Astrakhan, Russian Federation
Astrakhan, Russian Federation
With the implementation of national projects and the active involvement of citizens in urban governance processes through participatory budgeting, the problem of selecting improvement projects that simultaneously meet professional standards and resident expectations is becoming increasingly important. This article presents the results of assessing and selecting landscaping projects, considering the management influences applied during the design organization's activities. The authors propose a project selection methodology based on assessments using a comprehensive criterion to increase resident satisfaction with landscaping. The comprehensive criterion and management influences enable the identification of landscaping projects that have received high and consistent ratings from expert specialists and resident experts, thereby enhancing the overall effectiveness of the organizational system for landscaping. Weighting coefficients for each specific criterion are determined separately for expert specialists and resident experts. A sequential assessment and pruning of multiple projects for each specific criterion is performed, subject to specified restrictions on financial investment, land area, and the number of visitors to the landscaping site. A Pareto-optimal set of alternatives was constructed based on partial criteria, and landscaping projects with the closest match to the ideal point were selected using nearest-distance analysis. This enabled the identification of eighty projects highly rated by two categories of experts. The scientific novelty of this work lies in its evaluation based on a comprehensive criterion, but with a fundamental separation of weighting factors for two categories of experts-specialists and end-users-resident experts. The proposed project evaluation and selection methodology, implemented as a software module, is an effective tool for integration into municipal management systems.
project management, landscaping, resident satisfaction, evaluation criteria, organizational system, management impact, expert assessments
Введение
Формирование комфортной и функциональной городской среды является одной из приоритетных задач социально-экономического развития Российской Федерации в рамках реализации национальных проектов и государственных программ. В условиях активного вовлечения граждан в процессы соуправления через механизмы инициативного бюджетирования и платформы онлайн-голосований, такие как «Активный гражданин» или федеральная платформа «Городская среда», резко возрастает значимость объективных и прозрачных методов оценки и отбора проектов благоустройства. Ключевая проблема при этом заключается в системном противоречии между профессиональными критериями, применяемыми проектировщиками и муниципальными заказчиками, и социальными ожиданиями жителей, основанными на восприятии комфорта, эстетики и функциональном оснащении пространства.
Противоречие часто приводит к снижению удовлетворенности жителей результатами работ при определенных муниципальных и федеральных финансовых вложениях в организацию благоустройства. Таким образом, актуальным становится разработка методики, позволяющей осуществлять комплексную оценку проектов на основе критериев, понятных и значимых как для экспертов, так и для жителей.
Проблематика управления проектами благоустройства территорий и оценки качества городской среды находится на стыке нескольких научных направлений: теории управления организационными системами, урбанистки, социологии города
и методов принятия многокритериальных решений. В российской и зарубежной литературе широко представлены работы, посвященные разработке систем показателей качества городской среды и оценки благоустроенных объектов. Научными и прикладными аспектами оценки и управления урбанизированными территориями занимались исследователи Е. А. Яйли [1], Ч. Мартирузи [2], Л. П. Богданова, М. А. Глушкова [3], А. В. Звягинцева [4], Д. С. Парыгин [5], А. А. Сергачев, А. А. Никалина [6], А. В. Мельников, К. В. Галаган [7]. Сформированы методики изучения и оценки проектов открытых городских общественных пространств [8, 9], индекс качества городской среды [10]. Методу многокритериальной оптимизации и оценке альтернатив посвящены работы Е. А. Серебряковой, С. А. Баркалова, С. И. Моисеева [11], В. М. Глушкова, B. C. Михалевича [12], Ю. А. Дубова, С. И. Травкина [13], Ю. Б. Щенёвой, А. Н. Пылькина [14, 15]. Обработку и анализ результатов, полученных на основе метода экспертных оценок, проводили в своих работах Ф. Рабби [16], С. В. Скворцов, В. И. Хрюкин [17], В. В. Тишкина [18]. Однако существующие подходы фокусируются либо на экологической оценке, либо на комплексной оценке урбанизированных территорий при стратегическом планировании развития городов и регионов. Данные подходы при обработке результатов социологических опросов не предполагают интегрального инструмента, связывающего оценки жителей и специалистов профессионального сообщества по благоустройству в единый управленческий алгоритм, пригодный для применения в конкурсном отборе проектов.
