ეკონომიკაში დაგეგმვის ამოცანებისათვის ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების თეორიული მიდგომების ზოგადი მიმოხილვა

ავტორები: გოჩა უგულავა

საკვანძო სიტყვები: ეკონომიკური დაგეგმვა; ხელოვნური ინტელექტი; გადაწყვეტილებათა მიღება; თეორიულ-ალბათობითი (სტოქასტიკური) მოდელები; დაგეგმვის ალგორითმები

J.E.L. Classification: O21, C02

DOI: https://doi.org/10.52244/ep.2021.22.11

ციტირებისათვის: უგულავა გ., (2021) ეკონომიკაში დაგეგმვის ამოცანებისათვის ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების თეორიული მიდგომების ზოგადი მიმოხილვა. ეკონომიკური პროფილი, №2(22), გვ. 107-122. DOI: https://doi.org/10.52244/ep.2021.22.11

ანოტაცია. ხელოვნური ინტელექტის მეთოდები და ტექნოლოგიები სულ უფრო მეტად მკვიდრდება ჩვენს ყოველდღიურობაში. ნაშრომში განხილულია ეკონომიკის ისეთ მნიშვნელოვან სფეროში, როგორიცაა დაგეგმვა და გადაწყვეტილებათა მიღება, ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების და მიდგომების მრავალფეროვნება, მიმოხილულია ძირითადი ალგორითმების, მოდელების და თეორიების შინაარსი, ძლიერი და სუსტი მხარეები. ყურადღება გამახვილებულია მათ კლასიფიკაციაზე. გარემოს ფაქტორებისადმი დასაგეგმი პროცესის დამოკიდებულებიდან გამომდინარე განხილულია როგორც კლასიკური, ასევე არაკლასიკური დაგეგმვის გარემოები. ცალკეა გამოყოფილი დროისა და რესურსების ფაქტორების ზეგავლენა დაგეგმვის პროცედურებზე. აქცენტირებულია ყურადღება განუსაზღვრელობის პირობებში დაგეგმვის მოდელების თეორიულ-ალბათობითი (სტოქასტიკური) აპარატის საფუძველზე აგების საკითხებზე.

1. Cunningham, E. (2021). Artificial Intelligence-based Decision-Making Algorithms, Sustainable Organizational Performance, and Automated Production Systems in Big Data-Driven Smart Urban Economy. Journal of Self-Governance and Management Economics, 9(1), 31-41.
2. Mhlanga, D. (2021). Artificial Intelligence in the Industry 4.0, and Its Impact on Poverty, Innovation, Infrastructure Development, and the Sustainable Development Goals: Lessons from Emerging Economies?. Sustainability, 13(11), 5788.
3. Szalavetz, A. (2019). Artificial intelligence-based development strategy in dependent market economies–Any room amidst big power rivalry?. Central European Business Review, 8(4), 40-54.
4. The World Bank (2019). World Development Report 2019 - The Changing Nature Of World. URL: https://documents1.worldbank.org/curated/en/816281518818814423/pdf/2019-WDR-Report.pdf
5. Kunnathuvalappil Hariharan, N. (2018). Artificial Intelligence and human collaboration in financial planning.
6. Kumar, S. L. (2017). State of the art-intense review on artificial intelligence systems application in process planning and manufacturing. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 65, 294-329.
7. Соколов, И. А., Дрожжинов, В. И., Райков, А. Н., Куприяновский, В. П., & Намиот, Д. Е. (2017). Искусственный интеллект как стратегический инструмент экономического развития страны и совершенствования ее государственного управления. International Journal of Open Information Technologies, 5(9).
8. Survey report 2017: what is the current state of artificial intelligence sytems? – Rethink IT 2017 Europe in cooperation with Lean IX, March 2017, URL: https://www.leanix.net/en/download/Rethink-AI-survey-report-2017
9. UK Digital Strategy Policy paper. -- Department for Culture, Media & Sport and The Rt Hon Karen Bradley, 1 March 2017, 48 p., URL: https://www.gov.uk/government/publications/uk-digital-strategy
10. OECD (2014), Measuring the Digital Economy: A New Perspective. – OECD Publishing, Paris, 2014, 160 p., URL: http://dx.doi.org/10.1787/9789264221796-en
11. Preparing For The Future Of Artificial Intelligence. (2016) - Executive Office of the President National Science and Technology Council Committee on Technology, October 2016, 58 p., URL: https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf
12. Barth T.J., Arnold E. (1999).  Artificial intelligence and administrative discretion: implications for public administration. American Review of Public Administration. 1999. Vol. 29(4). P. 332–351
13. Russell, S., & Norvig, P. (2002). Artificial intelligence: a modern approach.
14. Ghallab M., Howe A., Knoblock С A., and McDermott D. (1998) PDDL- the planning domain definition language. Tech. rep. DCS TR-1165, Yale Center for Computational Vision and Control
15. New Haven, Connecticut.Nguyen X. and Kambhampati S. (2001) Reviving partial order planning. In Proceedings of the Seventeenth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-01), p. 459-466, Seattle.
16. Morgan Kaufmann.Kautz H. and Selman B. (1998) BLACKBOX: A new approach to the application of theorem proving to problem solving. Working Notes of the AJPS-98 Workshop on Planning as Combinatorial Search.
17. Aliyu, A. M. (2012). Project management using Critical Path Method (CPM): A pragmatic study. Global Journal of Pure and Applied Sciences, 18(3-4), 197-206.
18. Kambhampati S., Mali A. D., and Srivastava B. (1998) Hybrid planning for partially hierarchical domains. In Proceedings of the Fifteenth National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-98), p. 882-888, Madison, Wisconsin. AAAI Press.
19. Georgievski, I., & Aiello, M. (2014). An overview of hierarchical task network planning. arXiv preprint arXiv:1403.7426.
20. Bertoli, P., Cimatti, A., & Roveri, M. (2014). Conditional planning under partial observability as heuristic-symbolic search in belief space. In Sixth European Conference on Planning.
21. Myers, K. L. (1998). Towards a framework for continuous planning and execution. In Proceedings of the AAAI Fall Symposium on Distributed Continual Planning (Vol. 12, p. 13).
22. Torreño, A., Onaindia, E., Komenda, A., & Štolba, M. (2017). Cooperative multi-agent planning: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 50(6), 1-32.
23. Gehrke, M., Braun, T., Möller, R., Waschkau, A., Strumann, C., & Steinhäuser, J. (2018). Lifted maximum expected utility. In International Workshop on Artificial Intelligence in Health (pp. 131-141). Springer, Cham.
24. Milch, B. (2007). Relational Probability Models.
25. Pfeffer, A. J. (2000). Probabilistic reasoning for complex systems. Stanford University.
26. Sucar, L. E. (Ed.). (2011). Decision Theory Models for Applications in Artificial Intelligence: Concepts and Solutions: Concepts and Solutions. IGI Global.