Метод AI-оптимізації функціонального зонування в девелоперських проєктах освітніх середовищ

Анотація

Традиційне управління девелоперськими проєктами освітніх середовищ значною мірою спирається на суб’єктивний, базований на досвіді підхід до просторового планування, що призводить до обмеженого дослідження альтернативних рішень та слабкого зв’язку між початковими рішеннями та довгостроковими показниками життєвого циклу. Такий лінійний процес не має методичного інструментарію для навігації складними компромісами між вартістю, функціональністю та майбутньою адаптивністю в умовах високої невизначеності. Для розв’язання цих обмежень у дослідженні розроблено та запропоновано метод AI-оптимізації функціонального зонування в девелоперських проєктах освітніх середовищ. Цей метод базується на структурованій моделі, що інтегрує генетичний алгоритм з моделлю багатокритеріального аналізу (англ. Multi-Criteria Decision Analysis, MCDA) шляхом формалізації вимог стейкхолдерів у набір математично верифікованих і порівнянних сценаріїв проєкту. Ядром розробленого методу є формалізований алгоритмічний процес, що функціонує як генеративна система підтримки прийняття рішень. Процес починається з цифровізації проєктних обмежень, включаючи будівельні норми, бюджетні ліміти та зважений граф суміжності, що представляє топологічні вимоги між функціональними зонами. Потім генеративний рушій ініціалізує популяцію випадкових планувань та ітеративно вдосконалює їх за допомогою генетичних операторів селекції, кросоверу та мутації. Пристосованість кожного кандидата оцінюється за допомогою векторної функції, яка одночасно оптимізує три конфліктні критерії: (1) мінімізацію вартості життєвого циклу (англ. Lifecycle Cost, LCC), що враховує капітальні та операційні витрати; (2) максимізацію функціональної корисності, що вимірюється через ефективність потоків студентів та дотримання суміжності; (3) максимізацію адаптивності, що оцінюється за модульністю та потенціалом для майбутнього розширення. Результатом роботи методу є не єдине рішення, а множина Парето, що представляє набір недомінованих рішень для управлінського аналізу. Запропонований метод AI-оптимізації функціонального зонування знаменує парадигмальний зсув від конвенційного, реактивного управління проєктами до проактивного, предиктивного підходу. Передбачається, що він підвищить ефективність прийняття управлінських рішень на передінвестиційній фазі девелоперського проєкту та надасть менеджерам надійну, доказову основу для вибору оптимальної конфігурації. Практична значущість методу полягає в тому, що генерація множини Парето дає змогу стейкхолдерам приймати обґрунтовані та захищені компромісні рішення між фінансовими, педагогічними та стратегічними цілями. Це підвищує цифрову стійкість проєкту, мінімізує ризики розповзання змісту та функціонального старіння, та в кінцевому підсумку гарантує, що капітальні інвестиції створюють стійкий, ефективний та адаптивний освітній актив.