Вадим Александрович Муря — кандидат технических наук, доцент
129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26
РИНЦ AuthorID: 927045, Scopus: 59181231800, ResearcherID: AEX-9031-2022
Vadim A. Murya — Candidate of Technical Sciences, Associate Professor
26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337
RSCI AuthorID: 927045, Scopus: 59181231800, ResearcherID: AEX-9031-2022
Алексей Юрьевич Пономарев — аспирант
129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26
ResearcherID: PMR-2789-2026
Alexei Yu. Ponomarev — postgraduate student
26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337
ResearcherID: PMR-2789-2026
Введение. Роль портов в поддержке экономического роста, развития глобальных цепочек создания добавленной стоимости и логистических потоков неоспорима. В то время как неэффективные порты тормозят торговлю, нарушают транспортные потоки и повышают затраты, инфраструктура, готовая к будущему, привлекает инвестиции и поддерживает экономическое развитие. Однако строительство портов является дорогостоящим элементом и включает в себя длительные периоды планирования, консультаций и строительства. Эксплуатация и управление портами также требуют специализированной рабочей силы и опыта. Цель исследования заключается в рассмотрении подходов к оптимизации параметров технологических процессов и систем организации строительства портовых объектов.
Материалы и методы. Исследование основано на системном и синтетическом подходах, включающих теоретический анализ литературы, обобщение существующих моделей и подходов к строительству портовых объектов, а также математическое моделирование. Использовались методы стохастической и адаптивной оптимизации, обес-печивающие учет неопределенности технологических, логистических и природных факторов в процессе возведения портовых объектов.
Результаты. Предложена интеллектуально-адаптивная модель многокритериальной оптимизации организационно-технологических систем строительства портовых объектов. Авторская модель обеспечивает робастное, адаптивное и самообучающееся управление строительством портовых объектов, минимизируя отклонения от плана, повышая эффективность использования ресурсов, сокращая сроки и риски, а также интегрируя многокритериальные цели в условиях высокой стохастичности и ограниченных пространственных ресурсов.
Выводы. Предложенная модель позволяет перейти от статического планирования строительных работ к адаптивному управлению, устойчивому к фактическим технологическим отклонениям. Применение на практике этой модели предоставит возможность не просто корректировать график, но и накапливать верифицированные данные для обновления стандартов и развития будущих практик строительства портовых объектов.
Introduction. The role of ports in supporting economic growth, global value chains, and logistics flows is undeniable. While inefficient ports slow down trade, disrupt transport flows, and increase costs, future-ready infrastructure attracts investment and supports economic development. However, port construction is costly and involves lengthy periods of planning, consultation and construction. Port operation and management also require a specialized workforce and expertise. The purpose of this paper is to examine approaches to optimizing the parameters of technological processes and systems for organizing the construction of port facilities.
Materials and methods. The study is based on systematic and synthetic approaches, including theoretical analysis of the literature, generalization of existing models and approaches to the construction of port facilities, and mathematical modeling. In addition, the work used methods of stochastic and adaptive optimization, which take into account the uncertainty of technological, logistical, and natural factors in the process of constructing port facilities.
Results. The paper proposes an intelligent adaptive model for multi-criteria optimization of organizational and technological systems for the construction of port facilities. The author’s model provides robust, adaptive, and self-learning management of port facility construction, minimizing deviations from the plan, increasing the efficiency of resource use, reducing time and risks, and integrating multi-criteria objectives in conditions of high stochasticity and limited spatial resources.
Conclusions. The model proposed in this work provides a transition from static planning of construction work to adaptive management that is resistant to actual technological deviations. The practical application of this model will allow not only to adjust the schedule, but also to accumulate verified data for updating standards and developing future practices for the construction of port facilities.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.