The problem of redistributing quotas for training between structural divisions of a higher educational institution

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The problem of redistributing quotas for training among structural divisions of a higher education institution is considered. The problem of redistributing quotas has a wide range of applications, in particular, in preventing environmental pollution. The article assumes that a higher education institution has several structural divisions. The management of the higher education institution allocates some quotas for training to structural divisions (SD). The head of each SD can give part of the quota of his SD to another division, receiving some compensation in return. In this case, if the quota is not given, it must be fully used in the joint venture to which it was allocated. The head of each joint venture strives to maximize his gain, expressed by his objective function. For simplicity, it can be considered that the goal of the head of each joint venture is to maximize the amount of funds accumulated in the centralized fund of this joint venture. In this case, the head of the joint venture can manage the share of the quota allocated to him, which he wants to give or receive from another joint venture. It is shown in which cases all structural divisions manage to receive optimal quotas for them as a result of redistribution. Three cases are considered: when the total value of the quota that the divisions want to give is greater than, less than or equal to the total value of the quota that other structural divisions want to acquire. Algorithms for redistributing quotas in each of these cases are proposed. The study is conducted analytically for a particular type of input functions, which are taken as power functions. Numerical examples are given and an analysis of the results obtained is given. A number of meaningful conclusions are made.

About the authors

Vasiliy Yur'evich Kalachev

Southern Federal University

Email: vkalachev@sfedu.ru
Rostov-on-Don

Guennady Anatol'evich Ougolnitsky

Southern Federal University

Email: gaugolnickiy@sfedu.ru
Rostov-on-Don

Anatoly Borisovich Usov

Southern Federal University

Email: abusov@sfedu.ru
Rostov-on-Don

References

  1. БАХВАЛОВ Н.С., ЖИДКОВ Н.П., КОБЕЛЬКОВ Г.М. Численные методы. – М.: Наука, 1975. – 632 с.
  2. БОГАТОВ Е.М., БОГАТОВА Н.Е. Исследование задачи о справедливом распределении квот на вылов рыбы ме-тодами теории игр // Современная математика. Фунда-ментальные направления. – 2023. – Т. 69, №2. – С. 224–236.
  3. ГАЛЬКОВА Е.А., МАЕРГОЙЗ Л.С. Оптимизационная математическая модель двухуровневого распределения ограниченного ресурса между группами людей // Эко-номика и математические методы. – 2015. – Т. 51, №3. – С. 109–116.
  4. КАЛАЧЁВ В.Ю., УГОЛЬНИЦКИЙ Г.А., ХАРИТО-НОВ И.А. Применение теории расписаний для решения задачи обучения персонала // Инженерный вестник Дона. – 2022. – №3. – С. 33–55.
  5. МАЕРГОЙЗ Л. С. Математический способ распределе-ния квот вредных выбросов между их источниками в мегаполисе // Сибирский журнал индустриальной мате-матики. – 2021. – Т. 24, №2. – С. 109–115.
  6. СЛОВОХОТОВ Ю.Л. Физика общества. Применение физических моделей в описании общественных явлений. – М.: ЛЕНАНД, 2024. – 880 с.
  7. УГОЛЬНИЦКИЙ Г.А., УСОВ А.Б. Сравнительный ана-лиз эффективности способов организации взаимодей-ствия экономических агентов в моделях дуополии Курно с учетом экологических условий // Автоматика и теле-механика. – 2022. – №2. – С. 150–162.
  8. УГОЛЬНИЦКИЙ Г.А., УСОВ А.Б. Равновесия в моделях иерархически организованных динамических систем с учетом требований устойчивого развития // Автомати-ка и телемеханика. – 2014. – №6. – С. 86–102.
  9. BALINSKI M., SÖNMEZ T. A tale of two mechanisms: stu-dent placement // J. of Economic Theory. – 1999. – Vol. 84. – P. 73–94.
  10. BASAR T., OLSDER G.J. Dynamic Non-Cooperative Game Theory. SIAM, 1999. – 519p.
  11. GALE G., SHAPLEY L.S. College admissions and the sta-bility of marriage // American Mathematical Monthly. – 1962. – Vol. 69. – P. 9–15.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».