Дисертації (ІПЗЕ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено дисертації, які захищені працівниками кафедри.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Методи та програмне забезпечення децентралізованого управління груповим польотом безпілотних літальних апаратів на основі теорії неоднорідного векторного поля(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кир'янов, Артемій Юрійович; Барабаш, Олег ВолодимировичДисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 121 Інженерія програмного забезпечення. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. Дисертаційна робота присвячена розробці методів та програмного забезпечення управління груповим польотом безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Важливо забезпечити групі автономних апаратів певну геометричну організацію, де вони рухаються як єдине ціле. Цей підхід використовується для виконання великої кількості практичних завдань. Наприклад, БПЛА літакового типу мають високу швидкість та маневреність, що корисно для завдань, де важлива тривалість та дальність польоту. Для забезпечення такого управління необхідно впровадити методи, які дозволяють апаратам діяти незалежно один від одного, уникаючи централізованого керування. Такий підхід часто порівнюють з груповим управлінням, де кожен апарат приймає власні рішення. Групове управління в контексті безпілотних літаків розглядається, як організація групи апаратів з метою виконання складних завдань. Метод векторних полів польоту по заданій траєкторії є одним із способів досягнення такого групового управління, де апарати формують та підтримують задані геометричні структури для спільного виконання завдань. Метод управління групою автономних літаків, засновано на децентралізованій архітектурі консенсусу та використанні неоднорідного векторного поля проходження прямолінійного маршруту. Цей підхід спрямовано на створення алгоритмів управління, що дозволяють літакам утримувати задане положення в групі під час руху по прямолінійному горизонтальному маршруту. Він базується на принципах консенсусу та використанні векторних полів проходження маршруту що забезпечує гнучкість у виборі бажаної форми групи з урахуванням складної динаміки БПЛА. Децентралізована архітектура консенсусу дозволяє апаратам узгоджувати своє положення за рахунок обміну інформацією, сприяючи точному слідуванню по заданій траєкторії та збереженню відносних положень літаків в групі. Цей метод має суттєве значення для застосування у сферах, де сумісне функціонування безпілотних літаків у групі є ключовим: моніторинг земної поверхні, пошук та рятування, виконання військових завдань. Ці методи гарантують асимптотичне наближення відносних положень в групі до заданих, а також наближення швидкості кожного літака до середньої крейсерської швидкості. На основі запропонованих методів були досліджені та оцінені алгоритми групового управління для системи безпілотних літаків за допомогою імітаційної математичної моделі. Проблема групового управління автономними об’єктами у реальних умовах на сьогоднішній день є досить актуальною. Це обумовлено складністю управління, динамічними змінами параметрів обстановки, обмеженнями на вхідні сигнали управління в реальних системах «автопілот-БПЛА». Питанням групового управління безпілотних літальних апаратів присвячено багато досліджень та публікацій таких зарубіжних та українських вчених: A. Piccard, C. Ryan, C. Peebles, G. Collins, A. Erickson, N. Baldock, M. R. Mokhtarzadeh-Dehghan, L. N. Craig, R. Olfati-Saber, R.W. Beard, W. Ren, T.W. McLain, H. Yamaguchi, а також Л. Артюшин, О. Кононов, О. Машков, Д. Кучеров, Т. Шевельова, П. Павленко, Д. Бондарєв, В. Голембо, А. Бочкарьов, О. Мартинюк, В. Герасименко, О. Барабаш та інших. Відповідно до загальноприйнятого визначення, під груповим управлінням мається на увазі отримання заданої заздалегідь геометричної форми групою автономних динамічних об’єктів. У процесі подальшого виконання завдання група має підтримувати цю форму, діючи як тверде тіло. Групи БПЛА використовуються у великій кількості практичних завдань. Тому проблеми групового управління БПЛА отримують останнім часом велику увагу дослідників усього світу. Результати досліджень свідчать про успіх запропонованих методів управління. Алгоритми, розроблені на їх основі, продемонстрували здатність до стабільного утримання групи та точного слідування по заданим траєкторіям руху літаків за різними сценаріями. На підставі проведеного аналізу виявлено існування протиріччя на практиці: між вимогами підвищення ефективності групового управління безпілотними ЛА, що вимагає збільшення витрат на розробку математичного та програмного забезпечення та вимогами зменшення витрат на виконання безпілотними літальними апаратами різних завдань та місій; та протиріччя в теорії: між необхідністю збереження конфігурації групи БПЛА на етапі групового польоту в умовах дії зовнішніх та внутрішніх дестабілізуючих факторів та обмеженістю можливостей існуючих методів щодо забезпечення стійкості групи автономних БПЛА при децентралізованому управлінні. Дана суперечлива ситуація лежить в основі актуального наукового завдання щодо розробки методів та архітектури програмного забезпечення для децентралізованого групового управління безпілотних літальних апаратів (БПЛА) з урахуванням особливостей їх динаміки, а також розробка математичної моделі для експериментального дослідження ефективності управління груповим польотом БПЛА. Дисертаційна робота виконана відповідно з поточними та перспективними планами наукової та науково-технічної діяльності Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» та кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці. Дослідження тісно пов'язано з розробкою науково-дослідних робіт (НДР), в яких автор приймав особисту участь, а саме: НДР «Методи забезпечення функціональної стійкості розподілених інформаційних систем» (номер держреєстрації 0121U108334). Метою дисертації є підвищення ефективності управління формуванням та підтримкою заданого положення групи автономних безпілотних літальних апаратів за рахунок розробки методів, алгоритмів та програмного забезпечення децентралізованого управління, що враховує нелінійний характер структури систем "автопілот-апарат". Об’єкт дослідження – процеси розробки архітектури програмного забезпечення для автоматизації групового управління автономних безпілотних літальних апаратів. Предмет дослідження – методи та програмні засоби групового управління автономних безпілотних літальних апаратів. Наукова новизна одержаних результатів полягає в тому, що в дисертаційній роботі: 1. Вперше розроблено архітектуру та програмне забезпечення для управління та візуалізації групових польотів БПЛА, що базується на використанні децентралізованої архітектури взаємодії на основі схем консенсусу та гетерогенних векторних полів для відстеження заданої траєкторії руху. Зазначене програмне забезпечення відрізняється від відомих лінійних моделей завдяки інтеграції автопілотів БПЛА, що розширює можливості практичного застосування за межами існуючих підходів. Програмне забезпечення дозволяє підтримувати різні статуси місій та дронів та надає можливості користувачам виконувати різноманітні дії через інтерфейс для групового управління і місіями. Використання даного програмного забезпечення дозволяє керувати групами БПЛА для виконання різних завдань, зменшуючи енергетичні та часові витрати на виконання завдань. 2. Удосконалено метод простору відносних станів для формування групового управління БПЛА, що відрізняється від відомих законів керування точковими масами врахуванням динаміки польоту БПЛА. Реалізація зазначеного методу дозволяє мінімізувати загальну енергію, необхідну для підтримки групи БПЛА, враховуючи відстань між сусідніми БПЛА та необхідну корекцію курсу, що дозволило знизити енергоспоживання на 20 %. 3. Удосконалено метод формування керуючих впливів наведення БПЛА, який відрізняється від традиційних законів керування застосуванням методу нелінійного синтезу. Метод не враховує точне відстеження керуючих сигналів кінематичними моделями БПЛА, що дозволяє істотно збільшити ефективність виконання місій. Врахування сил притягування та відштовхування, що реагують на зміни в динаміці групи та середовища, дозволяє оптимізувати шляхи БПЛА для зниження загального часу місії та витрат енергії для групи з 15 БПЛА, що призвело до скорочення часу виконання місії на 25 %. 