Мухін, Вадим ЄвгенійовичЗінченко, Анастасія Олександрівна2021-04-052021-04-052020Зінченко, А. О. Система підтримки прийняття рішень для програмного комплексу автоматизованого формування розкладу сеансів кінотеатрів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Зінченко Анастасія Олександрівна. – Київ, 2020. – 83 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/40414Магістерська дисертація містить 83 с., 28 табл., 30 рис., список використаних джерел із 16 найменувань, 1 дод. Об’єкт дослідження – Задача автоматизації основних виробничих процесів кінотеатрів. Предмет дослідження - Метод автоматичного формування розкладу сеансів кінотеатрів. Мета роботи - Покращити програмний комплекс автоматизованого формування розкладу сеансів для кінотеатрів на основі статистичних даних та даних схожих фільмів. Методи дослідження – системного математичного аналізу, математичного прогнозування, математичного моделювання, статистичні. В ході виконання роботи розроблений метод автоматизованого формування розкладу сеансів кінотеатрів на основі статистичних даних, що складається з п’яти етапів: 1. Очистка та нормалізація вхідних даних; 2. Аналіз історії прокату фільму (якщо є); 3. Прогнозування кількості людей на можливий сет сеансів; 4. Аналіз додаткової інформації про сеанс; 5. Прогнозування можливого розкладу з можливого сету сеансів на 1 день. Під час аналізу предметної області були виявлені її слабкі місця, а дослідження аналогів показало, що жодна з програм не має в собі потрібного функціоналу. Для створення цього комплексу було проаналізовано основні різновиди математичних моделей та методів, розглянуто принципи побудови ансамблів, беггінгу та бустингу, досліджено приклади використання мереж з довгостроковою пам’яттю для вирішення схожого типу задач а також проведено детальний аналіз області кінематографії. В результаті роботи створено програму що відповідає поставленим вимогам, а через її модульність всі її частини можуть бути використані окремо для інших проектів в цій та схожих областях. Ця програма має допомогти власникам кінотеатрів спростити процес формування розкладу та забезпечити підвищення прибутку за рахунок аналізу статистичних даних схожих фільмів, що були в прокаті раніше та мета-даних нових фільмів. Сфера застосування – кінопрокат.ukкінотеатрмоделюваннянейронна мережапрогнозуванняпарсинг данихрозкладcinemasimulationneural networkforecastingdata parsingscheduleMaster Thesis83 с.519.854