Алгоритм управления портфелем инновационных проектов на основе Парето-оптимального распределения трудовых ресурсов

Исследование посвящено разработке алгоритма управления портфелем инновационных проектов с учетом оптимального распределения трудовых ресурсов на отдельных проектах. Эффективное управление портфелем проектов с учетом ограниченности трудовых ресурсов является важной задачей в современных условиях. Недостаточное внимание к оптимальному распределению трудовых ресурсов может приводить к превышению сроков выполнения и увеличению затрат. Целью данной работы является разработка алгоритма управления портфелем проектов на основе Парето-оптимального распределения трудовых ресурсов. В результате предложен поэтапный алгоритм, включающий генерацию состава портфеля из Парето-оптимальных сценариев по каждому проекту, расчет сроков и перераспределение трудозатрат, Парето-оптимизацию на уровне всего портфеля и анализ вариабельности параметров с использованием метода Монте-Карло. Разработанный подход позволяет получать множество Парето-оптимальных решений, соответствующих заданным ограничениям. Помимо этого, было рассмотрено применение алгоритма оптимизации состава проектных команд для формирования портфеля инновационных проектов. Алгоритм может быть использован для принятия решений в управлении проектами, позволяя распределять трудовые ресурсы, предоставлять лицу, принимающему решения, набор Парето-оптимальных сценариев, а также повышать эффективность реализации проектов и портфелей проектов.

Ключевые слова: управление портфелем проектов, оптимальное распределение трудовых ресурсов, Парето-оптимизация, управление проектами, инновационные проекты.

Список использованных источников

  1. M. V. Bolsunovskaya, S. V. Shirokova, A. V. Loginova, A. M. Gintciak. IT Project Team Management based on a Network-Centric Model//Proceedings of 2018 17th Russian Scientific and Practical Conference on Planning and Teaching Engineering Staff for the Industrial and Economic Complex of the Region, PTES 2018. St. Petersburg, November 14-15, 2018. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. 2019. P. 165-168. doi 10.1109/PTES.2018.8604232.
  2. Д. Р. Зайнуллина. Формирование критериев оценки эффективности инновационных проектов//Вопросы инновационной экономики. 2021. Т. 11. № 2. С. 801-818. doi 10.18334/vinec.11.2.112223.
  3. И. А. Соловьева, И. А. Мостовщикова. Модель формирования эффективных команд для реализации инновационной деятельности предприятия//Journal of New Economy. 2021. Т. 22. № 2. С. 110-133. doi 10.29141/2658-5081-2021-22-2-6.
  4. А. С. Рогов, И. А. Рябова. Распределение трудового потенциала организации в условиях проектного управления//Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2022. Т. 12. № 3-1. С. 394-403. doi 10.34670/AR.2022.94.22.045.
  5. С. М. Бекетов, М. В. Дергачев, А. М. Гинцяк. Принципиальный подход к оптимизации распределения трудовых ресурсов при иерархическом управлении портфелем проектов//Интеллектуальная инженерная экономика и «Индустрия 5.0» (Экопром). Сб. трудов международной научно-практической конференции, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 1-2 ноября 2024 г. Санкт-Петербург: Политех-Пресс, 2024. С. 557-562. doi 10.18720/IEP/2024.4/88.
  6. S. M. Beketov, M. V. Dergachev, A. M. Gintciak, S. G. Redko. Team Formation in Software Projects: Multi-criteria Pareto Optimization//Программная инженерия. 2025. Т. 16. № 2. С. 92-99. doi 10.17587/prin.16.92-99.
  7. А. М. Гинцяк, Ж. В. Бурлуцкая, Д. Э. Федяевская и др. Цифровое моделирование социотехнических и социально-экономических систем. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. 164 с.
  8. A. Borovkov, M. Bolsunovskaya, A. Gintciak. Intelligent Data Analysis for Infection Spread Prediction//Sustainability. 2022. № 14 (4). P. 1995. doi 10.3390/su14041995.
  9. В. Д. Ногин. Множество и принцип Парето: учебное пособие. Санкт-Петербург: Издательско-полиграфическая ассоциация вузов, 2022. 110 с.
  10. А. Р. Денисов, М. Вахид. Постановка оптимизационной задачи формирования портфеля проектов стратегического развития ИТ-инфраструктуры компании//Системный анализ в проектировании и управлении. 2024. Т. 28. №. 2. С. 170-177.
  11. Е. Р. Счисляева, Е. В. Кожина, К. И. Сергеева. Управление портфелем проектов - инновационный подход к повышению эффективности судостроительной промышленности//ЭВ. 2022. №3 (30).
  12. М. В. Дергачев, С. М. Бекетов. Алгоритм расчета стоимости проекта с учетом сроков и оптимального состава команды для принятия обоснованных управленческих решений//Управление инновациями в условиях цифровой трансформации. Сб. научных трудов III Всероссийской студенческой учебно-научной конференции. Санкт- Петербург, 12-13 апреля 2024 г. Санкт-Петербург: Политех-пресс, 2024. С. 54-58.
  13. G. Mavrotas, E. Makryvelios. Combining multiple criteria analysis, mathematical programming and Monte Carlo simulation to tackle uncertainty in Research and Development project portfolio selection: A case study from Greece//European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 291. №. 2. P. 794-806.
  14. Р. Г. Абакумов, Е. Ю. Подоскина. Методы оценки эффективности инновационных проектов//Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2016. № 1 (11). С. 9-13.
  15. А. Ю. Каракулин, И. Г. Ершова. Методический подход управления инновационным потенциалом персонала//Вестник Академии знаний. 2020. № 41 (6). С. 145-150. doi 10.24412/2304-6139-2020-10778.
  16. И. Н. Иванов, Л. В. Орлова, С. И. Иванов. Инновационный потенциал персонала как фактор конкурентоспособности организации//Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. 2021. Т. 10. № 2. С. 31-35. doi 10.12737/2305-7807-2021-10-2-31-35.
  17. В. А. Полищученко. Особенности моделирования проектных команд при реализации инновационных проектов//Вестник Академии знаний. 2022. № 51 (4). С. 217-224.__

Авторы