Дисертації (ІСТ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено дисертації, які захищені працівниками кафедри.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Моделі, методи та платформа підтримки життєвого циклу сервісів в інформаційних системах провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Чимшир, Вячеслав Іванович; Теленик, С. Ф.Чимшир В. І. Моделі, методи та платформа підтримки життєвого циклу сервісів в інформаційних системах провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 – Інформаційні системи та технології в галузі знань 12 – Інформаційні технології. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2026. Дисертаційна робота присвячена вирішенню задачі підтримки життєвого циклу сервісів в інформаційних системах провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг. Нові форми співпраці ІТ-компаній і провайдерів, динаміка функціональних і нефункціональних вимог обумовлюють потребу у платформі підтримки життєвого циклу сервісів в інформаційних та хмарних системах зазначених провайдерів. Існує багато інформаційних технологій та інструментів для вирішення проблем провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг, але відсутні платформні рішення для підтримки життєвого циклу цього класу систем як сервісу. Відповідно вимагають розроблення математичні моделі, методи та засоби моделювання управління комплексом процесів та ефективні моделі і методи для кожного процесу. Постала потреба породжує актуальну науковопрактичну задачу розроблення моделей, методів і створення на їх основі платформи підтримки життєвого циклу сервісів в інформаційних системах провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг. Автоматизація робіт зі створення інформаційних систем провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг за допомогою зазначеної платформи дозволить скоротити терміни їх розроблення і реалізації, зменшити витрати на їх впровадження, операційну підтримку і розвиток, забезпечити інтелектуальний моніторинг їх функціонування, поліпшити їх ефективність, продуктивність, відмовостійкість, розширюваність та інші якісні показники. Виконано аналіз проблеми управління життєвим циклом сервісів в інформаційних системах провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг, вивчено сучасний стан реалізації сервісних платформ, на основі чого визначено завдання створення теоретичних основ підтримки життєвого циклу сервісів в інформаційних системах провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг і основні вимоги до платформи підтримки життєвого циклу сервісів. Запропоновано архітектуру платформи підтримки життєвого циклу сервісів, побудовану на основі мікросервісної архітектури, в інформаційних системах провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг, яка базується на моделі End-to-End та використовує поєднання моделей штучного інтелекту, математичного програмування і теорії прийняття рішень для підтримки процесів проєктування, реалізації, експлуатації та надання сервісів, що дозволяє скоротити терміни впровадження інформаційних систем, зменшити витрати на їх розгортання та операційну підтримку, а також підвищити показники продуктивності, відмовостійкості, придатності та розширюваності. Запропоновано метод формування архітектури сервісів в інформаційних системах провайдерів ІКП, який відрізняється структурою і набором елементів нейромережевої моделі з використанням методів глибокого навчання типу трансформер і підходом до її навчання, що дозволило використовувати її як інструмент синтезу архітектурних рішень для сервісів, які забезпечують ефективне використання, прогнозування і управління ресурсами з урахуванням параметрів сервісів, вимог провайдерів та характеристик множини їх клієнтів. Розроблено комбінований метод групування сервісів у пакети, який відрізняється поєднанням декомпозиції задачі на підзадачі ІТ-компанії і провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг, ймовірнісно-жадібного алгоритму і алгоритму мурашиної колонії для розв’язання підзадач, евристичного пошуку компромісу, що дозволяє групувати сервіси у взаємовигідні пакети в різних умовах з урахуванням системи знижок до преференційної ціни, специфічних особливостей провайдера і його клієнтів, ресурсів ІТ-компанії, сучасних концепцій ведення бізнесу, накопиченого досвіду, гнучко регулювати баланс між дослідженням нових комбінацій і посиленням вже успішних розв’язків, підтримуючи самоорганізоване й адаптивне навчання. Модифіковано керований генетичний алгоритм, який відрізняється додатковими параметрами двостороннього тиску відбору і відносної швидкості наближення до оптимуму та правилом знижок, введеними для поєднання відомої ідеї управління збіжністю алгоритму і нової концепції відбору розв’язків з врахуванням багатокритеріальності, що забезпечує досягнення глобального оптимуму при розв’язанні задачі групування сервісів у пакети з цільовими функціями для ІТ-компанії і провайдерів за рахунок зростання значень обох функцій або компенсації зменшення значення однієї функції більшим зростанням іншої, що дозволило отримувати близькі до оптимальних рішення за умови виконання обмежень. Отримала подальший розвиток архітектура інтелектуального асистента для організації і підтримки процесів життєвого циклу сервісів як інтегральної основи розуміння і розв’язання проблем бізнес-діяльності ІТ-компанії і провайдерів і генерації відповідей з використанням комплексу великих мовних моделей і RAG-систем, які забезпечують взаємодію компонентів платформи підтримки життєвого циклу сервісів в інформаційних системах провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг в умовах природномовної взаємодії з виконавцями в рамках проблемного контексту з використанням накопичених текстових, табличних і графічних даних та методів інтелектуального аналізу даних за схемою взаємодії інтелектуальних агентів у складі мультиагентної системи для підключення інструментів платформи для розв’язання проблем користувачів. Створена платформа підтримки життєвого циклу сервісів в інформаційних системах провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг і виконане її експериментальне дослідження. Використання платформи дозволило скоротити терміни впровадження інформаційних систем, зменшити витрати на їх впровадження та операційну підтримку і поліпшити їх продуктивність, відмовостійкість, придатність, розширюваність та інші якісні показники за рахунок комплексної автоматизації усіх процесів життєвого циклу сервісів. Розроблені моделі і методи та створена на їх основі платформа підтримки життєвого циклу сервісів в інформаційних системах провайдерів інформаційно-комунікаційних послуг можуть бути використані для підтримки процесів життєвого циклу сервісів в інформаційних системах провайдерів.Документ Відкритий доступ Моделі та методи оброблення даних в системах з мікросервісною архітектурою(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Губарєв, Олександр Миколайович; Корнага, Ярослав ІгоровичГубарєв О. М. Моделі та методи оброблення даних в системах з мікросервісною архітектурою, рукопис. Дисертаційна робота на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 «Інформаційні системи та технології», виконана у Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», м.Київ, 2026. Останніми десятиліттями розробники програмного забезпечення дедалі частіше відмовляються від монолітних систем і переходять на мікросервіси. Мікросервісна архітектура має кращі можливості для масштабування, більшу гнучкість і легкість в обслуговуванні. Однак, перехід з моноліту на мікросервіси це непросте завдання, оскільки у монолітах присутні приховані залежності, модулі тісно інтегровані один з одним, межі доменів практично відсутні, а процес ручної декомпозиції монолітної системи може бути тривалим і призвести до помилок. Тому дослідження і розробка автоматизованих рішень для переходу з монолітної архітектури на мікросервіси є актуальними на сьогоднішній день. Проблема декомпозиції вже вивчалася у межах різних наукових напрямів. Евристичні та метрик-орієнтовані підходи [98-100] використовували матриці залежностей, метрики зв’язаності та набори правил для поділу систем на сервіси, що дозволило отримати помірний рівень когезії, однак отримані кластери лише частково відповідали межам предметних доменів. Пізніше почали використовувати графові підходи, такі як Service Cutter, IBM Mono2Micro, DacomiCo та GDC-DVF, які використовували графи залежностей та підвищення рівня модульності для покращення структурного поділу системи. На основі результатів попередніх досліджень подальший розвиток отримали більш сучасні підходи, які використовують методи машинного навчання та спрямовані на автоматичне виявлення синтаксичних і семантичних взаємозв’язків між компонентами програмних систем. Desai таін. (2021) запропонували графову нейронну мережу (GNN) для зменшення впливу аномальних компонентів під час рефакторингу монолітних застосунків. Qian та ін. (2023) запропонували підхід глибокої кластеризації з інтеграцією двох представлень архітектури системи (dual-view fusion) для виділення мікросервісів. Yedida та ін. (2021, 2023) використали методи глибинного навчання для розподілу хмарних мікросервісних застосунків. Sellami та ін. (2022) використали ієрархічний алгоритм кластеризації DBSCAN для структурного рефакторингу. Ziabakhsh та ін. (2025) запропонували модель Mo2oM - м’яку кластеризацію (компоненти можуть частково належати до кількох мікросервісів) на основі графової нейронної мережі з використанням глибоких семантичних векторних подань. В результаті використання цих підходів, вдалося суттєво підвищити модульність та семантичну узгодженість кластерів. Однак вони демонструють чутливість до конфігурації даних, складнощі при поєднанні структурних і семантичних ознак, обмежену ефективність при усуненні надлишкових міжмодульних зв’язків та труднощі при узагальненні навчальних моделей для різнорідних програмних доменів. Сьогодні важливим науковим завданням є розробка методів автоматизовано переходу з монолітних програмних систем на мікросервіси, які можуть забезпечити структурну якість, семантичну узгодженість та можливість адаптації до різних предметних середовищ. Розв’язання цієї наукової задачі - необхідна передумова для підвищення масштабованості, надійності та семантичної узгодженості розподілених програмних систем. Мета дисертаційної роботи полягає у підвищенні архітектурної якості програмних систем з мікросервісною архітектурою шляхом дослідження та вдосконалення методів автоматизованого переходу з монолітної архітектури на мікросервісну. Дослідження виконано за допомогою використання методів статичного аналізу вихідного коду, теорії графів, алгоритмів пертворення графових структур (виявлення сильно зв’язаних компонент, надлишкових та циклічних залежностей), алгоритмів кластерного аналізу, графових нейронних мереж, а також багатокритеріального оцінювання внутрішньої узгодженості кластерів та міжкластерної зв’язності. Наукова новизна одержаних результатів полягає у наступному: Удосконалено метод статичного аналізу вихідного коду, який відрізняється від існуючих методів побудовою графа залежностей програмної системи з урахуванням вагових коефіцієнтів вузлів, які розраховані з використанням метрик їх структурної важливості та впливу на збереження зв’язності графа, а також поетапним структурним перетворенням графа залежностей перед кластеризацією (скорочення надлишкових та циклічних залежностей, об’єднання сильнозв’язних компонент), що забезпечує покращення топології графа та підвищує точність виявлення логічно відокремлених компонентів із чітко визначеними архітектурними межами. Вперше розроблено метод динамічного вибору алгоритму кластеризації, який враховує топологічні характеристики графа залежностей програмної системи і відрізняється від існуючих методів використанням механізму прийняття рішень, що дозволяє визначати алгоритм кластеризації відповідно до структурної складності, щільності, зв’язності та інших параметрів графа та підвищити якість декомпозиції для різнорідних архітектурних моделей. Вперше розроблено метод вдосконалення кластерної структури програмної системи, що виконує локальну перебудову кластерів на основі показників внутрішньої зв’язності, міжкластерних залежностей та семантичної узгодженості компонентів і відрізняється від існуючих методів застосуванням механізму вдосконалення, який дозволяє покращити структурні характеристики кластерів і враховує, при цьому, рівень семантичної узгодженості, що обчислюється за векторною подібністю назв та ключових доменних термінів, що дозволяє посилити внутрішню узгодженість кластерів, зменшити міжкластерну зв’язність та покращити відповідність архітектури функціональній структурі програмної системи. Удосконалено метод автоматизованого формування кластерної структури програмної системи шляхом модифікації графової нейронної моделі, який відрізняється від існуючих методів доповненням вхідних ознак вузлів структурними метриками та семантичними маркерами, а також застосуванням багатокритеріальної функції навчання, яка враховує внутрішню узгодженість компонентів, міжкластерну зв’язність і семантичну відповідність, що дозволяє забезпечити підвищення якості формування точності кластерної структури, зниження кількості надлишкових зв’язків і формування семантично однорідних компонентів. Набула подальшого розвитку інформаційна технологія автоматизованої трансформації монолітної архітектури