет перераспределения контрольных функций и сокращения числа критических состояний. Энтропийные показатели используются не как абсолютные критерии, а как индикаторы необходимости перехода между режимами управления. Для определения приоритетов перераспределения контрольных функций применяется метод анализа иерархий, позволяющий учитывать как количественные, так и качественные критерии [30-32]. В качестве критериев обычно рассматриваются критичность функции, риск ошибок, уровень автономности исполнителя, влияние на ключевые показатели проекта. Нечетко-множественный анализ используется для оценок в условиях неопределенности, характерной для инновационных проектов [33; 34]. Это позволяет избежать искусственной точности и повысить устойчивость принимаемых решений. Для оценки пропускной способности управленческого центра и эффектов перегрузки применяется теория очередей [35; 36]. Управленческий центр моделируется как система массового обслуживания с ограниченной производительностью, где заявками являются управленческие события. Имитационное моделирование используется для проверки работоспособности предложенного алгоритма в различных сценариях интенсивности нагрузки. Это позволяет выявить критические значения параметров, при которых целесообразен переход от централизованного к децентрализованному управлению. Имитационное моделирование возможно провести в специализированном программном обеспечении, например AnyLogic, GPSS World, Arena, anyLogistix, Business Studio и SILA Union и др. В рамках научного исследования имитационное моделирование не проводилось по причине отсутствия доступа к специализированному программному обеспечению и рассмотрению предложенного адаптивного алгоритма только в теоретической плоскости. Таким образом, авторами статьи на основании рассмотренных методологических инструментов предлагается адаптивный алгоритм автоматизированного распределения контроля: , где - относительный индекс потребности в управленческом контроле; - индекс сложности; - индекс доверия к исполнителю; - коэффициент важности инновационного проекта. Все показатели, используемые в алгоритме, имеют безразмерный характер и интерпретируются как нормированные управленческие индексы. Относительный индекс потребности в управленческом контроле не является физической величиной и не измеряется во временных единицах, а отражает относительную потребность задачи в управленческом внимании. Пороговые значения задаются на уровне организационной политики и определяют границы перехода между режимами децентрализованного управления, управления по исключениям и централизованного вмешательства. Нео-бходимо выделить несколько порогов: - децентрализованный порог; - управление по исключениям; - вмешательство руководителя. Получившийся адаптивный алгоритм автоматизированного распределения контрольных функций в инновационном проекте представлен на рисунке. F > F2 Децентрализованный порог Сравнение F с порогами Управление по исключениям Вмешательство руководителя Выбор режима управленияРасчет управленческой нагрузкиИнновационный проектS - сложность задачи C - доверие к исполнителю k - значимость результата Схема адаптивного алгоритма автоматизированного распределения контрольных функций в инновационном проекте И с т о ч н и к: выполнено А.А. Бойковым. Comparison F with thresholds F > F2S - task complexity C - trust in the performer k - significance of the result Decentralized threshold Management by exceptions Manager’s interventionSelection of management mode Innovative projectCalculation of managerial workload Flowchart of the adaptive algorithm for automated allocation of control functions in an innovation project S o u r c e: by A.A. Boykov. 2. Результаты и обсуждение В результате проведенного исследования разработан адаптивный механизм автоматизированного распределения контрольных функций в инновационном проекте, основанный на модели ограниченного внимания руководителя. Механизм реализован в виде алгоритма принятия управленческих решений, позволяющего динамически выбирать режим управления в зависимости от характеристик управляемых задач и текущей управленческой нагрузки. Ключевым результатом является структуризация процедуры расчета частоты контроля на основе индекса сложности задачи, уровня доверия к исполнителю и значимости результата для структуры в целом. Использование данного показателя позволяет разграничить зоны централизованного управления, управления по исключениям и децентрализованного контроля, обеспечивая адаптацию управленческой структуры к изменяющимся условиям реализации инновационного проекта. Предложенный механизм обеспечивает перераспределение контрольных функций без постоянного участия руководителя в операционных решениях, при этом вмешательство руководителя сохраняется для задач, характеризующихся высокой сложностью и критической значимостью. Такой подход позволяет ограничить рост управленческой нагрузки и снизить вероятность перегрузки центрального управленческого контура. Полученный алгоритм может быть интерпретирован как механизм перехода между различными режимами управления в зависимости от состояния системы и параметров управляемых задач. Алгоритм представлен в виде концептуально-алгоритмической схемы, разработанной в программном обеспечении draw.io. Полученные результаты подтверждают целесообразность рассмотрения внимания руководителя как самостоятельного управленческого ресурса, ограниченность которого оказывает прямое влияние на устойчивость управления инновационными проектами. В отличие от традиционных моделей, предполагающих фиксированную степень централизации, предложенный алгоритм позволяет учитывать динамический характер управленческой нагрузки и неопределенности. Существенным преимуществом предложенного подхода является его алгоритмическая реализуемость. Адаптивный механизм не требует жесткой регламентации организационной структуры и может быть встроен в существующие системы управления проектами в виде модуля поддержки принятия решений. Это расширяет возможности практического применения результатов исследования без радикального изменения управленческих процессов. В то же время эффективность механизма зависит от корректности оценки индексов сложности и доверия. В условиях инновационных проектов данные параметры могут изменяться во времени и могут быть субъективными. Использование механизмов обратной связи и нечетко-множественных представлений позволяет снизить влияние данных ограничений и обеспечить адаптацию алгоритма по мере накопления управленческого опыта. Также следует отметить, что предложенный механизм ориентирован, прежде всего, на проекты с высокой степенью неопределенности и интенсивным потоком управленческих событий. В более стабильных организационных системах его при-менение требует дополнительной настройки параметров и пороговых значений. Заключение В рамках исследования разработан адаптивный механизм децентрализованного управления инновационными проектами, основанный на модели ограниченного внимания руководителя и принципах автоматизированного распределения контроля. Предложен алгоритм, позволяющий структурировать выбор режима управления в зависимости от сложности задач, уровня доверия к исполнителям и значимости результатов для организации. Научная новизна работы заключается в представлении децентрализации управления как динамического процесса адаптации, а не статической характеристики организационной структуры. Интеграция управления по исключениям и модели ограниченного внимания в единую алгоритмическую схему позволяет повысить устойчивость управленческих решений и снизить риск перегрузки руководителя. Практическая значимость результатов состоит в возможности использования предложенного механизма в системах управления инновационными проектами и цифровых платформах поддержки управленческих решений. Дальнейшие исследования могут быть направлены на имитационное моделирование работы алгоритма в специализированном про-граммном обеспечении, а также на уточнение параметров механизма и расширение модели на несколько управленческих центров.
×