4. Удосконалено модель групового польоту БПЛА в середовище MATLAB/Simulink, яка, на відміну від спрощених моделей, реалізує нелінійну динаміку апаратів і стандартні автопілоти для кожного з них, що дозволяє проводити налаштування параметрів у законах групового управління, оцінювати дію атмосферних полів на груповий політ БПЛА, а також здійснювати візуалізацію одержаних результатів. Імітаційна математична модель системи групового управління БПЛА дозволила візуалізувати поведінку літаків у різних умовах та сценаріях управління, підтверджуючи ефективність та стійкість запропонованих алгоритмів. Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що методи і програмне забезпечення можуть бути застосовані при розробці систем групового управління безпілотними літальними апаратами. Ці системи є важливими для вирішення різноманітних практичних завдань. Наприклад, вони можуть бути використані для радіолокаційної локалізації, операцій радіоелектронної боротьби, подолання ППО противника за допомогою хибних цілей. Крім того, вони дозволяють координувати ураження цілей, формувати антенні решітки на базі БПЛА для покращення зв'язку і вимірювати швидкість вітру для метеорологічних досліджень. Ці досягнення також дозволяють збільшити корисне навантаження або дальність польоту за рахунок зменшення індуктивного опору під час польотів у щільних групах. Такі застосування підкреслюють широкомасштабний вплив результатів досліджень на ефективність застосування як військових, так і цивільних БПЛА. Використовуючи розроблене програмне забезпечення та удосконалені методи в роботі виконані обчислювальні експерименти для групи з 15 БПЛА. Результати моделювання підтвердили ефективність запропонованих удосконалених методів та алгоритмів. Значних змін було досягнуто в методі простору відносних станів для формування групового управління, який, в результаті удосконалення, враховує динамічну поведінку БПЛА в польоті. Застосування цього методу дозволило помітно зменшити загальну кількість енергії, необхідної для підтримання положення групи БПЛА, що призвело до зниження енергоспоживання на 20 %. Крім того, удосконалено метод формування керуючих впливів на БПЛА шляхом нелінійного синтезу. Цей метод не покладається на точне відстеження керуючих сигналів кінематичними моделями БПЛА, що дозволило суттєво підвищити ефективність виконання місії. Включення адаптивних сил притягування та відштовхування, які реагують на групову динаміку і зміни навколишнього середовища, оптимізує траєкторії руху БПЛА. Це дозволило на 25 % скоротити час виконання місії для групового управління з 15 БПЛА. Удосконалена модель польоту групового управління БПЛА була розроблена в середовищі MATLAB/Simulink для проведення математичного моделювання та візуалізації групового польоту БПЛА. Вона дозволяє налаштовувати параметри групових законів керування, оцінювати вплив атмосферних полів на польоти груп БПЛА та візуалізувати отримані результати. Результати досліджень прийняті до впровадження в Секторі № 5 оборони міста Київ (акт від 18.08.2023 р.); в ТОВ «Інтертехфорвард» (акт від 12.01.2024 р.); в навчальному процесі Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» (акт від 12.02.2024 р.) при викладанні дисципліни «Проектування кібер-фізичних систем» для студентів освітньо-кваліфікаційного рівня «Бакалавр» спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення». Отримані результати дослідження вказують на перспективність використання цих методів у практичних застосуваннях для підвищення точності та ефективності управління безпілотними літаками, зокрема у сфері моніторингу, пошуку, рятування та військових цілях.Документ Відкритий доступ Методи та програмні засоби підвищення швидкодії моделей розпізнавання образів на основі машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Мельниченко, Артем Васильович; Шалденко, Олексій Вікторович; Недашківський, Олексій ЛеонідовичМельниченко А.В. Методи та програмні засоби підвищення швидкодії моделей розпізнавання образів на основі машинного навчання. − Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 121 Інженерія програмного забезпечення. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. Дисертаційна робота присвячена аналізу методів оптимізації нейронних мереж і розробці програмних засобів для збільшення швидкодії нейронних мереж під час навчання і виконання. У сучасному високотехнологічному світі, нейронні мережі вийшли на передній план як ключова технологія. Ця варіація математичних моделей продемонструвала високу ефективність у багатьох задачах, що варіюються від комп'ютерного зору до розуміння природніх мов, тим самим ставши невід'ємною частиною щоденного життя. Втім, розгортання нейронних мереж у реальних сценаріях часто ускладняється їхньою обчислювальною складністю та ресурсоємністю. Великий об’єм енергоспоживання, що потребується для навчання і використання великих моделей нейронних також має негативний вплив на навколишнє середовище. Обчислювальна складність часто проявляється у вигляді великої кількості параметрів та глибоких архітектур, які вимагають значного об’єму обчислювальної потужності як для навчання, так і для подальшого використання на кінцевих пристроях. Ця складність є особливо проблематичною в застосуваннях нейронних мереж на пристроях Інтернету речей (IoT), де обчислювальні ресурси часто обмежені. Ресурсоємні характеристики включають в себе обчислювальну потужність і використання пам'яті. Це питання є особливо актуальним у мобільних та вбудованих пристроях, де пам'ять є обмеженим ресурсом. Більше того, затримка, спричинена нестачею ресурсів, часто є неприйнятною в ряді задач, що включає в себе системи автономного керування, де навіть невелика затримка в прийнятті рішень може мати серйозні наслідки. Оптимізація нейронних мереж є актуальною задачею в технологічній галузі, що підкреслюється емпіричними даними. Об’єм обчислювальних ресурсів, необхідний для навчання найсучасніших нейронних мереж, подвоювався приблизно кожні 3 місяці з 2012 року. Це експоненційне зростання обчислювальних вимог не є сталим на довгострокову перспективу, особливо з урахуванням енергоспоживання та екологічного впливу, пов'язаного з датацентрами. Метою дисертації є збільшення ефективності моделeй нейронних мереж, а саме зменшення втрати точності при збільшенні швидкодії, після застосування методів оптимізації моделей глибинного навчання, створених для вирішення задач комп’ютерного зору. В області оптимізації нейронних мереж існуючі дослідження виділяють декілька найбільш поширених методів серед яких методи низькорангової факторизації вагів, квантування і прунінг. Методи низькорангової факторизації використовують концепцію того, що вагові матриці в нейронних мережах часто містять значну кількість надмірності. Апроксимуючи ці вагові матриці факторизаціями нижчого рангу можна досягти зменшення кількості параметрів мережі. Квантування дозволяє зменшити обчислювальну складність нейромереж шляхом представлення числових значень із типами даних нижчої точності, такими як цілі числа, замість традиційних 32-розрядних чисел з плаваючою комою. Попри ти що квантування і низькорангова факторизація є досить ефективними методами, квантування потребує вже натренованої мережі, а низькорангова факторизація вагових матриць часто призводить до вагомих втрат точності мережі. Прунінг нейронних мереж, ключовий метод оптимізації нейронних мереж, ґрунтується на концепції спрощення складних математичних моделей зі збереженням або покращенням їхньої продуктивності. Цей підхід стає все більш актуальним, оскільки нейронні мережі дедалі частіше стають частиною додатків, що вимагає ефективного використання обчислювальних ресурсів. Галузь методів прунінгу перед навчанням дозволяє оптимізувати мережу перед стадією навчання, тим самим потенційно скорочуючи витрати на навчання. Прунінг передбачає систематичне видалення менш значущих параметрів нейронної мережі, таких як ваги або зв'язки, таким чином зменшуючи розмір моделі та обчислювальну складність. Цей процес має вирішальне значення для розгортання нейронних мереж в середовищах з обмеженими обчислювальними ресурсами або там, де важлива швидка обробка даних. Розробка та вдосконалення методів прунінгу є основним напрямком досліджень в галузі оптимізації нейронних мереж. Прунінгу присвячені роботи зарубіжних вчених: Molchanov P., Tyree S., Hu H., Peng R., Li H., Kadav A., He Y., Zhang X., Narang S., Elsen E. Прунінгу і оптимізації перед навчанням присвячені роботи Lee N., Ajanthan T., Frankle J., Carbin M. Розробці методів архітектурної оптимізації присвячені роботи Сінькевич O.O., Терейковський І.А., Кудін О.В., Кривохата А.Г., Howard A. G., Zhu M., Hinton G., Dean J. та інші. Дослідженням методів зниження витрат обчислювальних ресурсів займались Рувінська В.М., Тімков Ю.Ю., Струнін І.В., Прогонов Д.