самостоятельный соискатель
кандидат экономических наук, профессор кафедры менеджмента
The article discusses the development of an improved algorithm for making management decisions for agricultural production within the framework of cotton and textile clusters in Uzbekistan. In the context of global challenges and transformations related to climate change and the need to optimize resources, the use of digital technologies and innovative management methods becomes particularly relevant to increase the efficiency of the agro-industrial complex. The goal of the research is to develop an algorithm that integrates modern methods of data analysis, machine learning and forecasting to solve key tasks in the agricultural sector, such as irrigation optimization, fertilization and yield planning. The algorithm aims to improve the decision-making process, taking into account climatic, economic and environmental factors, as well as the specific conditions of Uzbekistan's cotton and textile clusters.
В статье рассматривается разработка усовершенствованного алгоритма принятия управленческих решений для сельскохозяйственного производства в рамках хлопково-текстильных кластеров Узбекистана. В условиях глобальных вызовов и трансформаций, связанных с изменением климата и необходимостью оптимизации ресурсов, использование цифровых технологий и инновационных методов управления становится особенно актуальным для повышения эффективности агропромышленного комплекса. Целью исследования является создание алгоритма, который интегрирует современные методы анализа данных, машинного обучения и прогнозирования для решения ключевых задач в аграрном секторе, таких как оптимизация орошения, удобрения и планирование урожайности. Алгоритм направлен на улучшение процесса принятия решений, учитывая климатические, экономические и экологические факторы, а также специфические условия хлопково-текстильных кластеров Узбекистана.