Об авторах

Антон Алексеевич Бойков

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: 1042200032@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0002-7991-5283
SPIN-код: 7501-3304

аспирант кафедры инновационного менеджмента в отраслях промышленности, инженерная академия

Российская Федерация, 117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Максим Николаевич Ромащенко

Российский университет дружбы народов

Email: 1142220732@pfur.ru
ORCID iD: 0009-0003-5277-2571

аспирант кафедры инновационного менеджмента в отраслях промышленности, инженерная академия

Российская Федерация, 117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Юлия Александровна Назарова

Российский университет дружбы народов

Email: j.a.nazarova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5017-0281
SPIN-код: 8702-4283

кандидат экономических наук, доцент кафедры инновационного менеджмента в отраслях промышленности, инженерная академия

Российская Федерация, 117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Список литературы

  1. Стрижакова Е.Н., Стрижаков Д.В. Развитие инновационной деятельности в Российской Федерации: проблемы и перспективы // Экономика науки. 2023. Т. 9. № 2. С. 31-46. https://doi.org/10.22394/2410-132X-2023-9-2-31-46 EDN: CNWQUG
  2. Васяйчева В.А. Развитие подходов к управлению инновационной деятельностью промышленных предприятий. Самара : САМАРАМА, 2022. 188 с. ISBN 978-5-6048162-7-1 EDN: WVMOWO
  3. Kerzner H. Project management: a systems approach to planning, scheduling, and controlling. John Wiley & Sons Publ., 2025. 720 p. ISBN 978-1-394-29003-1
  4. Целуйкина Т.Г., Федорова А.В. Управление в условиях неопределенности // Вестник Поволжского института управления. 2023. Т. 23. № 3. С. 68-79. https://doi.org/10.22394/1682-2358-2023-3-68-79 EDN: XPVOPG
  5. Коркин С.А. Процессы, методы, модели и инструменты управления проектами // Региональная и отраслевая экономика. 2024. № S1. С. 32-39. https://doi.org/10.47576/2949-1916.2024.88.84.004 EDN: AEGCWN
  6. Хайруллин М.Ф. Роль руководителя в системе проектного менеджмента // Экономика и бизнес: теория и практика. 2024. № 12-3. С. 151-153. https://doi.org/10.24412/2411-0450-2024-12-3-151-153 EDN: QGOZER
  7. Титов С.А., Титова Н.В. Личность руководителя проекта: характеристики и компетенции // Вестник университета. 2024. № 4. С. 33-41. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2024-4-33-41 EDN: XJRMCJ
  8. Капустина Н.В. Финансовое обоснование инвестиционного проекта: основные методы оценки эффективности // Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15. № S6. EDN: ATFZCL
  9. Бобровская С.М., Бухарова В.П., Каримова С. Внимание, как особый психический процесс // Труды ХIV Евразийского научного форума. Санкт-Петербург, 15-16 декабря 2022 г. Санкт-Петербург, 2023. С. 23-31. EDN: KWQZIK.
  10. Купцова О.В. Внимание как особый психический процесс // Проблемы современной науки и образования. 2017. № 20 (102). С. 83-85. EDN: YPASCZ
  11. Cowan N., Bao C., Bishop-Chrzanowski B.M., Costa A.N., Greene N.R., Guitard D., Li C., Musich M.L., Ünal Z.E. The Relation Between Attention and Memory // Annual Review Psychology. 2024. Vol. 75. P. 183-214. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-040723-012736 EDN: GSNOGK
  12. Hnatiienko O., Kuchanskyi O. The concept of analysis the functional sustainability of the organizational system // Управление развитием сложных систем. 2023. No. 55. P. 98-103. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2023.55.98-103 EDN: HHUDHN
  13. Аксенов С.Г., Егорова О.В. Теоретические основы управления организационными системами // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2024. № 8. С. 50-55. EDN: IDDWOI
  14. Кохова И.В., Пряжникова Е.Ю. Управление человеческими ресурсами как катализатор инновационной активности // Вестник евразийской науки. 2024. Т. 16. № S5. EDN: XCKHPG
  15. Наугольнова И.А. Менеджмент 4.0: эволюция и инновации в управлении организацией в цифровую эпоху // Теория и практика общественного развития. 2023. № 6 (182). С. 220-226. https://doi.org/10.24158/tipor.2023.6.28 EDN: KESNPN
  16. Русяева Е.Ю., Салтыков С.А. Концептуальные основы теории активных систем, их развитие в теории управления организационными системами: тенденции и перспективы // Проблемы управления. 2017. № 4. С. 74-83. EDN: ZCMMIF
  17. Новиков Д.А. Состояние и перспективы теории активных систем // Управление большими системами: сборник трудов. 2004. № 9. С. 7-26. EDN HTMUXN
