3. Разработан двухэтапный алгоритм решения задачи по оптималь-
ному выбору стратегических программ, минимизирующих потери.
В продолжение настоящего исследования представляет интерес
дальнейшее развитие эффективных вычислительных методов реше-
ния этой задачи.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гу-
манитарного научного фонда и Правительства Калужской области
(проект № 12-12-40006а(р)).
ЛИТЕРАТУРА
1.
Качалов P.M.
Управление экономическим риском. М.: ООО “Нестор–История”,
2012. 248 c.
2.
Федотов Ю.В.
,
Кротов К.В.
Управление цепями поставок: проблемы определе-
ния термина и области исследований // Российский журнал менеджмента. 2011.
Т. 9. № 2. С. 49–58.
3.
Виленский П.Л.
,
Лившиц В.Н.
,
Смоляк С.А.
Оценка эффективности инвестици-
онных проектов: теория и практика. М.: Дело, 2008. 888 c.
4.
Levner E.
,
Proth J.-M.
Strategic management of ecosystems: A supply chain
perspective / In E. Levner, I. Linkov, J.-M. Proth (eds). Strategic Management of
Ecosystem. 2005. Springer. P. 95–107.
5.
Птускин А.С.
,
Левнер Е.В.
Энтропийный подход к упрощению структуры цепи
поставок для выбора антирисковых стратегических решений // Экономическая
наука современной России. 2012. № 4 (59). С. 76–90.
6.
White W.J.
,
O’Connor A.C.
,
Rowe B.R.
Economic impact of inadequate
infrastructure for supply chain integration /
Final
report
RTI
07007.013. National Institute of Standards and Technology. May 2004.
.
7.
Jeeva A.S.
Reducing supply risk caused by the stockwhip effect in supply chains
// Proceedings of the 2011 International Conference on Industrial Engineering and
Operations Management. 2011. Kuala Lumpur (Malaysia), January 22–24. P. 739–
744.
8.
Karp A.
,
Ronen B.
Improving shop floor control: an entropy model approach //
International Journal of Production Research. 1992. Vol. 30. No. 4. P. 923–938.
9.
Martinez-Olvera C.
Entropy as an assessment tool of supply chain information
sharing // European Journal of Operational Research. 2008. No. 185. P. 405–417.
10.
Allesina S.
,
Azzi A.
,
Battini D.
,
Regattieri A.
Performance measurement in supply
chains: new network analysis and entropic indexes // International Journal of
Production Research. 2010. Vol. 48 (8). P. 2297–2321.
11.
Isik F.
An Entropy-Based Approach for Measuring Complexity in Supply Chains
// International Journal of Production Research. 2010. Vol. 48. No. 12, January.
P. 3681–3696.
12.
Shannon C.E.
A mathematical theory of communication // The Bell System Technical
Journal. 1948. Vol. 27 (3). P. 379–423.
13.
Ingargiola G.P.
,
Korsh J.F.
Reduction algorithm for zero-one single knapsack
problems // Management Science. 2010. Vol. 20 (4). Part 1. P. 460–463.
REFERENCES
[1] Kachalov P.M. Upravlenie ekonomicheskim riskom [Management of economic risk].
Moscow, OOO “Nestor-Istoriya” Publ., 2012. 248 p.
[2] Fedotov Yu.V., Krotov K.V. Supply chain management: definition problems of
the term and field of exploration.
Rossiyskiy zhurnal menedzhmenta
[Russian
Management Journal], 2011, vol. 9, no. 2, pp. 49–58 (in Russ.).
134 ISSN 0236-3941. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Машиностроение”. 2014. № 3
