ТЕОРЕТИЧНІ ОСНОВИ МУЛЬТИАГЕНТНОГО МОДЕЛЮВАННЯ У СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ ТРУДОВИМИ РЕСУРСАМИ З АКЦЕНТОМ НА МІЖДИСЦИПЛІНАРНУ ІНТЕГРАЦІЮ ТА ПОВЕДІНКОВУ СКЛАДОВУ
DOI:
https://doi.org/10.32347/2786-7269.2025.14.110-121Ключові слова:
мультиагентне моделювання, трудові ресурси, управління, поведінкові фактори, цифровізація, міждисциплінарна інтеграція, ризики, ефективністьАнотація
Сучасні умови розвитку будівельної галузі та суміжних сфер вимагають пошуку нових методів управління трудовими ресурсами, що забезпечують стійкість, ефективність та адаптивність систем до непередбачуваних викликів. Традиційні моделі управління персоналом часто не здатні врахувати комплексність взаємодії між різними суб’єктами трудових відносин, особливо в умовах цифровізації та глобалізації. Одним із перспективних напрямів у цьому контексті є застосування мультиагентного моделювання, яке дозволяє створювати динамічні симуляції поведінки агентів – окремих працівників, підрозділів, менеджерів або організацій. Це моделювання інтегрує економічні, соціальні, психологічні та технічні аспекти функціонування трудових ресурсів, формуючи міждисциплінарний підхід до аналізу та прогнозування процесів. Використання мультиагентних систем відкриває можливість глибшого розуміння поведінкових факторів: рівня мотивації, комунікацій, колективної динаміки та реакції на управлінські рішення.
Посилання
Diakiv, S.I. (2020). Computer Modeling of Social Systems: An Interdisciplinary Approach. Ivano-Frankivsk: NTB IFNTUNG. 246 p. [Electronic resource]. Access mode: https://library.nung.edu.ua/.{in Ukrainian}
Taylor, M.E., & Tuyls, K. (Eds.). (2010). Adaptive and Learning Agents. Berlin: Springer. 200 p. (Lecture Notes in Computer Science; Vol. 5924). [Electronic resource]. Access mode: https://surl.lu/lkohqf. {in English}
Syvytskyi, Y., & Shevchenko, V. (2024). Computer Simulation Model of the Organization at the Stage of Transformation for the Purpose of Adaptation to New Projects. CEUR Workshop Proceedings, 3806, 1–12. [Electronic resource]. Access mode: https://ceur-ws.org/Vol-3806/S_61_Shevchenko_Syvytskyi.pdf. {in Ukrainian}
Mintzberg, H. (1979). The Structuring of Organizations: A Synthesis of the Research. Englewood Cliffs: Prentice-Hall. 512 p. [Electronic resource]. Access mode: https://archive.org/details/structuringoforg0000mint. {in English}
Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. New York: Oxford University Press. 284 p. [Electronic resource]. Access mode: https://global.oup.com/academic/product/the-knowledge-creating-company-9780195092691. {in English}
Shpakova, H., Chupryna, I., Ivakhnenko, I., Zinchenko, M., & Plys, N. (2024). Tools for assessing the competitiveness of a construction company as a contractor in public-private partnership projects. In 2024 IEEE 4th International Confe**rence on Smart Information Systems and Technologies (SIST) (pp. 473–481). {in English}
Borrmann, A., König, M., Koch, C., & Beetz, J. (2018). Building Information Modeling: Technological Foundations and Industry Practice. Berlin: Springer. 584 p. [Electronic resource]. Access mode: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-92862-3. {in English}
Sidiropoulos, G., Kiourt, C., & Moussiades, L. (2020). Metis: Multi-Agent Based Crisis Simulation System. arXiv preprint arXiv:2009.03934. [Electronic resource]. Access mode: https://arxiv.org/abs/2009.03934. {in English}
Katiyar, A., & Kumar, P. (2021). A Review of Internet of Things (IoT) in Construction Industry: Building a Better Future. International Journal of Advanced Computing Science and Engineering, 3(2), 65–72. [Electronic resource]. Access mode: https://surl.li/mkunqk. {in English}
Soleymani, M., Bonyani, M., & Attarzadeh, M. (2022). Autonomous Resource Management in Construction Companies Using Deep Reinforcement Learning Based on IoT. arXiv preprint arXiv:2208.08087. [Electronic resource]. Access mode: https://arxiv.org/abs/2208.08087. {in English}
Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263–291. [Electronic resource]. Access mode: https://surl.li/bwsdhp. {in English}
Schweitzer, F., & Garcia, D. (2010). An Agent-Based Model of Collective Emotions in Online Communities. arXiv preprint arXiv:1006.5305. [Electronic resource]. Access mode: https://arxiv.org/abs/1006.5305. {in English}
Chupryna, Kh.M., Chupryna, Yu.A., Borodavko, & Hrabchak, D.V. (2020). Structural-Cognitive Modeling of Processes of Managing the Intellectualization of Construction Enterprises. Formation of Market Relations in Ukraine, 5(228), 89–98. {in Ukrainian}
Yang, B., Liu, B., Han, Y., Meng, X., Wang, Y., Yang, H., & Xia, J. (2024). Multiagent Reinforcement Learning Enhanced Decision-making of Crew Agents During Floor Construction Process. arXiv preprint arXiv:2409.01060. [Electronic resource]. Access mode: https://arxiv.org/abs/2409.01060. {in Ukrainian}
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
