ОПТИМІЗАЦІЯ РОЗПОДІЛУ РЕСУРСІВ У РЕАЛЬНОМУ ЧАСІ: МЕТОД DRART
DOI:
https://doi.org/10.31732/2663-2209-2025-77-299-308Ключові слова:
динамічний розподіл ресурсів, метод DRART, дані в реальному часі, ефективність проекту, оптимізація витрат, управління комунальними послугами, інженерні проектиАнотація
Це дослідження мало на меті оптимізувати розподіл ресурсів і підвищити ефективність проєкту в Мастергазі, постачальника комунальних та інженерних послуг у Києві, шляхом впровадження методу динамічного розподілу ресурсів у реальному часі (DRART) протягом дворічного періоду (2022–2024). Було застосовано змішаний підхід, який об’єднав кількісні дані онлайн-опитувань із якісними даними з напівструктурованих інтерв’ю за участю 50 професіоналів з управління ресурсами. Було вивчено 12 інженерних проєктів, включаючи встановлення лічильників води та ремонт системи центрального опалення. Результати показали скорочення середнього часу виконання завдань на 25%, а скорочення витрат ресурсів – на 15%. Структура DRART, яка включає потреби в ресурсах, доступність, пріоритетність проєкту та витрати, надала можливість здійснювати коригування в режимі реального часу, що призвело до більш ефективного розподілу. Учасники повідомили про покращення комунікації, більш швидке прийняття рішень та оптимізовані процеси. Результати підкреслюють ефективність DRART у забезпеченні економії коштів і кращих результатів проєкту, підкреслюючи його потенціал для більш широкого застосування в динамічних середовищах управління ресурсами. Демонструючи як кількісні переваги, так і якісні покращення, дослідження пропонує цінну інформацію для організацій, які шукають гнучкі стратегії для оптимізації використання ресурсів.
Завантаження
Посилання
Abishek, S., Prabakaran, P., Bharath, A.A., & vaardhini, S. (2023). OPTIMIZING RESOURCE ALLOCATION AND SCHEDULING IN CONSTRUCTION PROJECTS USING AI & OPTIMIZATION ALGORITHMS. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT. https://doi.org/10.55041/ijsrem27863
Asghariniya, S., Zhiani Rezai, H., & Mehrabian, S. (2019). Resource allocation: A common set of weights model. Numerical Algebra, Control & Optimization, 0. https://doi.org/10.3934/naco.2020001
Bamel, U., & Bamel, N. (2018). Organizational resources, KM process capability and strategic flexibility: a dynamic resource-capability perspective. Journal of Knowledge Management, 22(6), 1555–1572. https://doi.org/10.1108/JKM-10-2017-0460
Baynev, V., & Makarevich, S. (2023). Resource-utility approach to ensuring the technological security of the Republic of Belarus. Science and Innovations, (5), 27–32. https://doi.org/10.29235/1818-9857-2023-05-27-32
Boikov, N. A., & Kropotova, I. A. (2018). Evaluation of impact of methods for assessing system parameters on the resource allocation. 2018 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF), 1–5. https://doi.org/10.1109/WECONF.2018.8604376
Chang, S.-L., Lee, K.-C., Huang, R.-R., & Liao, Y.-H. (2021). Resource-Allocation Mechanism: Game-Theory Analysis. Symmetry, 13(5), 799. https://doi.org/10.3390/sym13050799
Chen, X., Zhou, Y., Yang, L., & Lv, L. (2020). An Energy-Efficient Mixed-Task Paradigm in Resource Allocation for Fog Computing. 2020 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 1-6. https://doi.org/10.1109/WCNC45663.2020.9120527
Chilton, M. A. (2022). Resource allocation in IT projects: using schedule optimization. International Journal of Information Systems and Project Management, 2(3), 47–59. https://doi.org/10.12821/ijispm020303
Dimitris Bertsimas, Bartolomeo Stellato (2022) Online Mixed-Integer Optimization in Milliseconds. INFORMS Journal on Computing 34(4):2229-2248. https://doi.org/10.1287/ijoc.2022.1181