Целью исследования является разработка методики оценки и выбора проектов благоустройства, основанной на согласовании оценок экспертов-специалистов и экспертов-жителей по комплексному критерию оценки благоустройства территорий для повышения удовлетворенности жителей.
Объектом исследования является организационная система благоустройства городских территорий. Предметом исследования является выбор проектов благоустройства на основе согласованных оценок экспертов-специалистов и экспертов-жителей по комплексному критерию расстояния до идеальной точки с учетом сбалансированности.
Постановка задачи
Задача выбора проектов благоустройства напрямую зависит от степени их соответствия установленным критериям. Для оценки проектов сформулирован такой комплексный критерий 
i = 1, 2, 3, состоящий из трех частных φi, где каждый из них определяется серией показателей 
:
– 
– ресурсный частный критерий:
– цена на ресурсы, 
– цены на работы;
– 
– средовой частный критерий: p3 – площадь эксплуатации, p4 – ветрозащита, p5 – озеленение, p6 – утилизация, p7 – затенение, p8 – видеонаблюдение, p9 – система полива,
p10 – ливневая канализация; 
– освещенность;
– 
, q = 12, 13 – социальный частный критерий: p12 – вместимость, p13 – доступность.
Тогда постановка задачи выбора проектов благоустройства первоначально сводится к формированию их множества 
– индекс уникального проекта благоустройства территории, 
– количество проектов. Под проектом в данной работе понимается благоустроенная площадка с определенным наполнением компонент 
– индекс компоненты в проекте 
. Благоустроенная площадка переведена в цифровой двойник в виде совокупности идентификационных номеров компонент. Каждый идентификационный номер представляет собой последовательность бинарных символов, определенным образом сформированных при прохождении графа в глубину 
. Он отражает принадлежность компоненты Comk к j-уровню иерархической структуры графа общественного пространства благоустройства. В частности, при j = 6 идентификационный номер отражает r-й параметр (
) k-й компоненты в проекте 
.
Необходимо на данном множестве A найти такой проект Aρ, который имеет, по комплексному критерию Ф, лучшие оценки как экспертов-специалистов λρ(Ф), так и экспертов-жителей ηρ(Ф). Для решения поставленной задачи воспользуемся методом поиска ближайшего расстояния до идеальной точки (λmax, ηmax) в двумерном пространстве с учетом сбалансированности полученных оценок:
, (1)
при соблюдении ограничений по частным критериям φ1, φ2, φ3:
где Invρ – финансовые вложения для реализации Aρ; Invmax – максимальный бюджет; Arρ – площадь использования территории Aρ; Armax – заявленная площадь территории; Quρ – вместимость, чел., определенная Aρ; Qumax – максимальная вместимость, чел., на площадке.
Методика оценки и выбора проектов благоустройства территорий
Для решения поставленной задачи используется аппарат математической статистики, экспертных оценок и теории принятия решений. Разработана методика оценки и выбора проектов благоустройства территорий, которая предполагает выполнение шагов 1–5.
Шаг 1. Процедура установления весов и интегральной оценки по комплексному критерию Ф определяется независимо экспертами-специалистами и экспертами-жителями, по запросу благоустройства территории: формируется вес по показателям частных критериев φi, позволяющий установить приоритет выбора проектов А такой, что
, (5)
где wq – вес показателя частного критерия .
