ivdon3@bk.ru
Разработка систем бизнес-аналитики, принятия решений и планирования ресурсов является одной из важнейших составляющих практически любого предприятия. В данном случае, предприятия и производства пенитенциарной системы не являются исключением. В работе рассмотрена проблема взаимосвязи существующих баз данных и статистических отчетных форм производственно-экономического и трудового секторов пенитенциарной системы. Установлено, что косвенно-взаимосвязанные параметры достаточно трудно сопоставить из-за разных систем учета данных, а также утвержденных статистических форм. Одной из первых ступеней в решении поставленной проблемы может стать введение обобщенной системы индексации данных. В работе рассмотрены системы индексации данных, построение их иерархических структур, а также возможность практического применения с использованием SQL. Рассмотрены примеры реализации при помощи технологии ORM и языка Pyhton.
Ключевые слова: базы данных, индексация, ORM, SQL, Python, производственный сектор, экономические показатели, пенитенциарная система
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 5.6.8 - Документалистика, документоведение, архивоведение
В статье проводится исследование возможности применения непрерывной формы метода максимальной согласованности при построении регрессионных моделей для расчета прогнозных значений показателя пассажирооборота воздушного транспорта Российской Федерации. Исследуемый метод сравнивается с классическими методами регрессионного анализа - наименьших квадратов и модулей. Для оценки прогностических свойств методов применяется средняя относительная ошибка прогноза и непрерывная форма критерия согласованности поведения между вычисленными и фактическими значениями зависимой переменной. В результате проведенного анализа сделан вывод о возможности применения исследуемого метода для решения прогнозных задач.
Ключевые слова: метод наименьших квадратов, непрерывная форма метода максимальной согласованности, моделирование, пассажирооборот, воздушный транспорт, критерии адекватности
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Дороги занимают важное место в жизни почти каждого человека. Качество покрытия является наиболее значимой характеристикой дорожного полотна. Для его оценки существует множество систем, среди которых есть те, которые анализируют дорожную поверхность с помощью потоков видеоинформации. В свою очередь, видео разбивается на кадры, и уже по изображениям происходит непосредственно оценка качества дороги. Разбивка видео на кадры в таких системах происходит на основе специальных программных инструментов. Чтобы понять, насколько эффективно конкретное программное обеспечение, необходим детальный анализ. В данной статье в качестве программных инструментов для анализа выбраны OpenCV, MoviePy и FFMpeg. Материалом исследования является двухминутное видео дорожной поверхности с частотой кадров 29,97 кадров/с и форматом mp4. В качестве показателя эффективности используется среднее время получения одного кадра из видео. Для каждого из трех программных инструментов проведено по 5 различных экспериментов, в которых размер кадра в пикселях последовательно увеличивается в 2 раза: 40000, 80000, 160000, 320000, 640000. Каждая программа обладает линейной зависимостью O(n) среднего времени получения кадра от разрешения, однако, FFMpeg имеет наименьшие абсолютные показатели времени, а также наименьшую скорость роста функции, поэтому является наиболее эффективным инструментом по сравнению с остальными (OpenCV, MoviePy).
Ключевые слова: сравнение, анализ, эффективность, программный инструмент, библиотека, программа, разбивка видео, размер кадра, разрешение, дорожная поверхность
В статье рассматривается активно формирующийся в последнее десятилетие новый класс систем мониторинга ИТ-инфраструктуры, ключевой особенностью которого является широкое использование методов и техник работы с большими данными. Изучаемые системы в зависимости от рыночного позиционирования известны под такими названиями как AIOps, observability platform, all-in-one monitoring, зонтичный мониторинг. В своем обзоре существующих зарубежных и отечественных коммерческих решений авторы делают упор на использование в них методов работы с большими данными. На основе обзора предлагается классификация таких продуктов, позволяющая упорядочить существующее многообразие и выбрать наиболее подходящую систему для стоящих перед организацией задач в области мониторинга все усложняющейся ИТ-инфраструктуры. Актуальность исследования обусловлена отсутствием классификации исследуемых объектов в виду их относительной новизны и ярко выраженного практического характера.
