Оптимизация управленческих решений: современные методы и инструменты

Статья посвящена построению практико-ориентированного контура оптимизации управленческих решений на базе сшивки многокритериального ранжирования, DEA-бенчмаркинга и симуляционного стресс-тестирования. Актуальность диктуется потребностью переводить аналитические ранги в устойчивые управленческие траектории при ресурсных ограничениях и конфликтующих целях. Новизна выражена в операциональном алгоритме «MCDM → DEA → симуляция» с регламентом данных, листом выбора и метриками устойчивости. В рамках работы описаны принципы подбора методов под тип шкал и конфликтность целей, изучены условия стабильности DEA-оценок и способы связывания статичных приоритетов с динамикой показателей. Особое внимание уделено архитектуре данных и встраиванию цикла принятия решения в календарь управленческих сессий. Цель - разработать воспроизводимый порядок перехода от приоритизации альтернатив к внедрению и мониторингу. Для её достижения использованы сравнительный анализ, аналитическая группировка, синтез, моделирование, анализ чувствительности. Изучены рецензируемые публикации и монографии 2023-2025 гг. по MCDM, DEA, симуляции и интеграции аналитики в управление. В заключении описывается алгоритм применения и набор практических правил для отраслей с разными горизонтами эффекта. Статья будет полезна руководителям программ, аналитикам, методистам корпоративного управления и исследователям прикладной оптимизации.

This article explores the development of a practice-oriented framework for optimizing management decisions based on the integration of multicriteria ranking, DEA benchmarking, and simulation stress testing. The relevance of this approach stems from the need to translate analytical rankings into stable management trajectories under resource constraints and conflicting objectives. The novelty lies in the operational algorithm "MCDM → DEA → simulation" with data specifications, a selection list, and stability metrics. The paper describes the principles of selecting methods based on scale type and goal conflicts, examines the conditions for the stability of DEA estimates, and explores methods for linking static priorities with indicator dynamics. Particular attention is paid to the data architecture and the integration of the decision-making cycle into the management session calendar. The objective is to develop a reproducible process for transitioning from alternative prioritization to implementation and monitoring. This process is achieved using comparative analysis, analytical grouping, synthesis, modeling, and sensitivity analysis. Peer-reviewed publications and monographs published in 2023-2025 on MCDM, DEA, simulation, and the integration of analytics into management are reviewed. The paper concludes by describing an application algorithm and a set of practical rules for industries with different effect horizons. This article will be useful for program managers, analysts, corporate governance methodologists, and applied optimization researchers.