О. Liang T., Li B., Kong Z. Tan M., Wang Z., Frankle J., Carbin M. Han S., Pool J., Li H. та інші. Методи прунінгу перед навчанням, такі як SNIP (Single-Shot Network Pruning), надають можливість оптимізації нейронних мереж на ранніх етапах розробки. SNIP обчислює оцінку значущості для кожної ваги на основі її внеску у функцію втрат і відсікає найменш значущі ваги перед початком навчання. Однак цей метод може потребувати коригувань для конкретного набору даних. Незважаючи на високі показники ефективності методів прунінгу, значна кількість досліджень була проведена на типових моделях, тому існує потреба в дослідженнях методів і їх ефективності для нових моделей в області комп`ютерного зору. Дисертаційна робота виконана відповідно з поточними та перспективними планами наукової та науково-технічної діяльності Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» і є частиною досліджень в рамках науково-дослідницької роботи «Методи і алгоритми оптимізації розпізнавання образів на основі методів машинного навчання» (Державний реєстраційний номер №0121U109207, м. Київ). Особисто автором в НДР №0121U109207 запропоновано вдосконалений метод розрахунку критерію важливості ваг нейронної мережі при видаленні вагів перед навчанням для моделі розпізнавання обличчя, та моделі архітектури трансформер. Проведено експерименти для оцінки ефективності розробленого методу. Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному. Удосконалено модель нейронної мережі для виявлення облич RetinaFace, яка на відміну від існуючих використовує метод прунінгу SNIP для оптимізації, що дозволяє використовувати розріджені матриці для зберігання і виконання мережі з метою подальшого удосконалення та збільшення швидкодії. Удосконалено метод прунінгу SNIP для моделі виявлення облич RetinaFace, який на відміну від існуючих передбачає можливість виключення контекстних модулів з процесу прунінгу. Вдосконалений метод дозволяє досягти більшої точності при незмінній кількості виключених параметрів. Вперше розроблено метод прунінгу перед навчанням для моделей архітектури трансформер, який на відміну від існуючих враховує важливість механізму «уваги». Використання розробленого методу дозволяє значно збільшити точність класифікації кінцевої моделі в порівнянні з методом SNIP. Вперше розроблено архітектуру програмного забезпечення для моделювання та дослідження методів прунінгу перед навчанням нейронних мереж, яка на відміну від існуючих дозволяє приводити матриці вагових коефіцієнтів мережі до розрідженого формату, використовуючи запропонований механізм оцінки важливості вагів. Оптимізована мережа RetinaFace містить на 68% параметрів менше ніж початкова мережа при втраті точності на лише 1.4%. Вдосконалений метод дозволив зменшити втрати точності з 1.4% до 0.7% порівняно з методом SNIP при порівнянні з необрізаною моделлю, при скороченні параметрів на 68%. Реалізація методу прунінгу для архітектури трансформер дозволила натренувати мережу з покращенням точності до 37% порівняно з методом SNIP при порівнянні з необрізаною моделлю, при скороченні кількості параметрів на 90%. Встановлено, що результати визначення критеріїв важливості вагів, отриманих розробленим алгоритмом, можуть бути використані для підвищення швидкодії нейронних мереж від 20% до 65% шляхом використання розріджених матриць формату 2:4, в залежності від графічного процесора. Встановлено, що додаткові виходи для сіамських нейронних мереж, призначених для встановлення схожості двох зображень, не дають приросту в швидкості сходження і точності моделі. Дослідження показало, що наразі оцінка методів прунінгу проводилась на типових архітектурах моделей нейронних мереж. При дослідженні мережі для виявлення облич і застосуванні методу прунінгу перед навчанням, було виявлено що мережа може зберігати високий рівень точності, при цьому значно знижуючи кількість параметрів що беруть участь у навчанні. Це пришвидшує навчання і полегшує подальше використання моделей, оскільки сучасні CPU і GPU оптимізують обчислення, в яких беруть участь розріджені матриці. Методика дослідження та отриманні результати можуть також бути використані для створення та оцінки архітектур нейронних мереж для інших доменів, тим самим розширюючи сферу потенційних застосувань. Дослідження може стати основою для оцінки ефективності інших методів оптимізації для моделей комп’ютерного зору та внести вклад у зростаючий обсяг наукової літератури з оптимізації нейронних мереж. Наукові результати досліджень є внеском у розвиток теоретичних і прикладних основ розробки й дослідження науково-методичного і програмного апарату для оптимізації глибоких нейронних мереж з розпізнавання образів. Наступними перспективними дослідженнями можуть стати дослідження для вдосконалення критеріїв визначення важливості вагів, ітеративне додавання параметрів під час навчання, дослідження інших форматів стиснених матриць та розширення експериментів на інші задачі та архітектури нейронних мереж.Документ Відкритий доступ Моделі та програмні засоби управління вентиляційними установками НБК ЧАЕС з використанням машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Старовіт, Іван Сергійович; Гаврилко, Євген Володимирович; Круковський, Павло ГригоровичСтаровіт І.С. Моделі та програмні засоби управління вентиляційними установками НБК ЧАЕС з використанням машинного навчання − Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 121 Інженерія програмного забезпечення. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. Дисертаційна робота присвячена розробці науково-методичних підходів щодо оптимізації управління вентиляційними установками Нового Безпечного Конфайнменту (НБК) Чорнобильської атомної електростанції (ЧАЕС). Аварія на ЧАЕС, що сталась в 1986 році, та результатом якої був викид великої кількості радіоактивних речовин мала катастрофічні наслідки для навколишнього середовища. Сумарна маса ядерного палива, що була безпосередньо завантажена в реактор та зберігалась в межах обʼєкту, складала близько 200 тон. Значна частина паливного пилу була розсіяна за межами пошкодженого четвертого енергоблока у вигляді радіоактивних аерозолів (РА), спричиняючи радіоактивне забруднення територій, решта осіла в межах енергоблока та на поверхні споруд. У 1987-1988 роках, завдяки масштабним зусиллям, над аварійним 4-м реактором було зведено захисну конструкцію, відому як «Об’єкт Укриття» (ОУ). При побудові ОУ частково використовувались опори старих конструкцій (пошкоджені під час аварії), що збільшувало шанс виникнення руйнувань; загальна площа негерметичностей з часом доходила до 1000 м2, що призводило до викидів РА з об’єкту, а також збільшенню кількості води всередині забруднених приміщень за рахунок проникнення атмосферних опадів. Для вирішення описаних проблем, прийнято рішення про розробку Нового Безпечного Конфайнмент ОУ, який здано в експлуатацію в 2019 році. Основне призначення НБК – перешкоджання виходу радіоактивних речовин за його межі під час звичайної експлуатації та аварійних ситуацій, найбільш небезпечними з яких є вже згадані радіоактивні аерозолі. Саме за цю функцію відповідає система вентиляції НБК, що є однією з систем життєзабезпечення обʼєкту. Виконання даної функції – складний інженерний, та технологічний виклик, одним з напрямів рішення якого є створення спеціалізованих моделей та програм для вибору оптимального режиму управління вентиляційними установками (ВУ) НБК ЧАЕС, з врахуванням поточного стану обʼєкту, запланованих режимів роботи персоналу та параметрів оточуючого середовища. Врахування різноманітних умов експлуатації обʼєкту, а також забезпечення персоналу всією необхідною інформацією вимагає розроблення відповідної системи підтримки прийняття рішень (СППР) для оптимального управління ВУ. Питаннями моделювання гідравлічного стану НБК, а також розвитком методології перетворення його на екологічно безпечну конструкцію займались такі вчені як П.Г. Круковський, Д.І. Скляренко, Є.В. Дядюшко, Д.А. Смольченко, В.Г. Батій, А.О. Сізов, Л. І. Павловський, Д.В. Городецький, О.В. Балан, С.