Шаг 2. Для каждой группы экспертов, независимо и в соответствии с установленными весами приоритета, осуществляется оценка проектов А по ресурсному частному критерию φ1:
– выполняется расчет в денежном эквиваленте r-го параметра k-й компоненты проекта Aρ:
;
– фиксируется Invmax;
– формируется множество проектов 
, удовлетворяющих условию формулы (2);
– нормируется значение Invρ проекта Aρ по формуле
,
где Invρ – реальная величина переменной; Invmin – минимальная величина финансовых вложений; ΔInvρ – интервал варьирования; Invρ(норм) R – нормированная величина финансовых вложений проекта Aρ;
– вычисляются значения Invqρ(норм), характеризующие проект Aρ по каждому показателю частного критерия 
с учетом весов экспертов-специалистов и экспертов-жителей для каждой категории экспертов:
Invqρ(норм) = Invρ(норм) wq; (6)
– выполняется по каждому значению Invqρ(норм) назначение оценок λρ(pq) для экспертов-специалистов и оценок ηρ(pq) для экспертов-жителей по показателям частного критерия ;
– производится расчет обобщенных оценок λρ(j1), ηρ(j1) по ресурсному частному критерию:
(7)
– от экспертов-специалистов и экспертов-жителей получено множество A1 проектов с оценками по φ1;
– выполняется сортировка оценок по возрастанию и выбор проектов 
Шаг 3. Для каждой группы экспертов, независимо и в соответствии с установленными весами приоритета, осуществляется оценка проектов A2 по средовому частному критерию φ2:
– выполняется расчет в м2 r-го параметра k-й компоненты проекта Aρ: 
, где p3 – площадь эксплуатации k-й компоненты проекта Aρ;
– фиксируется 
;
– формируется множество проектов 
, удовлетворяющих условию формулы (3);
– на основе полученного множества A3 выполняется расчет значений r-го параметра k-й компоненты проекта Aρ в процентах по средовому частному критерию каждого показателя:
,
где Arpqρ – оценка проекта Aρ по показателям pq; значение Arpρ по средовому частному критерию φ2:
– нормируется значение Arpρ проектов Aρ по формуле
,
где Arpρ – реальная величина переменной; Arpmin – минимальное значение средовой обеспеченности на интервале варьирования; ΔArpρ – интервал варьирования; Arpρ(норм)
R – нормированная величина средовой обеспеченности проекта Aρ;
– вычисляются значения Arpqρ(норм), характеризующие проект Aρ по каждому показателю частного критерия 
с учетом весов экспертов-специалистов и экспертов-жителей для каждой категории экспертов:
(8)
– по каждому значению Arpqρ(норм) выполняется назначение оценок λρ(pq) для экспертов-специалистов и оценок ηρ(pq) для экспертов-жителей по показателям частного критерия 
;
– производится расчет обобщенных оценок λρ(j2), ηρ(j2) по средовому частному критерию:
(9)
– от экспертов-специалистов и экспертов-жителей получено множество A3 проектов с оценками по φ2;
– выполняется сортировка значений оценок по убыванию значений φ2 и выбор проектов A4 
A3.
Шаг 4. Для каждой группы экспертов, независимо и в соответствии с установленными весами приоритета, осуществляется оценка проектов A4 по ресурсному частному критерию φ3:
– выполняется расчет по количеству посетителей r-го параметра k-й компоненты проекта Aρ:
;
– фиксируется Qumax;
– формируется множество проектов 
, удовлетворяющих условию формулы (4);
– нормируется значение Quρ проекта Aρ по формуле
,
где Quρ – реальная величина переменной; Qumin – минимальное значение по количеству посетителей на интервале варьирования; ΔQuρ – интервал варьирования; Quρ(норм) – нормированная величина по количеству посетителей проекта Aρ;
– вычисляются значения Quqρ(норм), характеризующие проект Aρ по каждому показателю частного критерия 
, с учетом весов экспертов-специалистов и экспертов-жителей для каждой категории экспертов:
(10)
– выполняется по каждому значению Quqφ(норм) назначение оценок λρ(pq) для экспертов-специалистов и оценок ηρ(pq) для экспертов-жителей по показателям частного критерия φ3;
– производится расчет обобщенных оценок λρ(j3), ηρ(j3) по социальному частному критерию:
(11)
– от экспертов-специалистов и экспертов-жителей получено множество A5 проектов с оценками по φ3;
– выполняется сортировка значений оценок по убыванию и выбор проектов 
.
