Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 2
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Estimation of the parameters of generalized linear models in the analysis of actuarial risks(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Panibratov, R. S.; Bidyuk, P. I.Abstract. Methods of estimating the parameters of generalized linear models for the case of paying insurance premiums to clients are considered. The iterative-recursive weighted least squares method, the Adam optimization algorithm, and the Monte Carlo method for Markov chains were implemented. Insurance indicators and the target variable were randomly generated due to the problem of public access to insurance data. For the latter, the normal and exponential law of distribution and the Pareto distribution with the corresponding link functions were used. Based on the quality metrics of model learning, conclusions were made regarding their construction quality.Документ Відкритий доступ Застосування кривих безьє для опису форми конструкції при оптимізації клейового з’єднання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Курєннов, С.С.; Барахов, К.П.; Барахова, Г.С.Анотація. Розв’язано задачу топологічної оптимізації симетричного двозрізного з’єднання. Запропонована математична модель з’єднання змінної товщини є узагальненням класичної моделі Голанда–Рейсснера. Форма накладки описується за допомогою кривої Безьє. Шуканими величинами в задачі оптимізації є координати контрольних точок кривої Безьє. Цільовою функцією може бути як довжина з’єднання, так і площа поперечного перерізу накладки. Обмеження накладаються на напруження в клейовому шарі та в накладці. Пряму задачу зі знаходження напруженого стану з’єднання за заданих геометричних параметрів розв’язано за допомогою методу скінченних різниць. Для розв’язання задачі оптимізації використано генетичний алгоритм. З метою покращення збіжності генетичного алгоритму запропоновано острівну модель еволюції, яка забезпечує швидкість еволюційного відбору і стабільність досягнутих результатів. Розв’язано модельну задачу.Документ Відкритий доступ A genetic algorithm improvement by tour constraint violation penalty discount for maritime cargo delivery(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Romanuke, V.V.; Romanov, A.Y.; Malaksiano, M.O.Abstract. The problem of minimizing the cost of maritime cargo delivery is considered. The cost is equivalent to the sum of the tour lengths of feeders used for the delivery. The problem is formulated as a multiple traveling salesman problem. In order to find its solution as the shortest route of the tours of feeders, a genetic algorithm is used where we present two inequalities constraining the tour length of every feeder to lie between the shortest and longest lengths. Apart from the constant tour constraint violation penalty in the genetic algorithm, we suggest a changeable penalty as an exponential function of the algorithm iteration, where we maintain the possibility of the penalty rate to be either increasing or decreasing, whose steepness is controlled by a positive parameter. Our tests show that the changeable penalty algorithm may return shorter routes, although the constant penalty algorithms cannot be neglected. As the longest possible tour of the feeder is shortened, the changeable penalty becomes more useful owing to a penalty discount required either at the beginning or at the end of the algorithm run to improve the selectivity of the best feeder tours. In optimizing maritime cargo delivery, we propose to run the genetic algorithm by the low and constant penalties along with the increasing and decreasing penalties. The solution is the minimal value of the four route lengths. In addition, we recommend that four algorithm versions be initialized by four different pseudorandom number generator states. The expected gain is a few percent, by which the route length is shortened, but it substantially reduces expenses for maritime cargo delivery.Документ Відкритий доступ Guaranteed root-mean-square estimates of the forecast of matrix observations under conditions of statistical uncertainty(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Nakonechnyi, O.G.; Kudin, G.I.; Zinko, P.M.; Zinko, T.P.Abstract. We investigate the problem of linear estimation of unknown mathematical expectations based on observations of realizations of random matrix sequences. Constructive mathematical methods have been developed for finding linear guaranteed RMS estimates of unknown non-stationary parameters of average values based on observations of realizations of random matrix sequences. It is shown that such guaranteed estimates are obtained either as solutions to boundary value problems for systems of linear differential equations or as solutions to the corresponding Cauchy problems. We establish the form and look for errors for the guaranteed RMS quasiminimax estimates of the special forecast vector and parameters of unknown average values. In the presence of small perturbations of known matrices in the model of matrix observations, quasi-minimax RMS estimates are found, and their guaranteed RMS errors are obtained in the first approximation of the small parameter method. Two test examples for calculating the guaranteed root mean square estimates and their errors are given.Документ Відкритий доступ Нейронні мережі: дослідження правил прийняття ними рішень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Петренко, А.І.; Вохранов, І.А.Анотація. Питання отримання більшої зрозумілості поведінки нейронних мереж є досить актуальним, особливо у галузях із високим рівнем ризиків. Для вирішення цієї задачі досліджено можливості нового алгоритму декомпозиції DeepRED, здатного витягувати правила прийняття рішень глибинними нейронними мережами з декількома прихованими шарами DNN (Deep Neural Networks). Дослідження алгоритму DeepRED проводилося на прикладі вилучення правил експериментальної нейронної мережі за виконання класифікації зображень бази даних MNIST рукописних цифр, що дозволило виявити ряд обмежень алгоритму DeepRED.