у мікросервісну, яка реалізує повний цикл багатокрокової декомпозиції програмної системи - від статичного аналізу вихідного коду до навчання графової нейронної моделі із використанням поетапного структурного перетворення графа залежностей та динамічного вибору кластеризаційних алгоритмів. Інформаційна система, розроблена на основі запропонованої інформаційної технології, може бути використана для дослідження, моделювання та практичної реалізації процесів декомпозиції програмних систем різної предметної спрямованості. Результати, представлені у дисертаційній роботі, є комплексним вирішенням наукової проблеми забезпечення автоматизованої трансформації монолітних програмних систем у мікросервісну архітектуру з контрольованою міжсервісною зв’язаністю та високим рівнем внутрішньої узгодженості архітектурних компонентів і отримано наукові результати, які становлять вагомий внесок у розвиток інформаційних технологій для системного аналізу, дослідження, розробки архітектури та методів побудови програмних систем на основі мікросервісної архітектури. Проведені експериментальні дослідження та тестування інформаційної системи підтверджують її практичну придатність. Зокрема підвищення показника внутрішньої зв’язності компонентів, зниження кількості міжкластерних зв’язків та досягнення кращої семантичної узгодженості кластерів свідчить про покращення якості отриманої мікросервісної архітектури порівняно з відомими методами. Практичне значення отриманих результатів засвідчено актами впровадження розробленої інформаційної системи в КБ ІС КПІ ім. Ігоря Сікорського та ТОВ «Інтехфорвард». Перспективи подальших досліджень полягають у розширенні можливостей запропонованого підходу, яке полягає у застосуванні методу динамічного аналізу виконання програм, покращенні семантичних моделей за рахунок включення у вектор ознак інформації з документації та інтерфейсів API та дослідженні можливості використання нейромережевих моделей для автоматизованого розподілення структури бази даних між сервісами.Документ Відкритий доступ Методи ідентифікації дублювання даних у галузево-розподілених інформаційних системах на основі онтологій та аналізу структурних залежностей(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Власюк, Євгеній Романович; Ролік, О. І.Власюк Є.Р. Методи ідентифікації дублювання даних у галузево-розподілених інформаційних системах на основі онтологій та аналізу структурних залежностей. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 – Інформаційні системи та технології в галузі знань 12 – Інформаційні технології. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2026. Дисертаційна робота присвячена вирішенню проблеми ідентифікації дублювання даних в галузево-розподілених інформаційних системах. Галузево-розподілені інформаційні системи оброблення та аналізу даних застосовуються компаніями за потреби оброки та аналізу даних, які мають різну природу, походження, відносяться до різних сфер та галузей. Для оброблення, аналізу та оцінки якості, різних за своєю суттю, даних, потрібні спеціалізовані правила і політики, які враховують специфіку даних. Необхідність в поєднанні доменних правил оцінки та оброблення даних з глобальними політиками, що мають виконуватись незалежно від специфіки даних, забезпечується федеративною моделлю управління галузево-розподіленими системами. Існуючі методи оцінки якості даних і зокрема, ідентифікації дублювання даних, потребують адаптації і оптимізації до федеративної моделі, яка застосовується в галузево-розподілених інформаційних системах оброблення та аналізу даних. Проведено аналіз існуючих методів оцінки унікальності та дублювання даних. Досліджено метод зіставлення сутностей і його застосування в галузево-розподілених системах оброблення і аналізу даних, в яких часто проявляється явище синонімії по відношенню до об’єктів зберігання оригінальних даних, отриманих від програмних систем джерел даних. Це явище призводить до зменшення ефективності існуючих методів ідентифікації дублювання даних, а також до підвищення їх рівня складності і, як наслідок, часу виконання. Для забезпечення підвищення ефективності ідентифікації дублювання даних, в роботі запропоновано метод ідентифікації дублювання об’єктів даних з використанням онтологій. Створено математичну модель методу з використанням описових, структурних атрибутів онтології, а також методу з комбінуванням описових і структурних атрибутів. Розроблено модель онтології галузі інформаційно-сервісного бізнесу. Для оцінки якості онтології створена онтологія порівняна з існуючою онтологією з відкритим кодом. Якісні характеристики онтології є достатніми для проведення експериментального дослідження методу ідентифікації дублювання об’єктів даних з використанням онтології. Моделювання методу ідентифікації дублювання об’єктів даних з використанням онтології довело доцільність комбінування описових і структурних атрибутів онтології при визначенні дублювання об’єктів даних. Описові атрибути дозволяють врахувати семантичну схожість об’єктів даних, а структурні атрибути використовуються для: ідентифікації схожості об’єктів даних по критерію спільного батьківського класу; врахування ієрархічності і наслідування сутностей; визначення наявності зв’язку з однаковою сутністю; врахування лінійних і структурних зв’язків. Запропонований комбінований метод щонайменше на 25% кращий за методи з використанням лише описових або лише структурних атрибутів онтології при умові використання онтології, якісні характеристики якої не поступаються відповідним характеристикам розробленої онтології. Для комплексного вирішення питання ідентифікації дублювання даних в галузево-розподілених системах оброблення та аналізу даних розглянуто і вирішено проблему ідентифікації дублювання продуктів даних. На відміну від оригінальних даних, отриманих з систем джерел даних, продукти даних представляють собою набори даних, що створені шляхом трансформації даних в рамках галузево-розподілених систем оброблення даних. Саме продукти даних використовуються кінцевими користувачами, а тому недостатній рівень якості цих даних безпосередньо вплине на сприйняття даних і правильність прийняття бізнес-рішень. Для вирішення задачі виявлення дублювання продуктів даних запропоновано метод ідентифікації дублювання продуктів даних на основі аналізу структурних задежностей. Розроблено математичну модель цього методу, яка базується на математичному апараті теорії графів. Процес виявлення дублювання продуктів даних складається з етапу побудови графів залежностей продуктів даних і етапу порівняння графів залежностей продуктів даних. Проаналізовано методи збору метаданих для побудови графів залежностей продуктів даних, зокрема метод на основі журналів повідомлень. Виявлений недолік даного методу, який полягає в низькій точності побудови графів залежностей при використанні недостатнього проміжку часу для аналізу журналів повідомлень. Для вирішення виявленого недоліку запропоновано метод побудови графів залежностей продуктів даних на основі синтаксичних дерев коду. Запропонований метод відрізняється від існуючого побудовою синтаксичних дерев коду на основі вихідного програмного коду застосунків обро даних і ідентифікацією залежних об’єктів зберігання даних, що дає змогу не використовувати журнал повідомлень і уникнути проблеми низької точності графів залежностей при використанні недостатньої кількості записів журналів повідомлень. Експериментальні дослідження запропонованого методу побудови графів залежностей на основі синтаксичних дерев коду демонструють точність побудови графів залежностей на рівні 90% з можливістю подальшого збільшення за рахунок покращення програмного модуля аналізатора коду. Для оцінки дублювання продуктів даних, проаналізовано існуючі методи порівняння направлених ациклічних графів, як представляють залежності між застосунками оброблення даних і об’єктами зберігання даних. Виявлено недолік існуючого методу, що полягає в погіршенні точності порівняння графів за умови великої кількості залежних об’єктів, що мають однакові імена, але є різними сутностями. Для покращення точності порівняння направлених ациклічних графів продуктів даних в середовищі галузево-розподілених систем оброблення та аналізу даних, де існує велика кількість об’єктів даних з однаковими іменами, які представляють різні сутності, запропоновано комбінований метод порівняння направлених ациклічних графів залежностей продуктів даних. Розроблений метод відрізняється від існуючого інтеграцією з методом ідентифікації дублювання об’єктів даних, а саме використанням списку дубльованих об’єктів даних при порівнянні відповідних вершин графів залежностей продуктів даних, а також врахуванням рівня вершини. Це дозволяє досягти на 6% кращої ефективності в порівнянні з існуючим методом порівняння направлених ациклічних графів залежностей продуктів даних. Розроблені методи ідентифікації дублювання об’єктів даних і продуктів даних використано при розробленні інформаційної технології оцінки якості даних в галузево-розподілених системах оброблення та аналізу даних. Запропонована інформаційна технологія використана при побудові галузево-розподіленої інформаційної системи управління процесом оброблення та аналізу даних компанії інформаційно-сервісного бізнесу. Розроблено функціональні та структурні схеми такої системи. Розглянуто процес модернізації системи від монолітної і централізованої до галузево-розподіленої і федеративної. Визначені деталі реалізації основних підсистем продуктового і операційного рівнів системи, а також створені програмні модулі для інтеграції онтології, побудови синтаксичних дерев коду, оброблення та аналізу даних, з використанням хмарного середовища, платформи управління даними і брокером повідомлень. Розроблена інформаційна система дозволяє комплексно оцінювати якість даних і виявляти дублювання первинних даних, а також продуктів даних, при цьому використовуючи виключно метадані без використання даних бізнес-користувачів. Це дає змогу застосовувати розроблену інформаційну систему в середовищі жорского контролю доступу до даних, а також забезпечувати процес оцінки якості великого об’єму даних. Запропоновані методи та розроблена інформаційна галузево-розподілена система оброблення та аналізу даних можуть бути використані для забезпечення управління життєвим циклом даних, створення продуктів даних, покращення якості оригінальних даних і аналітичних продуктів даних.Документ Відкритий доступ Інформаційна технологія визначення впливу дописів в соціальних мережах на курси криптовалют(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Мягкий, Михайло Юрійович; Гавриленко, Олена ВалеріївнаМягкий М.Ю. Інформаційна технологія визначення впливу дописів в соціальних мережах на курс криптовалют - Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 – Інформаційні системи та технології в галузі знань 12 – Інформаційні технології – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2026. Дисертаційна робота присвячена розробці інформаційної технології інтелектуального аналізу даних для прогнозування курсу криптовалют на основі впливу публікацій у соціальних мережах. Актуальність дослідження обумовлена зростанням обсягів інформації про криптовалюти, високою волатильністю ринку та відсутністю інструментів перевірки достовірності контенту, що поширюється в інформаційному просторі. Відповідно до цього, виникає необхідність у створені інформаційної технології, здатної аналізувати поведінкові фактори, оцінювати публікації експертів і враховувати їх емоційне забарвлення, з метою підвищення точності прогнозів і зниження ризиків для інвесторів. Запропонована інформаційна технологія базується на методах машинного навчання, статистичного аналізу даних, а також багато-агентному підході, що забезпечує побудову якісних рекомендаційних моделей для прийняття рішень на ринку криптовалют. У першому розділі наведено огляд сучасного стану розвитку інформаційних технологій у сферах фінансового аналізу та прогнозування, зокрема щодо криптовалютних ринків. Розглянуто основні підходи до побудови систем інтелектуального аналізу даних, що використовуються для дослідження динаміки курсів криптовалют та впливу зовнішніх факторів, таких як публікації у соціальних мережах. Наведено огляд сучасних наукових досліджень і практичних розробок у галузі прогнозування курсів криптовалют із застосуванням методів машинного навчання, статистичного аналізу та обробки природної мови. Виконано аналіз переваг і обмежень існуючих моделей прогнозування, визначено їхню ефективність у реальних ринкових умовах. Окрему увагу приділено використанню багатоагентних систем і нейронних мереж для автоматизованої обробки даних, ранжування експертів та формування рекомендаційних висновків. В рамках даного розділу встановлено, що: – застосування машинного навчання у поєднанні з методами поведінкового аналізу дозволяє підвищити точність прогнозів та забезпечити адаптивність системи до мінливих ринкових умов; – зростання ролі криптовалют у глобальній економіці та потреба у достовірних прогнозах визначають необхідність подальшого розвитку інформаційних технологій у напрямі створення гібридних моделей, здатних ефективно інтегрувати різні джерела даних і враховувати поведінкові чинники впливу на ринок. У другому розділі виконаного наукового дослідження здійснено огляд, порівняння, аналіз існуючих методів прогнозування курсу криптовалют і аналізу публікацій у соціальних мережах; надано