Павел Андреевич Никулин – аспирант кафедры «Цифровая экономика»
Брянск
Pavel A. Nikulin – post-graduate student of the Digital Economy Department
Bryansk
Актуальность исследования состоит в том, что в современных реалиях вузы столкнулись с необходимостью оптимизации своих расходов и совершенствования системы оплаты труда профессорско-преподавательского состава. Таким образом, поставленную проблему можно сформулировать как необходимость разработки модели системы стимулирования ППС вуза. Из приведенной проблемы вытекает, что целью данной работы является постановка задачи управления применительно к системе стимулирования профессорско-преподавательского состава вуза на основе построения генетического алгоритма. Метод исследования – эволюционное моделирование, генетический алгоритм. Предлагаемая в исследовании модель была описана в терминологии эволюционного моделирования. Так, в своем формализованном виде модель системы стимулирования ППС вуза состоит из 3 пунктов, в первом из которых показана начальная популяция, отображающая множество альтернативных вариантов распределения стимулирующих выплат, надбавок, премий среди сотрудников вуза из числа ППС. Во втором пункте предлагаемой модели указано, что система мониторинга вуза осуществляет селекцию (отбор) хромосом (вариантов распределения стимулирующих выплат, надбавок, премий), отвечающих критериям целевой функции, и на их основе формируется новая популяция и приводится непосредственно генетический алгоритм. В третьем пункте говорится, что после формирования новой популяции информация о ней передается во внешнюю среду, включающую в себя мониторинг Минобрнауки и Казначейство, которые после обработки полученной информации формируют целевые показатели вуза на будущий отчетный период, тем самым запуская новый цикл работы генетического алгоритма. Также в статье сформулирована и формализована целевая функция с последующим построением на ее основе задачи оптимального управления. В качестве вывода отметим, что представленная в исследовании модель в перспективе может послужить основой для программы ЭВМ.
The relevance lies in the fact that in relation to modern trends, universities are faced with the need to optimize their costs and improve the remuneration system for the teaching staff. Thus, the problem posed can be formulated as a need to develop a model of the incentive system for the teaching staff of the university. In view of the above problem, the purpose of this work is to formulate a control problem in relation to the incentive system for the teaching staff of the university based on the construction of a genetic algorithm. The applied research methods are evolutionary modeling, genetic algorithm. The model proposed in the study was described in the terminology of evolutionary modeling. So, in its formalized form, the model of the incentive system of the teaching staff of the university consists of three points, the first of which shows the initial population, which reflects a set of alternative options for the distribution of incentive payments, allowances, bonuses among the university staff from among the teaching staff. In the second paragraph of the proposed model, it is indicated that the university monitoring system selects chromosomes (variants for the distribution of incentive payments, allowances, bonuses) that meet the criteria of the objective function and, on their basis, a new population is formed and a genetic algorithm is given directly. The third paragraph states that after the formation of a new population, information about it is transmitted to the external environment, which includes monitoring by the Ministry of Education and Science and the Treasury, which, after processing the information received, forms target indicators of the university for the next reporting period and thereby launching a new cycle of the genetic algorithm. In the second section of the article, the objective function is formulated and formalized, followed by the construction of an optimal control problem on its basis. As a conclusion, we can say that the model presented in the study can serve as a basis for a computer program in the future.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.