Cilj tega projekta je uporaba matematičnih modelov in optimizacijskih algoritmov za obravnavo kriz, ki se širijo prek ekonomskih, družbenih intehnoloških omrežij, s poudarkom na zmanjševanju negativnih vplivov. Projekt bo analiziral širjenje prenosov stroškov, zamud pri plačilih in stečajevv ekonomskih omrežjih ter razvil učinkovite algoritme za ublažitev njihovega širjenja. Ti modeli bodo uporabljeni za preučevanje širjenja negativnihučinkov ne le v ekonomskih, temveč tudi v drugih družbenih in tehnoloških omrežjih. V projektu bodo uporabljene analitične, simulacijske inoptimizacijske metode z orodji iz znanosti o omrežjih, teorije grafov, teorije algoritmov in matematičnega programiranja. Pomembno je zbiranje inanaliza dejanskih podatkov ter validacija simulacijskih modelov.

Pričakovani rezultati vključujejo nove algoritme za raziskovanje strukture omrežij, nove metrike za opis hierarhične organizacije omrežij teroptimizacijske modele in simulacijska okolja za načrtovanje intervencij. Empirični rezultati bodo uporabljeni za določitev najboljših strategijposredovanja v različnih kriznih situacijah in za primerjavo različnih metod z dejanskimi podatki. V projekt bodo vključeni doktorski študenti inpodoktorski raziskovalci, ki bodo svoje rezultate objavljali v mednarodnih publikacijah in jih predstavljali na konferencah.

The aim of this project is to use mathematical models and optimisation algorithms for addressing crises that spread across economic, social andtechnological networks, with a focus on reducing negative impacts. The project will analyse the propagation of cost transfers, payment delays andbankruptcies in economic networks and develop efficient algorithms to mitigate their propagation. These models will be applied to study thepropagation of negative effects not only in economic networks, but also in other social and technological networks. The project will apply analytical,simulation and optimisation methods using tools from network science, graph theory, algorithm theory and mathematical programming. It isimportant to collect and analyse real data and validate simulation models.

Expected results include new algorithms to explore network structures, new metrics to describe the hierarchical organisation of networks, andoptimisation models and simulation environments for intervention design. Empirical results will be used to identify the best intervention strategiesin different crisis situations and to compare different methods with real data. The project will involve PhD students and post-docs who will publishtheir results in international publications and present them at conferences.