обґрунтування обрання апарату дослідження, застосованого в процесі проєктування інформаційної технології прогнозування курсу криптовалют на основі експертних дописів; отримано нові алгоритмічні моделі та визначено архітектуру інформаційної технології. Наведено моделі кооперативного та послідовного врахування впливів експертів адекватно відтворюють інформаційну взаємодію між «гравцями» ринку (експертами, каналами, індикаторами), що дозволяє трактувати експертів як агентів з вагами впливу, враховують інформаційні обмеження та способи їхнього впливу на попит/пропозицію. Проведено огляд і порівняльний аналіз одноагентного і багатоагентного підходів до оброблення даних і прийняття рішень відносно подальших фінансових операцій. Встановлено, що одноагентний підхід до агрегування даних і керування вагами експертів порівняно з багатоагентним має переваги у контролі якості, простоті інтеграції джерел і безпеці даних. В розділі наведено два основні модулі – аналітична та обробки даних, що входять до складу інформаційної технології. Аналітичний модуль включає в себе побудований базовий алгоритм АУДСМ (алгоритм прогнозування з урахуванням дописів експерта в соціальних мережах) та його модифікації. Модуль обробки даних складається з алгоритмів: визначення часових проміжків; експертів та їх ранжування; визначення криптовалют та їх бірж; визначення джерел інформації. В рамках даного модуля застосовуються: апарати теорії алгоритмів, теорії ймовірностей, математичної статистики, інтелектуального аналізу даних і СППР. Реалізовано повний конвеєр обробки текстів: очищення (видалення шумових символів, посилань, спецсимволів, HTML-тегів), нормалізація, токенізація та векторизація (BERT), визначення емоційної забарвленості (позитивна/нейтральна/негативна), синхронізація часових міток публікацій з ринковими даними. В якості метрики точності прогнозу використано MAPE. В розділі наведено результати експериментального порівняння покращення показників точності отриманого алгоритму АУДСМ з результатами ARIMA та експоненційного згладжування, що демонструє суттєво меншу похибку MAPE та кращу узгодженість прогнозів. Описано практичне застосування АУДСМ, що дозволяє формувати рекомендації відносно дій користувача з активом (утримувати/придбати/продати) на основі інтеграції ринкових і соціальних сигналів. Описано модифікації АУДСМ для роботи в умовах ризику та невизначеності: АУДОЕСМ, АПУДГЕСМ. В даному розділі наукового дослідження детально розглянуто дві ситуації: рішення приймаються в умовах ризику (хибний добір експертів, цілеспрямована дезінформація), та рішення приймаються в умовах невизначеності (висока нестабільність ринку, неповнота факторів, мем-/треш-коїни). Для досягнення даної мети було використано модифікації АУДСМ: – АУДОЕСМ: алгоритм з урахуванням дописів основного експерта; забезпечує фокусування на найбільш впливовому експерті та зменшує шум у вузьких часових інтервалах. – АПУДГЕСМ: алгоритм з урахуванням дописів групи експертів; моделює кооперативний вплив і підвищує стійкість оцінок. Для кожної модифікації виконано інтеграцію сигналів сентимент-аналізу з часовими рядами (ARIMA/LSTM), уточнено правила масштабування ваг експертів і часових лагів. Наведено аналіз ефективності: найвищі результати серед розглянутих реальних сценаріїв демонструють модифікації, що одночасно враховують ризики та невизначеність, із перевагою за MAPE над базовими ARIMA та методами експоненційного згладжування. В рамках даного розділу встановлено, що: – Результати використовуються для формування рекомендацій щодо подальших фінансових дій користувача відносно криптоактивів (утримувати, купити або продати) та інтегруються в архітектуру аналітичного модуля рекомендаційної системи. – Базовий алгоритм АУДСМ є основою для всіх модифікацій; останні підвищують якість прогнозу в альтернативних умовах інформаційного середовища і ринку. У третьому розділі виконаного наукового дослідження проведено порівняльний аналіз середовищ і підходів, придатних для симуляції процесів формування курсу криптовалют та оцінювання ефективності алгоритмів прогнозування. Для проведення експериментів створено власне симуляційне середовище на мові Python, яке моделює поведінку гравців ринку, що взаємодіють із обраною криптовалютою шляхом купівлі, продажу або утримання активу. Кожен гравець у симуляції має власну стратегію прийняття рішень і рівень раціональності, а також можливість враховувати або ігнорувати публікації експертів у соціальних мережах. Це дозволяє дослідити, як інформаційні чинники впливають на зміну ринкової динаміки та, відповідно, на формування курсу криптовалюти. В описаній моделі реалізовано динамічну взаємодію користувачів, яка призводить до коливань курсу, що відтворюють типову ринкову поведінку. Симуляція дозволяє наочно продемонструвати, що публікації експертів є одним із ключових факторів впливу на цінові коливання, особливо у короткостроковій перспективі. Паралельно з формуванням курсу відбувається незалежне прогнозування за допомогою різних алгоритмів, зокрема АУДСМ, його модифікацій (АУДОЕСМ, АПУДГЕСМ), а також традиційних статистичних моделей (ARIMA, експоненційне згладжування). Оцінювання точності прогнозів здійснювалося за допомогою метрик MAPE та аналогічних показників, що дозволило кількісно порівняти якість різних підходів. Представлено серію експериментів, у яких симульовано динамічне формування курсу з подальшою оцінкою точності прогнозів у режимі реального часу. Додатково проведено реальні дослідження на прикладі криптовалюти DOGE із використанням історичних даних біржі Binance та публікацій Ілона Маска за 2021 рік, які продемонстрували статистично значущий вплив дописів на зміну курсу. В рамках дослідження використано нейронну мережу типу LSTM (Long Short-Term Memory), здатну враховувати часові залежності та контекст послідовних подій. Це дозволило покращити реакцію моделі на короткострокові інформаційні імпульси, що особливо важливо при аналізі ефекту публікацій у соціальних мережах. Проведені експерименти показали, що якість прогнозів суттєво зростає у випадках, коли враховується емоційна та інформаційна складова публікацій саме у моменти їхнього впливу. В рамках даного розділу встановлено, що: – отримані результати підтвердили ефективність розроблених алгоритмів: прогнозовані значення виявилися більш точними та ближчими до фактичних, ніж у класичних методів. Це свідчить про доцільність використання інформаційного аналізу публікацій у поєднанні з часовими рядами для підвищення точності прогнозування курсу криптовалют; – практичне застосування запропонованої симуляційної моделі та розроблених алгоритмів полягає у створенні торгових стратегій, формуванні рекомендацій для інвесторів та проведенні аналітики ринкових трендів з урахуванням поведінкових та інформаційних факторів. У четвертому розділі дисертаційного дослідження значну увагу приділено питанням обробки, збереження та інтеграції даних, необхідних для реалізації інформаційної технології прогнозування курсу криптовалют на основі аналізу публікацій у соціальних мережах. Як основний інструмент проєктування багаторівневої архітектури системи обрано мову програмування Python та фреймворк FastAPI, що забезпечує ефективну взаємодію між компонентами обробки даних, алгоритмічними модулями та базами даних. В даному розділі наведено діаграму класів інформаційної технології прогнозування, описано архітектуру взаємодії між модулями збору, очищення, збереження та аналітики даних, а також описано інтеграцію з API соціальних мереж і криптовалютних бірж. Для забезпечення стабільності обміну потоками даних описано побудову модифікації структури на основі Kafka Connect, що дозволяє здійснювати обробку великих обсягів інформації в реальному часі. Також представлено схему інформаційної технології прогнозування курсу криптовалют, що базується на поєднанні інтелектуального аналізу текстів, обробки часових рядів і нейронних мереж типу LSTM. Ця схема передбачає три основні рівні: – рівень збору даних (отримання інформації з соціальних мереж і біржових платформ); – рівень обробки (очищення, нормалізація, визначення сентименту, векторизація текстів, побудова часових зв’язків); – рівень аналітики та прогнозування (застосування алгоритмів АУДСМ і його модифікацій для побудови прогнозів і формування рекомендацій). Отримані результати мають як теоретичне, так і практичне значення. Запропоновані методи, алгоритми та архітектурні рішення можуть стати основою для побудови інтелектуальних аналітичних систем, здатних прогнозувати поведінку криптовалютних ринків і надавати користувачам рекомендації щодо прийняття фінансових рішень на основі комплексного аналізу даних соціальних мереж і ринкової динаміки.Документ Відкритий доступ Методи інтелектуального прогнозування артеріального тиску та класифікації артеріальної гіпертензії(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Коломоєць, Сергій Олексійович; Чумаченко, Олена ІллівнаКоломоєць С.О. Методи інтелектуального прогнозування артеріального тиску та класифікації артеріальної гіпертензії. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 – Інформаційні системи та технології в галузі знань 12 – Інформаційні технології. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2025. Дисертаційну роботу присвячено розробці методів обробки сигналів безманжетного вимірювання артеріального тиску з подальшим їх прогнозуванням та розробці інтелектуальних методів класифікації ступеня артеріальної гіпертензії на основі використання гібридних нейронних мереж ансамбльового типу. В роботі проведено аналіз існуючих проблем з захворюваннями серцевосудинної системи, а саме проблеми діагностування артеріальної гіпертензії, яка характеризується підвищеним артеріального тиску, що може привести до виникнення таких тяжких захворювань як інфаркт або інсульт. Показано, що основним шляхом запобігання таких хвороб є постійний моніторинг артеріального тиску завдяки використанню безманжетного вимірювання артеріального тиску з подальшим його прогнозуванням за часом, що може надати можливість термінового інформування хворих та лікарів про необхідність медикаментозного втручання, що дозволить в короткий термін знизити артеріальний тиск. Другим шляхом запобігання вищеназваних вражаючих ефектів є розробка інтелектуальної системи діагностування ступеню артеріальної гіпертензії. У першому розділі наведено інформаційну довідку щодо поширення АГ у світі, зокрема в Україні і зроблено висновок, що стан цієї проблеми не відповідає світовим стандартам, зокрема європейським. Особливо це стосується практичній відсутності використання безманжетного вимірювання тиску для загальної спільноти. Проведено аналіз існуючих приладів по безманжетному вимірюванню тиску. У другому розділі обґрунтовано використання методів прогнозування часових рядів до прогнозу артеріального тиску у хворих. Наведено новий метод прогнозування артеріального тиску, який полягає у використанні методів попередньої обробки результатів вимірювання та методів прогнозування часових рядів. Виконано огляд наукових робіт з попередньої обробки даних. Обґрунтовано використання методів усунення шумів, виявлення та усунення аномалій, заповнення відсутніх даних за якими наведено результати попередньої обробки. В якості експериментальних даних для обробки було взято дані надані Державною установою «Національний науковий центр ім. акад. М.Д. Стражеска». Проведено аналіз відомих методів прогнозування часових рядів для даних вимірювання артеріального тиску. Показано, що найкращі результати дають методи на основі використання рекурентних нейронних мереж, а саме LSTM, GRU, BI-LSTM. З метою покращення результатів прогнозування запропоновано використання нового підходу, який передбачає застосування гібридних нейронних мереж на основі бустингу, а саме послідовного з’єднання таких нейронних мереж як LSTM, GRU та низки їх комбінацій. Отримані результати показали ефективність запропонованого підходу, а саме вдалося підвищити точність прогнозування різних горизонтів в середньому на 10%. В третьому розділі вирішена задачу по вибору суттєвих ознак які характеризують ступінь артеріальної гіпертензії, а саме: – для першого ступеню значеннями тиску; – для другого ступеню значеннями тиску аналізами крові та сечі (еритроцити, лейкоцити, гемоглобін, тромбоцити, рівень білка, рівень креатиніну, рівень холестерину (загального), рівень цукру (глюкоза), калій, магній, натрій, адреналін, норадреналін, альдостерон), аномальними показниками, які можна виявити на ЕКГ та ЕхоКГ (індекс Соколова — Лайона, вольтажний індекс Корнелла, ІМЛШ, хронічною хворобою нирок третьої стадії, кісточково-плечовим індексом, важкою ретинопатією; – для третього ступеню значеннями тиску, наявністю аномальних значень в аналізах, ЕКГ та ЕхоКГ як при ІІ ступені артеріальної гіпертензії, наявністю в анамнезі цереброваскулярних захворювань (внутрішньомозкового крововиливу, ішемічного інсульту, транзиторної ішемічної атаки), наявністю в анамнезі ішемічної хвороби серця (інфаркта міокарда, реваскуляризації міокарда, стенокардії), виявленню стенозу під час візуалізаційних досліджень, наявності тяжкої альбумінурії, наявністю четвертої або п’ятої стадії хронічної хвороби нирок. Обґрунтовано необхідність використання гібридних нейронних мереж побудованих на основі ансамбльового підходу для розв’язання задачі класифікації ступенів АГ. На основі проведеного аналізу показано що найкращим варіантом є використання бегінгу при цьому розроблено новий метод для розв’язання даної задачі. Отримані результати показали ефективність запропонованого методу. В четвертому розділі розроблено інформаційні технології та сценарії використання запропонованої інформаційної технології щодо інтелектуального прогнозування АТ. Результати, отримані в дисертаційному дослідженні, містять наукову новизну: – вперше запропоновано метод для обробки даних артеріального тиску у хворих, який відрізняється тим, що на основі методів безманжетного вимірювання здійснює попередню обробку отриманих даних та подальше прогнозування на основі використання гібридних рекурентних нейронних мереж, горизонт прогнозу яких адаптовано під поточний стан пацієнта, що дає можливість знизити імовірність виникнення інсульту або інфаркту у хворих; – удосконалено метод вирішення задачі класифікації та знижено обчислювальні витрати при машинному навчанні гібридних нейронних мереж за рахунок визначення найбільш впливових ознак артеріальної гіпертензії для різних ступенів захворювання, які крім загальних ознак (анамнез, результати огляду лікаря, результати аналізів крові, сечі, вимірювання артеріального тиску) включають результати обробки ЕКГ, ЕхоКГ; – розроблено метод структурно-параметричного синтезу гібридної нейронної мережі для розв’язання задачі класифікації ступеня артеріальної гіпертензії, який відрізняється тим, що гібридна нейронна мережа будується на основі створення беггінг-ансамблю інтелектуальних класифікаторів, включених в ансамбль за критеріями точності та різноманіття, що дозволяє підвищити точність класифікації. Дисертаційна робота складається зі вступу, 4 розділів, висновків, списку використаних джерел з 210 найменувань та одного додатку. Загальний обсяг дисертації складає 150 сторінок, містить 47 рисунків та 21 таблицю.