Магістерські роботи (АСОІУ)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Система розпізнавання архітектурних стилів будівель за зображеннями(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Новіченко, Неля Валеріївна; Гупал, Анатолій МихайловичМагістерська дисертація: с. 90, рис. 14, табл. 21, 30 джерел, 1 додаток. Актуальність. Задача класифікації зображення будівель за архітектурним стилем відрізняється від інших задач класифікації наявністю міжкласових взаємозв’язків між різними стилями, тобто велика кількість рис та ознак є спільною для декількох архітектурних стилів. Іншим фактором, що робить задачу більш складною, є існування певних відмінностей у кожному стилю в залежності від території та часу, коли будівля була збудована. Необхідність мати можливість визначати стиль для зображень з різних ракурсів та різної якості накладає додаткові вимоги на алгоритми класифікації зображень. Визначення архітектурних стилів будівель – це поширена задача в документуванні архітектурної спадщини та моделюванні, проектуванні нових будівель у містах, тому що існує необхідно зберегти єдиний архітектурний стиль. Розробка алгоритму, що дозволяє виконувати класифікацію зображень з тісними міжкласовими зв'язками, є актуальною у наш час не тільки для класифікації архітектурного стилю будівель, а також і в інших галузях. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи розв'язання задач теорії розкладів» (№ ДР 0117U000919). Мета дослідження – удосконалення алгоритмів класифікації зображень з тісними міжкласовими взаємозв’язками, зменшення часу навчання нейронної мережі при збереженні точності навчання. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: ⎯ провести аналіз існуючих методів класифікації зображень;модифікація існуючих методів для покращення точності та зменшення часу навчання; ⎯ створення вибірки зображень будівель; ⎯ програмна реалізація алгоритму та розробка програмного забезпечення; ⎯ порівняти ефективність модифікованого алгоритму з існуючими для розв’язання задачі визначення архітектурного стилю будівлі. Об’єкт дослідження – процес навчання нейронної мережі для класифікації зображень з тісними міжкласовими взаємозв’язками та класифікація зображень будівель за архітектурним стилем. Предмет дослідження – алгоритми-оптимізатори та методи, що використовуються під час навчання нейронної мережі для зміни її атрибутів, таких як ваги та швидкість навчання. Наукова новизна отриманих результатів полягає в удосконаленні алгоритму коригування параметрів нейронної мережі під час її навчанні для розв’язання задачі класифікації зображень з тісними міжкласовими взаємозв’язками. Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні системи розпізнавання архітектурних стилів будівель та методу навчання нейронної мережі, що за меншу кількість часу навчання досягає більшої точності. Публікації. Матеріали роботи опубліковані в тезах науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інформатика та обчислювальна техніка- ІОТ-2020», «Інформатика та обчислювальна техніка-ІОТ-2021» та прийнята до публікації стаття у науковому фаховому виданні «Системні технології».Документ Відкритий доступ Система рекомендацій щодо поводження з відходами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Растворова, Ксенія Ігорівна; Чикрій, Аркадій ОлексійовичМагістерська дисертація: 105 с., 16 рис., 27 табл., 81 джерело, 1 додаток. Актуальність. Важливим питанням сьогодення залишається питання поводження з відходами у цілому та сортуванння зокрема[1], через питання негативного впливу людства на екологію та навколишнє середовище, що вимірняється у кількісних характеристиках. Відповіно до Державної служби статистики України, у 2019 році в Україні було вироблено 441,5 млн. тонн відходів, що більше на 25,3%, ніж у 2018. Цо ж стосується динаміки утилізації відходів, то вона опустилася до 40% [2]. При чому з 1 січня 2018 року в країні заборонено захоронювати неперероблені побутові відходи відповідно до 32 статті закону України «Про відходи» [3], тож де-юре всі відходи у країні мають ьути утилізовані роздільно, зокреема, поділені на небезпечні, ті, що придатні для повторного використання, а також ті, що мають бути захоронені. З цього виокремлені питання, як навчити сортувати українці та сформувати звичку до цього. Також слід привчити українців уникати таких процесів, як використання неорганічних продуктів, що не підлягують переробці. Основною проблемою, що виникає в тих, хто тільки починає сортувати – відсутність розуміння, як розділяти відходи, до яких пунктів доставляти відсортоване та, як необхідно поводитися із небезпечними відходамиДля подолання проблем та пошику найближчих пунктів прийому вторсировини був розроблений системи рекомендацій щодо поводження із відходами із робочою назвою «Сортуй»[3]. Проєкт також актуальний за рахунок розвитку сегменту соціальнох відповідальності в украхні, коли великі компанії та окремі люди не чекають на допомогу від держави, а впроваджують зміни вже сьогодні в рамках нестабільної політичної, економічної та епідеміологійної ситуації. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота була виконана на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського», а також Інституту кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України» в рамках навчального плануу, зокрема «Розробка методів розпізнавання образів» (№ ДР 0117U0009100), а також спираючись на «Дослідження та впровадження інформаційних технологій у галузях харчової промисловості та освіті» (№ ДР 0117U003475). Метою дослідження є полегшення процесу сортування відходів користувачем шляхом розпізнавання типів сміття за зображенням, а також утримання існуючих та залучення нових користувачів. Завданням дослідження є створення системи, яка розпізнаватиме тип відходів за зображенням та надаватиме користувачу актуальні правила сортування та дані про розташування пунктів прийому вторсировини відповідно до типу відходів та регіону, а також впровадження анімаційного блоку для утримання існуючих та залучення нових користувачів. Об’єкт дослідження – процес підбору правил щодо поводження з відходами. Предметом дослідження є диференціальні ігри та методи розпізнавання типів вторсировини. Методи дослідження. Для виконання завдань, що поставлені у даній роботі, було використано методи: теорії диференціальних ігор; системного аналізу (під час проєктування системи рекомендацій); комп’ютерного моделювання (під час розробки та експериментальному дослідженні ефективності). Наукова новизна одержаних результатів полягає у дослідженні диференціальної гри із запізненням інформації, інтеграції результатів дослідження в рекомендаційну систему. Практичне значення одержаних результатів полягає у соціальному спрямуванні системи рекомендацій щодо поводження з відходами, що задовольняє пізнавальні потреби українців. Публікації. Матеріали роботи були опубліковані у журналах «Науковий огляд» та «Cybernetics and Systems Analysis» («Кібернетика та системний аналіз») (2021), а також в матеріалах VІ всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2021).Документ Відкритий доступ Прогнозування поширення COVID-19(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Мадоян, Гаяне Оганесівна; Гуляницький, Леонід ФедоровичМагістерська дисертація: 86 с., 15 рис., 15 табл., 41 джерело, 1 додаток. Актуальність. Пандемія COVID-19, яка викликана коронавірусом SARS-CoV-2, призвела до глобальних соціально-економічних наслідків в усьому світі. Прогнози випадків захворювання, кількості смертей та щоденних показників по госпіталізації можуть допомогти у інформування міністерств охорони здоров’я. Дана інформація допоможе при прийнятті рішень, так як можна хоча б частково спрогнозувати наслідки епідемії. Насамперед є важливим прогнозування випадків госпіталізації, так як важливо розуміти ситуацію по вільним ліжкам у регіонах. На допомогу у прогнозуванні приходять математичні та зокрема статистичні моделі, хоча вони виконують завдання частково лише і надають короткострокові прогнози. Варто впроваджувати модифіковані методи прогнозування, тим самим допомагаючи у розробці стратегій подальших дій та у прийманні рішень на державному рівні. За допомогою цих методів ми можемо оцінювати ситуацію у минулому, а таким чином це дозволить краще прогнозувати ситуацію, яка може скластися у майбутньому. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи розв'язання задач теорії розкладів» (Державний реєстраційний номер 0117U000919). Метою дослідження є аналіз поширення гострого респіраторного вірусного захворювання, викликаного вірусом SARS-CoV-2 та підвищення ефективності прогнозування його в Україні. Для досягнення поставленої мети необхідно виконати наступні завдання: виконати огляд відповідної літератури, щоб визначити, які основні методи використовуються для аналізу процесів епідеміології; виконати аналітичний огляд та провести детальний аналіз існуючих сучасних методів прогнозування, порівняти їх точність; розробити експертний алгоритм прогнозування поширення COVID-19; розробити програмну реалізацію прогнозування COVID-19 у реальному часі, з використанням поточних статистичних даних; виконати експериментальне дослідження розроблених методів прогнозування та їх ефективності. Об’єктом дослідження є перебіг та процеси поширення захворювання. Предметом дослідження є методи прогнозування унікальних процесів. Методи дослідження. Для виконання поставлених завдань у роботі було використано: статистичні методи прогнозування (Гольта-Вінтерса, ARIMA) та метод прогнозування XGBoost з машинного навчання. Дані методи були використані для аналізу та порівняння результатів прогнозування, для подальшого створення нового алгоритму прогнозування. Наукова новизна одержаних результатів полягає у розробленому алгоритму прогнозування, який на основі базового прогнозу коригує результати у відповідності до подібних часових рядів у минулому. Публікації. Матеріали роботи опубліковані у збірнику Четвертої міжнародної науково-практичної конференції PRIORITY DIRECTIONS OF SCIENCE AND TECHNOLOGY DEVELOPMENT, а також в матеріалах VI всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2021).Документ Відкритий доступ Оптимізація маршрутів безпілотних літальних апаратів за наявності декількох депо(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Коткова, Ангеліна Андріївна; Гуляницький, Леонід ФедоровичМагістерська дисертація: 110 с., 33 рис., 44 табл., 55 джерел, 1 додаток. Актуальність. У сучасному світі задачі маршрутизації транспортних засобів відіграють ключову роль у логістиці та інших застосуваннях. Це пов’язано з постійним збільшенням продукції на ринку та потребою в доставці великого обсягу товарів за малий час та з мінімальними витратами. Якщо раніше в якості транспортних засобів розглядали наземний транспорт, то нині стрімко набувають популярності безпілотні літальні апарати. Уже зараз їх почали розглядати не лише як засоби доставки товарів, а і як транспорт, який може дістатися до складнодоступних місць. Безпілотні літальні апарати значно скорочують витрати коштів та часу, що необхідні для обстеження та/чи обслуговування об’єктів, оскільки є дешевшими в експлуатації за традиційні транспортні засоби та можуть швидко дістатися до необхідних об’єктів. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» в рамках теми Інституту кібернетики ім. В. М. Глушкова НАН України (2017–2021 рр.): ВФ.180.11 «Розробити математичний апарат, орієнтований на створення інтелектуальних інформаційних технологій розв’язування проблем комбінаторної оптимізації та інформаційної безпеки» (№ 0117U000323). Мета роботи – мінімізація часу обстеження або вартості маршрутів внаслідок обстеження та/чи обслуговування заданої множини цілей на місцевості безпілотними літальними апаратами, що можуть розміщуватися в декількох депо, за наявності певних додаткових обмежень. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: виконати аналіз сучасного стану задач маршрутизації транспортних засобів та задач маршрутизації для безпілотних літальних апаратів; здійснити огляд наявних методів розв’язування задач маршрутизації транспортних засобів за наявності декількох депо; розробити алгоритми розв’язування задачі маршрутизації безпілотних літальних апаратів за наявності декількох депо (детермінований локальний пошук, пошук із заборонами, алгоритм імітації відпалу, алгоритм прискореного ймовірнісного моделювання); розробити програмне забезпечення; виконати дослідження ефективності розроблених алгоритмів. Об’єктом дослідження роботи є процес побудови маршрутів за допомогою безпілотних літальних апаратів. Предметом дослідження є методи побудови маршрутів за наявності декількох депо. Методи дослідження – емпіричні та теоретичні. Наукова новизна – класифікація задач маршрутизації транспортних засобів, розробка нових алгоритмів маршрутизації безпілотних літальних апаратів за наявності декількох депо. Прикладна значущість. Методи та програмне забезпечення можуть бути використані для розв’язування задач маршрутизації безпілотних літальних апаратів за наявності декількох депо в таких галузях, як пошукові та порятункові роботи, сільське господарство, моніторинг навколишнього середовища, воєнна справа, картографія, логістика. Публікації. Матеріали роботи опубліковані в фаховому журналі категорії Б «Науковий вісник Ужгородського університету. Серія математика й інформатика» [1] та на VІ Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2021, м. Київ).Документ Відкритий доступ Оптимізація розміщення прямокутників на напівнескінченній стрічці(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Дубіна, Анастасія Володимирівна; Гуляницький, Леонід ФедоровичМагістерська дисертація: 134 с., 35 рис., 44 табл., 65 джерел,1 додаток. Актуальність. Задача розміщення прямокутників на напівнескінченній стрічці в сучасному світі має практичне застосування та різні варіації: задача упаковки прямокутників, задача календарного планування та інші. В рамках календарного планування доцільно розглядати методи та моделі теорії розкладів. Оскільки більша частина задач теорії розкладів класифікується як задачі, що мають NP складність тому знаходження точних розв’язків за прийнятний час є неможливим. В такому випадку, можливий лише пошук локальних оптимумів, за допомогою наближених алгоритмів. Задачі геометричного розміщення широко використовуються в різних сферах. Задача розміщення полягає у визначенні оптимального положення скінченної кількості геометричних об’єктів в заданих областях з урахуванням різноманітних обмежень. Технологічні процеси зазвичай використовують етап розкрою чи розміщення деталей. Цей етап важливий, оскільки можна досягти економії ресурсів, але він є трудомістким за рахунок необхідності пошуку оптимального розв’язку. Цей етап можна описати оптимізаційними задачами геометричного розміщення. До класичних задач досліджуваного типу відносяться задачі розкрою та упаковки, геометричного розміщення. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи розв'язання задач теорії розкладів» (Державний реєстраційний номер 0117U000919). Мета дослідження – розробка та модифікація алгоритмів розміщення прямокутників на напівнескінченній стрічці для зменшення її довжини. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: визначити клас задач, до якого відноситься дана задача; виконати огляд існуючих методів розв’язування задач розміщення прямокутників; розробити алгоритм розв’язування задачі розміщення (жадібний, алгоритми локального та табу пошуку); розробити програмну реалізацію вищезгаданих алгоритмів; виконати аналіз отриманих результатів дослідження. Об’єкт дослідження – процес розміщення прямокутників на напівнескінченній стрічці. Предмет дослідження – моделі та методи оптимізації розміщення прямокутників. Наукова новизна одержаних результатів полягатиме удосконаленні існуючих алгоритмів розміщення прямокутників на напівнескінченній стрічці. Публікації. Матеріали роботи опубліковані у збірниках: Наукового забезпечення технологічного прогресу XXI сторіччя: матеріали міжнародної наукової конференції (Т.2) (2020р, м. Чернівці), Proceedings of the International Scientific and Practical Conference (2019 р. м. Валета), Science and Technology of the XXI Century: Proceedings of the XXІ International Students R&D Online Conference (2020 р, м.Київ), VІ Всеукраїнська науково-практична конференція молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2021, м. Київ); та у фаховому виданні – Науковий вісник Ужгородського університету, cерія «Математика і інформатика».Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення обробки ЕКГ сигналів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Реутська, Світлана Віталіївна; Ліщук, Катерина ІгорівнаМагістерська дисертація: 102 с., 39 рис., 13 табл., 3 додатки, 18 джерел Актуальність теми.За статистичними даними основною причиною смертності серед людей працездатного віку є серцево-судинні захворювання.Люди, що входять в групу ризику, потребують допомоги шляхом надання послуг раннього виявлення. Для діагностики сердечно-судинних захворювань широко застосовується електрокардіографічний метод.Часто патологічні зміни в серці дуже швидко відображаються в інформаційному потоці. Зараз програмне забезпечення має піднімати тривогу, якщо пацієнт перебуває в ризикованому становищі. Проте на даний момент воно часто генерує помилкові тривоги в більше ніж 80% випадків. Якість відповіді такого аналізу можна вважати випадковою. Саме тому вирішення задачі пошуку вдалого алгоритму для обробки ЕКГ сигналу та його аналізу є дуже актуальним. Зв’язок роботи з науковимипрограмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедріавтоматизованих систем обробкиінформаціїіуправління в рамках теми «Інтелектуальніметодипрограмування, моделювання іпрогнозування з використаннямймовірністного і лінгвістичнихпідходів» (державнийреєстраційний номер 0117U000926) Мета і завдання дослідження.Основна метароботи полягає в розробці математичного забезпечення для аналізу ЕКГ сигналів та підбору найкращого алгоритму машинного навчання для класифікації цих даних, інтеграції розробленого алгоритму в відповідне програмне забезпечення,що дасть можливість підвищити точність та універсальністьалгоритмів розпізнавання хвороб у пацієнта по ЕКГ. Щоб досягнути поставленої мети необхідно забезпечити повний опис усіх ознак часового рядуза допомогою параметрів, а такожнаблизити алгоритм роботипрограми до алгоритму роботи мозку людини під час аналізу. Для досягнення поставленої мети необхідно розв’язати комплекс наступнихвзаємопов’язанихзадач: дослідити та порівняти наявні алгоритми аналізу тарозділення часових рядівЕКГна набір параметрів; дослідити та порівняти наявні підходи до класифікаціїчасових рядівЕКГна випадок хвороб; створити власні алгоритми розділення, аналізу та класифікаціїчасових рядівЕКГ, що будуть працювати з прийнятною точністю та охоплювати різні випадки аномалій в синусоїді; реалізувати запропоновані алгоритми у вигляді незалежних бібліотек; розробка програмного забезпечення для розпізнавання хвороб у пацієнта по ЕКГ; дослідити розроблені алгоритми на ефективність роботи. Об’єкт досліджень. Процес аналізу ЕКГ, розбиття часових рядівна ознаки та їхкласифікації за цими ознаками. Предмет досліджень.Алгоритми та методи аналізу та класифікаціїчасових рядівЕКГ на основі машинного навчання. Наукова новизнаотриманих результатів полягає в створенні нового методу аналізу та класифікаціїчасових рядівсинусоїдального типу на прикладі ЕКГ даних із застосуванням штучного інтелекту, що має кращу ефективність. Практичне значення отриманих результатів полягає застосуванні розробленого методув застосунку для аналізу ЕКГ даних. Апробація результатів роботи. Результати роботи доповідались на «VIвсеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технологій управління» (ІСТУ-2021), ConferenceonComputationallinguisticsandintelligentsystems(CoLInS 2021). Публікації.Матеріали роботи опубліковані: взбірнику тез конференції «MODS 2020»РеутськаС. В., Баклан І.В., Олійник Ю.О., Ліщук К.І. «Підхід до виявлення аномалій в даних екг»; в збірнику тез IIIМіжнародної науково-практичної конференції«Сучасні тенденції розвитку інформаційних систем і телекомунікаційних технологій»РеутськаС. В.«СУЧАСНІ МЕТОДИ ПРОГРАМНОГО ВИДІЛЕННЯ PQRST ІНТЕРВАЛІВ В ЕЛЕКТРОКАРДІОГРАМІ»; в збірнику статей конференції «Computational Linguistics and Intelligent Systems» (CoLins2021)I. Baklan, A. Oliynyk, I. Mukha, K. Lishchuk, O. Gavrilenko, S. Reutska, A. Tsitsyliuk, Y. Oliynyk «ECG signal processing based on linguistic chain fuzzy sets».Документ Відкритий доступ Сегментація користувачів веб-каталогів товарів та послуг(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Дорошенко, Антон Володимирович; Хіміч, Олександр МиколайовичМагістерська дисертація: 95 с.,21 рис., 34 табл., 5 додатки, 49 джерел. Актуальність: У наш час використання мережі Інтернет для продажу товарів та/чи послуг користується значним попитом. Особливо це помітно під час карантинних обмежень, коли люди все частіше користуються веб-каталогами для замовлення товарів та/чи послуг. Наявність веб-каталогу підвищує ефективність функціонування будь-якого бізнесу. Проте мати просто сторінку з переліком товарів та послуг не завжди достатньо. Для користувача веб-каталогу важливо мати можливість швидко знаходити необхідні йому товари та/чи послуги. Цю потребу можна задовільнити провівши сегментацію користувачів веб-каталогу та на основі отриманих результатів формувати рекомендації. Тому зростає популярність вирішення задачі виділення сегментів користувачів веб-каталогів. Цю задачу можна вирішити використовуючи алгоритми кластеризації. Важливими факторами, які впливають на вибір алгоритму для сегментації є якість кластеризація та час роботи алгоритму. Отже дослідження методів кластеризації користувачів веб-каталогів товарів та послуг є досить актуальним. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі АСОІУ Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи розв'язання задач теорії розкладів» (Державний реєстраційний номер 0117U000919). Мета дослідження – підвищення якості кластеризації та зменшення часу роботи алгоритму кластеризації, що використовується для сегментації користувачів веб-каталогів товарів та послуг. Для досягнення цієї мети необхідно виконати наступні завдання: аналіз існуючих методів кластеризації та оцінок якості кластерних структур (порівняння методів, виявлення переваг та недоліків існуючих алгоритмів); розробка гібридного алгоритму кластеризації (в якому були б усунені поширені недоліки відомих алгоритмів); програмна реалізація алгоритмів; експеримантальні дослідження алгоритмів. Об’єкт дослідження – процес сегментації користувачів веб-каталогів товарів та послуг. Предмет дослідження – алгоритми кластеризації та оцінки якості кластеризації. Наукова новизна одержаних результатів полягає в розробці нового гібридного EM-алгоритму в поєднанні з алгоритмом штучної флори, який дозволяє усунути недоліки класичного EM-алгоритму. Публікації. Матеріали роботи опубліковані у збірнику наукових статей Сьомої міжнародної науково-практичної конференції «Комп'ютерне моделювання в хімії та технологіях і системах сталого розвитку» та на VІ Всеукраїнський науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління»(ІСТУ-2021).