Агроөнеркәсіптік кешендегі жарнамалық бюджетті машиналық оқыту алгоритмі негізінде бөлуді оңтайландыру


Қаралымдар: 181 / PDF жүктеулері: 79

Авторлар

DOI:

https://doi.org/10.32523/2616-7263-2025-153-4-53-64

Кілт сөздер:

агроөнеркәсіп кешені, көп критериалды оңтайландыру, NSGA-III, маркетингтік стратегиялар, Парето фронты, цифрландыру

Аңдатпа

Зерттеу агроөнеркәсіп кешеніндегі (АӨК) маркетингтік және жарнамалық мәселелерді шешу үшін NSGA-III көп критерийлі оңтайландыру үшін машиналық оқытуға негізделген алгоритмін қолдануға арналған. Бәсекелестікті арттыру және Қазақстан Республикасының экономикасын цифрландыру жағдайында жұмыстың өзектілігі жарнамалық науқандардың тиімділігін, мақсатты аудиторияны қамту және шығындарды азайту сияқты критерийлерді ескере отырып, кәсіпорындардың маркетингтік бюджеттерін бөлуді оңтайландыру қажеттілігінен туындап отыр. Жұмыста қолданылған әдістеме мақсаттық функцияларды, шектеулерді және парето-оңтайлы шешімдерді табу үшін NSGA-III қолдану арқылы формализациялауды қамтиды. Зерттеу барысында алынған мәліметтер агроөнеркәсіптік кешендегі маркетингтік жоспарлау тапсырмалары үшін NSGA-III әлеуетті қолдану мүмкіндігін растайды және агроөнеркәсіптік кешен кәсіпорындарында басқару шешімдерін қабылдау үшін негіз бола алады. Зерттеу нәтижелері NSGA-III алгоритмінің агроөнеркәсіптік кешендегі маркетингтік жоспарлау процестерін жетілдіруде және кәсіпорындардың басқарушылық шешімдерін қолдауда айтарлықтай әлеуетке ие екенін дәлелдейді. Бұл тәсіл АӨК саласында ресурстарды тиімді пайдалануға және нарықтағы бәсекелестік қабілетті арттыруға мүмкіндік береді.

Жүктеулер

Жарияланды

2025-12-22

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

Әбілдаева, Ж. ., Ускенбаева, Р. ., Кальпеева, Ж. ., Қоңырбаев, Н. ., & Дәуітбаева, А. . (2025). Агроөнеркәсіптік кешендегі жарнамалық бюджетті машиналық оқыту алгоритмі негізінде бөлуді оңтайландыру. Л.Н. ГУМИЛЕВ АТЫНДАҒЫ ЕУРАЗИЯ ҰЛТТЫҚ УНИВЕРСИТЕТІНІҢ ХАБАРШЫСЫ. ТЕХНИКАЛЫҚ ҒЫЛЫМДАР ЖӘНЕ ТЕХНОЛОГИЯЛАР СЕРИЯСЫ, 153(4), 53–64. https://doi.org/10.32523/2616-7263-2025-153-4-53-64

Журналдың саны

Бөлім

Мақала

Категориялар