Duan, S., Zhang, D., Ren, J. and Zhang, Y. (2018), Resource allocation for hybrid energy powered cloud radio access network with battery leakage. IET Communications, 12: 2274-2281. https://doi.org/10.1049/iet-com.2018.5011
Forootani, A., Tipaldi, M., Ghaniee Zarch, M., Liuzza, D., & Glielmo, L. (2019). Modelling and solving resource allocation problems via a dynamic programming approach. International Journal of Control, 94(6), 1544–1555. https://doi.org/10.1080/00207179.2019.1661521
Ghasemi, M., Mozaffari, M., Lotfi, F., Rostamy-Malkhalifeh, M., & Behzadi, M. (2022). New approach in fixed resource allocation and target setting using data envelopment analysis with common set of weights. Complex. https://doi.org/10.1155/2022/2149093
Goda, D. R., Vadiyala, V. R., Yerram, S. R., & Mallipeddi, S. R. (2023). Dynamic Programming Approaches for Resource Allocation in Project Scheduling: Maximizing Efficiency under Time and Budget Constraints. ABC Journal of Advanced Research, 12(1), 1-16. https://doi.org/10.18034/abcjar.v12i1.722
Guo, S., Zhou, X., Xiao, S., & Sun, M. (2019). Fairness-Aware Energy-Efficient Resource Allocation in D2D Communication Networks. IEEE Systems Journal, 13 (2), 1273-1284. https://doi.org/10.1109/ JSYST.2018.2838539
Hands, A.S. (2022). Integrating quantitative and qualitative data in mixed methods research: An illustration. The Canadian Journal of Information and Library Science. https://doi.org/10.5206/cjilsrcsib.v45i1.10645
Harris-Lovett S, Lienert J, Sedlak D. A mixed-methods approach to strategic planning for multi-benefit regional water infrastructure. J Environ Manage. 2019 Mar 1;233:218-237. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.11.112
He, B., Meng, Y., & Tang, L. (2023). An Off-Policy Reinforcement Learning-Based Adaptive Optimization Method for Dynamic Resource Allocation Problem. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 36, 3504-3518. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2023.3338237
Islam, Md Mafiqul. (2024). Dynamic Resource Allocation for AI/ML Applications in Edge Computing: Framework Architecture and Optimization Methods. Journal of Artificial Intelligence General science (JAIGS) ISSN:3006-4023. 3. 51-65. https://doi.org/10.60087/jaigs.vol03.issue01.p65
Kumar, Dr & K K, Ramachandran & Sharma, Sonal & Ramesh, R & Qureshi, Kashif & Ganesh, KVB. (2023). AI-Assisted Resource Allocation for Improved Business Efficiency and Profitability. 54-58. https://doi.org/10.1109/ICACITE57410.2023.10182679
Lemańska-Majdzik, Anna & Okręglicka, Małgorzata. (2024). The Role of Knowledge-Based Resources in Building Organizational Flexibility. Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska sectio H Oeconomia. 58. 65-78. https://doi.org/10.17951/h.2024.58.2.65-78
Li C, Yu X, Huang T, He X, Chaojie Li, Xinghuo Yu, Tingwen Huang, Xing He, Li C, Huang T, He X, Yu X. Distributed Optimal Consensus Over Resource Allocation Network and Its Application to Dynamical Economic Dispatch. IEEE Trans Neural Netw Learn Syst. 2018 Jun;29(6):2407-2418. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2017.2691760
Li, J., Motoki, M., & Zhang, B. (2024). Balancing Fairness and Efficiency in Energy Resource Allocations. ArXiv, abs/2403.15616.https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.15616
Lin, Z., Bi, S., & Zhang, Y.A. (2020). Optimizing AI Service Placement and Resource Allocation in Mobile Edge Intelligence Systems. IEEE Transactions on Wireless Communications, 20, 7257-7271. https://doi.org/10.1109/TWC.2021.3081991
Lyu, Xinchen & Li, Yuewei & He, Ying & Ren, Chenshan & Ni, Wei & Liu, Ren & Zhu, Pengcheng & Cui, Qimei. (2024). Objective-Driven Differentiable Optimization of Traffic Prediction and Resource Allocation for Split AI Inference Edge Networks. IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking. PP. 1-1. https://doi.org/10.1109/TMLCN.2024.3449831
