Наукові Рубрики: Програмна інженерія Розумні системи та Інтернет речей Прикладні інформаційні системи та технології Мережеві та інтернет технології Інженерія знань Штучний та обчислювальний інтелект Математичні основи інформаційних технологій Машинне навчання та розпізнавання образів Інформаційна аналітика та аналітика даних Цифрові технології управління ІТ проектами Політика (мета та завдання) наукового видання: Метою видання є висвітлення та обговорення сучасних результатів наукових досліджень в області інформаційних технологій, а також практики їх застосування при вирішенні економічних, технологічних та технічних проблем і розвитку на цьому базисі методологій та інструментальних засобів цифрової трансформації суспільства. Науковий журнал «Сучасні інформаційні технології» є фаховим виданням для наступних спеціальностей: F2 – Інженерія програмного забезпечення F3 – Комп’ютерні науки F6 – Інформаційні системи і технології G5 – Електроніка, електронні комунікації, приладобудування та радіотехніка Науковий профіль видання (назва кластеру): Інформаційні технології та електроніка Завданнями видання є: Визначення складових елементів та структури впливу інформаційних технологій на інноваційний розвиток країни. Формулювання нових ідей, принципів та гіпотез для вирішення сучасних проблем у сфері інформаційних технологій та представлення конструктивних методів їх вирішення. Висвітлення аспектів розробки теоретичних основ нових інформаційних технологій та їх експериментальної верифікації. Обмін досвідом розробки та застосування нових моделей та методів інформатизації. Головний редактор Доктор технічних наук, професор, декан факультету інформаційних технологій Київського національного університету імені Тараса Шевченка Віталій Євгенович Снитюк. Google Scholar ORCID: 0000-0002-9954-8767 SCOPUS e-mail: dekan.fit.knu@gmail.com
Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 01033, Київ, вулиця Володимирська, 60
Авторське право (c) 2025 Сучасні інформаційні технології Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
АНАЛІТИЧНИЙ ОГЛЯД КОНТЕНТНОЇ ТА КОЛАБОРАТИВНОЇ ФІЛЬТРАЦІЙ У РЕКОМЕНДАЦІЙНИХ СИСТЕМА
Вступ. За стрімкого зростання обсягу цифрового контенту рекомендаційні системи стають ключовим інструментом для надання персоналізованих пропозицій. Вони сприяють відкриттю нових фільмів, музики та товарів, підтримуючи зацікавленість користувачів у використанні платформ. Актуальність дослідження алгоритмів рекомендаційних систем зумовлена необхідністю вдосконалення їхньої роботи для задоволення індивідуальних уподобань користувачів. Ця робота являє собою огляд та аналітичне дослідження алгоритмів рекомендаційних систем. Метою цієї роботи є систематизація, класифікація та критичний аналіз двох основних підходів у рекомендаційних системах: фільтрації на основі вмісту (контентної) та колаборативної фільтрації. Методи. Огляд існуючих методів рекомендаційних систем, порівняльне й аналітичне дослідження. Результати. Проаналізовано алгоритми рекомендаційних систем. Дано формальне визначення задачі рекомендацій, де вподобання користувачів моделюються як функціональна залежність від властивостей об’єктів. У межах фільтрації на основі вмісту розглянуто використання класифікаційних алгоритмів, таких як наївний баєсів класифікатор, і дерев рішень, а також алгоритму Роккіо, який застосовує релевантний зворотний зв’язок для оновлення профілю користувача. Проведено аналіз сильних і слабких сторін різних мір подібності між векторами. У колаборативній фільтрації досліджено memory-based підхід (user-based та item-based методи) і model-based техніки з акцентом на алгоритмі k-NN. Для подолання недоліків окремих методів запропоновано гібридний підхід, який об’єднує їхні переваги. Представлено способи інтеграції систем у гібридну модель, що дає змогу покращити точність рекомендацій. Висновки. Результати роботи виокремлюють особливості зазначених методів фільтрації, демонструють вплив реалізації алгоритмів і вхідних даних на точність рекомендацій і час відповіді. Аналіз недоліків підкреслює значення комбінованого використання алгоритмів фільтрації для підвищення ефективності рекомендаційних систем, що робить гібридний підхід перспективним напрямом для подальших досліджень і впровадження.
алгоритм Роккіо, векторна модель, гібридна фільтрація, колаборативна фільтрація, контентна фільтрація, рекомендаційні системи.