Документ Відкритий доступ Узагальнювальна інтервальна нечітка модель типу-2 для моніторингу станів складних систем з використанням експертних знань(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Кондратенко, Н.Р.; Снігур, О.О.; Кондратенко, Р.М.Анотація. Запропоновано інтервальну узагальнювальну нечітку модель типу-2 в завданнях моніторингу станів складних систем з урахуванням експертних знань. Для узагальнення виходів нечітких моделей типу-2 з інтервальними функціями належності впроваджено теоретико-множинний підхід. Подано дослідження відповідності експертних оцінок вихідному значенню узагальнювальної нечіткої моделі протягом інтервалу спостережень. Наведено приклади використання узагальнювальної нечіткої моделі типу-2 в моніторингу станів артезіанської свердловини. Показано, що для підвищення якості прийняття рішень експерту необхідно звертати увагу на величину інтервального виходу узагальнювальної нечіткої моделі типу-2. Надано рекомендації експертам щодо поліпшення прийняття рішень стосовно оцінки вихідного інтервалу узагальнювальної моделі.Документ Відкритий доступ Assessment of the economical dimension of sustainable development of the ukraine’s regions based on the brightness of night lights(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Zgurovsky, M.; Yefremov, K.; Gapon, S.; Pyshnograiev, I.Abstract. When assessing the level of development of territories, the problem of finding objective qualitative data that will characterize it arises. One of the possible sources of such data is the remote sensing of the Earth (RSE). The article is devoted to the analysis of the possibility of using the product of RSE – the map of night lights, for modeling the economical dimension of the sustainable development of the regions of Ukraine. Using the regression and correlation analysis and neural networks, appropriate models for assessing the level of economic development of the Kherson region, Donetsk region, and the AR of Crimea were obtained. The study was carried out by the team of the World Data Center for Geoinformatics and Sustainable Development of the Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute. It was part of research on the analysis of the behavior of complex socio-economic systems and processes of sustainable development in the context of the quality and safety of people’s lives.Документ Відкритий доступ Information technology for creating intelligent computer programs for training in algorithmic tasks. Part 2: research and implementation(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Kulik, A.S.; Chukhray, A.G.; Havrylenko, O.V.Abstract. Information technologies, particularly artificial intelligence methods, involve more and more deeply into all spheres of human activity: science, technology, art, and education. Ukraine also has sufficient potential and needs to develop educational support, which is the subject of this paper. The work aims to demonstrate the components of information technology for the creation of Intelligent Tutoring Systems (ITS), which are involved in studying various engineering disciplines. The work includes methods of system analysis, mathematical and simulation modeling, technical diagnostics, and artificial intelligence. The proposed models and methods are implemented in ITS prototypes for teaching mathematics, programming, and the automatic control theory. The Intelligent Tutoring Systems were implemented in the educational process of KhAI University and other institutions in Ukraine, Great Britain, Austria, and China. Experimental studies have shown increased student learning success rates using ITS compared to traditional methods. Improved and adapted for computer training methods of technical diagnostics, Bayesian networks, and developed models of algorithmic tasks, the learning process and the learner are valuable from a scientific point of view. In a practical sense, the obtained results can be used to create new specialized ITSs and build an expandable common learning platform integrating the basic disciplines of a specific educational field.Документ Відкритий доступ The algorithm for predicting the cryptocurrency rate taking into account the influence of posts of a group of famous people in social networks(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Bidyuk, P.; Gavrilenko, O.; Myagkyi, M.Abstract. This article presents an algorithm for predicting the rate of a selected cryptocurrency, taking into account the posts of a group of famous people in a par ticular social network. The celebrities chosen as experts, i.e., famous personalities whose posts on social networks were studied, are either familiar with the financial industry, particularly the cryptocurrency market, or some cryptocurrency. The data set used was the actual rates of the cryptocurrency in question for the selected period and the statistics of expert posts in the selected social network. The study used methods such as the full probability formula and the Bayesian formula. It was found that posts by famous people on social media differently affected cryptocurrency rates. The “main” expert was identified, and his posts were used to forecast the se lected cryptocurrency’s rate.Документ Відкритий доступ Digital twins: stages of concept development, areas of use, prospects(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Pankratova, N.D.; Grishyn, K.D.; Barilko, V.E.Abstract. The results of a review of the digital twin concept development, the areas of their use, and the prospects are highlighted. The history of the emergence and de velopment of the digital twin concept, its definition, and its classification are given. The relevance of the technology under consideration is reflected. The purpose of this review is to provide the most complete, up-to-date information on the current state of the digital twin technology, its application in various fields of human activity, and further prospects for the development of the industry. An extensive bibliography on the topic is provided, which may be helpful for researchers and representatives of various industries.