Шаг 5. Осуществляется выбор проектов:
– формируется множество Парето-оптимальных альтернатив проектов 
:
(12)
– определяется оценочное значение по комплексному критерию Ф для проектов 
:
(13)
– методом идеальной точки [19] определяется соответствие согласованных оценок экспертов-специалистов и экспертов-жителей согласно формуле (1);
– выбор проектов 
по лучшим значениям согласованных оценок экспертов-специалистов и экспертов-жителей, количество проектов задается экспертом для представления дизайн-предложения и последующего конкурсного отбора.
Для разрешения возникающих проблем на основе результатов оценки по комплексному критерию Ф осуществляются управленческие воздействия, например предложение последующей корректировки проекта путем расширения списка коммерческого предложения компонентов.
Результаты и обсуждение
Рассмотрен пример применения методики оценки и выбора проекта благоустройства согласно сформированному запросу населения на организацию проекта Aρ детской площадки для детей 3–15 лет с учетом требуемых ограничений: максимальный бюджет Invmax – 2 млн руб., площадь территории Armax – 200 м2, максимальная вместимость человек на площадке Qumax – 50 чел.
Использование разработанного «Программного модуля генерации проектов благоустройства» и базы данных параметров компонент позволило сгенерировать 2,28 · 1017 комбинаций уникальных проектов.
Уникальные проекты полученного множества оцениваются согласно предложенной методике.
В ходе экспертного опроса с применением метода парных сравнений [13] установлены веса согласно формуле (5) по показателям pq частных критериев ji от каждого эксперта, результаты агрегации весов сведены в табл. 1.
Таблица 1
Table 1
Веса экспертов-специалистов и экспертов-жителей
Weights of expert specialists and expert residents0
|
Категория экспертов |
Веса по комплексному критерию оценки благоустройства территорий Ф |
||||||||||||
|
Ресурсный частный критерий j1 |
Средовой частный критерий j2 |
Социальный частный критерий j3 |
|||||||||||
|
p1 |
p2 |
p3 |
p4 |
p5 |
p6 |
p7 |
p8 |
p9 |
p10 |
p11 |
p12 |
p13 |
|
|
Эксперты-специалисты |
0,35 |
0,65 |
0,12 |
0,06 |
0,15 |
0,04 |
0,07 |
0,1 |
0,08 |
0,18 |
0,2 |
0,8 |
0,2 |
|
Эксперты-жители |
0,5 |
0,5 |
0,15 |
0,05 |
0,2 |
0,09 |
0,1 |
0,05 |
0,15 |
0,08 |
0,13 |
0,5 |
0,5 |
Проведенное распределение весовых коэффициентов по показателям частных критериев выявило системные и содержательные различия в приоритетах профессионального сообщества (в частности, проектной организации) и жителей, которые влияют на выбор проектов.
Рассчитанные значения, руб., проектов благоустройства Invρ подвергаются проверке на соответствие установленному ограничению по общему бюджету, в результате чего усекается исходное множество сгенерированных проектов до 1,5 · 106, удовлетворяющих Invmax. Для каждого нормированного значения проекта согласно формуле (2) в соответствии с установленными весами по каждой категории экспертов вычислены значения по показателям частного критерия j1 (табл. 2).