Документ Відкритий доступ Інформаційна технологія управління виробництвом мінеральних добрив(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Нестерук, Андрій Олександрович; Корнієнко, Богдан ЯрославовичНестерук А.О. Інформаційна технологія управління виробництвом мінеральних добрив. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 «Інформаційні системи і технології» – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2025. Дисертаційна робота присвячена створенню теоретичних та прикладних результатів з розробки інформаційної технології управління виробництвом мінеральних добрив з урахуванням вимог зменшення енерговитрат та забезпечення заданої якості готового продукту. Пріоритетом інформаційної технології є забезпечення зменшення енерговитрат для досягнення заданої якості кінцевого продукту. Значна увага приділяється системі управління процесом гранулювання у псевдозрідженому шарі, дослідженню створення та управління хаосу для підвищення інтенсивності тепло- та масообміну. Аналіз результатів існуючих досліджень в галузі управління виробництвом мінеральних добрив свідчить про відсутність на даний час комплексного підходу, який враховував би специфіку управління технологічними процесами виробництва мінеральних добрив. Тому існує нагальна потреба в подальшому дослідженні математичних моделей та систем управління виробництвом мінеральних добрив у грануляторі з псевдозрідженим шаром з метою їх удосконалення. А розробка інформаційної технології управління виробництвом мінеральних добрив є надзвичайно актуальною на сьогоднішній день. Таким чином, усе це і зумовило необхідність вирішення актуальної науково-технічної задачі підвищення ефективності виробництва мінеральних добрив, шляхом побудови математичних моделей та систем управління виробництвом мінеральних добрив з урахуванням вимог зменшення енерговитрат та забезпечення заданої якості готового продукту. У вступі обґрунтовано актуальність дисертаційної роботи, сформульовано мету та основні завдання дослідження, наведено відомості щодо зв’язку роботи з наукою темою. Подано анотацію отриманих в дисертації результатів, висвітлено їх наукову новизну і практичну значимість, відзначено особистий внесок здобувача у спільних публікаціях, наведено кількісні показники стосовно опублікованих наукових праць, структури та обсягу дисертації. У першому розділі проведено дослідження розвитку математичних моделей та систем управління процесу гранулювання у псевдозрідженому шарі, що показує відсутність розгляду ряду особливостей процесу гранулювання у псевдозрідженому шарі в комплексі. Проведено аналіз підходів до математичного моделювання процесу гранулювання у псевдозрідженому шарі. Визначено параметри, що мають найбільший вплив на поведінку технологічного процесу. Існуючі математичні моделі не враховують розсіювання енергії при зіткненні та передачу кінетичної енергії від твердої фази до рідкої. Також в даних моделях недостатньо врахована хаотичність процесу гранулювання у псевдозрідженому шарі. Основним інструментом для підвищення ефективності процесу виробництва мінеральних добрив є вибір системи управління. Узагальнено основні існуючі підходи до побудови системи управління процесом гранулювання у псевдозрідженому шарі. Розглянуті основні методи забезпечення функціональної безпеки на хімічних підприємствах, що є важливою складовою інформаційної технології управління виробництвом мінеральних добрив. Результатом огляду результатів досліджень та літературних джерел стали сформульовані задачі, які необхідно виконати для створення ефективної інформаційної технології управління виробництвом мінеральних добрив. Другий розділ присвячений створенню трьохфазної математичної моделі процесу гранулювання у псевдозрідженому шарі та математичної моделі гранулометричного складу. Розроблено трьохфазну математичну модель процесу гранулювання у псевдозрідженому шарі, яка враховує гідродинаміку псевдозрідженого шару, передачу кінетичної енергії, розсіювання енергії, стиснення крапель з частинками, їх адгезію до поверхні, кінетику висихання розчину на поверхні частинок, розсіювання енергії при зіткненні та передача кінетичної енергії від твердої фази до рідкої. Дана математична модель може використовуватися для розробки систем управління процесом гранулювання у псевдозрідженому шарі. За допомогою реалізації створеної моделі в програмному пакеті MATLAB одержано перехідні характеристики температури процесу гранулювання у псевдозрідженому шарі. Розроблено математичну модель гранулометричного складу для процесу виробництва гранульованих мінеральних добрив, яка враховує, що умови для росту частинок виконуються лише в зоні холодного змочування під соплом, в зоні змочування температура підвищується від центру до боків, в ізотермічній зоні температура повітря рівномірна, в зоні теплообміну температура гарячого повітря різко падає, зростання частинок визначатиметься розміром змочувальної активної зони та швидкістю перенесення частинок до цієї частини псевдозрідженого шару, в зоні змочування відбувається агломерація. Дана математична модель дозволяє одержати розподіл гранул за розміром в двох реакторах, що дає змогу оцінити якість кінцевого продукту. В третьому розділі виконано дослідження хаосу в процесу гранулювання у псевдозрідженому шарі та створена система управління хаосом процесу виробництва мінеральних добрив у грануляторі з псевдозрідженим шаром, що дозволяє збільшити хаотичність процесу грануляції у псевдозрідженому шарі для підвищення інтенсивності тепло- та масообміну. Реалізовані системи управління з МРС, PID, LQR та Fuzzy Logicрегуляторами на основі трьохфазної математичної моделі процесу гранулювання у псевдозрідженому шарі. Також створена система управління з МРС-регулятором на основі математичної моделі гранулометричного складу, яка прискорює утворення гранул заданого розміру під час процесу гранулювання у псевдозрідженму шарі. Четвертий розділ починається зі створення системи захисту критичних ресурсів виробництва мінеральних добрив з розділенням виробництва на зони, від відділеної зони з доступом через демілітаризовану зону до обмеженої зони для найкритичніших ресурсів. Система захисту критичних ресурсів виробництва мінеральних добрив забезпечує контрольований доступ і мінімізує можливість загроз для критичних ресурсів. Запропонована математична модель протидії загрозам у системі захисту критичних ресурсів, завдяки якій можна розрахувати імовірності знаходження в одному з шести станів: стан спокою; надійшла загроза 1, але не реалізована; надійшла загроза 2, але не реалізована; загроза 1 реалізована; загроза 2 реалізована; загроза відбита. Розроблено інформаційну технологію управління виробництвом мінеральних добрив, основними компонентами якої є наступні технічні, програмні та організаційно-методичні засоби: математичні моделі процесу виробництва мінеральних добрив, системи управління виробництвом мінеральних добрив, система захисту критичних ресурсів виробництва мінеральних добрив та математична модель протидії загрозам у системі захисту критичних ресурсів. Використання інформаційної технології виробництва мінеральних добрив дозволило знизити енерговитрати на 7% за рахунок розробки системи управління хаосом, що збільшила інтенсивність тепло- та масообміну у псевдозрідженому шарі. Розроблено методику використання інформаційної технології управління виробництвом мінеральних добрив. У висновках подані основні результати дисертаційного дослідження, що відображають результати виконання завдань, що поставлені для формування інформаційної технології управління виробництвом мінеральних добрив. Наукова новизна отриманих результатів На підставі теоретичних і практичних досліджень, виконаних у дисертаційній роботі: вперше - розроблено трьохфазну математичну модель процесу гранулювання у псевдозрідженому шарі з урахуванням гідродинаміки псевдозрідженого шару, передачі кінетичної енергії, розсіювання енергії, стискання крапель з частинками, їх адгезії до поверхні, кінетики сушіння розчину на поверхні частинок, розсіювання енергії при зіткненні та передача кінетичної енергії від твердої фази до рідкої для перевірки наявності детермінованого хаосу; - розроблено систему управління хаосом процесу гранулювання у псевдозрідженому шарі з визначенням часу прогнозування для забезпечення ефективного тепло- та масообміну; отримала подальший розвиток - математична модель гранулометричного складу, яка враховує умови для росту частинок, підвищення температури від центру до боків в зоні змочування, рівномірність температури теплоносія в ізотермічній зоні, різке падіння температура теплоносія у зоні теплообміну, агломерацію частинок; удосконалено - математичну модель протидії загрозам у системі захисту критичних ресурсів, яка враховує можливість надходження до системи двох загроз для налаштування системи захисту критичних ресурсів виробництва мінеральних добрив; - інформаційну технологію управління виробництвом мінеральних добрив, основними компонентами якої є наступні засоби: математичні моделі процесу виробництва мінеральних добрив, системи управління виробництвом мінеральних добрив, система захисту критичних ресурсів виробництва мінеральних добрив, математична модель протидії загрозам у системі захисту критичних ресурсів. Практичне значення отриманих результатів Розроблені в дисертаційній роботі математичні моделі та системи управління стали основою для створення інформаційної технології управління виробництвом мінеральних добрив, що забезпечує зниження енерговитрат за рахунок розробки системи управління хаосом, що збільшила інтенсивність тепло- та масообміну у псевдозрідженому шарі. Практично вагомими вважаються такі результати: - трьохфазна математична модель процесу гранулювання у псевдозрідженому шарі; - система управління хаосом процесу виробництва мінеральних добрив у грануляторі з псевдозрідженим шаром; - інформаційна технологія управління виробництвом мінеральних добрив. Результати дисертаційної роботи апробовано і використано у таких організаціях та установах: - у навчальному процесі Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» під час викладання дисциплін «Програмування. Частина 2. Структура даних та алгоритми», «Алгоритми та математичні методи захисту інформації»; - результати виконання держбюджетної науково-дослідної роботи «Інформаційна технологія захисту критичних ресурсів» (№ 0121U110809) у навчальному процесі Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» під час викладання дисциплін «Проектування інформаційних систем», «Управління проєктами»; - у Інституті кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України для впровадження в інформаційно-аналітичну систему «АГРОТЕП». Дані про впровадження підтверджено відповідними документами.Документ Відкритий доступ Інформаційна технологія управління обчислювальними ресурсами в Kubernetes кластері(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Омельченко, Віталій Вікторович; Ролік, О. І.Омельченко В. В. Інформаційна технологія управління обчислювальними ресурсами в Kubernetes кластері. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 – Інформаційні системи та технології в галузі знань 12 – Інформаційні технології. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2025. Дисертаційна робота присвячена вирішенню проблеми автоматизації управління обчислювальними ресурсами в кластерах Kubernetes. Сучасні інформаційні системи підтримують велику кількість застосунків. Одним із важливих факторів для підтримання заданого рівня якості послуг є забезпечення компонентів інформаційної системи достатнім об’ємом обчислювальних ресурсів. Обчислювальні та фінансові ресурси є обмеженими, що вимагає постійного пошуку балансу між рівнем послуг та об’ємом ресурсів. Автоматизація процесів управління ІТ-інфраструктурою дозволяє підвищити ефективність використання обчислювальних ресурсів кластера при дотриманні необхідного рівня якості послуг, що надаються. Проведено аналіз існуючих методів прогнозування часових рядів в контексті робочих навантажень на доцільність їх використання для проактивного масштабування. Для порівняння обрано поширені методи прогнозування для часових рядів з врахуванням сезонностей, тенденцій та запланованих подій. Проведені експериментальні дослідження оцінки точності обраних методів на типових шаблонах робочих навантажень на основі історичних даних різної довжини. Також досліджено стійкість даних методів до наявності аномалій в історичних даних. На основі проведених експериментів обрано множину методів для прогнозування робочих навантажень в проактивному масштабуванні. Запропоновано метод комбінованого прогнозування з поєднанням компонентів довгострокового та короткострокового передбачення. Навантаження застосунків може включати аномалії, що призводить до некоректного розподілу обчислювальних ресурсів при проактивному управлінні. Метод комбінованого прогнозування дозволяє підвищити стійкість рішень для проактивного масштабування при наявності аномалій з визначеним шаблоном без постійної періодичності. Довгострокове прогнозування використовується для передбачення комплексних сезонностей і тенденцій. Короткострокове прогнозування відповідає за ідентифікацію аномалій в поточному навантаженні та визначення їх масштабу шляхом зіставлення поточного і минулих шаблонів. Комбінування прогнозів двох методів відбувається за допомогою вагових коефіцієнтів, які визначаютьсяшляхом вирішення задачі максимізації на даних для тестування. Проведено експериментальне дослідження запропонованого методу. Результати демонструють підвищення загальної точності з 91% до 95% на тестових даних за умови наявності аномальних шаблонів в історичних даних. Використання запропонованого комбінованого методу прогнозування в рішеннях для проактивного масштабування може підвищити ефективність управління обчислювальними ресурсами. Запропоновано метод проактивного масштабування обчислювальних ресурсів. Проактивні методи масштабування дозволяють надавати консистентний рівень якості послуг при ефективному використанні обчислювальних ресурсів. Описано модель проактивного управління. Запропоновано архітектуру модуля проактивного масштабування, яка включає модулі даних, прогнозування, застосування та прийняття рішень. Описано використання методу в умовах відсутності даних або низької точності отриманих прогнозів. На основі проведеного аналізу методів прогнозування обрано рішення для подальшого використання та розробки програмного модуля. Реалізовано програмний модуль для горизонтального проактивного масштабування в Kubernetes з використанням вбудованих інструментів. Проведено експериментальне дослідження розробленого програмного модуля на кластері Kubernetes для порівняння зі статичним та реактивним підходами масштабування. У порівнянні з надлишковим статичним підходом отримано аналогічний рівень якості послуг при використанні на 46% меншого об’єму ресурсів. У порівнянні з реактивним підходом середній час відповіді застосунку зменшився з 160 мс до 23 мс. Запропоновано гібридний метод масштабування, що включає реактивний і проактивний компоненти. Комбінація даних методів дозволяє використовувати проактивне управління при наявності точних прогнозів. При виникненні аномалій навантаження і неможливості точно оцінити їх масштаб, управління передається реактивному компоненту. Запропоновано індикатор переходу між проактивним і реактивним управлінням на основі порівняння відповідності отриманих прогнозів до поточного навантаження на застосунок. Рівень точності прогнозів визначається протягом заданої кількості ітерацій. Для забезпечення оперативної передачі управління забезпечується робота обох компонентів незалежно від поточного стану. Реалізовано програмний модуль з використанням розробленого проактивного методу і вбудованого рішення для реактивного масштабування в Kubernetes. Проведено експериментальне дослідження розробленого програмного модуля. Результати демонструють здатність запропонованого методу ідентифікувати аномалії та передавати управління між компонентами за визначеними правилами. Запропоновано гібридний метод масштабування, що дозволяє координувати роботу горизонтального і вертикального компонентів масштабування. Метод дозволяє підвищити ефективність використання обчислювальних ресурсів кластера при використанні горизонтального масштабування. Вертикальний компонент адаптує об’єм обчислювальних ресурсів до поточних потреб в межах одного екземпляру для типів обчислювальних ресурсів, які не є основними при горизонтальному масштабуванні. Запропоновано модуль координації для узгодження конфігурації вертикального і горизонтального компонентів. Розроблено програмний модуль для роботи в Kubernetes, який використовує запропонований метод. Результати проведених експериментів демонструють зменшення збиткового резервування обчислювальних ресурсів на 65% у порівнянні зі статичним підходом на синтетичних даних. Створено інформаційну технологію управління обчислювальними ресурсами в кластері. Запропоновано здійснювати декомпозицію інформаційних систем на окремі модулі. Визначено функціонал кожного модуля і комунікацію між модулями та кластером. На основі запропонованої архітектури описано реалізацію інформаційної технології в кластерах Kubernetes. Запропоновано здійснювати інтеграцію вбудованих інструментів для моніторингу стану, аналізу даних і розгортання елементів управління. Описано процеси управління обчислювальними ресурсами. Реалізована інформаційна система використовує інтеграцію розроблених методів для проактивного та гібридного масштабування. Розроблені методи та інформаційна технологія може бути використана для управління ресурсами в реальних інформаційних системах з використанням платформи Kubernetes або подібних платформ оркестрації контейнеризованих застосунків для автоматизації процесів управління обчислювальними ресурсами.Документ Відкритий доступ Інформаційна технологія керування безпілотними апаратами на базі ігрового підходу та нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Альперт, Максим Іоганович; Онищенко, Вікторія ВалеріївнаАльперт М.І. Інформаційна технологія керування безпілотними апаратами на базі ігрового підходу та нейронних мереж. − Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 – Інформаційні системи та технології в галузі знань 12 – Інформаційні технології. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2025. Дисертаційна робота присвячена розробці методів керування безпілотними апаратами та їх взаємодії, що дозволяють підвищити успішність пошуковорятувальних операцій та доставки життєво-необхідних вантажів у важкодоступні місця, в умовах обмеженості ресурсів. Тому існує потреба у створенні нової інформаційної технології взаємодії безпілотних апаратів (БпА) різних типів (наземного та літального) із застосуванням нейронних мереж в умовах ризику та невизначеності, реалізація якої запропонована на базі ігрового підходу, а також у злагодженому функціонуванні програмно-технічного комплексу. У першому розділі висвітлено стислий огляд сучасного стану розвитку інформаційних технологій, їх всебічне застосування в різних галузях: виробництві, сільському господарстві, науці, освіті, зв’язку та управлінні. Наведено огляд інформаційних технологій, новітніх наукових досліджень, напрямів, їх практичної реалізації на даний час. Виконано аналіз позитивних та проблемних аспектів практичної реалізації розглянутих наукових досягнень. Проведено аналіз актуального стану інформаційних технологій керування безпілотними апаратами із застосуванням ігрового підходу та нейронних мереж. Надано огляд сучасних прикладних ігрових методів, побудованих на базі апарату теорії ігор, з використанням яких вже отримана низка перспективних результатів та проаналізовані останні наукові та практичні дослідження в цій галузі. Розглянуто різні типи нейронних мереж, їх застосування у різноманітних сферах життя. Також розглянуто використання нейронних мереж у поєднанні з навчанням з підкріпленням, що дозволяє приймати оптимальні рішення керування у системі. Використання нейронних мереж у поєднанні з ігровими методами має перспективу розвитку для підвищення безпеки виконання місії безпілотними апаратами. Запит суспільства для вирішення складних задач із застосуванням безпілотних апаратів визначає попит на подальший розвиток та вдосконалення інформаційних технологій, у тому числі при розробці нових підходів, методів та моделей керування безпілотними апаратами. У другому розділі виконаного наукового дослідження здійснено огляд, порівняння, аналіз існуючих методів, надано обґрунтування обрання апарату дослідження, який застосовано в процесі проєктування інформаційної технології керування безпілотними апаратами (БпА); отримано нові математичні моделі та розроблена архітектура інформаційної системи. Математичні моделі типу кооперативних ігрових моделей спроможні адекватно відтворюють керування коаліцією безпілотних апаратів, надають змогу розглядати безпілотні апарати в якості гравців, враховують технічні обмеження та способи взаємодії БпА між собою в умовах коаліції. Проведено огляд і порівняльний аналіз централізованого і децентралізованого методів керування БпА. Зроблено висновок, що централізований метод керування коаліцією БпА у порівнянні з децентралізованим має переваги у контролі, простоті та безпеці. Враховуючи переваги централізованого методу над децентралізованим, в науковому дослідженні обрано централізований метод керування БпА. В результаті проведення дисертаційного дослідження отримано дві математичні моделі. 1. Побудовано комбіновану централізовано-кооперативну математичну ігрову модель керування БпА в процесі наукового дослідження. В процесі створення цієї моделі використано підходи і апарат ігрового методу. В якості загальної функції виграшу обрано функцію, яка визначає головну ціль гри − успішне виконання місії від її початку і до кінця. Результатом моделювання є знаходження максимуму загальної функції виграшу. Експериментальне порівняння результатів оптимізації функцій успішності, отриманої комбінованої централізовано-кооперативної математичної ігрової моделі, з однієї сторони з відповідними результатами функцій успішності ідеальної та децентралізованої моделі, з іншої сторони, дає змогу зробити висновок про значно більшу ефективність функції виграшу отриманої моделі. Практичне застосування комбінованої централізовано-кооперативної математичної ігрової моделі дозволить при виконанні місії обрати ігровий підхід; обрати централізовано-кооперативний метод керування БпА; визначитися з вибором найбільш підходящих технічних характеристик коаліції БпЛА та БпНА. 2. Розроблена оптимізаційна ігрова математична модель керування безпілотними апаратами із застосуванням нейронних мереж в умовах ризику та невизначеності. В науковому дослідженні детально розглянуто підхід до вирішення проблеми обмеженості та/або неточності вхідних даних, відповідно до якого розглядаються два різних види ситуацій, які зазвичай необхідно дослідити, а саме: рішення приймаються в умовах ризику; рішення приймаються в умовах невизначеності. В залежності від характеру небажаних ситуацій залежить вибір апарату дослідження. Якщо рішення приймаються в умовах ризику, то появу небажаної перешкоди моделюють із застосуванням апарату теорії ймовірностей. Якщо рішення приймається в умовах невизначеності, функцію розподілу ймовірностей знайти практично неможливо. В науковому дослідженні розглядаються обидві ситуації, які виникають при моделюванні керування БпЛА та БпНА: ризик появи небажаного явища, зокрема весняного/осіннього бездоріжжя; раптова поява перешкоди (ями) в процесі виконання місії (невизначеності). Визначена функція розподілу ймовірностей для кожного i-го ребра з використанням метеорологічних даних за визначений період. Результат застосування першої частини оптимізаційної ігрової математичної моделі – отримання шляху з виключеними проблемними ребрами (ділянками шляху). Друга частина моделі вирішує проблему подолання раптової перешкоди (невизначеності) на шляху в процесі виконання місії. Запропоновано вирішувати цю проблему за допомогою можливостей нейронних мереж та навчання з підкріпленням. Проведено аналіз ефективності оптимізаційної ігрової математичної моделі керування БпЛА та БпНА із застосуванням нейронних мереж в умовах ризику та невизначеності. Найбільшу ефективність з розглянутих реальних моделей має модель, отримана в результаті наукового дослідження, яка врахувала і ризики, і невизначеність. У третьому розділі проведено порівняльний аналіз відомих симуляторів, які необхідні для проведення практичних експериментів. Розглянуто найпоширеніші симулятори (Ardupilot, PX4, ROS, Gazebo, Microsoft AirSim), а також проаналізовані їхні переваги та недоліки. Для проведення досліджень та експериментів обрано симулятор Microsoft AirSim. В науковому дослідженні запропоновано такі модифікації симулятора Microsoft AirSim: прибрано центральний контролер та окремий обчислювальний мікрокомп’ютер; додано нові фізичні контролери; додано блок вбудованих алгоритмів; налагоджено взаємодію вбудованих алгоритмів з API Layer. Для