Авторське право (c) 2025 https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ЕФЕКТИВНІ МЕТОДИ ВИВЧЕННЯ ПАТЕРНІВ ПРОЄКТУВАННЯ: АНАЛІЗ СУЧАСНИХ ТЕНДЕНЦІЙ І ОСВІТНІХ ПРАКТИК
Вступ. Визначення ефективних методів вивчення як класичних, так і новітніх патернів проєктування програмного забезпечення, з урахуванням сучасних вимог до його розроблення є актуальним завданням. В основу цього дослідження покладено аналіз новітніх тенденцій щодо практичного застосування різних патернів у процесі розроблення програм, визначення їхньої популярності та пошук методів, що забезпечать ефективніше опанування майбутніми ІТ-фахівцями архітектури застосунків. Методи. У процесі дослідження використано методи аналізу й узагальнення інформації, отриманої з відкритих джерел, зокрема, з наукових публікацій, тез, статей, навчальних планів, робочих програм навчальних дисциплін, силабусів та інших нормативних документів. Проаналізовано робочі програми навчальних дисциплін (силабуси) кількох провідних університетів, що дозволило виокремити ефективні методи для вивчення патернів проєктування програмного забезпечення для майбутніх ІТ-фахівців. Результати. Аналіз навчальних програм показав, що в університетах України увага зосереджена переважно на вивченні класичних патернів проєктування GoF, що дещо обмежує якість підготовки студентів до роботи з новітніми технологіями. Порівняно з традиційними методами навчання, зокрема, читанням лекцій, проведенням лабораторних занять, використанням UML-діаграм для візуалізації програмних кодів, метод проєктів виявився більш ефективним. Висновки. Ефективним методом вивчення патернів проєктування є поєднання класичних лекцій з інтерактивними заняттями та застосуванням методу проєктів. Це сприяє кращому розумінню матеріалу і підготовці студентів до розв'язання реальних задач, які зазвичай є більшими за обсягом і складнішими порівняно з окремою лабораторною роботою, і потребують навичок аналізу і синтезу. Зважаючи на наявні вимоги з боку ринку праці, доцільно оновити навчальні програми, удосконаливши їхній зміст і структуру, зокрема і завдяки впровадженню ефективніших методів навчання.
патерни проєктування, методи навчання, метод проєктів
УПРАВЛІННЯ SDN-МЕРЕЖЕЮ ДАТА-ЦЕНТРІВ НА БАЗІ МОДИФІКОВАНОГО ПІДХОДУ DEVOFLOW
Вступ. Досліджено особливості реалізації рівня управління SDN-мереж під час обслуговування різних за обсягом потоків дата-центрів на основі технології Hedera, протоколу OpenFlow та підходу DevoFlow. Розподіл функцій оброблення, збору статистичних даних та періодичності оновлення статистичних даних впливають як на обсяг службової інформації, так і на ефективність та оперативність управління щодо розподілу вхідного трафіка для балансування навантаження. Метою роботи є модифікація підходу Hedera за рахунок перерозподілу функцій класифікації потоків та адаптивного управління залежно від обсягу потока на рівні управління, а також розроблення алгоритму визначення допустимого часу надсилання статистичних даних від комутаторів на SDN-контролер. Методи. Використано метод системного аналізу та декомпозиції для дослідження складних систем, методи збору даних про стан мережі, а також евристичні правила для визначення обсягу службового трафіка. Результати. У результаті проведеного аналізу особливостей побудови і роботи таких технологій, як Hedera та DevoFlow, запропоновано модифіковану архітектуру побудови рівня управління та визначено основні функції програмних модулів, які дають змогу підвищити ефективність роботи SDN-контролерів. А саме, завдяки зміні порядку збору й оброблення службової інформації на обладнанні SDN-мережі дата-центрів і поверненню до централізованого типу управління. Визначено підходи щодо класифікації вхідних потоків та їх розбиття на малі „mice-flows”, середні „medium-flows” і великі потоки „elephant-flows”, що дозволяє в подальшому використовувати багатошляхову маршрутизацію для ефективнішого використання ресурсів мережі. Також у цій статті запропоновано алгоритм визначення допустимого часу надсилання статистики від комутаторів (метод push-based), який враховує динаміку зміни навантаження в лініях у мережі, кількість активних сесій і базується на евристичному правилі обмеження обсягу службового трафіка. Висновки. Розроблено модифіковану архітектуру рівня управління на базі підходу DevoFlow та визначено основні функції програмних модулів SDN-контролера мережі дата-центрів. Розроблено аналітичні залежності для визначення допустимого часу надсилання статистичних даних від комутаторів на SDN-контролер, які враховують поточний стан завантаженості мережі. А також проведено ряд експериментів для обґрунтування обраного методу отримання статистичних даних і підтвердження достовірності запропонованого алгоритму допустимого часу надсилання статистичних даних від комутаторів на SDN-контролер.