Таблица 2
Table 2
Распределение проектов по j1
Distribution of projects by j1
|
Стоимость, руб. |
Количество проектов |
Схема распределения проектов по j1 |
|
до 100 000 |
258 |
|
|
до 200 000 |
1 056 |
|
|
до 300 000 |
10 364 |
|
|
до 400 000 |
38 600 |
|
|
до 500 000 |
58 764 |
|
|
до 600 000 |
97 756 |
|
|
до 700 000 |
136 040 |
|
|
до 800 000 |
202 041 |
|
|
до 900 000 |
56 350 |
|
|
до 1 000 000 |
76 590 |
|
|
до 1 100 000 |
187 260 |
|
|
до 1 200 000 |
215 223 |
|
|
до 1 300 000 |
52 699 |
|
|
до 1 400 000 |
89 314 |
|
|
до 1 500 000 |
31 225 |
|
|
до 1 600 000 |
93 880 |
|
|
до 1 700 000 |
10 4543 |
|
|
до 1 800 000 |
20 763 |
|
|
до 1 900 000 |
65 897 |
|
|
до 2 000 000 |
16 578 |
Для двух категорий экспертов с помощью формализованных весов согласно формуле (6) выполнен расчет значений показателей Invqρ(норм) частного критерия j1. Полученные значения автоматически для каждого значения показателя Invqρ(норм) представлены оценками λρ(pq) и ηρ(pq) экспертов-специалистов и экспертов-жителей соответственно с распределением по интервалам 10-балльной шкалы. Согласно формуле (7) рассчитаны значения оценок проектов λρ(j1) и ηρ(j1). Выходными данными шага 2 являются проекты A2, полученные в результате применения управленческого воздействия, в количестве 1 010 322.
Рассчитанные значения площадей проектов благоустройства Arρ подвергаются проверке на соответствие установленному ограничению по площади территории, в результате чего усекается исходное множество сгенерированных проектов до 0,65 · 106, удовлетворяющих Armax. Для каждого нормированного значения проекта согласно формуле (2), в соответствии с установленными весами по каждой категории экспертов, вычислены значения по показателям частного критерия j2 (табл. 3).
Таблица 3
Table 3
Распределение проектов по j2
Distribution of projects by j2
|
Площадь, м2 |
Количество |
Схема распределения проектов по j2 |
|
до 10 |
6 022 |
|
|
до 20 |
7 641 |
|
|
до 30 |
9 339 |
|
|
до 40 |
11 203 |
|
|
до 50 |
15 646 |
|
|
до 60 |
24 173 |
|
|
до 70 |
27 430 |
|
|
до 80 |
31 051 |
|
|
до 90 |
34 084 |
|
|
до 100 |
37 900 |
|
|
до 110 |
40 100 |
|
|
до 120 |
44 052 |
|
|
до 130 |
48 841 |
|
|
до 140 |
47 432 |
|
|
до 150 |
50 249 |
|
|
до 160 |
57 161 |
|
|
до 170 |
53 594 |
|
|
до 180 |
48 337 |
|
|
до 190 |
33 462 |
|
|
до 200 |
28 541 |
Для двух категорий экспертов с помощью формализованных весов согласно формуле (8) выполнен расчет значений показателей Arpqρ(норм) частного критерия j2. Полученные значения автоматически для каждого показателя Arpqρ(норм) представлены оценками λρ(pq) и ηρ(pq) экспертов-специалистов и экспертов-жителей соответственно с распределением по интервалам 10-балльной шкалы. Согласно формуле (9) рассчитаны значения оценок проектов λρ(j2) и ηρ(j2). Выходными данными шага 3 являются проекты A4, полученные в результате применения управленческого воздействия, в количестве 523 753.
Рассчитанные значения по количеству посетителей подвергаются проверке на соответствие установленному ограничению по вместимости, в результате чего усекается исходное множество сгенерированных проектов до 0,16 · 106, удовлетворяющих Qumax. Для каждого нормированного значения проекта согласно формуле (3), в соответствии с установленными весами по каждой категории экспертов, вычислены значения по показателям частного критерия j3 (табл. 4).
Для двух категорий экспертов с помощью формализованных весов согласно формуле (10) выполнен расчет значений показателей Quqρ(норм) частного критерия j3. Полученные значения автоматически для каждого показателя Quqρ(норм) представлены оценками λρ(pq) и ηρ(pq) экспертов-специалистов и экспертов-жителей соответственно с распределением по интервалам 10-балльной шкалы. Согласно формуле (11) рассчитаны значения оценок проектов λρ(j3) и ηρ(j3). Выходными данными шага 4 являются проекты A6, полученные в результате применения управленческого воздействия, в количестве 67 807.