Ключевые слова: система мониторинга, ИТ-инфраструктура, зонтичный мониторинг, AIOps, большие данные, машинное обучение
Работа направлена на разработку и апробацию алгоритма выбора места расположения нового склада хранения груза с учетом стохастических потоков поставок груза на склад и потребителям со cклада. При выборе места размещения склада учитываются издержки, которые сопровождают деятельность логистической компании, связанные с организацией складского хозяйства в выбранном месте, с содержанием склада, хранением груза, доставкой груза от поставщиков до склада и от склада до потребителей. В работе предложен алгоритм решения задачи выбора места расположения склада хранения груза с учетом прогноза динамики поставок груза на склад и потребителям со cклада. Описан математический инструментарий, позволяющий оценить динамику затрат на организацию и функционирование склада в условиях нестационарных потоков поступления и оттока груза со склада на основе применения метода статистического моделирования. Проведена апробация. Предложенный инструментарий обладает новизной в разрезе учета нестационарных потоков поступления и оттока груза на склад и реальных маршрутов движения транспорта при выборе места расположения склада.
Ключевые слова: место расположения склада, динамика складских затрат, статистическое моделирование, математическая модель, логистика
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.9.9 - Логистические транспортные системы
В современном мире всё чаще возникает необходимость обработки географической информации в самых различных формах. В данной работе рассматриваются понятие «тайл», его назначение, особенности, а также процесс ретайлирования, представляющий собой метод создания и обновления тайлов. Данная технология способствует повышению эффективности работы современных картографических сервисов, сокращая время загрузки карт. Последовательно представлены основные этапы разработки микросервиса, реализующего логику ретайлирования. Основным поставщиком данных выступает открытый проект OpenStreetMap (OSM). Набор пространственных данных является основным продуктом OSM и содержит актуальные географические данные и информацию со всего мира. Основу технологического стека составляет язык Python, к которому добавляются специализированные модули для работы с тайлами, а также библиотека для реализации простого и качественного API.
Ключевые слова: Python, тайл, ретайлирование, OpenStreetMap, микросервис, Flask-RESTX, mercantile
На сегодняшний день в пенитенциарной системе Российской Федерации собраны достаточно обширные базы данных для производственного сектора. Собранные данные представляют собой временные ряды. Однако, при исследовании взаимных распределений параметров возникает ряд проблем, главная из которых состоит в том, что для разных параметров ведется различная система учета данных: в некоторых случаях учет данных ведется накопительным итогом в течении года, в других случаях – учитываются фактические значения (другими словами, одни временные ряды являются трендовыми, а другие – сезонными (циклическими)). Отличаются также и периоды учета данных: помесячно, поквартально или за год. Таким образом, на первый взгляд связанные между собой параметры, практически невозможно сопоставить. В работе предлагается ряд алгоритмов, которые позволили бы решить данную проблему. Целью работы явилась разработка новых алгоритмов, позволяющих сопоставить трендовые и сезонные временные ряды на примере производственного сектора пенитенциарной системы. В качестве задач исследования можно обозначить: классификацию параметров, которые учитываются как сезонные и как трендовые временные ряды; разработка алгоритмов для их сопоставления; исследование применимости полученных результатов.
Ключевые слова: алгоритм, обработка данных, python, временной ряд, пенитенциарная система, производственный сектор
в статье рассмотрен один из возможных способов переноса (миграции) переменных сервисов с проприетарного на доступное бесплатное и популярное решение, а также способы улучшения структуры и отказа от проблемных мест.
Ключевые слова: переменные, конфигурация, сервис, Octopus, Git, Vault, миграция
В статье приведено состояние технологий вебсайтов для проектирования роботов с искусственным интеллектом. Рассмотрен образ современной технической книги-сайта как места развития приложений искусственного интеллекта, показывается возможность исполнения со страницы алгоритмов с обеспечением связи роботов с реальными и виртуальными объектами.
