Details

Работа посвящена методам комплектования баскетбольных команд и построению оригинальной модели ролевых амплуа для оптимизации состава. В ходе исследования решались следующие задачи: 1) Изучение логики построения команд и адаптация теории ролей Р.М. Белбина к баскетболу. 2) Сбор, математическая обработка и стандартизация статистики игроков. 3) Проведение кластерного анализа для создания новой модели амплуа и оценки универсальности баскетболистов. 4) Формирование математической модели и решение задачи оптимизации состава методами линейного программирования в ограниченных условиях. 5) Модификация готовой системы для любительского спорта. С помощью кластерного анализа удалось выделить семь уникальных игровых амплуа. Разработанная ролевая модель хорошо описывает современный беспозиционный баскетбол. На ее базе успешно решена задача математической оптимизации состава. Расчет симплекс-методом математически гарантирует сборку сбалансированного ростера. Практическая применимость подхода проверена при комплектовании состава новой франшизы НБА «Сиэтл Суперсоникс». Дополнительно математическая модель адаптирована для сбора любительских команд. Работа включает словарь терминов, введение, три главы и заключение. В первой главе разбирается теоретическая база командных ролей. Вторая глава описывает анализ данных и процесс построения модели амплуа через алгоритм K-means. В третьей главе показана практическая часть: решение задачи оптимизации состава симплекс-методом и адаптация модели под другой соревновательный уровень.

The work is devoted to the methods of assembling basketball teams and constructing an original playing role model to optimize the roster. During the research, the following tasks were solved: 1) Studying the logic of team building and adapting R.M. Belbins role theory to basketball. 2) Collection, mathematical processing, and standardization of player statistics. 3) Conducting cluster analysis to create a new role model and evaluate the versatility of basketball players. 4) Formulation of a mathematical model and solving the problem of roster optimization using linear programming methods under constrained conditions. 5) Modification of the developed system for amateur sports. Using cluster analysis, seven unique playing roles were identified. The developed role model accurately describes modern positionless basketball. Based on it, the problem of mathematical roster optimization was successfully solved. Calculation using the simplex method mathematically guarantees the assembly of a balanced roster. The practical applicability of the approach was verified by assembling the roster of the new NBA franchise, the “Seattle SuperSonics”. Additionally, the mathematical model was adapted for assembling amateur teams. The thesis includes a glossary, an introduction, three chapters, and a conclusion. The first chapter examines the theoretical basis of team roles. The second chapter describes data analysis and the process of building the role model using the K-means algorithm. The third chapter presents the practical part: solving the roster optimization problem using the simplex method and adapting the model for a different competitive level.