Таблица 4
Table 4
Распределение проектов по j3
Distribution of projects by j3
|
Количество |
Количество проектов |
Схема распределения проектов по j3 |
|
5 |
1 899 |
|
|
10 |
3 256 |
|
|
15 |
5 105 |
|
|
20 |
6 918 |
|
|
25 |
13 079 |
|
|
30 |
16 592 |
|
|
35 |
23 406 |
|
|
40 |
25 872 |
|
|
45 |
31 169 |
|
|
50 |
36 638 |
В результате анализа 67 807 проектов с оценками экспертов-специалистов и экспертов-жителей установлено, согласно (12), что Парето-оптимальное множество состоит из 3 390 проектов, имеющих высокие значения по трем частным критериям, при этом только 950 проектов из определенного количества оценены двумя категориями экспертов, остальные проекты исключены. Согласно формуле (13) определяем значение по комплексному критерию Ф. Методом анализа ближайшего расстояния до идеальной точки по формуле (1) определены 80 проектов, имеющих незначительные различия по количеству включенных компонент, при этом проекты оценены с максимальным согласованием оценок экспертов-специалистов – 129 – и экспертов-жителей – 130 (рис. 1), для последующего представления разработчикам дизайн-предложений и вынесения к последующему конкурсному отбору.
Рис. 1. Соответствие оценок проектов экспертов-специалистов и экспертов жителей
Fig. 1. Correspondence between project assessments by expert specialists and resident experts
Проведенное исследование позволило разработать методику оценки и выбора проектов благоустройства и апробировать ее на основе эксперт-ных оценок специалистов проектной организации ООО АБ «С-ПРОЖЕКТ» и населения многоквартирного дома в г. Астрахани. Полученные результаты подтверждают повышение удовлетворенности жителей при благоустройстве территорий на 39,5 % (рис. 2).
а б
Рис. 2. Диаграмма оценок экспертов-жителей:
а – диаграмма оценок по показателям частных критериев; б – диаграмма оценок по частным критериям
Fig. 2. Diagram of assessments by resident experts:
а – diagram of assessments by indicators of private criteria; б – diagram of assessments by private criteria
Полученные результаты данной работы подтверждают практическую значимость методики для решения типовых задач муниципального планирования благоустройства территорий и прикладное значение для проектных организаций.
Расчеты на основе комплексного критерия позволили перейти от субъективных предпочтений к количественному измерению степени соответствия проекта предъявляемым требованиям ключевых участников. Выявленные различия в весах, назначенных экспертами-специалистами и экспертами-жителями, не являются противоречием, а отражают дополнительные измерения одной задачи: специалисты фокусируются на долговечности, нормативной корректности и ресурсной эффективности, жители – на комфорте и функциональной емкости площадки благоустройства. Методика оценки и выбора проектов благоустройства позволяет структурировать публичные обсуждения проектов благоустройства, переводя абстрактные пожелания жителей в конкретные оцениваемые параметры; обосновывать сметные решения, показывая, как учтенные в проекте компоненты вносят вклад в благоустройство территорий; формировать типовые модульные каталоги решений.
Основным ограничением является необходимость предварительного формирования групп экспертов (как специалистов, так и жителей) и проведения процедуры взвешивания показателей. Для массового применения методики требуется разработка адаптивных опросных инструментов и программного модуля для автоматического расчета индексов.
В дальнейших исследованиях планируются:
– проверка методики оценки и выбора проектов
благоустройства путем ее внедрения в практику отбора проектов в рамках федеральной программы «Формирование комфортной городской среды»;
– разработка динамической системы весов, учитывающей тип территории (сквер, набережная, двор) и региональную специфику;
– расширение критериальной базы за счет включения показателей экологической устойчивости и жизненного цикла проекта.
