Яшин С.Н.доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой менеджмента и государственного управления, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация jashinsn@yandex.ru https://orcid.org/0000-0002-7182-2808 SPIN-код: 4191-7293
Трифонов Ю.В.доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой информационных технологий и инструментальных методов в экономике, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация kei@ef.unn.ru https://orcid.org/0000-0002-4745-0004 SPIN-код: 4394-4681
Кошелев Е.В.кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и государственного управления, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация ekoshelev@yandex.ru https://orcid.org/0000-0001-5290-7913 SPIN-код: 8429-5702
Предмет. Создание технологии определения центра инновационно-индустриальных кластеров, которая обеспечивала бы их экономико-финансовое, информационное и логистическое взаимодействие. Цели. Предложить метод выбора места размещения информационного и логистического центра кластеров для эволюции федерального округа. Методология. Использованы алгоритмы имитационного моделирования: генетический алгоритм, метод имитационного отжига и поиск по шаблону. Результаты. Метод апробируется для Приволжского федерального округа (ПФО). Получено, что информационным и логистическим центром должна быть Казань. Это значительно сократит трансакционные издержки, что приведет к сокращению финансовых затрат в ПФО и к росту синергетического эффекта инновационной системы, объединяющей инновационно-индустриальные кластеры в федеральном округе. Выводы. Получение дополнительного синергетического эффекта позволит проводить государству более качественную политику экономико-финансового форсайта эволюции ПФО, основанную на оптимальном экономико-финансовом, информационном и логистическом межкластерном взаимодействии инновационно-индустриальных кластеров.
Ключевые слова: задача размещения, генетический алгоритм, имитационный отжиг, поиск по шаблону
Список литературы:
Кошелев Е.В., Трифонов Ю.В., Яшин С.Н. Методика форсайта развития кластера с использованием арбитражных технологий // Инновации. 2017. № 11. С. 42—53. URL: Link
Akinc U., Khumawala B.M. An Efficient Branch and Bound Algorithm for the Capacitated Warehouse Location Problem. Management Science, 1977, vol. 23, no. 6, pp. 545–665. URL: Link
Cornuejols G., Fisher M.L., Nemhauser G.L. Location of Bank Accounts to Optimize Float: An Analytic Study of Exact and Approximate Algorithms. Management Science, 1977, vol. 23, no. 8, pp. 789–810.
Krarup J., Pruzan P.M. The Simple Plant Location Problem: Survey and Synthesis. European Journal of Operational Research, 1983, vol. 12, iss. 1, pp. 36–81. URL: Link90181-9
Kolen A. Solving Covering Problems and the Uncapacitated Plant Location on the Trees. European Journal of Operational Research, 1983, vol. 12, iss. 3, pp. 266–278. URL: Link90197-2
Mirchandani P., Jagannathan R. Discrete Facility Location with Nonlinear Diseconomies in Fixed Costs. Annals of Operations Research, 1989, vol. 18, pp. 213–224. URL: Link
Mirchandani P.B., Francis R.L. (Eds). Discrete Location Theory. New York, John Wiley & Sons, 1990, 576 p.
Campbell J.F. Integer Programming Formulations of Discrete Hub Location Problems. European Journal of Operational Research, 1994, vol. 72, iss. 2, pp. 387–405. URL: Link90318-2
Вознюк И.П. Задача размещения пунктов производства на два-дереве с ограниченными пропускными способностями коммуникаций // Дискретный анализ и исследование операций. Серия 2. 2000. Т. 7. № 1. С. 3—8. URL: Link
Burkard R., Dollani H., Lin Yixun, Rote G. The Obnoxious Center Problem on a Tree. SIAM Journal on Discrete Mathematics, 2001, vol. 14, iss. 4, pp. 498–509. URL: Link
Tamir A. Improved Complexity Bounds for Center Location Problems on Networks by Using Dynamic Data Structures. SIAM Journal on Discrete Mathematics, 1988, vol. 1, iss. 3, pp. 377–396. URL: Link
Murray A.T., Tong D. Coverage Optimization in Continuous Space Facility Siting. International Journal of Geographical Information Science, 2007, vol. 21, iss. 7, pp. 757–776. URL: Link
Агеев А.А., Гимади Э.Х., Курочкин А.А. Полиномиальный алгоритм решения задачи размещения на цепи с одинаковыми производственными мощностями предприятий // Дискретный анализ и исследование операций. 2009. Т. 16. № 5. С. 3—18. URL: Link
Гимади Э.Х. Точный алгоритм решения внешнепланарной задачи размещения с улучшенной временной сложностью // Труды Института математики и механики УрО РАН. 2017. Т. 23. № 3. С. 74—81. URL: Link
Huang T., Bergman D., Gopal R. Predictive and Prescriptive Analytics for Location Selection of Add-on Retail Products. Production and Operations Management, 2019, vol. 28, iss. 7, pp. 1858–1877. URL: Link
Kalyanmoy D. Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. New York, John Wiley & Sons, 2001, 518 p.
Лопатин А.С. Метод отжига // Стохастическая оптимизация в информатике. 2005. Т. 1. № 1. С. 133—149. URL: Link
Ingber L., Rosen B. Genetic Algorithms and Very Fast Simulated Reannealing: A Comparison. Mathematical and Computer Modelling, 1992, vol. 16, iss. 11, pp. 87–100. URL: Link90108-W
Conn A.R., Gould N.I.M., Toint Ph.L. A Globally Convergent Augmented Lagrangian Algorithm for Optimization with General Constraints and Simple Bounds. SIAM Journal on Numerical Analysis, 1991, vol. 28, no. 2, pp. 545–572. URL: Link
Conn A.R., Gould N.I.M., Toint Ph.L. A Globally Convergent Lagrangian Barrier Algorithm for Optimization with General Inequality Constraints and Simple Bounds. Mathematics of Computation, 1997, vol. 66, no. 217, pp. 261–288. URL: Link
Kolda T.G., Lewis R.M., Torczon V. A Generating Set Direct Search Augmented Lagrangian Algorithm for Optimization with a Combination of General and Linear Constraints. Technical Report SAND2006-5315. Oak Ridge, Sandia National Laboratories, August 2006, 44 p. URL: Link