проведення експериментів наукового дослідження використано два типи БпА (наземний та літальний), які вбудовані у Microsoft AirSim. В дисертаційному дослідженні наведено огляд різноманітних середовищ, які дозволяють використовувати обраний симулятор та які потенційно можна використовувати для перевірки ігрового підходу і нейронних мереж у керуванні безпілотними апаратами. Для проведення експериментів з виявлення великих статичних та раптових перешкод обрано комбіновану згорткову нейронну мережу, яка поєднує швидкість розпізнавання MobileNet, точність виявлення об’єктів за допомогою SSD та переваги трансферного навчання. Проведені експерименти складалися з навчання згорткової нейронної мережі розпізнавати великі статичні перешкоди за допомогою трансферного навчання. Відповідно до отриманих наукових результатів запропонована у дослідженні комбінована згорткова нейронна мережа ефективно розпізнала нові об’єкти, а саме − великі статичні блоки та раптові перешкоди (вибоїни, ями). Застосоване навчання з підкріпленням в науковому дослідженні надало можливість успішно подолати великі статичні та раптові перешкоди наземним БпА. У четвертому розділі дисертаційного дослідження багато уваги приділено питанню обробки та збереження даних стосовно керування безпілотними апаратами. В якості інструменту проєктування багатошарової архітектури взаємодії з БД обрано мова програмування Python та бібліотека FastAPI. В процесі дослідження розроблено діаграму класів для інформаційної технології керування безпілотними апаратами, побудовано модифікований образ Kafka Connect, а також розроблено схему інформаційної технології керування безпілотними апаратами на базі ігрового підходу та нейронних мереж. Результати наукового дослідження мають як теоретичне, так і практичне значення. Наукове значення отриманих результатів полягає в отриманні нових методів та математичних моделей для проєктування інформаційних технологій керування безпілотними апаратами на базі ігрового підходу та нейронних мереж. На основі одержаних в результаті дослідження алгоритмів розроблено програмне забезпечення і проведено комп’ютерне моделювання різних можливих ситуацій. Запропоновані методи і алгоритми можуть стати основою для керування взаємодією безпілотних апаратів.Документ Відкритий доступ Методи підвищення ефективності узгодженості даних в інформаційних системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Нікітін, Валерій Андрійович; Крилов, Євген ВолодимировичНікітін В. А. Методи підвищення ефективності узгодженості даних в інформаційних системах. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 – Інформаційні системи та технології в галузі знань 12 – Інформаційні технології. – Національний Технічний Університет України «Київський Політехнічний Інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. Дисертаційна робота присвячена розробці методів для розподілених документоорієнтованих баз даних, які дозволяють пришвидшити узгодження даних та покращити колізійну стійкість в процесі пошуку неузгоджених даних в різноманітних мережевих інформаційних системах, таких як, IoT, гетерогенні мультикомп’ютерні системи, аналітичні системи органів адміністративного управління, фінансові системи, дослідження екологічної безпеки та природокористування та інші. Також, було реалізовано спеціальне програмне забезпечення для проведення дослідів. В результаті виконання дисертаційної роботи було отримано такі результати. Розроблено метод забезпечення узгодженості даних у розподілених нереляційних документо-орієнтованих базах даних з використанням транзакційного годинника. Він отримує транзакції від клієнтських додатків та зберігає їх у відповідних чергах. Черги опрацьовуюються в залежності від пріоритету транзакції. При найвищому пріоритеті черга опрацьовується раніше, в порівнянні з тими, які мають нижчий пріоритет. Це дозволяє виділяти критично важливі дані (такі, як фінансові транзакції), які мають бути опрацьовані першочергово. При опрацюванні черги, транзакційний годинник об’єднує транзакції в результуючу транзакцію. Для цього він використовує час створення транзакції, що дозволяє глобально впорядковувати та об’єднувати їх в тому порядку, в якому вони були створені, а не отримані годинником. Після отримання результуючої транзакції, вона передається іншим реплікам, на яких відбувається запис. Слід зазначити, що при використанні транзакційного годинника, операції читання відбуваються напряму з реплік, що дозволяє зменшити навантаження на хостову машину. Удосконалено метод активної антиентропії з використанням спектрального фільтру Блума та алгоритму хешування замість дерева Меркла. Його створення обумовлено тим, що класичний механізм активної антиентропії використовує багато затратних операцій хешування. Також, при хешуванні великої кількості даних збільшується вірогідність колізій, яка може вплинути на вчасну ідентифікацію неузгодженості. Якщо таке буде відбуватися, то система може знаходитись у неузгодженому стані через те, що запуск процедури узгодження розпочнеться пізніше. Тому, для розподілених нереляційних документо-орієнтованих баз даних було вирішено використати протокол пліток, який полягає у децентралізованому способі взаємодії вузлів. Це забезпечує надійність, в порівнянні з централізованим підходом, оскільки виведення з ладу одного вузла не вплине на доступність системи. Проблема використання централізованого підходу полягає в тому, що виведення головного вузла з ладу вимагає певної затримки через використання консенсусного протоколу, який використовується для обрання нового головного вузла з існуючих реплік. Децентралізований підхід дозволяє інформаційній системі бути доступною для операцій запису, хоча це ускладнює підтримку узгодженості. Для пошуку неузгодженостей використовується певний знімок, який складається зі спектрального фільтру Блума та хеш-значення. Спеціально для розробленого методу активної антиентропії було модифіковано алгоритм формування спектрального фільтру Блума, який дозволяє пришвидшити ідентифікування неузгодженісті даних в методі активної антиентропії. Швидкість формування спектрального фільтру Блума було збільшено через використання алгоритму на основі простих чисел замість використання хеш-функцій. Результати дослідів показують, що розроблений алгоритм має вищу колізійну стійкість, ніж при використанні однієї хеш-функції та вищу швидкодію у порівнянні з використанням декількох функцій хешування. Також, спеціально для розробленого методу активної антиентропії було розроблено спосіб хешування, який стійкий до колізій. Його мета полягає у зменшенні кількості колізій при хешуванні даних, які відрізняються за розміром. Це є дуже важлим для активної антиентропії, оскільки дозволяє вчасно знайти неузгодженість. Реалізовано спеціальний сервіс транзакційного годинника із власним програмним інтерфейсом для можливості застосування в інформаційних системах розробленого методу забезпечення узгодженості з використанням транзакційного годинника з розподіленою базою даних MongoDB. Реалізовано спеціальний сервіс активної антиентропії із власним програмним інтерфейсом для використання в інформаційних системах розробленого методу активної антиентропії з розподіленою базою даних MongoDB. Реалізовано прототип фінансової інформаційної системи, в якій розподілена база даних складається з восьми вузлів. З її використанням були отримані результати дослідження розроблених методів забезпечення узгодженості даних. Програмний інтерфейс було реалізовано з використанням мови програмування Python3. Для створення тестового середовища використовувався Docker та docker-compose для оркестрації необхідними компонентами. Дисертаційна робота складається зі вступу, 3 розділів, загальних висновків, списку використаних джерел із 49 найменувань та 6 додатків. Загальний обсяг дисертації становить 165 сторінок, з яких 133 сторінки основного тексту, містить 76 рисунків та 5 таблиць.Документ Відкритий доступ Методи та засоби управління автономними логістичними кіберфізичними системами з використанням технологій штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Головатенко, Ілля Анатолійович; Писаренко, Андрій ВолодимировичГоловатенко І. А. Методи та засоби управління автономними логістичними кіберфізичними системами з використанням технологій штучного інтелекту. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 – Інформаційні системи та технології з галузі знань 12 – Інформаційні технології. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. Дисертаційна робота присвячена розробленню методів та засобів планування логістики автономних кіберфізичних систем. Сучасний світ швидко розвивається, особливо у сфері інформаційних технологій. Застосування штучного інтелекту в кіберфізичних системах є ключовим фактором в цьому розвитку. Динамічні зміни вимагають нових підходів до управління, і саме це робить тему дослідження вкрай актуальною. Автономні логістичні кіберфізичні системи стають все більш складними та розгалуженими. Ефективне управління ними стає викликом через розмаїття параметрів, що впливають на їх функціонування. Застосування методів штучного інтелекту може значно полегшити цей процес та підвищити його результативність. Ефективне управління логістичними кіберфізичними системами важливе для економії ресурсів, часу та коштів. Застосування технологій штучного інтелекту може сприяти оптимізації процесів, підвищенню продуктивності та зниженню витрат. Автономні системи широко використовуються в різних галузях, включаючи транспорт, виробництво, медицину тощо. Збільшення автономії таких систем породжує нові виклики, такі як безпека, надійність та ефективність. Дослідження, присвячене вирішенню зазначених проблем вкрай важливе, оскільки воно дозволяє вдосконалити функціонування та впровадження автономних логістичних кіберфізичних систем на міжнародному рівні. Застосування штучного інтелекту в управлінні кіберфізичними системами вимагає глибокого розуміння інтеграції різноманітних технологій. Розв’язання цієї проблеми не тільки сприяє розвитку конкретного напряму, але й робить внесок у загальний розвиток наукової думки та суспільства в цілому. Отже, актуальність представленої дисертаційної роботи визначається потребою сучасного світу в ефективних методах управління складними автономними логістичними кіберфізичними системами, що використовують технології штучного інтелекту. Результати дослідження мають значущий вплив на розвиток інформаційних технологій та покращення функціонування важливих галузей господарства та науки. Метою наукового дослідження є підвищення ефективності планування в реальному часі логістики автономних транспортних засобів, як складової кіберфізичної системи з використанням моделей навчання з підкріпленням. Зважаючи на аналіз різноманітних методів побудови кіберфізичних систем у галузі автономної логістики, перший розділ розглядає та систематизує ці підходи. Зокрема, він досліджує та аналізує існуючі методики та інструменти, що використовуються в проектуванні та моделюванні кіберфізичних систем, зокрема в контексті автономних транспортних засобів. Другий розділ присвячений аналізу методів планування логістичних маршрутів та їхнього впливу на ефективність та безпеку автономних транспортних систем. Він досліджує існуючі методи та їхню ефективність, а також вказує на недоліки та можливості вдосконалення. Розділ охоплює розробку та вдосконалення методів контролю та керування кіберфізичними системами з метою підвищення їхньої надійності та ефективності. Цей розділ вивчає принципи функціонування кіберфізичних систем та методи їхнього оптимізованого управління. У третьому розділі розглядається метод побудови безпечних логістичних маршрутів, що базується на модифікації та розвитку алгоритму A*. Даний розділ описує впровадження нових функціональних можливостей та алгоритмів для забезпечення безпеки та ефективності автономних транспортних засобів. Розділ, окрім іншого, присвячений розробці архітектури кіберфізичних систем, яка включає в себе застосування «хмарних» технологій, мікросервісів та ефективних методів зберігання даних для підвищення швидкодії, покращення відмовостійкості та поліпшення надійності усієї системи. Четвертий розділ описує експериментальне підтвердження отриманих результатів шляхом комп’ютерного моделювання кіберфізичних логістичних систем. Він демонструє практичне застосування розроблених методів та алгоритмів у реальних умовах, що дає можливість перевірити їх ефективність та працездатність. Результати, отримані у дисертаційному дослідженні, містять наукову новизну: 1. розроблено новий метод планування шляху для автономних логістичних кіберфізичних систем, що включає в себе модифікації алгоритму A*, які забезпечують управління рухом автономних транспортних засобів у логістичних кіберфізичних системах, з використанням моделей навчання з підкріпленням, для поліпшення прийняття рішень у реальному часі; 2. удосконалено модельно-орієнтований метод до моделювання кіберфізичних систем, який, на відміну від існуючих, передбачає симбіоз метамоделювання та моделей бізнес-процесів, що дозволяє визначати ієрархічні структури, залежності між різними елементами кіберфізичних систем, включаючи аспекти їхньої динаміки, ресурсного управління та взаємодії з оточуючим середовищем; та забезпечує ефективність таких систем і їх відповідність стратегічним цілям; 3. дістав подальшого розвитку метод до побудови адаптивної логістичної системи на основі інтеграції засобів штучного інтелекту задля оптимізації планування шляху та уникнення перешкод, що, на відміну від існуючих, дозволяє логістичній системі гнучко адаптуватися до змін у внутрішніх та зовнішніх умовах та вчасно уникати перешкоди, що визначається високою продуктивністю та задоволенням вимог сучасного логістичного середовища, де швидкість реагування та ефективне управління ресурсами визначають успіх системи. Практичне значення результатів дисертаційного дослідження полягає у розроблені моделі кіберфізичної логістичної системи, що здатна керувати автономним об’єктами. Розроблені моделі навчання з підкріпленням та методи планування шляху дозволяють підвищити ефективність та точність планування маршрутів для автономних транспортних засобів, зменшуючи час доставки та оптимізуючи використання ресурсів. Розроблені методи планування шляху з урахуванням безпекових обмежень дозволяють уникнути небезпек та аварій на дорогах, забезпечуючи безпеку як для автономних транспортних засобів, так і для інших учасників дорожнього руху. Врахування обмежень при плануванні логістичного шляху дозволяє підвищити ефективність та оптимізувати процеси доставки, зменшуючи затрати часу та ресурсів на перевезення вантажів. Результати впроваджені в навчальний процес кафедри інформаційних систем та технологій при підготовці методичних матеріалів до проведення занять за освітнім компонентом «Оптимальні системи». Результати дисертаційної роботи опубліковано у 6 наукових публікаціях, серед яких 1 стаття у періодичному науковому виданні, проіндексованому у Web of Science Core Collection та Scopus базах даних, 2 статті у фахових наукових журналах категорії «Б», 2 публікації у матеріалах міжнародних наукових конференцій, 1 розділ у колективній монографії у співавторстві з науковим керівником, проіндексованій у базі Scopus.