Документ Відкритий доступ Прогнозування станів фінансових показників підприємства(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Прокопенко, Ірина Вікторівна; Гупал, Анатолій МихайловичМагістерська дисертація: 78 с., 17 рис., 27 табл., 31 джерело. Актуальність. Стабільна робота підприємства – впевненість у завтрашньому дні не тільки керівника цього підприємства, але й усіх працівників. Але для того, щоб підприємство працювало стабільно, керівнику необхідно вміти правильно спланувати витрати на «завтра». Досвідчений керівник керуючись основними фінансовими показниками свого підприємства в більшості випадків зможе коректно передбачити стан свого підприємства на завтра. Але в деяких випадках, навіть такі керівники потребують допомоги. В цьому випадку може допомогти «Монітор керівника», який зручно та доступно для розуміння відобразить стани фінансових показників конкретного підприємства та зможе спрогнозувати їх стан на день, на тиждень чи навіть на місяць вперед. Зв’язок роботи з науковими програмами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи розв'язання задач теорії розкладів» (Державний реєстраційний номер 0117U000919). Мета дослідження – підвищення точності прогнозування станів фінансових показників за допомогою підсистеми «Монітор керівника» системи MASTER-бухгалтерія. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: провести аналіз методу прогнозування, що використовується в підсистемі «Моніторі керівника»; удосконалити роботу методу прогнозування, що використовується в підсистемі «Монітор керівника»; провести дослідження ефективності удосконаленого методу в порівняння з класичним методом; програмно реалізувати розроблений метод як складову системи «Монітор керівника». Об’єкт дослідження – процес прогнозування станів фінансових показників підприємства. Предмет дослідження – метод Хольта-Вінтерса прогнозування станів фінансових показників підприємства. Наукова новизна отриманих результатів полягає в удосконаленні методу прогнозування Хольта-Вінтерса. Публікації. Матеріали роботи опубліковані в міжнародному електронному науковому журналі «Інтернаука» [20], на VI Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» [31].Документ Відкритий доступ Маршрутизація транспортних засобів з часовими вікнами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Баранова, Анна Дмитрівна; Жданова, Олена ГригорівнаМагістерська дисертація: 108 с., 27 рис., 14 табл., 67 джерел. Актуальність. Згідно з 30м щорічним звітом з логістики від The Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP) [1] лише в США за рік було витрачено понад 1.64 трильйонів доларів на логістичні та транспортні операції, а кінцева вартість продукту, що потрапляє до споживача, може складатись до 70% з транспортних витрат. Тож перед галуззю транспортної логістики однією з важливіших задач постає економія ресурсів та мінімізація екологічного сліду при транспортуванні вантажів. Для вирішення цієї проблеми стоїть питання розробки алгоритмів та програмних продуктів, що будуть скорочувати маршрути транспортних засобів. В останні роки значно збільшилась частка персональних доставок, які прив’язанні до зайнятості клієнтів, актуальним є питання врахування часових вподобань одержувачів вантажу. Математичне формулювання цієї задачі відоме як задача маршрутизації транспортних засобів (далі VRP) з урахуванням часових вікон (далі VRPTW), яка накладає певні часові обмеження на обслуговування клієнтів транспортної мережі. Робота присвячена дослідженню та удосконаленню розв’язання задачі VRPTW. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи розв'язання задач теорії розкладів» (№ ДР 0117U000919). Мета роботи і завдання дослідження. Метою є підвищення ефективності методів розв’язання задачі маршрутизації транспортних засобів з часовими вікнами. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі завдання: -проаналізувати відомі результати розв’язання задачі маршрутизації транспортних засобів; -удосконалити існуючі алгоритми розв’язання задачі маршрутизації транспортних засобів з урахуванням часових вікон за рахунок модифікації та поєднання метаевристик; -розробити програмну реалізацію розроблених алгоритмів; -провести дослідження ефективності розроблених алгоритмів. Об’єкт дослідження – процес організації транспортних перевезень. Предмет дослідження – задача маршрутизації транспортних засобів з часовими вінками. Методи дослідження, застосовані в роботі, базуються на методах дослідження операцій, зокрема на метаевристичних алгоритмах. Наукова новизна отриманих результатів. Розроблені модифікований та гібридний алгоритми розв’язання задачі VRPTW. Публікації. Основні теоретичні та практичні положення викладено в матеріалах VI всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2021).Документ Відкритий доступ Метод побудови програмного забезпечення безпілотного вантажного літального апарату(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Волков, Ілля Андрійович; Сидоров, Микола ОлександровичДана дисертація розглядає один з можливих способів автоматизації процесу кур’єрської доставки - доставку посилок кінцевому отримувачу за допомогою безпілотних апаратів, які б могли виконувати такі завдання у дуже короткий час, незалежно від завантаженості доріг та систем громадського транспорту. Така система дозволяє суттєво знизити час доставки вантажу кінцевому користувачу, зменшити обсяг інфраструктури, необхідної для підтримки її працездатності та скоротити кількість обслуговуючого персоналу. Також повна автоматизація процесу доставки дозволяє знизити вплив людського фактору на якість обслуговування. На даний момент вже реалізовано кілька таких систем, проте жодна з них не є повністю безпечною та не відповідає всім вимогам до системи автоматичної кур’єрської доставки. Також жодна з цих розробок не має архітектури, що повністю покриває функціонал екосистеми безпілотного літального апарату. Також в даній роботі була досліджена низка готових архітектурних рішень, призначених для побудови аналогічного програмного забезпечення, взятих зі схожих наукових досліджень. Проте жодна з них також не відповідає всім поставленим вимогам до даного програмного забезпечення, або має суттєві недоліки, що перешкоджає її програмній реалізації, впровадженню або застосуванню на практиці. У зв’язку з усіма вище переліченими факторами було прийняте рішення про розробку власної архітектури для реалізації програмного комплексу екосистеми вантажного безпілотного літального апарату. А для підтвердження працездатності цієї архітектури і доведення її ефективності було розроблене відповідне програмне забезпечення із застосуванням запропонованого методу розробки. Метою даного наукового дослідження є розробка методу побудови програмного забезпечення екосистеми вантажного безпілотного літального апарату, такого, що покращить та удосконалить існуючі підходи до програмування БПЛА як з точки зору процесу їх впровадження, так і з точки зору використання кінцевого продукту. Основні задачі, які були виконані під час проведення даного дослідження: ˗ вивчення і аналіз готових впроваджених програмних продуктів-аналогів з метою виявлення їх основних переваг та недоліків; ˗ вивчення і аналіз аналогічних наукових досліджень з метою дослідження шляхів вирішення основних задач побудови програмного забезпечення БПЛА; ˗ створення власного методу побудови програмного забезпечення вантажного БПЛА, враховуючи результати попереднього дослідження предметної області; ˗ написання програмного забезпечення на основі даного методу, аналіз його основних переваг та недоліків, та доведення його ефективності. Об’єктом даного наукового дослідження є архітектура програмного забезпечення екосистеми вантажного БПЛА та підходи до реалізації даної архітектури. Предметом дослідження є методи та способи побудови програмного забезпечення екосистеми вантажного БПЛА. Під час проведення даного дослідження був використаний метод systematic mapping study (систематичний огляд літератури) для вивчення і аналізу предметної області даного дослідження з текстових джерел інформації та метод case study (метод ситуативного аналізу) для аналізу розробленого методу побудови програмного забезпечення. Наукова новизна отриманого методу побудови програмного забезпечення полягає у тому, що в ньому вперше БПЛА розглядається як актор екосистеми безпілотних літальних апаратів і вперше для цієї екосистеми була розроблена архітектура програмного забезпечення. Також вперше було введене саме поняття екосистеми безпілотних літальних апаратів. Практичне значення отриманих результатів полягає у тому, що був розроблений простий, ефективний та комплексний підхід до вирішення задачі з побудови програмного забезпечення вантажного БПЛА, який досить легко може бути застосований для вирішення комерційних задач із адресної доставки малогабаритних вантажів. Результати цього дослідження були представлені на VІ Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2021). Дана дисертація складається з реферату, вступу, основної частини що поділяється на 4 розділи, висновків та додатків що включають в себе лістинг програмного коду та графічні матеріали. Основна частина даної роботи містить 105 сторінок, 28 рисунків, 18 таблиць та 19 посилань.Документ Відкритий доступ Алгоритмічне забезпечення для розмітки надвеликих об’ємів даних для задачі детекції об’єктів методами комп’ютерного зору(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Зарічковий, Олександр Анатолійович; Муха, Ірина ПавлівнаМагістерська дисертація: 119 с., 33 рис., 6 табл., 2 додатки, 91 джерело. Актуальність теми.Штучний інтелект все більше проникає у життя пересічних людей, автоматизуючи такі звичнісфери життя, як керування автомобілем, покупки в магазинах, діагностику захворювань та багато іншого. Для пришвидшення адаптації алгоритмів штучного інтелекту в програмне забезпечення були створені програмні платформи штучного інтелекту, такі як Microsoft Azure AI Platform, Amazon AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform, IBM Watson, які спрощують процес створення та використання алгоритмів штучного інтелекту при вирішенні різноманітних прикладних задач. Головним недоліком даних платформ являється те, що вони концентруються лише на процесі створення та використання алгоритмів штучного інтелекту, хоча дослідження в даній сфері показують, що 80% часу на таких проектах витрачається на роботу з даними, зокрема на їх розмітку. В існуючих платформах підтримки задач штучного інтелекту автоматизація процесу розмітки даних або відсутня, або наявна лише для типових задач, що призводить до неефективного (повільного) процесу розмітки даних, а отже збільшує вартість розробки програмного забезпечення з використанням алгоритмів штучного інтелекту. Саме тому актуальною є задача розробки програмного забезпечення розмітки даних, що дозволить пришвидшити розмітку надвеликих об’ємів даних. Мета досліджень.Підвищити ефективність, зокрема швидкодію, розмітки даних для задач детекції об’єктів шляхом авторозмітки даних за допомогою методів комп’ютерного зору, які виконують чорнову розмітку даних, на якій людині потрібно лише виправити помилки, допущені алгоритмом в процесі авторозмітки. Щоб досягнути поставленої мети необхідно організувати процес постійного донавчання алгоритму детекції об’єктів на нових даних та вірний порядок розмітки зображень, що дозволить пришвидшити розмітку усьогонаявного набору даних. Для реалізації поставленої мети були сформовані наступні завдання: -дослідити наявні підходи до автоматизації розмітки даних в програмних платформах для вирішення задач штучного інтелекту; -дослідити наявні підходи донавчання алгоритмів машинного навчання; - удосконалити процес авторозмітки даних для задач детекції об’єктів з метою пришвидшення розмітки надвеликих наборів даних; -розробити програмне забезпеченняавторозмітки даних для задач детекції об’єктів; -виконати експериментальне дослідження характеристик розробленого програмного забезпечення. Об’єкт досліджень. Процес авторозмітки даних для задач комп’ютерного зору, зокрема задач детекції об’єктів. Предмет досліджень.Підходи до авторозмітки данихдля задач детекції об’єктів. Методи досліджень. Емпіричні дослідження. Наукова новизна. Запропоновано механізм пріоритезації процесу розмітки даних як удосконалення механізму само-діагностики моделей детекції об’єктів, який встановлює порядок розмітки даних шляхом першочергового відборудля навчання алгоритму детекції об’єктів найскладніших зображень, вибір яких здійснюється на основі агрегатів ознак, згенерованих глибокою згортковою нейромережею для оцінки складності зображень, що пришвидшує процес навчання в порівнянні з використанням випадкових зображень з того ж набору даних. Удосконалено алгоритм авторозмітки надвеликих об’ємів даних длязадач детекції об'єктів за рахунок використання запропонованого механізму пріоритезації послідовності розмітки даних та адаптації підходів постійного донавчання алгоритмів детекції, що дозволяє збільшити швидкість розмітки даних та використати даний алгоритм для реалізації розміткинадвеликих даних для задач детекції як типових, так і нетипових об’єктів. Практичне значення. Розроблено програмне забезпечення авторозмітки даних в рамках програмної платформи підтримки вирішення задач штучного інтелекту для задач детекції об’єктів, що вирізняється від існуючих аналогів підвищеною швидкістю процесу розмітки на надвеликих об’ємах. Апробація. Основні положення роботи доповідались і обговорювались на IV Міжнародній конференція з комп’ютерних наук, інжинірингу та освітніх технологій (ICCSEEA 2021), а також на VІ Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технологіїуправління» (ІСТУ-2021).Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення перевірки кваліфікаційних робіт на відповідність стандартам оформлення(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Лисенко, Костянтин Вадимович; Ліщук, Катерина ІгорівнаМагістерська дисертація: 107 с., 34 рис., 8 табл., 2 додатки, 23 джерел. Актуальність теми: електронні документи на сьогоднішній день стали нормою, але при цьому все одно для оцінки офромлення документів (статей, студентських робіт) використовується ручна перевірка. Проте існує певна кількість бібліотек, яка надає можливість аналізувати електронні документи та навіть модифікувати їх. Тому вирішенням проблеми ручної перевірки робіт є написання застосунку, який буде аналізувати документи в залежності від вхідних даних, та на виході повертати цей же ж документ, але із коментарями щодо наявності помилок у оформленні. Застосунок буде підримувати роботу із документами Word, але при цьому не буде потребувати встановленого текстового редактору. Мета дослідження: основна мета роботи полягає в розробці математичного забезпечення для підтримки процесу аналізу кваліфікаційних робіт на відповідність стандартам оформлення, інтеграція розробленого алгоритму в програмне забезпечення, що надасть можливість оперативно виконувати аналіз кваліфікаційних робіт на відповідність стандартам оформлення. Для досягнення поставленої мети необхыдно розв’язати комплекс наступних взаэмопов’язаних завдань: - аналіз існуючих стандартів щодо оформлення кваліфікаційних робіт; -збір навчальних даних та формування схеми подання опису стандартів на вхід програмі; -формування правил перевірки коректності; -аналіз існуючих програмних засобів та їх можливості для розбору та аналізу текстових документів; -розробка програмного забезпечення для аналізу кваліфікаційних робіт на відповідність стандартам; -тестування та аналіз ефективності розробленого математичного забезпечення. Об’єкт дослідження: процеси аналізу текстового документу. Предмет дослідження: методи аналізу текстового документу на відповідність стандартам оформлення. Методи дослідження: для розв’язання поставленої задачі використовувалась бібліотека для аналізу докуменітів OpenXML. Наукова новизна: науковим результатом магістерської дисертації є створення правил для перевірки кваліфікаційних робіт на відповідність стандартам оформлення та імплементація їх у відповідне програмне забезпечення. Практичне значення отриманих результатів: визначається тим, що запропонований програмний застосунок дозволяє пришвидшити процес оцінки форматування кваліфікаційних робіт шляхом не ручної, а програмної перевірки оформлення.