А. Паскевич та інші. Розроблені ними моделі та підходи носять більш теоретичний характер, є складними для інтеграції в процес експлуатації НБК та вимагають подальшого розроблення методів їх застосування. Наукові дослідження аспектів розроблення СППР привернули увагу провідних вчених, серед яких слід відзначити П. Бідюка, С. Субботіна, Г. Гнатієнко, Б. Герасимова, Ю. Зайченка, І. Богаєнка, M. Morton, P. Keen, P. Gray, H. Watson та інших. Незважаючи на те, що їхні дослідження охоплюють широкий спектр застосувань СППР в різних галузях, унікальність НБК та задачі які виникають під час експлуатації системи вентиляції вимагають розроблення та застосування новітніх підходів. Окреслене сформувало комплексне протиріччя: з одного боку, в ході експлуатації НБК виникає необхідність оцінки та прогнозування гідравлічного стану, мінімізації викидів радіоактивних речовин та використання електроенергії ВУ; з іншого боку, НБК є складною динамічною системою, де знаходження оптимальних режимів проведення робіт та ефективна робота підсистем залежать від різноманітних факторів, таких як зміни умов експлуатації та навколишньому середовищі, внутрішні процеси об’єкту (вимагає ретельного балансування між потребами в енергоефективності та безпекою, а також надійністю та адаптивністю систем управління). Відповідне протиріччя (поєднання теоретичних напрацювань з практичними потребами) може бути вирішене за допомогою розроблення і впровадження передових інформаційних та аналітичних технологій, включно з використанням прогнозуючих моделей, які здатні надати рекомендації щодо керування у відповідь на змінні умови, забезпечуючи тим самим підвищення ефективності та безпеки експлуатації НБК. Об’єктом дослідження є процес управління ВУ НБК. Предметом дослідження є моделі та програмне забезпечення для оптимального управління вентиляційними установками НБК. Метою роботи є мінімізація викидів РА та оптимізація витрат електроенергії шляхом підвищення ефективності управління ВУ НБК з використанням прогнозуючих моделей. Наукова новизна результатів дослідження полягає в наступному. Вперше, для Нового Безпечного Конфайнменту, розроблено архітектуру системи підтримки прийняття рішень щодо оптимального управління вентиляційними установками, що дозволяє в режимі реального часу отримувати інформацію щодо оптимальних витрат ВУ та проводити прогнозні розрахунки гідравлічного стану НБК. Вперше запропоновано алгоритм з використанням багатопоточності (паралелізм на рівні даних) для удосконалення алгоритмічно-програмних методів визначення тисків всередині НБК та площ неконтрольованих протічок на основі фізичної моделі, що дозволило пришвидшити розрахунки в 5 разів (паралельність 80%). Вперше розроблено спосіб використання моделей машинного навчання для оцінки гідравлічного стану НБК, який відрізняється від відомих тим, що використовує нейронні мережі для прогнозування перепадів тисків, що дозволило підвищити точність прогнозування тисків всередині НБК, а саме зменшити середню абсолютну похибку прогнозування на 30.5% (0.432 Па) для внутрішнього датчика та 34% (5.61 Па) для зовнішніх датчиків. Вперше розроблено алгоритмічно-програмний метод знаходження оптимальних витрат ВУ при змінних граничних умовах з використанням моделей на основі машинного навчання, який дозволив знизити витрати електроенергії в 2 рази (на 52%), а витоки радіоактивних аерозолей за межі НБК на 98% (з 4753 м3 до 122 м3). Вперше розроблено алгоритмічно-програмний метод оцінки очікуваних викидів радіоактивних аерозолей за межі НБК на підставі статистичних метеорологічних даних, що дозволило отримати розподіл викидів при різних режимах роботи вентиляційних установок. Використання розроблених моделей та програмних засобів дозволило підвищити ефективність, а також мінімізувати необхідний час для прийняття рішень щодо управління ВУ. Розроблений метод оптимізації витрат ВУ, протестований на експлуатаційній виборці показав можливість уникнення більшості викидів РА (близько 98%), з одночасним зменшенням витрат електроенергії в 2 рази (на 52%). Результати дослідження прийнято до впровадження в Державному спеціалізованому підприємстві «Чорнобильська АЕС» (№ 0700-148 від 29.06.2023); в Інституті технічної теплофізики НАН України (акт реалізації від 12.01.2024 р.); в навчальному процесі Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» (акт реалізації від 15.09.2023 р.) при викладанні дисципліни «Математичне моделювання та оптимізація процесів і систем». Наукові результати дослідження є внеском у розвиток теоретичних і прикладних основ управління вентиляційними установок динамічних систем підвищеної небезпеки, зокрема пов'язаних зі зберіганням ядерних відходів. В якості можливих напрямків продовження дослідження можна відмітити розроблення алгоритмів для врахування змінної концентрації РА в основному об’ємі, розроблення методів що враховують інерційність обʼєкту (вимагає проведення експериментальних тестів), розвиток методів прогнозування метереологічних даних для підвищення точності розрахунку викидів РА, а також інтеграцію з іншим програмним забезпеченням, наприклад, таким, що розраховує розповсюдження РА всередині НБК.Документ Відкритий доступ Моделі та методи обробки запитів в гетерогенних розподілених нереляційних базах даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Барабаш, Андрій Олегович; Корнага, Ярослав Ігорович; Мусієнко, Андрій ПетровичБарабаш А.О. Моделі та методи обробки запитів в гетерогенних розподілених нереляційних базах даних. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 121 «Інженерія програмного забезпечення». – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. Актуальність теми. Існуючі методи та засоби організації сучасних гетерогенних розподілених нереляційних баз даних дає змогу зробити висновок, що вони представляють собою складний комплекс у якому потрібно забезпечити високу швидкість, надійність і достовірність запису і вивантаження даних при умові постійних випадкових або зловмисних впливів на передачу інформації і засоби обробки запитів при постійному збільшені обсягу оброблюваних даних. Однак проведення розробки і інтеграції гетерогенних розподілених нереляційних баз даних вимагає виконання синхронізації обробки запитів та їх контролю. Недоліки сучасних систем управління і моніторингу обробки запитів гетерогенних розподілених нереляційних баз даних виникають під час суміщення різнорідних баз даних. Проте застосування звичайних засобів та апаратів моніторингу обробки запитів є недостатнім, тому що вони виконують тільки базові функції та не контролюють функціонування самої гетерогенної розподіленої структури в умовах постійних їх модифікацій. Питанням побудови складних технічних систем розглядається в великій кількісті наукових робіт, зокрема, О.А. Машкова, Ю.П. Зайченка, В.Г. Лазарева, О.В. Коваля, В.С. Семеніхіна, В.Ф. Колчина, В.К. Попкова, О.В. Барабаша, Мусієнко А.П., Г.А. Кучука, Д.М., Обідіна, О.А. Кононова, а також Д. Девіса, Г. Френка, Р. Прима і ін. Питання щодо відмовостійкості систем розглядалися в роботах А.А. Авіжиєніса, В.А. Машкова, О.Ю. Ільїна, І.Ю. Субача, Ю.М. Коростіля, В.А. Савченка та інших вчених. Питаннями побудови та управління розподіленими системами займались: В.Є. Мухін, Я.І. Корнага, В. Цветков, А. Алпатов, S. Newman, K. Hoffman, K. Horsedal, B. Burns, D. Baleato, S. Koloth, B. Couriol В наведених роботах досліджувалися питання проектування та оптимізації складних технічних розподілених систем, які володіють певною ефективністю функціонування у залежності від обраного критерія якості: вартості проектування та експлуатації системи чи середнього часу затримки запиту в мережі або надійності елементів системи. В даних роботах приділялася велика увага задачам синтезу живучих та надійних систем. Про те, в даних роботах недостатньо відображені результати щодо визначення ефективного управління гетерогенними розподіленими нереляційними базами даних з структурою середовища зберігання даних, що змінюється з часом. Отже, недосконалість і обмеженість наукових методів для обробки даних, не дозволяє забезпечити повноцінне функціонування гетерогенних розподілених нереляційних баз даних. В даний час в теорії та практиці створення та застосування існуючих гетерогенних розподіленими нереляційних баз даних загострилося протиріччя між необхідністю сталого функціонування гетерогенних розподілених нереляційних базах даних та можливостями існуючих методів та моделей забезпечити обробку запитів в гетерогенних розподілених нереляційних базах даних. Для розв’язання протиріччя, яке було визначене, в дисертаційній роботі розвязується актуальне наукове завдання щодо розробки моделі та методів обробки запитів в гетерогенних розподілених нереляційних базах даних на основі використання вузлів обробки запитів. Дисертаційне дослідження виконане відповідно до планів наукової та науковотехнічної діяльності Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» і кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці та є частиною досліджень в рамках науково-дослідних робіт: «Оптимізація роботи веб-орієнтованих систем з великим набором даних» (державний реєстраційний № 0117U004913, КПІ ім. Ігоря Сікорського, м. Київ), «Методи управління гетерогенними розподіленими базами даних з динамічною структурою на основі мережецентричного підходу» (державний реєстраційний № 0121U109260, КПІ ім. Ігоря Сікорського, м. Київ), які виконує Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» у 2020 – 2024 р. Мета дисертаційної роботи полягає в підвищенні ефективності функціонування гетерогенних розподілених нереляційних баз даних шляхом розробки та реалізації моделі та методів обробки даних в розподілених системах. Основні завдання дослідження включають: 1. Провести порівняльний аналіз методів і засобів організації сучасних гетерогенних нереляційних розподілених баз даних для визначення особливостей та проблем їх реалізації. 