Таким образом, предложенная в исследовании комплексная оценка создает обоснованный и технологичный инструмент формирования данных, анализ которых обеспечивает переход от интуитивного к формализованному выбору проектов благоустройства, основанному на данных и ориентированному на повышение удовлетворенности всех участников процесса.
Заключение
В результате проведенного исследования была разработана, теоретически обоснована и апробирована на модельных данных методика оценки и выбора проектов благоустройства на основе комплексного критерия, включающая построение Парето-оптимального множества и определение близости к идеальной точке оценочных значений проектов.
Модельные расчеты подтвердили, что предложенная методика позволяет системно оценивать и выбирать проекты благоустройства городских территорий из типовых проектов с пространством поиска до нескольких сотен тысяч комбинаций, обеспечивая нахождение наилучших решений за приемлемое время.
1. Yajli E. A. Nauchnye i prikladnye aspekty ocenki i upravleniya urbanizirovannymi territoriyami na osnove instrumenta riska i novyh pokazatelej kachestva okruzhayushchej sredy [Scientific and applied aspects of assessment and management of urbanized territories based on the risk instrument and new environmental quality indicators]. Pod redakciej L. N. Karlina. Saint Petersburg, Izd-vo RGGMU, VVM, 2006. 448 p.
2. Martinuzzi Ch., Lahoud Ch. Public space site-specific assessment guidelines to achieve quality public spaces at neigh-bourhood level. Available at: https://unhabitat.org/sites/default/files/2020/07/final_pssa_v.1_reviewed_compressed.pdf (accessed: 24.01.2026).
3. Bogdanova L. P., Glushkova M. A. Ocenka kachestva gorodskoj sredy naseleniem goroda Tveri [Assessment of the quality of the urban environment by the Tver city population]. Vestnik Tverskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Geografiya i geoekologiya, 2021, no. 2 (34), pp. 14-24.
4. Zvyaginceva A. V. Teoreticheskie osnovy sobytijnoj ocenki sostoyaniya i razvitiya urbanizirovannyh territorij. Dissertaciya … d-ra tekhn. nauk [Theoretical foundations of event-based assessment of the condition and development of urbanized territories. Dissertation of ... Doctor of Technical Sciences]. Belgorod, 2018. 486 p.
5. Parygin D. S. Metody podderzhki prinyatiya reshenij na osnove dannyh v zadachah upravleniya razvitiem urbani-zirovannyh territorij. Avtoreferat dissertacii … d-ra tekhn. nauk [Data-based decision support methods in urban development management tasks. Abstract of the dissertation ... Doctor of Technical Sciences]. Volgograd, 2023. 356 p.
6. Sergachev A. A., Nikalina A. A. Metodicheskie aspekty ocenki blagoustroennosti pridomovoj territorii na urovne municipal'nogo upravleniya [Methodological aspects of assessing the landscaping of the adjacent territory at the municipal government level]. Agrotekhnika i energoobespechenie, 2020, no. 3 (28). Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskie-aspektyotsenki-blagoustroennosti-pridomovoy-territorii-na-urovne-munitsipalnogo-upravleniya (accessed: 24.01.2026).
7. Mel'nikov A. V., Galagan K. V. Metod ocenki effektivnosti meropriyatij po formirovaniyu komfortnoj go-rodskoj sredy [A method for evaluating the effectiveness of measures to create a comfortable urban environment]. Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Komp'yuternye tekhnologii, upravlenie, radioelektronika, 2024, vol. 24, no. 1, pp. 87-95.
8. Metodika izucheniya i ocenki realizacii proektov ot-krytyh gorodskih obshchestvennyh prostranstv [Methodology for studying and evaluating the implementation of projects of open urban public spaces]. Available at: https://spb.hse.ru/mirror/pubs/share/811600895.pdf (ac-cessed: 24.01.2026).
