Детальная информация

Объект исследования: система распределения иногородних обучающих-ся первого курса по студенческим общежитиям вуза. Предмет исследования: математическая модель и алгоритм распределе-ния, обеспечивающие равномерную нагрузку на места общего пользования за счет балансировки гендерного состава и учета институциональной связности. Цель работы: разработка и верификация методики распределения перво-курсников, минимизирующей пиковые нагрузки на инфраструктуру общежи-тий при соблюдении нормативных и социальных ограничений. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) проанализировать действующую систему распределения обучающих-ся по общежитиям СПбПУ; 2) выявить влияние гендерного дисбаланса на эксплуатацию жилого фонда; 3) разработать математическую модель распределения с учетом гендер-ных пропорций; 4) реализовать алгоритм в виде программного модуля; 5) провести верификацию модели на тестовых и реальных данных. Методы исследования: системный анализ, методы исследования опера-ций, многокритериальная оптимизация, имитационное моделирование, раз-ностные схемы Эйлера. Научная новизна: введена дисперсионная компонента в функцию прио-ритета, обеспечивающая равномерность отклонений гендерных долей между корпусами, что ранее не формализовалось в отечественных практиках распре-деления студенческого жилищного фонда. Практическая значимость: разработанная модель может быть внедрена в автоматизированную систему распределения СПбПУ, что снизит эксплуата-ционную нагрузку на места общего пользования на 15-20%, сократит время формирования списков заселения с 12-16 часов до 2-3 секунд и уменьшит до-лю обоснованных жалоб студентов на 25-30%. Результаты работы: Проведен статистический анализ распределения мест в общежитиях СПбПУ за 2020–2025 гг., выявлены устойчивые гендерные перекосы (доля мужского контингента варьируется от 14% до 81%). Сформулированы четыре фундаментальные аксиомы распределения: со-хранения контингента, целевого баланса, институциональной связности и мо-нотонности приоритета. Разработан жадный алгоритм с динамическим пересчетом приоритетов на основе разностной схемы Эйлера с вычислительной сложностью O(N•D•log D). Программная реализация выполнена в среде MS Excel + VBA, что обес-печивает нулевые затраты на инфраструктуру и полную совместимость с су-ществующим документооборотом. Тестирование на данных приемной кампании СПбПУ (N ≈ 3140 студен-тов, D = 20 общежитий) показало снижение максимального отклонения ген-дерной доли с 6% до 1% и уменьшение дисперсии нагрузки в 20 раз по срав-нению с классической жадной стратегией. Область применения: автоматизированные системы распределения сту-дентов по общежитиям в образовательных организациях высшего образова-ния.

Object of research: the system of distributing first-year non-resident students across university dormitories. Subject of research: mathematical model and distribution algorithm ensuring uniform load on common facilities through gender composition balancing and in-stitutional connectivity consideration. Research goal: development and verification of a first-year student distribu-tion methodology that minimizes peak loads on dormitory infrastructure while complying with regulatory and social constraints. Research objectives: 1) to analyze the current student distribution system at SPbPU dormitories; 2) to identify the impact of gender imbalance on residential facility operation; 3) to develop a mathematical distribution model considering gender propor-tions; 4) to implement the algorithm as a software module; 5) to verify the model on test and real data. Research methods: system analysis, operations research methods, multi-criteria optimization, simulation modeling, Euler difference schemes. Scientific novelty: a dispersion component has been introduced into the pri-ority function, ensuring uniformity of gender share deviations between buildings, which has not been previously formalized in domestic practices of student housing distribution. Practical significance: the developed model can be implemented in the auto-mated distribution system of SPbPU, which will reduce the operational load on common facilities by 15–20%, reduce the time for forming resettlement lists from 12–16 hours to 2–3 seconds, and decrease the proportion of justified student com-plaints by 25–30%. Results of the work: A statistical analysis of dormitory distribution at SPbPU for 2020–2025 was conducted, revealing stable gender imbalances (the share of male students varies from 14% to 81%). Four fundamental distribution axioms were formulated: conservation of con-tingent, target balance, institutional connectivity, and priority monotonicity. A greedy algorithm with dynamic priority recalculation based on the Euler difference scheme with computational complexity O(N•D•log D) was developed. The software implementation was carried out in MS Excel + VBA environ-ment, ensuring zero infrastructure costs and full compatibility with existing docu-mentation workflows. Testing on SPbPU admission campaign data (N ≈ 3140 students, D = 20 dormitories) showed a reduction in maximum gender share deviation from 6% to 1% and a 20-fold decrease in load variance compared to the classical greedy strate-gy. Field of application: automated student distribution systems for dormitories in higher education institutions.