Формування множини Парето в задачах пошуку раціонального компромісу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПанкратова, Наталія Дмитрівна
dc.contributor.authorШарапов, Євгеній Олександрович
dc.date.accessioned2022-02-16T08:01:10Z
dc.date.available2022-02-16T08:01:10Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstractenMaster's dissertation 108 p., 31 fig., 19. table, 1 appendix, 17 sources The object of research is complex systems with a large number of input and output parameters. The subject of the research is the methods of reconstruction of the Pareto set, coordination of the domains of arguments and values. The purpose of the study: 1) Develop and investigate methods for reconciling arguments domain and values domains for tabular functions. 2) Form a Pareto domain recovery model. Novelty: The use of neural networks to restore functional dependencies with subsequent forecasting of the Pareto area and correction using methods of matching the areas of values and definitions. The work carefully constructs methods for reconciling the areas of values and arguments for functions that they are given by tabular data. The approach of the artificial neural networks is used for this purpose. The resulting toolkit is used in the correction of the Pareto set, which is reconstructed using a combination of neural networks that include segmentation models. As a result, a model for constructing a Pareto set was created for a system of functions defined in tabular form, which allows to find a compromise when deciding on the modeling of a complex product.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація 108 с., 31 рис., 19. табл, 1 додаток, 17 джерел Об’єктом досліджень є процеси у складних системах із великою кількістю вхідних та вихідних параметрів. Предметом дослідження є методи формуваня множини Парето, узгодження областей значень та визначень. Мета дослідженя: 1. Розробити та дослідити методи узгодження областей значень та визначень для функцій за дискретно заданою вибіркою. 2. Створити модель формування множини Парето. Новизна: Використання нейронних мереж для формувая функціональних залежностей із подальшим формуванням множини Парето та корекції за допомогою методів узгодження областей значень та визначень. В роботі проводиться ретельна побудова методів узгодження областей значень та визначень для функцій, за дискретно заданою вибіркою. Для цього використовується апарат штучних нейронних мереж. В результаті отриманий інструментарій знаходить застосування у корекції множини Парето, яка формується із використанням комбінації нейронних мереж, що включають в себе моделі сегментації. В результаті було створено модель побудови множини Парето для системи функцій за дискретно заданою вибіркою, що дозволяє знаходити компроміс під час прийняття рішення щодо моделювання складного виробу.uk
dc.format.page108 с.uk
dc.identifier.citationШарапов, Є. О. Формування множини Парето в задачах пошуку раціонального компромісу : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Шарапов Євгеній Олександрович. - Київ, 2021. - 108 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/46507
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучні нейронні мережіuk
dc.subjectмножина паретоuk
dc.subjectмішане лінійне програмуванняuk
dc.subjectсегментаційні моделіuk
dc.subjectсистемний аналізuk
dc.subjectartificial neural networksuk
dc.subjectpareto setuk
dc.subjectmixed linear programminguk
dc.subjectsegmentation modelsuk
dc.subjectsystem analysisuk
dc.subject.udc007.52:519.6:539.3:681.3uk
dc.titleФормування множини Парето в задачах пошуку раціонального компромісуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sharapov_magistr.pdf
Розмір:
1.68 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи