Предложена информационная технология для реализации решения двухэтапной задачи оптимального размещения в строительной отрасли, объединяющая задачи оптимального размещения строящихся промышленных предприятий и оптимального распределения строительных бригад по возводимым объектам. На первом этапе решаются задачи частично-целочисленного программирования размещения строящихся промышленных предприятий и перевозок готовой продукции к потребителям, обеспечивающие минимизацию суммарных затрат на строительство и транспортировку. Для решения этой задачи частично-целочисленного программирования применен метод расчленения Бендерса, позволяющий декомпозировать исходную NP-трудную задачу на последовательность транспортных задач линейного программирования, что существенно сокращает вычислительные ресурсы по сравнению с полным перебором вариантов. На втором этапе решается многокритериальная задача распределения трудовых ресурсов с двумя противоречивыми критериями: минимизацией транспортных расходов на перевозку рабочих бригад и максимизацией полноты удовлетворения потребностей строящихся объектов в рабочей силе. При этом для решения этой задачи использованы метод главного критерия и метод построения множества Парето с формированием обобщенной целевой функции и варьированием весового параметра, что позволяет лицу, принимающему решение, осознанно выбирать компромисс между затратами и занятостью. Разработанная технология реализована в виде веб-приложения с клиентской частью на HTML/CSS/JavaScript, серверной частью на C# с использованием платформы ASP.NET Core и архитектурного паттерна MVC, а также вычислительным модулем на базе Microsoft Excel с применением надстройки «Поиск решения» и языка VBA. Представлены результаты вычислительного эксперимента на примере размещения предприятий производства строительных материалов в шести районах Республики Татарстан. Показано, что оптимальный выбор трех заводов из шести позволяет снизить затраты на 1420,1 млн у.е. (руб.) по сравнению со строительством всех потенциальных предприятий. Для многокритериальной задачи распределения бригад получено множество Парето, демонстрирующее диапазон возможных компромиссных решений.
Information technology is proposed to implement the solution of the two-stage problem of optimal placement in the construction industry, combining the tasks of optimal placement of industrial enterprises under construction and optimal distribution of construction teams by facilities under construction. At the first stage, the tasks of partial integer programming of the placement of industrial enterprises under construction and transportation of finished products to consumers are solved, which ensure minimization of total construction and transportation costs. To solve this problem of partial-integer programming, the Benders partition method is used, which allows decomposing the original NP-difficult problem into a sequence of linear programming transport problems, which significantly reduces computing resources compared to a complete enumeration of options. At the second stage, the multi-criteria task of allocating labor resources is solved with two contradictory criteria: minimizing transportation costs for the transportation of work crews and maximizing the completeness of meeting the labor needs of facilities under construction. To solve this problem, the method of the main criterion and the method of constructing a Pareto set are used with formation of a generalized objective function and variation of the weight parameter, which allows the decision-maker to consciously choose a compromise between costs and employment. The developed technology is implemented in the form of a web application with a client part in HTML/CSS/JavaScript, a server part in C# using the ASP.NET Core platform and the MVC architectural pattern, as well as a computing module based on Microsoft Excel using the "Solution Search" add-on and VBA language. The results of a computational experiment are presented on the example of the location of enterprises for the production of building materials in six districts of the Republic of Tatarstan. It is shown that the optimal choice of three plants out of six can reduce costs by 1420.1 million standard units (rubles) compared to the construction of all potential enterprises. For the multi-criteria brigade allocation problem, a Pareto set is obtained demonstrating the range of possible trade-offs.