ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ БЮДЖЕТОМ ПРОЕКТА: КЛАСТЕРИЗАЦИЯ DBSCAN И БИНОМИАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ
                        Аннотация
                            Проектные группы используют бюджет на случай непредвиденных обстоятельств (Contingency budget - CB), чтобы управлять рисками непредвиденного перерасхода средств при контроле проектами, которые часто всречаются в процессе управления проектами из различных отраслей. В данном исследовании предлагается детерминированный подход, основанный на искусственном интеллекте (Artificial intelligence – AI), для оценки CB. Модель, основанная на кластеризации Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN), объединяет метод ожидаемой денежной стоимости и биномиального распределения, интегрируясь с динамическими и адаптированными структурами, необходимыми для гибкого контроля проектами. Модель была протестирована, используя 20 реестров рисков, каждый из которых содержит 25 случайно сгенерированных рисков с разными уровнями вероятностей и последствий. Используя аналитические модели, были сравнены оценки модели с результатами, полученными с помощью традиционного метода ожидаемой денежной стоимости. Предлагаемая модель не только показывает более точные оценки CB, но и является более простой в использовании, чем симуляция Монте-Карло (Monte Carlo simulation - MCS), что делает ее особенно подходящей для контроля проектов, где гибкость и эффективность имеют первостепенное значение.
                        Автор
                            К. Капоне1
                                                                    К. Абдрашева2
                                                                    А. Кожахметова3
                                                                    А. Мамырбаев4
                                                                    Т. Нарбаев5
                                                            DOI
                            
                                https://doi.org/10.48081/FJFA1622
                            
                        Ключевые слова
                            управление проектами
                                                                    кластеризация DBSCAN
                                                                    ожидаемая денежная стоимость
                                                                    биномиальное распределение
                                                                    резервный бюджет
                                                                    симуляция Монте-Карло
                                                            Год
                            2024
                        Номер
                            Выпуск 3