  18. Gifford Sh. Allocation of entrepreneurial attention // Journal of Economic Behavior & Organization. 1992. Vol. 19. Iss. 3. P. 265-284. https://doi.org/10.1016/0167-2681(92)90038-D
  19. Hilary G., McLean D. Handbook of financial decision making. Edward Elgar Publ.; 2013. ISBN 1802204164
  20. Мокроносов А.Г., Балашов А.А. Применение технологии управления по исключениям для выявления проблемных зон на предприятии // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2011. № 6 (137). С. 102-106. EDN: OYPWXL
  21. Feng K., Wang S., He L., Li Y. Leader-member exchange and emotional exhaustion in registered construction engineers: mediating role of active management by exception and moderating role of self-esteem // Engineering, Construction and Architectural Management. 2025. Vol. 32. No. 13. P. 49-67. https://doi.org/10.1108/ECAM-08-2024-1122
  22. Kai J., Youngho H. The Impact of Active Management by Exception on Employee Innovative Behavior: The Mediating Role of Instrumental Organizational Support // Journal of Sociology and Education. 2025. Vol. 1. No. 5. https://doi.org/10.63887/jse.2025.1.5.1 EDN: FRBRLT
  23. Штепа А.А. Управление процессами принятия решений в организационных системах автотранспортных предприятий на основе аппарата стохастического моделирования : дис. … канд. техн. наук. 2024. 149 с. EDN: KYZQSC
  24. Prech K., Landi G.T., Meier F., Nurgalieva N., Potts P.P., Silva R., Mitchison M.T. Optimal time estimation and the clock uncertainty relation for stochastic processes // Physical Review X. 2025. Vol. 15. Article no. 031068. https://doi.org/https://doi.org/10.1103/rpls-mp8z
  25. Агаджанян Р.Б., Байжанова Д.О., Маркосян М.В. Исследование и автоматизация контроля стохастических отклонений в системах организационного управления производственным процессом // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2018. Т. 45. № 1. С. 88-97. EDN: XPTYLB
  26. Parasuraman R., Rovira E. Workload modeling and workload management: Recent theoretical developments // Army Research Lab ARL-CR. 2005. 562 p.
  27. Kuntz L., Mennicken R., Scholtes S. Stress on the ward - an empirical study of the nonlinear relationship between organizational workload and service quality // Ruhr Economic Papers, 2011. No. 277. ISBN 978-3-86788-322-1
  28. Погорелова Л.А. Энтропийный подход к уп-равлению объемами незавершенного производства на предприятии // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2025. Т. 14. № 4. С. 119-125. https://doi.org/10.24412/2225-8264-2025-4-1013 EDN KNJKIM
  29. Бурик Н.А. Методы оценки энтропии и анализа отраслевого развития экономики // Экономика и управление. 2024. Т. 30. № 4. С. 418-424. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2024-4-418-424 EDN GRBVRS
  30. Семенихина Н.Б. Метод анализа иерархий как системный подход к проблеме принятия решений // Дискуссия. 2023. № 2 (117). С. 38-48. https://doi.org/10.46320/2077-7639-2023-2-117-38-48 EDN VZFMHF
  31. Гладков А.Н., Магомедов У.А. Исследование проблем принятия решений методом анализа иерархий // Применение современных информационных технологий в образовательном процессе : сб. статей Межвузовской научно-практической конференции. Пермь, 23 марта 2017 г. Пермь : ПВИ войск национальной гвардии, 2017. С. 252-257. EDN: ZGOPXV
  32. Федосеев В.Н., Зайцева И.А. Информационно-аналитический подход к решению сложных слабоструктурированных задач методом анализа иерархий (МАИ) // Теория и практика технических, организационно-технологических и экономических решений : сб. научных трудов. Иваново, 2019. Т. 8. С. 72-82. EDN: KWLNVF
  33. Целых А.Н., Котов Э.М. Методы нечетко-множественного анализа и моделирования социальных графов // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 6. С. 98. EDN: RVCPEP
  34. Баженов А.В. Нечетко-множественное моделирование в анализе и прогнозировании экономических явлений и процессов // Учетно-финансовая наука - реальному сектору экономики Ставропольского края : материалы и доклады научно-практической конференции. Ставрополь, 16 декабря 2014 года. Ставрополь : Секвойя, 2014. С. 9-13. EDN: TLRKCZ
  35. Рыжиков Ю.И. Теория очередей и распределение Парето // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. 2015. № 648. С. 28-43. EDN: UZMKMF
  36. Рыжиков Ю.И. Современные методы теории очередей // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты). 2013. № 2 (6). С. 5-15. EDN: LAZBSM

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Бойков А.А., Ромащенко М.Н., Назарова Ю.А., 2026

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.