Ключевые слова: математическая сеть, техническая сайт-книга, искусственный интеллект, исполняемые на сайте-книге алгоритмы, сетевая разработка роботов
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Статья посвящена разработке математической модели и программного комплекса, предназначенных для автоматизации научных исследований в области анализа новостей финансовой отрасли. Авторы предлагают подход, основанный на использовании методов теории графов для выявления наиболее значимых научных гипотез, используемых методов, а также полученных качественных и количественных результатов научного сообщества в данной области. Предложенная модель и программный комплекс позволяют автоматизировать процесс научных исследований, что способствует более эффективному ее анализу. Результаты исследований могут быть полезны как для профессиональных участников финансовых рынков, так и для академического сообщества, поскольку выявление наиболее цитируемых и фундаментальных работ служит отправной точкой любой научной работы.
Ключевые слова: программный комплекс, моделирование, теория графов, новостные потоки, фондовый рынок РФ, акции, граф цитирований
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Обсуждается качество обучения неполносвязных нейронных сетей, основанных на корнях принятия решений. На примере ограниченных данных о пациентах с клинически диагностированной болезнью Альцгеймера и условно здоровых пациентов путем предобработки данных найден корень принятия решений и соответствующая структура нейронной сети. Впервые демонстрируются результаты обучения неполносвязной искусственной нейронной сети данного типа. Результаты обучения такого типа нейронных сетей позволили в условиях ограниченных данных найти нейронную сеть, обладающую приемлемым уровнем точности для практического применения полученной нейронной сети для поддержки принятия врачебных решений – в рассматриваемом примере для диагностики болезни Альцгеймера.
Ключевые слова: нейронные сети, механизмы комплексного оценивания; корни принятия решений, деревья критериев, матрицы свёртки, предобработка данных
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 3.1.24 - Неврология
Рассматриваются особенности (m,m)-схемы реализации визуальной криптографии, отличающейся от существующих формированием теневых изображений (акций) изображения, содержащего секрет. Предлагаемый подход основан не на декомпозиции секретного изображения на акции, а на пошаговой их трансформации путем умножения на ортогональные матрицы Адамара. Получаемые при каждой трансформации акции изображения являются помехоустойчивыми в канале передачи данных.
Ключевые слова: изображение с секретом, декомпозиция изображения, трансформация изображения, ортогональные матрицы Адамара, двустороннее матричное умножение, помехоустойчивое кодирование изображений
В работе представлен краткий обзор публикаций, описывающих опыт применение методов математического моделирования для решения различных задач. Построена многофакторная кусочно-линейная регрессионная модель сталелитейной компании с помощью непрерывной формы метода максимальной согласованности. Для оценки адекватности модели использованы критерии: средняя относительная ошибка аппроксимации, непрерывный критерий согласованности поведения, сумма модулей ошибок аппроксимации. Сделан вывод о том, что полученная модель обладает достаточной точностью и может быть использована для прогнозирования.
Ключевые слова: математическое моделирование, кусочно-линейная регрессия, метод наименьших модулей, непрерывная форма метода максимальной согласованности, сталелитейная компания
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Сети пятого поколения представляют большой интерес для различных исследований. Одной из наиболее важных и актуальных технологий для эффективного использования ресурсов в сетях пятого поколения, является технология нарезки сети Network Slicing. Основная цель работы – произвести моделирование вероятностных характеристик блокировки запросов на предоставление доступа к радиоресурсам беспроводной сети. В ходе работы была рассмотрена зависимость вероятности блокировки запроса в зависимости от интенсивности поступления заявок различных типов. Выяснилось, что вероятность блокировки заявки i-го типа имеет вид экспоненциальной функции. По результатам анализа блокировка запросов происходит предсказуемо с учетом характера поступающего трафика. Предварительно существенных недостатков в рассмотренной модели не наблюдается.
