Аннотация. Гибкие методологии, в частности крупномасштабный Scrum (LeSS), играют решающую роль в управлении сложными проектами разработки программного обеспечения с участием нескольких команд. Однако масштабирование Agile в крупных организациях сопряжено с такими проблемами, как координация действий между группами, оптимизация ресурсов и управление невыполненной работой. В этом исследовании представлена математическая модель, разработанная для повышения гибкости управления проектами в рамках платформы LeSS путем количественной оценки и оптимизации ключевых переменных, включая скорость работы команды, продолжительность спринта, количество команд и размер невыполненной работы. Разработанная модель математически отображает взаимосвязи между этими переменными, позволяя применять системный подход к прогнозированию сроков завершения проекта и оценке общей производительности. Модель, реализованная на языке Python, была протестирована в различных моделируемых сценариях для оценки ее эффективности при принятии решений в режиме реального времени. Результаты продемонстрировали способность модели выявлять узкие места, улучшать распределение ресурсов и повышать эффективность рабочего процесса. Сравнительный анализ с реальными проектными данными подтвердил точность прогнозирования модели и ее практическую полезность в гибких средах.

Ключевые слова: Agile, крупномасштабный Scrum, математическое моделирование, гибкое управление проектами, оптимизация ресурсов, эффективность разработки программного обеспечения.