2. Дослідити методи і засоби підтримки процесу запису, пошуку та захисту даних в гетерогенних нереляційних розподілених баз даних для підвищення швидкості обробки даних та попередження несанкціонованого доступу. 3. Розробити модель моніторингу обробки запитів у гетерогенних розподілених нереляційних базах даних. 4. Розробити метод виявлення некоректної роботи вузлів гетерогенних розподілених нереляційних баз даних на основі застосування дворівневої системи контролю обробки запитів Аналіз, розробка та дослідження механізмів та засобів підтримки процедури моніторингу операцій в розподілених базах даних на основі сенсорів подій. 5. Розробити метод визначення працездатності вузлів обробки запитів гетерогенних розподілених нереляційних баз даних. 6. Розробити програмне забезпечення комплексної системи управління та перевірки гетерогенного середовища обробки та зберігання даних в нереляційних базах даних. Об'єктом досліджень є процес обробки запитів в гетерогенних розподілених нереляційних базах даних. Предметом досліджень є засоби комплексного моніторингу обробки запитів в гетерогенних розподілених нереляційних базах даних на основі вузлів обробки запитів. Дисертаційні дослідження проводились на основі теорії гетерогенних розподілених нереляційних баз даних із використанням математичних моделей і методів теорії складних систем, дискретної математики та інших. Теоретичні засади функціонування гетерогенних розподілених баз даних будуються із використанням аналітичного моделювання, комбінаторної теорії, теорії графів та дискретної оптимізації. Механізми теорії моделювання спостережень під час використання експериментальних даних та векторно-матричні операції. Наукова новизна одержаних результатів. Удосконалено модель моніторингу обробки запитів у гетерогенних розподілених нереляційних базах даних, яка відрізняється від існуючих використанням механізмів на основі застосування матриці обробки запитів. Зазначена модель дозволяє, у випадку виникнення нештатних ситуацій, передати попередження адміністратору серверу моніторингу обробки запитів, прийняти оперативні рішення щодо реагування на порушення безпеки під час обробки даних. Вперше розроблено метод виявлення некоректної роботи вузлів гетерогенних розподілених нереляційних баз даних на основі застосування дворівневої системи контролю обробки запитів. Наукова новизна даного методу полягає у визначені прихованих несправностей вузла шляхом взаємного обміну запитами між вузлами з урахуванням припущень щодо синхронності гетерогенних розподілених нереляційних баз даних, а також можливості користувачем визначити вузол обробки. Зазначений метод дозволяє здійснювати виявлення випадків некоректної роботи вузлів обробки запитів. Удосконалено метод визначення працездатності вузлів обробки запитів гетерогенних розподілених нереляційних баз даних, який відрізняється від існуючих способом обробки запитів на основі визначення апостеріорних ймовірностей справного стану вузлів. Зазначений метод дозволяє підвищити ефективність обробки даних. Вперше розроблено програмне забезпечення комплексної системи управління та перевірки гетерогенного середовища обробки та зберігання даних в нереляційних базах даних, яке базується на розроблених в дисертації моделі моніторингу обробки запитів, методі виявлення некоректної роботи вузлів бази даних та методі визначення працездатності вузлів обробки запитів. Впровадження зазначеного програмного забезпечення дозволяє підвищити ефективність функціонування гетерогенних розподілених нереляційних баз даних. Практичне значення отриманих результатів. Реалізація запропонованої в дисертації комплексної системи управління та перевірки гетерогенного середовища обробки та зберігання даних в розподілених нереляційних базах даних дозволяє: проектувати і експлуатувати розподілені бази даних; зменшити час, який дається на обробку запитів за рахунок ефективної побудови розподіленої системи; викунувати зміну параметрів в гетерогенній розподіленій системі обробки даних під час динамічної зміни структури комп’ютерної мережі та параметрів; створення гетерогенних розподілених систем з обробкою даних при заданих відповідно заданих обмежень на параметри мережі. Проведено аналіз ефективності запропонованих засобів моніторингу обробки запитів, який показав, що, відповідно до отриманих експериментальних даних, із збільшенням кількості запитів за даними моніторингу, зменшується кількість помилкових ідентифікацій подій безпеки до 6,4 %, при цьому імовірність помилок ІІ роду знижується до 1,5 %. Це надає можливість стверджувати, що ефективність функціонування гетерогенних розподілених нереляційних баз даних підвищується. Результати досліджень прийняті до впровадження в Науково-методичному центрі кадрової політики Міністерства оборони України (акт від 16.01.2024 р.), в Конструкторському бюро інформаційних систем КПІ ім. Ігоря Сікорського (акт від 26.12.2023 р.), в ТОВ «Інтехфорвард» (акт від 27.12.2023 р.), в навчальний процес кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» при викладанні дисциплін «Бази даних» та «Побудова масштабованих систем обробки даних в реальному часі» для студентів, які навчаються за освітнім рівнем «Бакалавр» спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» денної та заочної форми навчання (акт від 12.02.2024 р.). Реалізація запропонованої в дисертації комплексної системи управління та перевірки гетерогенного середовища обробки та зберігання даних в розподілених нереляційних базах даних дозволяє: проектувати і експлуатувати розподілені бази даних в умовах впливу зовнішніх та внутрішніх факторів; зменшити час обробки запитів за рахунок ефективної побудови розподіленої системи; здійснювати зміну компонентів гетерогенної розподіленої системи обробки даних при постійній зміні структури комп’ютерної мережі і параметрів цієї мережі; створювати гетерогенні розподілені системи з ефективною обробкою даних щодо вказаних обмежень на параметри системи. Отже, мета дисертаційного дослідження відповідно щодо підвищення ефективності функціонування гетерогенних розподілених нереляційних баз даних шляхом розробки та реалізації моделі та методів обробки даних в розподілених системах, досягнута та всі часткові наукові завдання вирішені у повній мірі. Отримані наукові результати дисертаційного дослідження є внеском у розвиток інформаційних технологій щодо розроблення архітектури та методів побудови багаторівневих систем, для системного аналізу, дослідження, територіально розподілених комп’ютерних систем і мереж із розосередженими розподіленими базами даних, в тому числі і комерційного призначення. Перспективними шляхами наукових досліджень є розробка та впровадження нових методів та удосконалення існуючих методів підвищення ефективності функціонування та доступності гетерогенних розподілених нереляційних баз даних в умовах впливу внутрішніх та зовнішніх дестабілізуючих факторів.Документ Відкритий доступ Метод підтримки прийняття рішень при розробці інформаційних систем на основі мультиагентного підходу(КПІ ім.