Ключевые слова: 5G, двухсервисная СМО, минимальная гарантированная скорость, нарезка сети, распределение ресурса, система массового обслуживания, эластичный трафик
Одним из направлений, позволяющим повысить эффективность работы низкоорбитального спутникового интернета в условиях деструктивных воздействий является использование систем OFDM, поддерживающих режим скачкообразной смены частоты (ССЧ). Очевидно, что эффективность противостояния помехам, которые формируются средствами радиоэлектронной борьбы (СРЭБ), во многом определяется алгоритмом выбора рабочих частот. В работе предлагается реализовать блок ССЧ на основе SPN-шифра «Кузнечик», который обеспечивает высокую стойкость к подбору рабочей частоты со стороны СРЭБ. Однако при возникновении сбоев и отказов в работе такого блока передатчик и приемник, работающие в режиме ССЧ, не смогут наладить передачу информации. Для решения данной проблемы в статье предлагается использовать полиномиальные модулярные коды классов вычетов (ПМККВ). Однако проведенный анализ известных алгоритмов коррекции ошибок в ПМКВ показал, что их нельзя применять для повышения надежности работы блока ССЧ на основе SPN-шифра «Кузнечик». Целью работы является разработка алгоритма коррекции ошибок в кодах ПМККВ с минимальной избыточностью, применение которого позволит повысить отказоустойчивость систем OFDM за счет устранения последствий сбоев и отказов в работе блока ССЧ.
Ключевые слова: системы OFDM, поддерживающие скачкообразную смену частоты, методы генерации псевдослучайных чисел, SPN-шифр Кузнечик, полиномиальные модулярные коды классов вычетов, алгоритм коррекции ошибки
В условиях быстрой урбанизации общества моделирование процессов устойчивого развития городов привлекает значительное внимание ученых. В данной статье представлено исследование нечетких когнитивных карт (НКК) как междисциплинарной модели для имитации процессов городского развития. Это подчеркивает универсальность НКК в интеграции экспертных знаний и количественной оценке влияния показателей, которые формируют городское пространство, от инфраструктуры и жилья до экологической устойчивости и благополучия общества. В исследовании используется синтез обширного обзора литературы и экспертных мнений с целью создания и уточнения когнитивной карты, адаптированной для развития муниципальных образований. Изложенная методология формулирует систематический подход к выбору концептов, присвоению весов и проверке модели. Благодаря сотрудничеству с межотраслевыми экспертами, исследование подтверждает ценность НКК для выявления каскадных эффектов в процессе принятия решений при формировании стратегий развития города. Признавая ограничения, присущие экспертным методам и нечеткий характер данных, авторы приводят доводы в пользу эффективности НКК не только в выявлении, но и в решении возникающих проблем урбанизации. В конечном счете, эта статья привносит детальный взгляд на дискурс стратегического планирования, поскольку авторы выступают за использование НКК в качестве инструмента поддержки принятия управленческих решений, который может помочь руководящим органам в обеспечении устойчивого и справедливого городского будущего.
Ключевые слова: нечеткие когнитивные карты, городское развитие, городское планирование, устойчивая урбанизация, экспертные системы, благополучие общества
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
Шаговый двигатель достаточно часто используется в автоматизированных установках лазерной резки. Схема управления шагового двигателя требует специального электронного устройства – драйвера, который получает на вход логические сигналы и изменяет ток в обмотках двигателя для обеспечения параметров движения. В данном научном исследовании проводилась оценка драйверов шагового двигателя для определения целесообразности их использования – PLDS880, OSM-42RA, OSM-88RA. Для управления системой был написан программный код, который по связующей плате соединялся с контроллером. С каждым драйвером при различных режимах подобраны оптимальные параметры (начальная скорость, конечная скорость и ускорение), то есть движение каретки без срыва на десяти проходах с минимальным временем прохода. Результаты экспериментальных исследований представлены в табличной форме.
Ключевые слова: лазер, лазерная резка, автоматизация, технологический процесс, шаговый двигатель, быстродействие, драйвер, контроллер, схема управления, оптимальные параметры
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В данной статье мы рассмотрели и проанализировали различные модели прогнозирования временных рядов, используя данные, собранные с мобильных устройств IoT. Основное внимание уделено моделям, описывающим поведение трафика в телекоммуникационных системах. Рассмотрены методы прогнозирования, такие как экспоненциальное сглаживание, линейная регрессия, авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA), а также N-BEATS, который использует полносвязные слои нейронной сети для прогнозирования одномерных временных рядов. В статье кратко описаны особенности каждой модели, рассмотрен процесс их обучения, и проведен сравнительный анализ качества обучения. На основе анализа данных отмечено, что для протокола UDP модель ARIMA обладает лучшим качеством обучения, для протокола TCP - линейная регрессия, а для протокола HTTPS - ARIMA.
