Розглянуто питання прогнозування ризиків в системах управління проектами. В якості варіанту, що враховує вплив суб'єктивних факторів при визначенні ризику в системах проект-менеджменту, пропонується використовувати аналітичні можливості нейронних мереж прямого поширення. Мережева модель, що створена, передбачає існування формули активації синапсів у вигляді біфуркаційних залежностей. Такий підхід, незважаючи на очевидні труднощі в навчанні такої нейронної мережі, дозволяє формалізувати її роботу в умовах невизначеності вхідних даних висловлювання для окремих нейронів. На прикладі системи управління проектами, для якої суб'єктивний фактор є очевидним як з боку виконавців проекту, так і з боку замовника, показані можливості таких моделей для аналізу можливих ризиків, пов'язаних як зі створенням, так і з реалізацією проектів. При цьому виключається ризик втрати будь-яких факторів в кінцевому результаті, що призводять до появи ризикоутворюючих подій або сценаріїв. Показано, як можна вручну піти від проблем з навчанням мережі нейронів передбачуваної конфігурації, пов'язаних з існуванням невизначеностей в системі. З обраних сценаріїв розвитку подій для реального управління проектами виділені ключові, в тому числі суб'єктивні, вхідні сигнали, які за допомогою роботи навчених прецептронів виділяються в реальні вихідні сигнали, що відображають систему ризиків в подібних проектах. Причому це здійснюється в узагальненому варіанті, без прив'язки до конкретних систем проектування.

• Волошин Володимир Степанович (1984–) (економічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"