METHODOLOGY FOR OPTIMIZING INVESTMENT PLANNING TO INCREASE THE EFFICIENCY OF THE RECONSTRUCTION PROCESS OF UNFINISHED CONSTRUCTION IN A LIMITED PERIOD OF TIME

  • Authors: Biryukov D.V.1
  • Affiliations:
    1. Военная академия материально-технического обеспечения им. А.В. Хрулева
  • Issue: Vol 9, No 207-208 (2025): Вопросы оборонной техники. Серия 16. Технические средства противодействия терроризму
  • Pages: 11-20
  • Section: Articles
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2306-1456/article/view/343646
  • ID: 343646

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents a methodology for optimizing the planning and allocation of capital investments to improve the efficiency of restoration and reconstruction of unfinished construction facilities in a limited period of time. At the first stage, the initial distribution of objects into groups is carried out. Next, the optimal distribution within the groups is selected according to the efficiency criterion based on the method of branches and boundaries. In conclusion, the remaining capital investments are redistributed to maximize recovery volumes based on a generalized algorithm. The methodology allows for the optimal allocation of capital investments for the effective restoration of facilities, taking into account the integrated performance indicator and forming a schedule for the restoration of facilities for the entire planning period.

About the authors

D. V. Biryukov

Военная академия материально-технического обеспечения им. А.В. Хрулева

Author for correspondence.
Email: b_d_v0402@mail.ru

канд. техн. наук

Russian Federation

References

  1. Бирюков А.Н., Бирюков Д.В. Оценка реализации объектов незавершенного строительства военной инфраструктуры // Фундаментальные, поисковые и прикладные исследования РААСН по научному обеспечению развития архитектуры, градостроительства и строительной отрасли Российской Федерации в 2016 году: сб. науч. тр. / РААСН. М.: Изд-во АСВ, 2017. С. 115–124.
  2. Бирюков А.Н., Тилинин Ю.И. Проблема выбора эффективных способов реконструкции исторических зданий, эксплуатируемых организациями Санкт-Петербургского гарнизона // Коммунально-эксплуатационное обеспечение военной инфраструктуры: горизонты будущего: сб. ст. СПб.: ВА МТО, 2023. С. 144–148.
  3. Бирюков Д.В. Возобновление незавершенного строительства // Нормирование и оплата труда в строительстве. 2019. № 3. С. 61–64.
  4. Бирюков Д.В., Бондарев А.В., Лешкович В.В. Экономико-математическая модель оптимизации финансовых ресурсов при восстановлении объектов незавершенного строительства // Актуальные проблемы военно-научных исследований. 2025. № 2 (34). С. 157–168.
  5. Бирюков Д.В., Денисов В.Н. Обоснование включения объектов незавершенного строительства в инвестиционную деятельность // Архитектура — строительство — транспорт: материалы 73-й научной конференции профессоров, преподавателей, научных работников, инженеров и аспирантов университета. В 3-х частях, Санкт-Петербург, 04–06 октября 2017 года. Часть II. СПб: ГАСУ, 2017. С. 5–11.
  6. Гайсарова А.А., Палатай В.В. Об алгоритме оценки эффективности реализации инвестиционных проектов строительства рекреационных объектов // Экономика строительства и природопользования. 2020. № 1 (74). С. 42–47.
  7. Система поддержки принятия решений по восстановлению зданий: пат. 2716351 Рос. Федерация. № 2019120710; заявл. 01.07.19; опубл. 11.03.20, Бюл. № 8. 5 с.
  8. Автоматизированная система управления восстановлением объектов инфраструктуры: пат. 2721663 Рос. Федерация. № 2019134364, заявл. 25.10.19; опубл. 21.05.20, Бюл. № 15. 4 с.
  9. Автоматизированная система управления и планирования развития строительной организации: пат. 2722002 Рос. Федерация. № 2019129210, заявл. 16.09.19; опубл. 25.05.20, Бюл. № 15. 4 с.
  10. Программа распределения капитальных вложений для восстановления зданий: свид. о гос. рег. программ для ЭВМ № 2019614802 Рос. Федерация. № 2019611939; заявл. 20.02.19;
  11. опубл. 15.04.19.
  12. Программный комплекс расчета и оценки физического износа зданий, поврежденных в результате техногенных воздействий: свид. о гос. рег. программ для ЭВМ № 2024685758 Рос. Федерация. № 2024684557; заявл. 21.10.2024; опубл. 01.11.2024.
  13. Розанцева Н.В. Организация строительства линейного объекта с учетом существующего ряда ошибок // Путевой навигатор. 2024. № 58 (84). С. 92–99.
  14. Хамроева И.Н. Оценка технико-экономической эффективности от реализации инвестиционных проектов по строительству (реконструкции) объектов: методическое указания. Ташкент: Fan va texnologiya, 2014. 24 с.
  15. Шестакова Е.Б., Шестаков П.Д. Искусственные сооружения на ВСМ: прогнозирование и моделирование рисков для эффективных проектных решений // Путевой навигатор. 2025. № 62 (88). С. 64–77.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».