Momeni, Beheshte & Martinsuo, Miia. (2018). Allocating human resources to projects and services in dynamic project environments. International Journal of Managing Projects in Business. https://doi.org/10.1108/IJMPB-07-2017-0074
Muneeb, Dilnaz & Khattak, Amira & Wahba, Karim & Abdalla, Shahira & Ahmad, Syed. (2022). Dynamic capabilities as a strategic flexibility enabler: organizational responsiveness to COVID-19. Journal of Asia Business Studies. 17. https://doi.org/10.1108/jabs-01-2022-0023
Nikjoo, F., Mirzaei, A., & Mohajer, A. (2018). A Novel Approach to Efficient Resource Allocation in NOMA Heterogeneous Networks: Multi-Criteria Green Resource Management. Applied Artificial Intelligence, 32, 583 - 612. https://doi.org/10.1080/08839514.2018.1486132
Osuji, C.C. (2024). A Call for Greater Transparency in Resource Allocation Processes. Journal of Resource Management and Decision Engineering. https://doi.org/10.61838/kman.jrmde.3.2.1
Pham, Viet & Mirjalili, Seyedali & Kumar, Neeraj & Alazab, Mamoun & Hwang, won-Joo. (2020). Whale Optimization Algorithm With Applications to Resource Allocation in Wireless Networks. IEEE Transactions on Vehicular Technology. PP.
R. Gupta, P. Kumar Sagar, S. Malhotra and K. Kulshreshtha, "Improved Resource Allocation in 6G Networks Through Artificial Intelligence," 2024 2nd International Conference on Disruptive Technologies (ICDT), Greater Noida, India, 2024, pp. 1208-1213. https://doi.org/10.1109/ICDT61202.2024.10489785
Shanmugam, Lavanya & Jangoan, Suhas & Sharma, Kapil Kumar. (2023). Dynamic Resource Allocation in Edge Computing for AI/ML Applications: Architectural Framework and Optimization Techniques. Journal of Knowledge Learning and Science Technology ISSN: 2959-6386 (online). 2. 385-397. https://doi.org/10.60087/jklst.vol2.n2.p397
Tsai, J.-F., Lin, M.-H., & Wen, D.-Y. (2020). Global Optimization for Mixed–Discrete Structural Design. Symmetry, 12(9), 1529. https://doi.org/10.3390/sym12091529
Tseng, F., Wang, X., Chou, L., Chao, H., & Leung, V.C. (2018). Dynamic Resource Prediction and Allocation for Cloud Data Center Using the Multiobjective Genetic Algorithm. IEEE Systems Journal, 12, 1688-1699. https://doi.org/10.1109/JSYST.2017.2722476
Uddin, A., Cetindamar, D., Hawryszkiewycz, I., & Sohaib, O. (2023). The Role of Dynamic Cloud Capability in Improving SME’s Strategic Agility and Resource Flexibility: An Empirical Study. Sustainability, 15(11), 8467. https://doi.org/10.3390/su15118467
Wu, Y., Dinh, T.Q., Fu, Y., Lin, C., & Quek, T.Q. (2021). A Hybrid DQN and Optimization Approach for Strategy and Resource Allocation in MEC Networks. IEEE Transactions on Wireless Communications, 20, 4282-4295. https://doi.org/10.1109/TWC.2021.3057882
Z., A. Almajed, R. (2019). Strategic Resource Allocation in Project Management: A Data-Driven Framework. American Journal of Business and Operations Research, (), 97-103. DOI: https://doi.org/10.54216/AJBOR.000204
Zaher, Mahmoud & Eldakhly, Nabil. (2023). An Integrated Framework for Dynamic Resource Allocation in Multi-project Environment. American Journal of Business and Operations Research. 10. 8-15. https://doi.org/10.54216/ajbor.100101
Zheng, H., Xu, K., Zhang, M., Tan, H., & Li, H. (2024). Efficient resource allocation in cloud computing environments using AI-driven predictive analytics. Applied and Computational Engineering. https://doi.org/10.54254/2755-2721/82/2024glg0055
Zheng, M., Liang, W., & Yu, H. (2018). Utility-Based Resource Allocation in Wireless-Powered Communication Networks. IEEE Systems Journal, 12, 3881-3884. https://doi.org/10.1109/JSYST.2018.2805887
Downloads
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