Ігоря Сікорського, 2023) Колумбет, Вадим Петрович; Барабаш, Олег ВолодимировичДисертаційна робота присвячена вирішенню проблеми розробки методу підтримки прийняття рішень у сфері створення інформаційних систем на основі мультиагентного підходу. Об'єктом автоматизації виступає організаційно–технічна система, що є сукупністю організаційної структури і технічних засобів, тобто спільно розглядається людина та інформаційна система. Успіх розробки інформаційної системи багато в чому визначається розробкою методологічного підходу, використовуваного в процесі проектування. Так, наявні методи і інструменти не забезпечують єдину модель інформаційної системи, як з точки зору розробника, так і користувача – предметного фахівця. Організаційно-технічна система характеризується процесами прийняття рішень, які передбачають роботу зі знаннями, що формалізовані сценаріями, а в деяких випадках пов'язані з координацією рішень, на жаль, існуючі методи не дозволяють комплексно вирішувати питання формалізації та інформатизації процесів прийняття рішень. Для аналізу, вдосконалення та перепроектування бізнес–процесів в організаційно-технічній системі використовуються симуляційні та мультиагентні засоби моделювання. Проте, використання цих інструментів на етапах автоматизації та інформатизації все ще обмежене з двох причин: з однієї сторони, суттєві витрати на розробку імітаційної моделі, а з іншої – відсутність можливостей використовувати отримані результати і знання на етапах автоматизації. Ефект від інформатизації буде набагато вищим, якщо вирішувати завдання автоматизації разом із завданням удосконалення бізнес–процесів. Метою дисертації є розробка методу і програмного забезпечення в області створення інформаційних систем для аналізу варіантів реалізації процесів в організаційно-технічних системах за допомогою імітаційного моделювання з метою скорочення часу на впровадження інформаційних систем шляхом автоматизації процесів переходу між етапами розробки, а також зменшення кінцевих витрат при розробці інформаційних систем. Таким чином, актуальним є аналіз існуючих динамічних моделей процесів організаційно-технічної системи та моделей архітектури інформаційних систем, та на їх основі, створення методу підтримки прийняття рішень, що поєднує у собі ці підходи, а також програмного забезпечення для його реалізації – системи підтримки прийняття рішень. Великий внесок та розвиток питань підтримки прийняття рішень та мультиагентних систем зробили роботи наступних дослідників: Александрова Д.В., Боема Б., Буча Г, Барабаша О.В., Вендрова А.М., Коршевнюка Л.О., Гейна К., Городецького В.І., Коваля О.В., Калянова Г.М., Тоценко В.Г., Карсаєва О.В., Коваленко А.Є., Мінського М., Бідюка П.І., Ойхмана Є.Г., Попова Е.В., Тимощука О.Л., Рамбо Дж., Ройса У., Сарсона Т., Пилиповича А.Ю., Хаммера М., Дж. Чампі, Jennings, N.R., Wooldridge М J., Швецова О.М., та ін. Об'єкт дослідження – процеси розробки інформаційних систем та автоматизації організаційно-технічних систем. Предмет дослідження – методи підтримки прийняття рішень у сфері розробки інформаційних систем з використанням мультиагентного підходу. Методи дослідження – для досягнення мети дисертації використовуються наступні методи: методи прийняття рішень(фреймово–семантичний підхід), системний аналіз, теорія проектування інформаційних систем, моделювання та експертне моделювання, методології структурного та об'єктно–орієнтованого аналізу та проектування, мультиагентний підхід Наукова новизна одержаних результатів полягає в тому, що в дисертаційній роботі: – вперше розроблено архітектуру програмного забезпечення для автоматизації процесу проектування діаграм DFD, IDEF0, UML–схем прецедентів, послідовностей і класів, а також програмного інтерфейсу при проектуванні інформаційної системи, що базується на удосконаленому методі підтримки прийняття рішень та розробленому методі трансформації моделі організаційно-технічної системи в модель інформаційної системи, використання якої дозволяє спростити процес розроблення програмного забезпечення інформаційних систем та надає можливість створення прототипу форм інтерфейсу користувача – вперше розроблено концептуальну модель предметної області організаційно–технічної системи, що заснована на фреймово–семантичному представленні знань та дозволяє більш повно відобразити предметну область організаційно–технічної системи, впорядкувати та вдвічі прискорити процес розробки програмного забезпечення інформаційної системи; – удосконалено метод підтримки прийняття рішень для завдання розробки інформаційної системи на основі інтеграції структурних, агентних та об’єктно–орієнтованих підходів, який відрізняється від існуючих методів використанням інформаційної складової опису предметної області на основі аналізу інформаційних потоків для побудови концептуальної моделі інформаційної системи, що дозволяє значно прискорити та спростити розробку програмних комплексів, що дозволяє прискорити розробку програмних комплексів у середньому в 1,8 разів; – вперше розроблено метод трансформації моделі організаційно–технічної системи в модель інформаційної системи, що сформована як сукупність діаграм функціонального та об'єктно–орієнтованого підходу на основі використання концептуальних моделей предметної області. Даний метод дозволяє побудувати взаємно–однозначну відповідність між концептуальною моделлю предметної області організаційно–технічної системи та моделлю інформаційної системи для забезпечення ефективної взаємодії між фахівцями–предметниками та ІТ–фахівцями. Практичне значення роботи полягає в тому, що результати дослідження лягли в основу реальних алгоритмів, методів і систем підтримки прийняття рішень у сфері створення інформаційних систем, при цьому, зокрема: – розроблено програмне забезпечення для перекладу моделі організаційно-технічної системи в модель інформаційної системи як сукупність діаграм функціонального та об'єктно–орієнтованого підходу; – розроблено програмне забезпечення для моделювання користувацького інтерфейсу інформаційної системи. – розроблено нову методику переходу від об'єктів концептуальної моделі предметної області організаційно-технічної системи до об'єктів концептуальної моделі предметної області інформаційної системи, що вирішує завдання встановлення відповідності концептів предметної області автоматизованих процесів організаційно-технічної системи концептам предметної області інформаційної системи, який ліг в основу розробки та створення проблемно–орієнтованої системи підтримки прийняття рішень, що дозволяє на відміну від існуючих методів формувати узгоджені між собою діаграми структурного та об'єктно–орієнтованого підходу, що описують архітектуру інформаційної системи. Розроблений метод і система підтримки прийняття рішень в області створення інформаційної системи дозволяють аналізувати варіанти реалізації процесів в організаційно-технічних системах за допомогою імітаційного моделювання, скорочувати час на впровадження інформаційних систем шляхом автоматизації процесів переходу між етапами розробки, а також зменшувати кінцеві витрати при розробці інформаційних систем. Дисертаційна робота виконана відповідно з поточними та перспективними планами наукової та науково–технічної діяльності Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» і є частиною досліджень в рамках науково–дослідних робіт: – "Методи забезпечення функціональної стійкості розподілених інформаційних систем підприємств." Державний реєстраційний номер: № 0121U108334, КПІ, м. Київ. – "Управління ризиками сталого розвитку території з використанням методів штучного інтелекту" Державний реєстраційний номер: № 0120U105256, КПІ, м. Київ – "Дослідження системи оцінки рівня інтернаціоналізації науково–дослідних установ" Державний реєстраційний номер: № 0121U110151, КПІ, м. Київ У першому розділі розглянуто етапи системного аналізу розробки інформаційних систем. Проведено огляд та порівняльний аналіз найбільш поширених CASE–засобів, визначено вимоги до створення інтелектуальної системи прийняття рішень у області розробки інформаційних систем. У другому розділі визначено вимоги до методу підтримки прийняття рішень у області розробки інформаційних систем для організаційно-технічних систем, проаналізовано існуючі моделі представлення динамічних моделей процесів, розроблено концептуальну модель предметної області організаційно–технічної системи, що заснована на фреймово–семантичному представленні знань. У третьому розділі на основі методу підтримки прийняття рішення представлені принципи розробки та технічні рішення розробленої системи прийняття рішень. У четвертому розділі представлено приклад використання розробленого програмного продукту реальному проекті та проведено аналіз ефективності запропонованого методу підтримки прийняття рішень у розробленому модулі з сторонньою реалізацією задачі у пакетах аналогах, що показав скорочення часу переходу між етапами розробки інформаційних систем. Мета досліджень щодо скорочення часу та зниження витрат на розробку і впровадження інформаційних систем досягнута та всі часткові завдання вирішені повністю. Наукові результати досліджень є внеском у розвиток теоретичних і прикладних основ розроблення та дослідження моделей і методів підтримки прийняття рішень при розробці інформаційних систем на основі мультиагентного підходу.