9. Metodicheskie rekomendacii po razrabotke i realizacii kompleksnyh proektov blagoustrojstva [Methodological recommendations for the development and implementation of complex landscaping projects]. Available at: https://ingorod24.ru/media/documents/files/Metodrekomendatsii_ po_razrabotke_proektov_blagoustroystva_2024.pdf (accessed: 24.01.2026).
10. Metodika formirovaniya indeksa kachestva go-rodskoj sredy (s izmeneniyami na 20 sentyabrya 2023 g.): utverzhdena rasporyazheniem Pravitel'stva Rossijskoj Federacii ot 23 marta 2019 g. № 510-r [Methodology for the formation of the urban environment quality index (as amended on September 20, 2023): approved by Decree of the Government of the Russian Federation dated March 23, 2019 No. 510-r]. Available at: https://docs.cntd.ru/document/553937399 (accessed: 24.01.2026).
11. Serebryakova E. A., Barkalov S. A., Moiseev S. I. Ocenka al'ternativ: novye podhody prinyatiya reshenij v usloviyah opredelennosti [Evaluation of alternatives: new approaches to decisionmaking in the context of certainty]. Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Komp'yuternye tekhnologii, upravlenie, radioelektronika, 2024, vol. 24, no. 3, pp. 90-98.
12. Glushkov V. M., Mihalevich V. S., Volkovich V. L., Didenko G. A. Sistemnaya optimizaciya v mnogokriterial'-nyh zadachah linejnogo programmirovaniya pri interval'nom zadanii predpochtenij [System optimization in multi-criteria linear programming problems with interval assignment of preferences]. Kibernetika, 1983, no. 3, pp. 1-8.
13. Dubov Yu. A., Travkin S. I., Yakimec V. N. Mnogokriterial'nye modeli formirovaniya i vybora variantov sistem [Multicriteria models for the formation and selection of system options]. Moscow, Nauka Publ., 1986. 296 p.
14. Shcheneva Yu. B., Pyl'kin A. N., Majkov K. A., Shchenev E. S. Model' processa formirovaniya special'nogo komplekta oborudovaniya tekhnicheskoj sistemy s ispol'zovaniem mnogokriterial'noj optimizacii [A model of the process of forming a special set of technical system equipment using multi-criteria optimization]. Vestnik Ryazanskogo gosudarstvennogo radiotekhnicheskogo universiteta, 2025, no. 93, pp. 48-57.
15. Shcheneva Yu. B., Pyl'kin A. N., Shchenev E. S. Model' mnogokriterial'nogo analiza dannyh dlya sistemy podderzhki prinyatiya reshenij [A multi-criteria data analysis model for a decision support system]. Vestnik Ryazanskogo gosudarstvennogo radiotekhnicheskogo universiteta, 2025, no. 94, pp. 82-91.
16. Rabiee F. Focus-group interview and data analysis [Focus-group interview and data analysis]. Proceedings of the Nutrition Society, 2004, vol. 63, pp. 655-660.
17. Skvorcov S. V., Hryukin V. I., Skvorcova T. S. Analiz soglasovannosti mnenij specialistov v usloviyah protivorechivosti ekspertnyh ocenok proektnyh al'ternativ [Analysis of the consistency of opinions of specialists in the con-text of contradictory expert assessments of design alternatives]. Vestnik Ryazanskogo gosudarstvennogo radiotekhnicheskogo universiteta, 2021, no. 76, pp. 85-92.
18. Tishkina V. V. Algoritm sbora i analiza ekspertnyh mnenij dlya formirovaniya rekomendatel'noj bazy pri upravlenii ob"ektami ucheta na osnove nechetko-mnozhestvennogo podhoda [An algorithm for collecting and analyzing expert opinions to form a recommendation base for managing accounting objects based on a fuzzy multiple approach]. Vestnik Ryazanskogo gosudarstvennogo radiotekhnicheskogo universiteta, 2021, no. 77, pp. 104-111.
19. Saati T. Prinyatie reshenij. Metod analiza ierarhij [Decision-making. Hierarchy analysis method]. Moscow, Radio i svyaz' Publ., 1993. 278 p.
