Модель машинного обучения с подкреплением для планирования развития спортивной инфраструктуры

Рассматривается актуальная задача планирования рационального развития спортивной инфраструктуры в условиях ограниченных ресурсов. Проведена разработка математической модели для оценки спортивных инфраструктурных проектов и графика их реализации. Для оценки проектов предложено использовать методы многокритериального анализа решений на основе нечётких областей предпочтений. Поиск оптимальных параметров предложенной модели затруднен в силу наличия бинарных переменных, которые делают задачу NP-трудной. Для поиска решения, близкого к оптимальному, предложена модель машинного обучения с подкреплением. Разработано программное обеспечение, позволяющее проводить как ранжирование проектов, так и определение плана-графика их реализации с учетом имеющихся ресурсов и потребностей. Алгоритмическое и программное решение на основе модели машинного обучения с подкреплением инвариантно по отношению к предметной области и может использоваться и в других задачах комбинаторной оптимизации. На примере задачи выбора регионов для строительства баскетбольных площадок проведены вычислительные эксперименты для предложенного решения.