Документ Відкритий доступ Інформаційна технологія виявлення рухомих об'єктів у тривимірному просторі з використанням рою гетерогенних БПЛА(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Альбрехт, Йосип Омелянович; Писаренко, Андрій ВолодимировичАльбрехт Й.О. Інформаційна технологія виявлення рухомих об'єктів у тривимірному просторі з використанням рою гетерогенних БПЛА – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 – Інформаційні системи та технології. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. У першому розділі зосереджується увага на інформаційних технологіях, які є важливим аспектом сучасного суспільства, визначаючи розвиток та функціонування різних сфер людської діяльності. Описується базування інформаційних технологій на обробці, передачі та зберіганні даних за допомогою комп'ютерів та інших технічних засобів. Також звертається увага на ключову характеристику інформаційних технологій - швидкість обробки та передачі даних, яка зросла завдяки постійному розвитку апаратних та програмних засобів. Такі технології використовуються в різних галузях, включаючи бізнес, медицину, науку та освіту. Крім того, розглядається роль інформаційних технологій у забезпеченні безпеки даних, зокрема захист від несанкціонованого доступу та кібератак. Описуються концепції "Інтернету речей", де об'єкти оточуючого середовища обладнані сенсорами та здатні обмінюватися даними. Розділ також охоплює кіберфізичні інформаційні технології, що представляють інтеграцію фізичних систем з інформаційними та комунікаційними технологіями. Цей підхід створює єдину екосистему, спрямовану на створення інтелектуальних, автономних систем, які поєднують реальний світ з віртуальним. Зазначається, що кіберфізичні інформаційні технології дозволяють взаємодіяти з фізичними об'єктами в реальному часі, використовуючи розумні алгоритми, давачі та мережі зв'язку. Такі технології включають в себе використання розумних сенсорів, збір даних з фізичних об'єктів та їхню інтеграцію з хмарними системами обробки та аналізу даних. У галузі промисловості кіберфізичні інформаційні технології можуть бути застосовані для створення "розумних заводів", де системи автоматизації та моніторингу взаємодіють з обладнанням та персоналом. У медицині ці технології можуть підтримувати створення інтелектуальних медичних систем та пристроїв для діагностики та лікування. Загалом, кіберфізичні інформаційні технології визначають новий рівень інтеграції між фізичним та цифровим світом, відкриваючи нові перспективи для розвитку інтелектуальних систем та оптимізації різних галузей діяльності. Розділ представляє собою всебічний огляд сучасного стану парадигми штучного інтелекту, що дозволяє агентам вивчати оптимальні стратегії через взаємодію з навколишнім середовищем. Зазначається, що за останні роки навчання з підкріпленням зазнало значного прогресу завдяки методам глибокого навчання, збільшенню обчислювальних потужностей та новим алгоритмічним розробкам. Розділ надає обґрунтування теоретичних засад навчання з підкріпленням, вказуючи на визначні досягнення, виклики та потенційні майбутні напрямки у цій галузі. Особлива увага приділяється ключовим концепціям та передовим дослідженням, що дозволяють зробити висновок про прогрес, досягнутий у навчанні з підкріпленням у різних сферах, таких як робототехніка, ігрові технології та системи прийняття рішень. Цей розділ містить у собі зібрану та систематизовану інформацію щодо поточного стану досліджень у галузі навчання з підкріпленням, надаючи читачу повну картину щодо досягнень, викликів та перспектив цієї важливої області штучного інтелекту. Другий розділ присвячений детальному аналізу середовищ, в яких проводилися експерименти з виконання задач в контексті навчання з підкріпленням. В цьому розділі розглядається залежність швидкості навчання системи в методі навчання з підкріпленням від кількості взаємно незалежних модулів, а також порівняння можливостей систем пошукових модулів та окремих об'єктів у пошуку цілей із невідомим місцезнаходженням відомому середовищі за допомогою алгоритмів навчання з підкріпленням. Також досліджуються можливості гетерогенних роїв БПЛА за допомогою навчання з підкріпленням та системи прийняття рішень з використанням навчання з підкріпленням для керування гетерогенними роями безпілотних літальних апаратів. У цьому розділі подано опис середовищ, в яких проводилися експерименти, їх характеристики та параметри, а також методику та процедури проведення експериментів. Розділ також розглядає результати експериментів та їхню інтерпретацію, що дозволяє зробити висновки щодо ефективності застосованих методів та підходів у вирішенні задач в контексті навчання з підкріпленням у різних середовищах та сценаріях. У другому розділі проведено дослідження, спрямоване на визначення залежності швидкості навчання системи в методі навчання з підкріпленням від кількості взаємно незалежних модулів у середовищі. Відповідно до описаних параметрів та умов експерименту, було обрано три однакових середовища, в кожному з яких знаходиться різна кількість об'єктів дослідження: один, п'ять і десять відповідно. Об'єкти дослідження були однаковими у кожному середовищі. Задача експерименту полягала у визначенні оптимальної кількості об'єктів для використання навчання з підкріпленням, яка забезпечить найкращий результат за однакової кількості ітерацій. Також проводилося порівняння ефективності досліджень, проведених на групі об'єктів, що взаємодіяли, з дослідженнями на взаємно незалежних модулях, які приймали рішення тільки на основі вхідних даних, отриманих незалежно. У експерименті було використано двовимірне поле як середовище, де об'єкти двох типів з'являлися випадковим чином. Один тип об'єктів приносив додаткові бали, а інший віднімав. У агентів було 9 очей з лінійним зором, які розрізняли чотири параметри: відстань до об'єктів різних типів, відстань до іншого об'єкта дослідження та відстань до стіни. Результати дослідження дозволили зробити висновок про ефективність та оптимальну кількість об'єктів для використання навчання з підкріпленням у відповідних умовах, що визначені експериментом. Також було виявлено можливість порівняння різних підходів до пошуку об'єктів у відомому середовищі та їх вплив на ефективність розв'язання задачі. Дослідження, продовжене у другому розділі, зосереджується на порівнянні ефективності двох різних підходів до пошуку об'єктів у відомому середовищі: централізовано керованої системи з використанням окремих модулів та децентралізованого підходу з окремими об'єктами. Дослідження використовує алгоритми навчання з підкріпленням для порівняння швидкості навчання та можливостей цих систем у двох сценаріях: пошуку статичних об'єктів з випадковими місцезнаходженнями та пошуку рухомих об'єктів з постійною швидкістю. Експериментальний дизайн передбачає визначення параметрів для навчання з підкріпленням, таких як нагороди та штрафи, і визначення розмірів вхідних та вихідних даних для нейронної мережі. Мета полягає в оцінці ефективності систем при різних умовах та порівнянні їхньої ефективності. У формулюванні проблеми визначаються експериментальні умови, включаючи постійне співвідношення між площею пошуку та кількістю об'єктів, часові одиниці для експериментів та параметри для навчання з підкріпленням. Дослідження визначає вхідні дані для обох типів систем та наводить критерії для нагород та штрафів. Результати експерименту показали, що система об'єднаних модулів вчиться повільніше, але досягає кращого максимального результату у пошуку статичних об'єктів. У випадку рухомих об'єктів система об'єднаних модулів виявляється більш ефективною як за швидкістю навчання, так і за максимальним результатом. У висновку роботи резюмуються отримані висновки, акцентуючи, що за допомогою навчання з підкріпленням можливо отримати ефективний алгоритм пошуку з використанням системи об'єднаних пошукових модулів, який буде краще застосовуватися, ніж така ж кількість окремих об'єктів з окремим керуванням. Наступний експеримент порівнює гетерогенні та гомогенні рої БПЛА з використанням алгоритмів навчання з підкріпленням. Дослідження оцінює здатність роїв у пошуку об'єктів у невідомій області. Гетерогенний рій, що включав БПЛА з різними можливостями, проявив швидше навчання та досягнув вищих винагород за меншу кількість епізодів порівняно з гомогенним роєм. Дослідження вказує на потенційні переваги використання БПЛА з різними можливостями у роях та важливість оптимізації складу рою для конкретних завдань. Далі досліджено вплив штучного інтелекту та автоматизації на гетерогенні рої безпілотних літальних апаратів. Виявлено, що гетерогенні рої з різними типами агентів та навчанням з підкріпленням мають покращену ефективність у виконанні завдань. Використання нейронних мереж для прийняття рішень та децентралізовані алгоритми дозволяють оптимізувати роботу рою та зменшувати надмірність ресурсів. Це відкриває нові можливості для розвитку автономних систем у різних областях, включаючи логістику та надзвичайні ситуації. Далі проводиться теоретичне обґрунтування змін до методу проксимальної стратегії оптимізації для багатоагентних систем Основною характеристикою алгоритму є його здатність оновлювати стратегію, роблячи кроки максимальної ефективності, при цьому дотримуючись обмежень на розходження між новою і попередньою стратегіями, використовуючи метод відсікання. Використання даного алгоритму дозволяє уникнути проблем, що виникають при застосуванні звичайних градієнтних стратегій, де великі кроки в зміні стратегії можуть привести до значного погіршення результатів через один поганий крок. Ускладнення алгоритму в багатоагентних системах полягає у врахуванні взаємодії та обміну інформацією між агентами. Для цього формула оновлення стратегії містить спеціальні параметри, що враховують дії всіх агентів, а також враховує різноманітні типи агентів та їхніх специфікацій. Третій розділ присвячений вибору середовища моделювання для подальших досліджень та експериментів у галузі робототехніки. З метою об'єктивного вибору оптимального середовища, було проведено оцінку різних інструментів моделювання на основі відгуків та характеристик, наданих джерелами, що знаходяться у вільному доступі. Результати оцінки показали, що AirSim визначається як переважне середовище для моделювання. Його багатоплатформенність, відкритий код та можливість легкого та швидкого додавання змін у середовище через Unreal Engine роблять його привабливим вибором для дослідників. З іншого боку, MissionPlanner та Morse отримали менш позитивні відгуки. Хоча MissionPlanner пропонує доступ до великої кількості реальних безпілотних літальних апаратів, його відсутність тривимірної графіки ставить під сумнів його придатність для деяких досліджень. Morse, зі свого боку, отримав відгуки про відсутність підтримки, що робить його менш привабливим варіантом для досліджень у галузі робототехніки. Нарешті, симулятор Gazebo був визначений як середовище зі широким набором параметрів для кожного агента і можливістю додавання великої кількості агентів одночасно. Проте, його відсутність офіційної підтримки операційної системи Windows і погана якість візуалізації можуть стати перешкодою для деяких досліджень. Далі в розділі розглядається процес симуляції гетерогенного рою безпілотних літальних апаратів для пошуку рухомих об'єктів у невідомому просторі. У даному дослідженні використовувався симулятор Gazebo. Для успішної реалізації симуляції було використано навчання з підкріпленням, зокрема проксимальну стратегію оптимізації. Після встановлення симулятора Gazebo та ROS (Robot Operating System) було створено моделі БПЛА та розроблено програмне забезпечення для керування роєм БПЛА з використанням навчання з підкріпленням. Умови симуляції включали в себе різноманітні топографічні особливості, такі як тунелі, пагорби, нерівності, дерева та рослинність, що підвищували складність завдання та реалізм ситуації. Застосована проксимальна стратегія оптимізації дозволила агентам у рої використовувати навчання з підкріпленням для оптимізації своєї поведінки у реальному часі. У складі рою були три типи БПЛА, кожен з яких мав свої характеристики та функціональні можливості. Під час симуляції агентам доводилося пристосовуватися до різних умов та використовувати свої можливості для успішного виявлення та відстеження об'єктів у невідомому просторі. У четвертому розділі проводиться детальний опис інформаційної технології, з її рівнями та описом збереження, перетворення, створення та обміну данними. Далі в розділі розглядається модель даної інформаційної технології, з описом кожного рівня, починаючи від рівня сенсорів, рівня обробки даних, рівня виявлення, навігації, та рівня комунікації. Описано передачу даних між рівнями та комунікацію агентів між собою і передачу повідомлень до інтерфейсу користувача, з їх подальшим збереженням та відображенням. У дисертації було вирішено усі поставлені задачі та виконано мету роботи. Інформаційну технологію розроблено в рамках науково-дослідницької роботи: «Інтелектуальні високопродуктивні технології управління технічними системами» Державний реєстраційний номер: 0121U110810; Дата реєстрації: 26-04-2021. Наукове дослідження проводилось у Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» у відповідності до напряму «Інформаційні та комунікаційні технології» переліку пріоритетних тематичних напрямів наукових досліджень і науково-технічних розробок на період до 2023 року, затвердженого постановою Кабінету Міністрів України №942 від 7.09.2011 (в редакції постанови №463 від 09.05.2023), та у відповідності до тематики наукових розробок кафедри.