Ключевые слова: телекоммуникационные системы, анализ трафика, модели прогнозирования, QoS, искусственный интеллект, линейная регрессия, ARIMA, Theta, N-BEATS
Данная статья исследует внедрение и реализацию моделей нейронных сетей в сфере сельского хозяйства, с акцентом на их использование в умных теплицах. Умные теплицы представляют собой инновационные системы контроля микроклимата и других факторов, влияющих на рост растений. С использованием нейронных сетей, обученных на данных о влажности почвы, температуре, освещенности и других параметрах, возможно прогнозирование будущих показателей с высокой точностью. В статье рассматриваются этапы сбора и подготовки данных, процесс обучения нейронных сетей, а также практическая реализация данного подхода. Результаты исследования подчеркивают перспективы внедрения нейронных сетей в аграрном секторе и их важную роль в оптимизации процессов роста растений и увеличении производительности сельскохозяйственных предприятий.
Ключевые слова: нейронная сеть, прогнозирование показателей, умная теплица, искусственный интеллект, моделирование данных, микроклимат
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Статья посвящена анализу методов обработки экспериментальных данных в области усовершенствования технологий изготовления, с акцентом на обработку титановых сплавов. В современных условиях естественнонаучного эксперимента, характеризующегося большими потоками информации, возникает необходимость применения математических методов и вычислительных систем для эффективного анализа данных. Исследования, проводимые на кафедре «Высокоэффективные технологии обработки» МГТУ «Станкин», направлены на выявление оптимального типа износостойкого покрытия для режущего инструмента при обработке титановых пластин. Титан, обладая низкой теплопроводностью и высокой химической активностью, создает определенные сложности в процессе обработки, что требует глубокого изучения взаимосвязей между условиями резания и параметрами процесса. В статье обсуждаются существующие проблемы, связанные с недостаточной изученностью этих взаимосвязей, а также предлагается решение проблемы хранения и обработки данных через создание общей базы данных. Это позволит улучшить визуализацию и анализ результатов экспериментов, что, в свою очередь, повысит эффективность исследований и качество производимых изделий. Результаты работы могут быть полезны как для научных исследований, так и для практического применения в промышленности.
Ключевые слова: исследование технологических процессов, режущий инструмент, характеристики режима резания, системный анализ
Исследование посвящено развитию моделей, алгоритмов и программного обеспечения компьютерных тренажерных комплексов (КТК) для обучения разработчиков автоматизированных информационных систем (АИС). Формализовано, на основе диаграмм IDEF0, описаны процесс автоматизированного контроля знаний и навыков студентов с применением КТК при изучении математического обеспечения АИС (на примере нечеткого моделирования), и, как один из компонентов контроля, процесс оценки выполнения упражнений. Преимуществом КТК является отсутствие потребности преподавателя в разработке индивидуальных вариантов упражнения, поскольку в КТК производится настройка структуры и сложности упражнения и последующее автоматическое формирование уникального варианта выполнения упражнения для каждого из студентов, проходящих контроль знаний по изучаемой теме. Проверка выполнения студентом упражнения производится автоматически, путем сравнения математических моделей решения задания студентом и эталонного решения, формируемого в КТК на основе постановки задачи. Разработаны алгоритмы оценки выполнения задачи в упражнениях по нечеткому моделированию. Создан прототип КТК в форме веб-системы с личными кабинетами преподавателя и студента. Разработанные концепцию и алгоритмы контроля знаний и навыков по нечеткому моделированию с применением КТК возможно адаптировать для различных дисциплин в области математического, программного, информационного и других видов обеспечения АИС.
Ключевые слова: автоматизированные информационные системы, математическое обеспечение, нечеткое моделирование, компьютерный тренажерный комплекс, электронное обучение, дистанционное обучение
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
В работе приведена уточненная регрессионная модель динамики уровня воды в сибирской реке Ия, включающая в правую часть шесть природных факторов (количество дней с осадками в горах Саян, средние дневная и ночная температуры за месяц, количество осадков, глубина снежного покрова, среднее атмосферное давление за месяц) с учетом запаздывания, а также специальным образом сформированную сезонную переменную. На высокую адекватность модели указывают значения критериев множественной детерминации, Фишера, средней относительной ошибки аппроксимации. Построенная модель может быть эффективно использована для решения широкого круга прогнозных задач.
Ключевые слова: регрессионная модель, уровень воды в реке, лаг запаздывания, сезонная переменная, прогноз
В данной работе исследуются и сравниваются две нейронные сети - U-Net-Attention и SegGPT, использующие разные механизмы внимания, для поиска взаимосвязей между различными частями входных и выходных данных. Архитектура U-Net-Attention представляет собой нейросеть U-Net с дополнительным слоем внимания, данная нейросеть предназначена для сегментации изображений. Она имеет кодер и декодер, объединенные связями между слоями и связями, пропускающими скрытые слои, что позволяет передавать информацию о локальных свойствах карты признаков. Для улучшения качества сегментации в оригинальную архитектуру U-Net включен слой механизма внимания, который помогает усилить поиск интересующих нас признаков изображения. Модель SegGPT основана на архитектуре Visual Transformers и также использует механизм внимания. Обе модели обладают способностью фокусироваться на важных аспектах изображения и могут быть эффективными при решении различных задач. В работе производится сравнение их работы на примере сегментации трещин на изображениях дорожного полотна, для дальнейшей классификации состояния дорожного покрытия в целом. Таже произведен анализ и выводы о возможности использования архитектур Transformers для решения широкого спектра задач.
Ключевые слова: машинное обучение, нейронные сети Transformer, U-Net-Attention, SegGPT, анализ состояния дорожного полотна, компьютерное зрение
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Статья посвящена проблематике управления реализацией многосценарных многоэтапных проектов в условиях неопределенности. Предлагаемый подход основан на представлении модели проекта в виде сценарной сети. Разработанная нечеткая лингвистическая модель этапа проекта представляет собой набор лингвистических переменных, соответствующих показателям этапа и внешним факторам, влияющим на последующую реализацию проекта. Решающие правила выбора дуги перехода к следующему этапу построены в виде нечетких продукций, левые части которых являются нечеткими высказываниями относительно предпочтения возможных вариантов. Построенная процедура поддержки принятия решений основана на использовании алгоритма нечеткого вывода Мамдани, обладающего высокой интерпретируемостью. Предложенный подход позволяет обеспечить многосценарное планирование и адаптивность управления реализацией многоэтапных проектов.
Ключевые слова: многосценарные многоэтапные проекты, адаптивное управление проектами, сценарная сеть, поддержка принятия решений, лингвистическая переменная, нечеткий логический вывод
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
Статья является результатом аналитического исследования развития структур среднего и малого бизнеса в инжиниринговом выполнении этапов обследования, подготовки в производстве строительных материалов, полуфабрикатов, разделов проектов, а также участников ввода объектов в эксплуатацию за 2012-2022гг. В этот период число субъектов малых и средних предприятий на территории РФ увеличилось на 224 тыс. единиц. В Центральном федеральном округе (куда входит Тульская область) увеличение составило – 31,8%. При этом в строительстве их рост составил - 6,39%. Однако, тенденция изменилась и с 2019 по 2022гг. количество предпринимателей значительно сократилось на 457 тыс. В этой связи авторы в своих исследованиях решали задачу анализа состояния, динамики изменения числа и содержания деятельности структур среднего и малого бизнеса в строительстве; разработке предложений по повышению эффективности развития. Основное внимание уделено специализации, причинам сдерживания роста услуг бизнеса и экономическим результатам их работы.
Ключевые слова: бизнес-планирование, специализация, планирование, управление проектами, строительный комплекс