Документ Відкритий доступ Методи та програмні засоби обробки даних цифрового двійника конфайнменту чорнобильської атомної електростанції(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Лобода, Петро Петрович; Коваль, Олександр ВасильовичДисертаційна робота присвячена розробці науково-методичних підходів до створення цифрового двійника Нового безпечного конфайнменту ЧАЕС. Аварія на четвертому реакторі Чорнобильської атомної електростанції (ЧАЕС) в квітні 1986 році стала однією з найбільших техногенних аварій в історії людства. З метою захисту населення та оточуючого середовища над зруйнованим четвертим енергоблоком ЧАЕС було збудовано спеціальну споруду, що отримала назву Об’єкт «Укриття». Однак плановий термін експлуатації Об’єкту «Укриття» (ОУ) становив лише 30 років, тому з допомогою світового співтовариства було побудовано нову захисну споруду «Новий безпечний конфайнмент» (НБК). НБК є унікальною великою складною системою підвищеної небезпеки з плановим терміном експлуатації 100 років. Основною метою функціонування НБК є захист населення й довкілля від шкідливого радіоактивного забруднення та забезпечення виконання робіт з перетворення ОУ на екологічно безпечний об’єкт. В результаті впливу різноманітних факторів (метеорологічні, радіаційні, роботи по демонтажу нестабільних конструкцій ОУ та інші) в НБК виникають процеси, що збільшують кількість та складність експлуатаційних задач і вимагають оперативного прийняття рішень персоналом на основі аналізу поточних та накопичених історичних даних. Однією з таких задач є управління вентиляційними установками НБК під впливом певного вітрового навантаження.Питанням моделювання, автоматизації управління процесами НБК, розвитку його інформаційних систем присвячені роботи таких українських та закордонних вчених як П.Г. Круковський, Є.В. Дядюшко, Д.І. Скляренко, В. О. Краснов, А. В. Носовський, В. М. Рудько, В. М. Щербіна, В.Г. Батій, А.О. Сізов, Д. В. Федорченко, А.О. Холодюк, Є.М. Письменний, Роберт Уоррен, Джозеф Карсон, Клаус Шлайдер, Жан-Жак Габріель Bernd Kratz, Florian Wieduwilt та інші. Визнаючи наукову і практичну цінність наявних робіт, слід зазначити, що існуючі моделі дозволяють прогнозувати та оцінювати різні характеристики НБК, однак вони не утворюють єдиної інтегрованої системи моделювання. Інформаційні системи НБК реалізують управління його процесами, однак деякі процеси (наприклад, управління вентиляцією) потребують автоматизації та забезпечення підтримки прийняття рішень. Крім того, наявні інформаційні системи мають недостатні можливості для 3D візуалізації інформації та прогнозування. Таким чином, виникає протиріччя між збільшенням кількості та складності задач обробки даних при експлуатації НБК в умовах обмежених можливостей його інформаційних систем та потребою в зменшенні часу на прийняття обґрунтованих рішень персоналом при вирішенні цих задач. Враховуючи сучасний стан методів та засобів програмної інженерії, в якості базової концепції вирішення цього протиріччя та відповідного розвитку інформаційних технологій НБК в осяжному майбутньому була обрана технологія цифрових двійників. Проблематиці розробки та застосування цифрових двійників присвячені роботи Сулеми Є. С., Дички І.А., Grieves M., Traar G., Karner M., Kritzinger W., Henjes J., Sihn W., M.Grieves, J.Vickers, A.Saddik, H. Zhang, Madni Azat M., Madni C., Гаврилка Є.В., Савельєва М.В. та багатьох інших. Цифрові двійники застосовуються для інтелектуалізації управління експлуатацією об’єктів, навчання персоналу, візуалізація інформації, прогнозування, підтримки прийняття рішень, запобігання надзвичайних ситуацій та їх подоланню. Існує достатньо велика кількість програмних продуктів для побудови цифрових двійників. Однак на сьогодні відсутні узагальнені комплексні наукові дослідження в галузі інженерії програмного забезпечення, що формують цілісне бачення проблематики створення цифрових двійників надвеликих, радіаційно і ядерно небезпечних об'єктів, яким є єдиний у світі НБК ЧАЕС, тому актуальним є вирішення наукового завдання з розробки архітектури, методу і програмного забезпечення обробки даних цифрового двійника НБК ЧАЕС. Метою дисертаційної роботи є покращання можливостей обробки даних для аналізу і управління станом НБК шляхом розробки пов'язаних за єдиними концептуальними підходами архітектури, методів, моделей та програмних засобів його цифрового двійника. Для досягнення поставленої мети виконано часткові завдання: аналіз призначення, функціональних можливостей, архітектури та основних характеристик існуючих інформаційних систем управління та обробки даних НБК; дослідження сучасних підходів до обробки даних при моделюванні та управлінні процесами НБК; огляд концепції цифрових двійників та особливостей обробки даних в них; формування вимог до цифрового двійника НБК та розробка його архітектури; розробка моделі обробки даних у базах даних та знань цифрового двійника НБК; розробка архітектури програмного забезпечення 3D візуалізації інформації стану цифрового двійника НБК; розробка методу і програмного забезпечення цифрового двійника для керування вентиляцією НБК та його перевірка. Наукова новизна результатів дослідження полягає в наступному. Вперше розроблено багаторівневу архітектуру цифрового двійника НБК, яка враховує особливості об’єкту автоматизації, взаємодію з наявними інформаційними системами, моделі та алгоритми управління та прийняття рішень, що дозволило визначити підходи до розробки програмного забезпечення цифрового двійника. Отримала подальший розвиток модель бази даних НБК ЧАЕС, що на відміну від відомих побудована за рахунок інтеграції в структурах даних його цифрового двійника інформації з різних підсистем з врахуванням просторових координат, часової динаміки та змін обладнання, що поліпшило можливості обробки історичних даних, візуалізації та прогнозування стану НБК ЧАЕС. Вперше розроблена архітектура програмного забезпечення 3D візуалізації інформації стану цифрового двійника НБК, що побудована на основі технології мікросервісів з використанням цифрових геометричних моделей НБК та ОУ, яка дозволила реалізувати 3D візуалізацію даних та покращило можливості аналізу стану НБК. Вперше розроблено метод керування вентиляцією НБК на основі його цифрового двійника, новизна якого полягає в використанні нейро-нечітких моделей для розрахунку витрат вентиляційних установок, що враховують стан тисків в основному і кільцевому просторі НБК, що дозволило покращити процес прийняття рішень персоналом. Перевірка на контрольній вибірці показала, що похибка розрахунків по розроблених нейро-нечітких моделях не перевищує 2.5% та 3.2%, що свідчить про їх адекватність та можливість практичного застосування. Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що їх використання підвищило рівень автоматизації проектувальних робіт, розширило можливості обробки даних та підтримки прийняття рішень в задачах управління вентиляційними системами та дозволило поліпшити навчальний процес з підготовки виробничого персоналу НБК ЧАЕС. Застосування запропонованого методу нейро-нечіткого управління вентиляційними системами дозволяє скоротити неорганізовані викиди повітря з радіоактивними аерозолями із Нового безпечного конфайнмента ЧАЕС в оточуюче середовище в середньому на 17,2%. Результати дослідження прийнято до впровадження в Державному спеціалізованому підприємстві «Чорнобильська АЕС» (№ 6700-149 від 29.06.2023); в Інституті технічної теплофізики НАН України (акт реалізації від 08.09.2023 р.); в навчальному процесі Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» (акт реалізації від 13.09.2023 р.) при викладанні дисципліни «Проектування інформаційних систем з нечіткою логікою». Вирішене в дисертаційному дослідженні наукове завдання має істотне значення для теоретичних основ створення та удосконалення програмного і алгоритмічного забезпечення для аналізу, прогнозування та управління процесами НБК. Отримані наукові результати досліджень є вагомим внеском у розвиток теоретичних і прикладних основ програмної інженерії стосовно розробки цифрових двійників, моделювання та автоматизації управління, 3D візуалізації даних процесів НБК, що є складовою вирішення задачі забезпечення захисту населення та довкілля від наслідків аварії на ЧАЕС. В якості можливих подальших напрямків продовження дослідження можна відмітити наповнення бібліотеки моделей та бібліотеки алгоритмів цифрового двійника НБК шляхом систематизації існуючих моделей і алгоритмів та розробки нових, створення цифрової геометричної моделі устаткування НБК, постановки та вирішення задач розробки підсистем підтримки прийняття рішень в межах запропонованої в роботі архітектури цифрового двійника.Документ Відкритий доступ Методи і алгоритми аналізу геоданих для рішення задачі оцінки антропогенного впливу на довкілля(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Бандурка, Олена Іванівна; Барабаш, Олег Володимирович; Шпурик, Вадим ВадимовичБандурка О. І. Методи і алгоритми аналізу геоданих для рішення задачі оцінки антропогенного впливу на довкілля. − Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 121 Інженерія програмного забезпечення. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2023. Дисертаційна робота присвячена розробці науково-методичного апарату прогнозування виникнення лісових пожеж на основі статистичної моделі в інтеграції з геододатками для підтримки управлінських рішень. Людська діяльність за останні десятиріччя призвела до катастрофічних наслідків, які проявляються в незворотних процесах, що роблять навколишнє середовище непридатним до життя. Негативний антропогенний вплив має глобальні наслідки, такі як зміна клімату внаслідок зміни балансу газів в атмосфері, забруднення грунтів важкими металами, нафтопродуктами, радіоактивними речовинами, вирубка лісів, яка сягає катастрофічних планетарних масштабів. Але найбільшою техногенною катастрофою є масштабні лісові пожежі. Щороку внаслідок пожеж знищуються сотні тисяч гектарів лісового фонду. Статистика лісових пожеж по всьому світу і зокрема, в Україні, дозволяє зробити висновок, що причиною лісових пожеж (75-80 %) є антропогенний фактор. Саме тому, загальне завдання прогнозування лісових пожеж з застосуванням засобів сучасних інформаційних технологій для зниження негативних наслідків лісових пожеж на сьогодні є актуальним. Метою дисертації є підвищення ефективності (оперативності та достовірності) обробки геоданих для мінімізації ризиків виникнення лісових пожеж на основі статистичної моделі Байєса для підтримки управлінських рішень. Екологічне прогнозування, зокрема передбачення подій в лісових екосистемах, ґрунтується на статистичних даних. Заходи по попередженню та нейтралізації лісових пожеж вимагають створення складних математичних моделей, що включає проведення моніторингу, передбачає моделювання задач, що є неструктурованими та потребує застосування сучасних інформаційних технологій. Дослідження існуючих науково-обґрунтованих підходів в аналізі геоданих для рішення задач оцінки антропогенного впливу на довкілля та, безпосередньо, пов’язаних з розробкою методів та моделей дослідження лісових пожеж, дозволили зробити висновок про формування, за останні роки, нового пріоритетного підходу, пов'язаного із забезпеченням інформаційним системам модульності, універсальності, можливості обробки великих об’ємів статистичних даних та проведення складних розрахунків. Проблеми моделювання лісових пожеж розглянуті в роботах С.Ю. Антонова, Ю.А. Абрамова, Д.С. Воробйова, А.Є. Басманова, Г.А. Доррера, А.Н. Дигала, Л.М. Куценка, А.А. Тарасенка. Розробці геоінформаційних систем присвячені роботи Х.М. Бурштинської, О.В. Барабаша, І.Л. Долинської, В.В. Шпурика, С.С. Кохан, Г.А. Кучука, Г.В. Худова., В.В. Гнатушенка, Я.В. Шидловської, О.В.Коваля, І.В. Рубана та зарубіжних вчених Grégoire J-M., Pinnock S., Jones P.D., Moberg A, C. Donald Ahrens та інших. Отже, у сучасних умовах важливим завданням є мінімізації ризиків виникнення лісових пожеж на основі статистичної моделі Байєса для підтримки управлінських рішень. Це складне завдання доцільно поділити на ряд часткових завдань, одним з яких є створення математичної моделі прогнозування виникнення лісових пожеж. Існуючі фізико-математичні моделі дослідження розповсюдження та нейтралізації лісових пожеж розглядають наслідки розповсюдження пожежі, а не самі причини виникнення. Теоретичні моделі засновані на фундаментальних фізико-математичних та хімічних законах, але верифікація таких моделей досить складна. Статистичні моделі використовують лише статистичні дані. Напівемпіричні моделі застосовують загальні фізичні закони у вигляді спрощених залежностей. Проте завдяки автоматизованим системам, які вміщують математичний апарат, відбувається спрощення моделей. Дисертаційна робота виконана відповідно з поточними та перспективними планами наукової та науково-технічної діяльності Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» і є частиною досліджень в рамках науково-дослідних робіт: – «Теоретико-методичні основи аналізу ризику в контексті розробки механізмів захисту критичної енергетичної структури в Україні» (Державний реєстраційний номер № 0117U006080, м. Київ); – «Управління ризиками сталого розвитку території з використанням методів штучного інтелекту» (Державний реєстраційний номер № 0120U105256, м. Київ). Особисто автором в НДР №0117U006080 запропоновано метод визначення територій, уражених пожежами, на основі космічних знімків; в НДР №0120U105256 розроблено математичну модель прогнозування виникнення лісових пожеж на основі статистичної моделі Байєса. Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному. Вперше розроблено архітектуру програмного забезпечення системи прогнозування виникнення лісових пожеж на основі статистичної моделі Байєса, яка відрізняється від існуючих використанням математичної моделі оцінки впливу температури навколишнього середовища на імовірність виникнення лісових пожеж, методу дешифрування супутникових знімків та математичної моделі прогнозування виникнення лісових пожеж. Використання зазначеного програмного забезпечення дозволяє розробити інформаційну систему прогнозування лісових пожеж. Вперше розроблено математичну модель оцінки впливу температури навколишнього середовища на ймовірність виникнення лісових пожеж, яка базується на аналізі довгострокового періоду кліматичних статистичних даних, за допомогою Data Science. Модель дозволяє проводити дослідження впливу глобальних змін температури на виникнення лісових пожеж. Удосконалено метод дешифрування супутникових знімків для ідентифікації пожежонебезпечних місць та визначення територій, уражених пожежами, яка заснована на спектральному аналізі температур яскравості. Зазначений метод при дешифруванні дозволяє виключити із знімків фрагменти, які покриті хмарами та зайняті водними об’єктами для встановлення просторово-часових характеристик пожеж. Реалізація даного методу також дозволить встановити території, уражені пожежами, та визначити їх клас пожежної небезпеки.торій, уражених п Вперше розроблено математичну модель прогнозування виникнення лісових пожеж на основі статистичної моделі Байєса, яка заснована на оцінюванні апостеріорних імовірностей таксаційних характеристик лісових виділів. Зазначена математична модель є основою для розробки програмного забезпечення прогнозування виникнення лісових пожеж та підвищує точність оцінювання зазначених апостеріорних імовірностей в середньому на 12-18 %. Удосконалено методику оцінки наслідків пожеж за даними дистанційного зондування Землі, яка на відміну від існуючих, адаптована на обробку знімків низької роздільної здатності та базується на встановленні пожежного індексу. Реалізація зазначеної методики дозволить підвищити точність оцінювання породного складу та площ уражених ділянок лісових угідь в середньому на 8-12 %, а також підвищити оперативність вирішення завдань у порівнянні з традиційними методиками у 25-30 разів. Створено інформаційну базу даних на основі керованої класифікації знімків, що дозволяє встановлювати породний склад деревних насаджень та підготовлювати знімки для подальшої обробки. Оброблені космічні знімки забезпечують широке охоплення лісових угідь, високу точність результатів, адже об'єктивна і своєчасна інформація моніторингу лісових насаджень необхідна для вирішення широкого класу прикладних завдань. Розроблений метод ідентифікації лісових пожеж допомагає виявляти їх на початковій стадії і приймати оперативні рішення, що сприяє подальшому оцінюванню наслідків пожеж. Створена база даних, що входить до функціоналу системи, не лише зберігає необхідну інформацію, але й дозволяє витягувати її за необхідності. Головною перевагою є те, що в ній зберігаються космічні знімки формату GeoTIFF і вона дає можливість структурувати їх. Зокрема, запропонована статистична модель Байєса та дешифрування космічних знімків підвищили достовірність запропонованих альтернативних рішень при прогнозуванні ризиків виникнення лісових пожеж. Це дозволяє підвищити ефективність (оперативність та достовірність) роботи компетентних органів, які спеціалізуються на нейтралізації наслідків пожеж. За результатами моделювання на основі використання статистичної моделі Байєса досягнуто підвищення точності прогнозування виникнення лісових пожеж, що забезпечує надійність вирішення надзвичайних ситуацій та підвищує достовірність прийняття управлінських рішень за рахунок створеного програмного комплексу в процесі виникнення катастрофічних ситуацій, спричинених лісовими пожежами. Наукові результати досліджень є внеском у розвиток теоретичних і прикладних основ розроблення й дослідження науково-методичного апарату з розробки моделей та методів прогнозування виникнення лісових пожеж. Перспективними шляхами подальших досліджень є розробка нових та удосконалення існуючих методик для мінімізації ризиків виникнення лісових пожеж на основі використання систем підтримки прийняття рішень.