Документ Відкритий доступ Метод оптимізації параметрів паралельних обчислень на основі Петрі-об’єктного моделювання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Дифучина, Олександра Юріївна; Павлов, Олександр АнатолійовичДифучина О.Ю. Метод оптимізації параметрів паралельних обчислень на основі Петрі-об’єктного моделювання. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 – Інформаційні системи та технології з галузі знань 12 – Інформаційні технології. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. Дисертаційна робота присвячена розробці методів та засобів дослідження впливу параметрів паралельних обчислень на швидкодію обчислень. Сучасні інформаційні технології потребують швидкої роботи алгоритмів, яку можна досягти за рахунок використання паралельних обчислень. Проте, в залежності від параметрів, що визначають характеристики підзадач та механізми їх взаємодії, використання паралельних обчислень може призвести як до прискорення, так і до сповільнення обчислень. На практиці проблему налаштування параметрів паралельних обчислень вирішують шляхом багатократного тестування програми на різних комп’ютерних платформах при різних наборах параметрів, щоб гарантувати коректність та ефективність обчислень. Через велику кількість варіантів захоплення обчислювального ресурсу та, відповідно, варіантів виконання інструкцій окремими процесами паралельних обчислень результат запуску однієї і тієї ж програми в однакових умовах може суттєво відрізнятись. Тому тестування паралельних алгоритмів в реальних умовах є ресурсовитратним. Математичні методи оцінювання ефективності паралельних обчислень спроможні вказати на існування обмеження на максимально досяжне прискорення за ідеальних умов вільного доступу до обчислювального ресурсу та відсутності синхронізації обчислень (тобто фактично відсутності взаємодії між частинами програми). Існуючі засоби проєктування програм, такі як UML, дають змогу (досить узагальнено) представити графічно взаємодію окремих частин програми, проте не надають можливості будь-якого чисельного аналізу обчислень. Засоби моделювання, такі як високорівневі мережі Петрі, рекомендовані міжнародним стандартом ISO/IEC 15909-1:2019 як техніка для специфікації паралельних і розподілених систем. На сьогоднішній день є досвід розробки симуляторів обчислень на основі мереж Петрі, проте жоден з них не став на сьогоднішній день широко використовуваним у розробці паралельних обчислень. Таким чином, на сьогодні не існує уніфікованого методу створення моделі паралельних обчислень і, відповідно, не існує іншого, окрім реальної програми, засобу, який можна використовувати для оптимізації параметрів паралельної програми. Відсутність засобів моделювання стримує розробку високоефективних паралельних обчислень. З огляду на це, створення методів та засобів, спрямованих на вдосконалення процесу налагодження багатопотокових програм та підвищення ефективності використання паралельних обчислень в інформаційній технології, є актуальним науковим завданням. Метою наукового дослідження є підвищення ефективності використання паралельних обчислень в інформаційних технологіях за рахунок їх проєктування на основі моделей, що можуть бути використані для оцінювання часу виконання паралельного алгоритму, та оптимізації параметрів паралельних обчислень. У першому розділі обґрунтовано необхідність ретельного проєктування паралельних обчислень для досягнення їх ефективності, розглянуті методи та засоби для проєктування паралельних обчислень та аналізу їх ефективності. Виявлено, що математичні методи аналізу ефективності паралельних обчислень здатні оцінити максимально досяжне прискорення за досить ідеальних умов вільного доступу до обчислювального ресурсу та відсутності синхронізації обчислень. На противагу, засоби імітаційного моделювання спроможні достатньо детально відтворювати паралельні процеси і, на відміну від експериментування з реальною програмою паралельних обчислень, не потребують значних витрат на проведення експериментального дослідження. Серед симуляторів паралельних обчислень багато таких, що використовують формалізм мережі Петрі як засіб опису процесу обчислень. Проте, моделюванню, як правило, підлягають найпростіші елементи паралельної програми: розділення на підзадачі, очікування завершення виконання підзадачі, блокування. Більш складні інструменти взаємодії між потоками, як wait/notify, розглядаються лише в окремих публікаціях. У моделях не враховують обмеженість використовуваного паралельною програмою ресурсу, що, звісно, негативно впливає на їх точність. Розглянуті також засоби тестування паралельних програм, які призначені для виявлення взаємоблокування та/або помилки узгодженості пам’яті у вже розроблених програмах. Такі засоби спрямовані, насамперед, на аналіз коректності виконання обчислень, але не на аналіз ефективності паралельних досліджень. У підсумку, зроблено висновок щодо необхідності розвитку методів та засобів для оцінювання ефективності паралельних обчислень на основі моделей, які враховують механізм захоплення обчислювального ресурсу та механізми взаємодії між підзадачами, що виконуються паралельно. У другому розділі сформульовані мета та задача моделювання паралельних обчислень, визначено формальний опис моделі та виконано розробку методу моделювання паралельних обчислень на основі цього опису. Для формального опису обрано формалізм Петрі-об’єктної моделі у зв’язку з низкою переваг: найбільш точне (у порівнянні зі звичайною мережею Петрі) відтворення структури об’єктно-орієнтованої програми та поведінкових властивостей окремих об’єктів; більш точне (у порівнянні зі звичайною мережею Петрі) відтворення взаємодії потоків/підзадач за рахунок враховування часових затримок на виконання обчислювальних дій та стохастичності захоплення обчислювального ресурсу; тиражування об’єктів зі схожою поведінкою із заданими параметрами спрощує створення моделей з великою кількістю підзадач; тиражування груп зв’язків між об’єктами спрощує конструювання моделі з великою кількістю зв’язків; візуалізація поведінкових властивостей моделі дає змогу розробити програму з найменшою кількістю помилок. Визначені та розроблені шаблони моделювання обчислень багатопотокової програми, які зменшують кількість помилок при розробці моделей, спрощують та прискорюють процес розробки моделі. Набір шаблонів моделювання містить фрагменти мереж Петрі, що відтворюють рутинні інструкції програми, створення, початок та завершення роботи потоку, призупинку потоку на заданий інтервал часу, блокування дій потоку, очікування за умовою, обчислення підзадач пулом потоків. Описано процес розробки Петрі-об’єктної моделі паралельної програми. Усі запропоновані та розроблені методи, підходи та засоби моделювання поєднані у технологію моделювання паралельного алгоритму. Наведено приклади розробки моделей. У третьому розділі сформульована задача оптимізації параметрів паралельних обчислень, обґрунтовано існування оптимальних значень та визначені шляхи пошуку оптимальних значень на моделі, визначені методи та засоби збору даних для моделі, описані методи та засоби розробки Петріоб’єктної моделі паралельних обчислень. Програмне забезпечення Parallel Program Simulation (PPS) реалізує такі функції для підтримки розробки моделі: розробка мережі Петрі у графічному редакторі мереж Петрі; збереження мережі Петрі у двох форматах - графічне зображення та у вигляді методу; дослідження параметрів часової затримки; експериментальне дослідження моделі; пошук оптимальних значень параметрів паралельних обчислень еволюційним методом. У четвертому розділі метод оптимізації параметрів паралельних обчислень, описаний у розділі 3, апробовано на прикладах паралельного алгоритму імітації дискретно-подійної системи та пулу потоків. Паралельний алгоритм імітації є складним як за кількістю обчислювальних дій, так і за механізмами взаємодії підзадач, які забезпечують злагоджені дії усіх частин моделі. Теоретично та експериментально доведено наявність впливу параметрів паралельного алгоритму на швидкодію його виконання. Встановлено, що параметром, від якого у найбільшій мірі залежить час виконання алгоритму – це складність одного фрагменту моделі, який запускається на одночасне виконання. Виконано дослідження оптимального значення параметру при зростанні складності моделі. Побудована Петрі-об’єктна модель паралельного алгоритму та виконано пошук оптимальних параметрів на моделі експериментально. Еволюційний алгоритм апробовано на Петрі-об’єктній моделі пулу потоків. Знайдені оптимальні значення в обох випадках достатньо точно відповідають таким, що були виявлені при експериментуванні з паралельними алгоритмами в реальних умовах. Отримані результати свідчать про коректність пошуку оптимальних параметрів на моделі. Результати, отримані у дисертаційному дослідженні, містять наукову новизну: - вперше розроблено технологію моделювання паралельних обчислень на основі Петрі-об’єктного підходу, що надає можливість скоротити ресурсні витрати при розробці паралельних алгоритмів, і, на відміну від існуючих, дає змогу відтворити деталізовано структуру паралельної програми та механізми взаємодії одночасно виконуваних частин програми з урахуванням часових затримок на виконання обчислювальних дій та стохастичності захоплення обчислювального ресурсу і спрощує процес побудови моделі за рахунок тиражування фрагментів програми зі схожою функціональністю; - удосконалено моделі базових механізмів синхронізації паралельних обчислень за рахунок підвищення точності відтворення, що забезпечує високу точність результатів моделювання; - вперше розроблено типові фрагменти мереж Петрі, що реалізують механізми багатопотокової технології Java, використання яких прискорює розробку моделі паралельного алгоритму за рахунок зменшення кількості помилок та зменшення загальної кількості елементів, необхідних для розробки моделі; - вперше запропоновано метод оптимізації параметрів паралельних обчислень на основі експериментального дослідження Петрі-об’єктної моделі обчислень, що забезпечує ефективне використання обчислювальних ресурсів і, на відміну від існуючих підходів, дає змогу проводити експериментальне дослідження ефективності паралельних обчислень на моделі замість експериментування на реальній програмі. Практичне значення результатів дисертаційного дослідження полягає у розробленому програмному забезпеченні для моделювання паралельних обчислень та оптимізації їх параметрів на основі Петрі-об’єктного моделювання, що є одним з результатів виконання науково-дослідної роботи «Методи візуального програмування Петрі-об'єктних моделей» (державний реєстраційний номер 0117U000918). Технологія моделювання паралельних обчислень мережею Петрі впроваджена у рамках навчального дистанційного курсу «Технології паралельних обчислень» (сертифікат ДК № 0098, затверджений протоколом №8 від 02.06.2023 Методичної ради КПІ ім. Ігоря Сікорського). Результати дисертаційної роботи опубліковано у 9 наукових публікаціях, серед яких 3 статті у періодичних наукових виданнях, проіндексованих у Web of Science Core Collection та Scopus базах даних (дві з них у видннях, віднесених до третього квартиля (Q3)), 1 стаття у фаховому науковому журналі категорії «Б» (зі спеціальності 126), 1 стаття у фаховому науковому журналі з переліку до 12.03.2020 р. (технічні науки), 3 публікації у матеріалах міжнародних наукових конференцій, 1 публікація у матеріалах всеукраїнської наукової конференції.