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення визначення власних назв в тексті(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Павлюк, Вадим Русланович; Фіногенов, Олексій ДмитровичАктуальність теми: задача визначення власних назв у тексті є проміжним етапом для багатьох інших задач. Результат її роботи – визначення відношень між власними назвами та категоріями, до яких вони відносяться. Далі ці відношення широко використовуються для автоматизації побудови ієрархій та категорій неструктурованих документів, наприклад новинних статтей. Також вони мають застосування для реалізації пошуку за тегами, що дозволяє уникнути повнотекстового пошуку для економії обчислювальних ресурсів та часу. Інше актуальне застосування – реалізація сентиментального аналізу, коли серед вхідних даних довільної структури, наприклад даних з соціальних мереж, визначаються власні назви, та емоційне забарвлення тексту, що стусується їх. Іншою актуальною проблемою є надзвичайно мала увага, що приділяється до задач обробки природньої мови у контексті української мови, і задача визначення власних назв не є виключенням. Мета дослідження: створення моделі визначення власних назв у тексті на основі машинного навчання. Для реалізації поставленої мети були сформульовані наступні завдання: – систематизація існуючих підходів визначення власних назв; – підготовка даних для навчання; – розробка моделі на основі машинного навчання; – тренування та тестування моделі; – аналіз ефективності отриманого алгоритму; – пошук подальшого напрямку досліджень. Об’єкт дослідження: визначення власних назв у тексті українською мовою. Предмет дослідження: алгоритми визначення власних назв у тексті. Методи дослідження: для вирішення поставленого завдання використовувались нейронні мережі, мережі довгої короткочасної пам’яті, метод випадкових умовних полів. Наукова новизна: найважливішими науковими результатами магістерської дисертації є дослідження можливостей визначення власних назв у текстах українською мовою при відносно малих розмірах тренувальних даних; дослідження залежностей впливу кільності вхідних даних на результати визначення власних назв у текстах українською та англійською мовах; дослідження впливу нормалізації текстових даних на результати навчання моделей визначення власних назв. Практичне значення отриманих результатів визначається тим, що запропонована архітектура моделі дозволяє досягти значення середнього гармонійного влучності та повноти в 92% для текстів англійською мовою, та в 72% для текстів українською мовою, що дозволяє використовувати її для визначення власних назв у текстах довільної тематики. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами: робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського». Апробація: основні положення роботи доповідались і обговорювались на VІ Всеукраїнській науково-практична конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління»(ІСТУ-2021).Документ Відкритий доступ Рекомендаційна система з підбору кадрів для ІТ - компаній(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-05) Дворник, Вікторія Анатоліївна; Чикрій, Аркадій ОлексійовичМагістерська дисертація: 114 с., 23 рис., 25 табл., 47 джерел, 1 додаток. Актуальність. Підбір персоналу або рекрутинг – це бізнес-процес, котрий представляє одну із головних функцій менеджерів із підбору персоналу (HR-менеджерів або рекрутерів). Підбір кадрів є однією із центральних функцій управління, тому що саме працівники забезпечують ефективне використання будь-яких ресурсів, які знаходяться у розпорядженні організацій, а саме від працівників у кінцевому результаті залежать конкурентоздатність компанії та її економічні показники. Будь-яка організація чи фірма завжди відчуває потребу в персоналі. Необхідність залучення персоналу передбачає наступне: вироблення стратегії залучення, яка б забезпечила узгодженість відповідних заходів з загальноорганізаційною стратегією компанії. Завдання відбору – виявити з числа претендентів на вакансію найкращого, найбільш релевантного та професійно-підготовленого кандидата. Для цього необхідно визначити найбільш результативний набір методів і способів вимірювання його здібностей до виконання вимог , описаних у вакансії. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Інтелектуальні методи програмування, моделювання і прогнозування з використанням ймовірнісного і лінгвістичних підходів» (№ ДР 0117U000926). Мета дослідження – підвищення релевантності рекомендацій менеджерам з підбору персоналу, зменшення кількості потенційних співбесід, який має провести менеджер. Завдання дослідження: • аналіз сучасного стану та особливостей підбору кадрів для ІТ-компаній; • розробка методу визначення сфер діяльності кандидатів при підборі кадрів для ІТ-компаній; • розробка методу визначення моделі особистості кандидатів при підборі кадрів для ІТ-компаній за допомогою аналізу профілів соціальних мереж; • розробка рекомендаційної системи з реалізацією розроблених методів; • проведення дослідження релевантності рекомендацій та кількості співбесід. Об’єкт дослідження – процес підбору персоналу рекрутерами в ІТ-компаніях. Предмет дослідження – математичні методи, моделі та алгоритми кластерного аналізу, а також методи класифікації. Наукова новизна одержаних результатів полягає в модифікації існуючих підходів до розробки рекомендацій з підбору кадрів, які б дозволили підвищити релевантність рекомендацій менеджерам з підбору персоналу, зменшити кількість потенційних співбесід, який має провести менеджер з підбору персоналу. Публікації. Матеріали роботи опубліковано у регіональному міжвузівському збірнику наукових праць «Системні технології» 3 (134) 2021 DOI 10.34185/1562-9945-3-134-2021-01, а також у тезах у III, IV, V та VI всеукраїнських науково-практичних конференціях молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління».Документ Відкритий доступ Система з підтримки дослідження оптимізаційних задач в умовах невизначеності(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Богданенко, Микола Олексійович; Жданова, Олена ГригорівнаМагістерська дисертація: 108 с., 11 рис., 7 табл., 23 джерел, 1 додаток. Актуальність. Невизначеність має місце в усіх галузях людської діяльності і її вплив суттєвий. На даний момент існує достатньо теоретичних результатів з оптимізації в умовах невизначеності. В роботі досліджується метод розв’язання оптимізаційних задач в умовах невизначенності, запропонований Павловим О.А., на прикладі задачі лінійного програмування в умовах невизначеності. Використання цього методу дозволить підвищити якість рішеннь, які приймаються при невизначених умовах та обмеженнях, властивим багатьом системам. У зв’язку з цим актуальною є розробка системи для проведення дослідження властивостей задачі , до якої цей метод застосовується. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи розв’язання задач теорії розкладів» (№ ДР 0117U000919). Мета дослідження – створення системи, яка б дозволила провести дослідження властивостей задач оптимізації певного класу в умовах невизначеності. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: для обраного класу задач виконати огляд методів розв’язання; розробити алгоритм вирішення задач в умовах невизначеності на основі обраного методу; розробити систему із підтримки дослідження властивостей задачі лінійного програмування в умовах невизначеності, яка б дозволила проводити генерацію вхідних даних за заданими законами розподілу та виявити вплив зміни початкових умов задачі на результат (аналіз моделі на чутливість); виконати аналіз отриманих результатів. Об’єкт дослідження – процес дослідження оптимізаційних задач в умовах невизначеності. Предмет дослідження – задача лінійного програмування в умовах невизначеності. Методи дослідження – методи розв’язання задач оптимізації в умовах невизначеності; методи лінійного програмування. Наукова новизна отриманих результатів Розроблено програмну реалізацію системи для дослідження процесу оптимізації задач лінійного програмування в умовах невизначеності. На основі результатів експериментів над моделями задач лінійного програмування в умовах невизначності були виявлені нові властивості задачі.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення для формулювання авіаційної метеодовідки(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Новосьол, Катерина Ігорівна; Ліщук, Катерина ІгорівнаМагістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновку та двох додатків, містить 14 рисунків, 29 таблиць та 15 джерел. Повний обсяг магістерської дисертації складає 98 сторінок, з яких додатки – 8 сторінок. До магістерської дипломної роботи Новосьол Катерини Ігорівни на тему: «Математичне та програмне забезпечення для формулювання авіаційної метеодовідки». Актуальність теми. Мета дослідження. Метою магістерської дисертації є дослідження функціонування аеропортів за складних метеорологічних умов, розробка показників функціонування аеропортів при цих умовах, розробка методики їх аналітичного і статистичного моделювання та розробка прикладного програмного забезпечення для формування коду довідки, який можна використати для передачі у повідомленні закритого вигляду. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити комплекс наступних взаємопов’язаних завдань: - проаналізувати існуючі показники метеорологічних умов, котрі впливають на функціонування аеропортів за складних метеорологічних умов; - проаналізувати методи формування метеодовідок та їх залежність від погодних параметрів; - дослідити вплив метеорологічних умов (а саме кліматичних характеристик) на політ літака; - дослідити динамічні процеси розвитку кліматичних характеристик з урахуванням метеорологічних умов; - розробити методику аналітичного та статистичного моделювання показників; - спроектувати та розробити програмне забезпечення для формування довідки із застосуванням запропонованої методики. Об’єктом дослідження є прикладне програмне забезпечення для для формування коду довідки, який можна використати для передачі у повідомленні закритого вигляду. Предметом дослідження є засоби автоматизації формування кодів метеорологіної довідки з урахуванням впливу кліматичних характеристик на політ повітряних суден у складних метеорологічних умовах. Методами дослідженняє загальнонаукові принципи проведення досліджень. В дослідженні використано методи: - наукового аналізу та синтезу для виявлення проблемних аспектів систем моделювання; - методи теорії ймовірності; - метод статистичного моделювання. Наукова новизна. Вперше сформовано метеодовідку, яка відрізняється від існуючих новою методикою виведення горизонтальної дальності видимості, що дозволяє підвищити точність прогнозування польоту. Практичне значення отриманих результатів.Результатом роботи є прикладний програмний застосунок для оцінювання метеорологічних характеристик аеродрому та формулювання авіаційної метеодовідки. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота магістра виконувалась у Національному технічному університеті України "Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського" згідно з планом науково-дослідницьких робіт кафедри а автоматизованих систем обробки інформації та управління. Публікації. Наукові положення дисертації були опублікованіна V всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління»(ІСТУ-2020).Документ Відкритий доступ Інформаційно-пошукова система з підбору комплектуючих для ПК(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Самара, Олександр Сергійович; Жураковська, Оксана СергіївнаМагістерська дисертація: 94 с., 13 рис., 37 табл., 30 джерел, 7 додатків. Актуальність. На даний момент існує достатньо велика кількість користувачів, які збирають ПК по окремим компонентам самостійно замість запропонованих їм готових збірок в магазинах. Це обумовлено тим, що асортимент в магазинах зазвичай не великий, і досить важко знайти собі саме той ПК, який буде без проблем виконувати поставлені йому завдання. Власні збірки мають такі переваги, як: дешевизна, завдяки відсутності додаткової націнки за збірку в магазинах; вибір комплектуючих, які будуть оптимальні для вирішення конкретних завдань; якість комплектуючих, адже у багатьох готових збірках магазини економлять на деяких компонентах ПК для отримання більшої вигоди; отримання особистого досвіду, за рахунок вивчення роботи і характеристик кожного компонента ПК. Однак у самостійному підборі комплектації ПК є і мінуси такі, як: можливі проблеми з сумісністю комплектуючих між собою через недосвідченість користувача; витрачений час на складання і настройку ПК; якщо купують комплектуючі для самостійної збірки окремо, то ї гарантія на кожен компонент буде окремо. Таким чином, якщо раптом комп'ютер зламався, власнику не вдасться принести його весь по гарантії, якщо це, звичайно, не платний сервісний центр. Потрібно буде самостійно виявити причину несправності і відносити тільки гарантійну деталь. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми "Математичні моделі та технології в СППР" (№ДР 0117U000914). Мета дослідження полягає в підвищенні ефективності процесу вибору комплектуючих для збірки ПК користувачем. У відповідності до поставленої мети, завданнями дослідження виступають: провести аналіз існуючих літературних джерел і технологій, в яких описана механіка роботи комплектуючих ПК, дослідити інформаційне середовище; провести дослідження сумісності комплектуючих між собою; розробити архітектуру системи; спроектувати базу даних; виконати змістовну та математичну постановки задач і підтримки приняття рішень при виборі комплектуючих; розробка алгоритмічного забезпечення підтримки прийняття рішень при виборі комплектуючих; розробка програмного забезпечення підтримки прийняття рішень при виборі комплектуючих; Об’єкт дослідження – процес прийняття рішень по підбору комплектуючих для ПК. Предмет дослідження – задача прийняття рішень для формування рекомендацій для вибору комплектуючих для ПК. Методи дослідження. Для вирішення поставленої задачі застосовуються методи кластерізації та класифікації. Наукова новизна одеражних результатів полягає в адаптації схеми побудови дерева рішень та подальшої модифікації його параметрів генетичним алгоритмом до вирішення поставленої задачі класифікації комплектуючих для ПК. Публікації. Матеріали роботи опубліковані в п'ятої Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління – ІСТУ-2020». Секція кафедри автоматизованих систем обробки інформації і управління. Матеріали конференції [1].Документ Відкритий доступ Підтримка прийняття рішень при формуванні асортименту продукції інтернет-магазину(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Акімов, Дмитро Дмитрович; Жураковська, Оксана СергіївнаМагістерська дисертація: 108 с., 31 рис., 46 табл., 16 джерел. Актуальність. Актуальність теми пов’язана із необхідністю формування асортименту продукції підприємства таким чином, щоб у керівника, або аналітика, були можливості для її подальшого аналізу, задля розуміння того, який товар користується попитом, який приносить найбільший прибуток, тощо. Оскільки клієнти Інтернет–магазину будуть знаходитись не лише поблизу торгової точки, то питання передачі товару, та зв’язку з клієнтом також потребують привернення до себе уваги. Більшість торгових підприємств використовують автоматизовані системи управління внутрішніми процесами, такими як SAP, BAS, It–enterprise, для бухгалтерського та управлінського обліку, торгівлі, виробництва, обліку персоналу, керування складськими приміщеннями та територіями, але усі ці системи, та конфігурації не повністю пристосовані для оперативного обліку в умовах роботи Інтернет магазину. Наявність типового функціоналу, з обліку доставки замовлень, не може забезпечити сучасні потреби Інтернет–магазину, адже в ньому зазвичай використовується власна кур’єрська служба, а можливість інтеграції з українськими компаніями, такими як Нова пошта, Укр пошта, не реалізовано. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Математичні моделі та технології в СППР» (№ДР 0117U000914) Мета дослідження – підвищення ефективності процесу формування асортименту продукції інтернет магазину. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: порівняти існуючі системи автоматизації ведення обліку продукції; виконати аналіз, та опис процесу діяльності інтернет магазинів; визначити можливі методи вирішення проблеми доставки товару; здійснити постановку задачі формування асортименту продукції; аналіз методів вирішення задачі прийняття рішень при формуванні асортименту продукції; розробити алгоритмічне забезпечення вирішення задачі формування асортименту продукції; розробити програмну реалізацію. Об’єкт дослідження – процес прийняття рішень при формуванні асортименту продукції. Предмет дослідження – задача формування рекомендацій для створення асортименту продукції. Методи дослідження, застосовані у даній роботі, базуються на методах емпіричного і теоретичного дослідження. Наукова новизна одержаних результатів полягає у застосуванні до задачі формування асортименту продукції двоетапної схеми, перший етап якої полягає у вирішенні задачі прогнозування для отримання прогнозних значень попиту на всі види продукції, які, в свою чергу, використовуються як параметри моделі в задачі другого етапу, яка вирішується методом динамічного програмування.Документ Відкритий доступ Аналіз моделей ранжування вершин у графах мереж різного призначення(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Вихляєва, Аліса Олегівна; Попенко, Володимир ДмитровичМагістерська дисертація: 82 с., 5 рис., 27 табл., 74 джерел, 1 додаток. Актуальність. Актуальність даної теми обумовлена тим, що теорія соціальних мереж дає відповідь на питання, яке займало соціальну філософію ще з часів Платона, а саме проблему соціального порядку: як автономні індивіди можуть поєднуватися для створення стійких, функціонуючих суспільств. Теорія мережі також дає пояснення для безлічі соціальних явищ: від особистої творчості до корпоративної прибутковості. З аналізом соціальних мереж пов'язані феномени соціалізації персональних даних, стали публічно доступними факти біографії, переписки, особисті статки, щоденники, фото-, відео-, аудіоматеріали, новини світу, державні таємниці, нотатки про подорожі та інше. Таким чином, у соціальних мережах є унікальні дані про особисту історію та інтереси реальних людей. Аналіз соціальних мереж часто використовується в таких сферах, як обстеження індивідуальних та соціальних груп, кластеризація (визначення відносин), електронна комерція та інтернет-реклама (профілювання клієнтів, аналіз тенденцій, персоналізована реклама та подання пропозицій), аналіз фізичних структур (транспорт, встановлення, інфраструктура) та аналіз великих наборів даних (спостереження за ЗМІ, аналіз академічних публікацій, генетичні дослідження). Це відкриває безпрецедентні можливості для вирішення дослідницьких і бізнес-завдань, а також створення допоміжних сервісів і застосунків для користувачів соціальних мереж. Крім того, це пояснює підвищений інтерес до збору та аналізу соціальних даних зі сторони компаній та дослідницьких центрів. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми « Аналіз моделей ранжування вершин у графах мереж різного призначення » (№ ДР 0117U0009100). Мета дослідження – побудова і дослідження властивостей математичних моделей ранжування вершин в графах мереж різного призначення. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: - проаналізувати існуючі методи дослідження соціальних мереж; - провести аналіз відомих робіт з розв’язання поставленої в рамках роботи задачі; - дослідити центральність вершин графа в моделі електричних ланцюгів з використанням кооперативної теорії ігор; - провести порівняльний аналіз методів ранжування вершин у графах; - виконати програмну реалізацію методів ранжування вершин у графах; - дослідити ефективність алгоритмів та методів при різних вхідних даних шляхом проведення обчислювальних експериментів; - проаналізувати дані експериментів та порівняти з вже існуючими рішеннями. Об’єкт дослідження – процес аналізу мереж різного призначення. Предмет дослідження – моделі та методи аналізу мереж різного призначення. Наукова новизна одержаних результатів полягає у дослідженні математичних моделей ранжування вершин графа, а також у впровадженні системи, яка проводить порівняльний аналіз цих моделей. Публікації. Вихляєва А., Попенко В.Д. Аналіз соціальних мереж // Perspectives of world science and education. Abstracts of the 9th International scientific and practical conference. CPN Publishing Group. Osaka, Japan. 2020. Pp. 375-391.Документ Відкритий доступ Інформаційна система з підтримки роботи керівника мобільної групи з питань охорони та безпеки торгівельної мережі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Уманський, Володимир Андрійович; Гавриленко, Олена ВалеріївнаАктуальність. Для холдингу Fozzy дуже важливою компонентою є ефективна робота працівників, особливо тих, які працюють поза межами офісу. Департаменту дуже важливо розуміти, як працює ця категорія людей, які поставлені перед ними задачі, і як вони з ними справляються. Тому, використання інформаційних технологій з метою організації часу мобільної групи є актуальною задачею на сьогоднішній день, тому що це не тільки допоможе працівникам у роботі, а і надасть можливість керівництву чітко усвідомлювати ті задачі, які поставлені перед працівником і відслідковувати їх виконання та завантаженість кожного із них. Саме тому і набули широкого розповсюдження персоналізовані електронні органайзери (Microsoft Outlook), у функціонал яких покладено задачу організації робочого часу. Математична модель може дещо змінюватись у зв’язку зі зміною умов досліджуваної області. Математичною моделлю цієї роботи є задача Організації робочого часу Куратора СБ з використанням часових вікон (Security Leader Problem with Time Windows, SLPTW). Мета роботи і задачі дослідження. Метою є підвищення ефективності організації процесу відвідування філій та вирішення задач працівником мобільної групи. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі завдання: провести аналітику відомих методів вирішення задачі SLPTW; удосконалити існуючий метод розв’язання задачі за допомогою технологій паралельного програмування; програмно реалізувати алгоритм SLPTW; вирішити задачу алгоритмічної реалізації алгоритму; провести дослідження на ефективність реалізованого алгоритму.[] Об’єкт дослідження – є процес прокладання маршрутів керівнику мобільної групи з питань охорони та безпеки торгівельної мережі. Предмет дослідження – задача підвищення ефективності організації робочого часу працівника мобільної групи. Методи дослідження, використані в роботі, відносять до класу алгоритмів метаевристики. Наукова новизна отриманих результатів базується на вдосконаленні алгоритму ILS (повторюваного локального пошуку) та у порівнянні його з алгоритмом SA (імітаційного відпалу), застосування паралельної форми обчислень паралельного у програмуванні з метою модифікації алгоритму повторюваного локального пошуку для вирішення проблематики задачі TOPTW. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота реалізовувалась на кафедрі АСОІУ факультету ФІОТ Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»