Software-defined Networking, дата-центр, OpenFlow, Hedera, DevoFlow, elephant-flows, mice-flows, SDN-контролер, OpenFlow Switch, таблиця потоків.
СИСТЕМА ДЛЯ ПОШУКУ ВИБУХОНЕБЕЗПЕЧНИХ ПРЕДМЕТІВ У СКЛАДІ МОБІЛЬНОГО ГУСЕНИЧНОГО РОБОТА З КЕРУВАННЯМ ІЗ КВАДРОКОПТЕРА ЗА ДОПОМОГОЮ МАШИННОГО ЗОРУ
Вступ. Результати, описані в цій статті, є початком досліджень команди проєкту у сфері розроблення роботизованих систем виявлення вибухонебезпечних предметів. Дослідження проводились у лабораторних умовах і в них розглянуто лише загальну концепцію та визначення напрямів подальших досліджень. Подальші дослідження заплановано проводити в реальних умовах або наближених до них. Запропоновано систему виявлення вибухонебезпечних предметів на базі імпульсного металошукача K158, мікроконтролера та мобільної гусеничної платформи Keyestudio Mini Tank V3.0. Запропоновано інтеграцію з квадрокоптером, оснащеним комп'ютерним зором, що дає змогу здійснювати точне наведення та дистанційне керування. Описано структуру системи, принцип взаємодії компонентів, логіку прийняття рішень і математичну модель функціонування. Методи. Використано методи моделювання функціональних підсистем, комп'ютерного осцилографічного аналізу електричних сигналів, математичного моделювання кінематики гусеничного робота в координатах XY, а також алгоритмічного проєктування автомата керування. Для перевірки взаємодії з квадрокоптером застосовано метод віртуального тестування у симуляційному середовищі з використанням машинного зору. Реалізацію оброблення сигналів здійснено засобами програмування мікроконтролера на основі порогової фільтрації. Результати. Результати демонструють чітке розділення сигналів за наявності та відсутності металу. У фоновому режимі фіксується стабільна нульова лінія, а при виявленні цілі — серія імпульсів із частотою 125–150 Гц і струмом до 625 мА. Це забезпечує достовірну ідентифікацію об’єктів у реальному часі. Усі вузли, включно з модулем живлення та бездротового зв’язку, показали стабільну роботу. Наведення за допомогою машинного зору досягло точності ±20 см. Загалом система продемонструвала надійність і ефективність у лабораторних умовах. Висновки. Запропонована система виявлення вибухонебезпечних об’єктів об’єднує переваги аналогового сенсора, цифрової обробки сигналу, мобільної платформи та повітряної координації. Простота, автономність і низька вартість роблять її придатною для застосування у зонах ризику.
вибухонебезпечні предмети, Arduino, імпульсний металошукач, гусеничний мобільний робот, квадрокоптер, машинний зір, автономне керування, виявлення металів
МЕТОД УЗГОДЖЕНОГО ЗА РУХОМ ЧАСОВОГО Ф’ЮЖНА ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ТА ВІДСТЕЖЕННЯ БПЛА
Вступ. Виявлення та відстеження безпілотних літальних апаратів (БПЛА) у відеопотоках є критично важливим завданням сучасного моніторингу повітряного простору. Водночас воно залишається складним через малі розміри, швидкий рух БПЛА та їхню схожість із птахами чи фоновими об’єктами. Типові детектори формують нестабільні результати, які залежать від кадрів, а класичні трекери часто дають хибні спрацьовування та помилки детекції. Метою цієї роботи є стабілізація детекцій БПЛА додаванням до стандартного детекції-трекінг пайплайну спеціального методу часово-просторового ф’южна, чутливого до характеру руху об’єкта. Методи. Базову систему RT-DETR + ByteTrack розширено за допомогою легкого методу узгодженого з рухом згладжування (MCF), який не залежить від навчання. Цей метод: (i) агрегує історію обмежувальних рамок за останні п’ять кадрів, (ii) усереднює просторові координати та рівні довіри, (iii) штрафує знайдені об’єкти, у яких короткочасні зміни швидкості або кута перевищують емпірично обрані пороги. Жодні ознаки зовнішності чи додаткове навчання не потрібні, тож рішення працює в реальному часі на одному GPU. Результати. Експерименти на розміченому наборі відео з БПЛА показують, що запропонований метод підвищує MOTA з 0.533 до 0.591, Precision – із 73 % до 84 %, а кількість помилок ідентифікації зменшується із 60 до 28 (покращення на 53 % у стабільності ідентифікації). Recall трохи знижується з 90 % до 76 %, що відображає свідомий компроміс: система відфільтровує нестабільні або нехарактерні для БПЛА траєкторії, щоб покращити точність і зменшити кількість хибних спрацьовувань. Оцінювання проведено на понад 1 000 відеозаписах, що забезпечує надійність результатів у різноманітних умовах польоту. Висновки. Запропонований метод ф’южна суттєво покращує як точність, так і стабільність результатів у послідовності кадрів відеовідстеження, практично не збільшуючи обчислювальні витрати. Його можна легко інтегрувати у вже наявні системи детекції та трекінгу. Метод особливо ефективний для застосування в реальному часі, хоча його продуктивність може знижуватися у випадках різких або непередбачуваних маневрів БПЛА поза межами заздалегідь визначених параметрів руху.
Прикладні інформаційні системи та технології
БПЛА, трекінг об’єктів, детекція об’єктів, алгоритм ф’южна, фільтр руху, RT-DETR, ByteTrack
МОДЕЛЬ ОЦІНЮВАННЯ РОБАСТНОСТІ ТА ЖИВУЧОСТІ МОБІЛЬНИХ РОБОТИЗОВАНИХ ПЛАТФОРМ З УРАХУВАННЯМ НАДІЙНОСТІ
Вступ. Розроблено комплексну модель надійності, робастності та живучості мобільної роботизованої платформи (МРП) із послідовно-паралельною архітектурою. Метою роботи є проведення математичного моделювання й аналізу надійності елементів МРП на основі законів розподілу Вейбулла й експоненціального закону, а також оцінювання впливу резервування та структурної надмірності на загальну стійкість системи до відмов. Встановлено, що критичними елементами МРП є: шасі, двигун, контролер, оскільки вони послідовно з’єднані та мають низький рівень відмовостійкості без резервування, на відміну від паралельно з’єднаних сенсорних і комунікаційних компонентів. Методи. До методів належать такі: методи розрахунку надійності з використанням послідовно-паралельних схем; оцінювання часу безвідмовної роботи (MTTF); моделювання з використанням розподілу Вейбулла й експоненціального розподілу; чутливості для аналізу впливу елементів на надійність системи; оцінювання робастності та живучості системи в умовах змін середовища або несправностей. Результати. На основі побудованих моделей отримано числові значення MTTF для всіх елементів МРП. Найвищі показники безвідмовної роботи зафіксовано для шасі (135 412 год) та акумуляторної батареї (124 914 год), тоді як найменшу надійність демонструють комунікаційні модулі Wi-Fi (80 000 год) та BLE (70 000 год). Значення MTTF усієї МРП становить 21 188 год, близько 2,4 року безперервної експлуатації. Побудовані графіки чутливості показали, що найбільший вплив на загальну надійність мають шасі, контролер і двигун. Вони є пріоритетними для резервування або створення деградованих режимів. Робастність системи за однієї відмови (Δ ≤ 1) оцінено через зниження ймовірності безвідмовної роботи. Проте із часом (понад 100 000 год) надійність знижується нижче 5 %, що підкреслює важливість обліку зносу компонентів. Для підвищення живучості МРП має працювати за відмови до двох платформ, планувати маршрути за надійністю, підтримувати деградований режим і динамічно перерозподіляти завдання. Висновки. Запропонована модель дає змогу з високою точністю оцінювати надійність МРП з урахуванням її структури, типу з’єднань і функціональних особливостей елементів. Результати вказують на необхідність резервування критичних компонентів і підвищення робастності системи для забезпечення стійкості до відмов. Представлену методику можна використовувати для планування сервісного обслуговування, прогнозування життєвого циклу й оптимізації роботи МРП у динамічному середовищі.
мобільна роботизована платформа (МРП), надійність, робастність, послідовно-паралельна структура, чутливість компонентів, оптимізація маршрутів.
ОПТИМІЗАЦІЯ ОБСЯГУ МЕТАДАНИХ У СУЧАСНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ: МЕТОДИ, ІНСТРУМЕНТИ Й АЛГОРИТМІЧНІ ПІДХОДИ
В с т у п. Дослідження питання оптимізації обсягу метаданих спрямовано на досягнення балансу між достатністю опису й ефективністю системи. Надмірний обсяг метаданих може перевантажувати системи, а недостатній – ускладнювати доступ до даних. Водночас зростаючий обсяг даних ускладнює роботу з метаданими, оскільки їхнє створення, зберігання та оброблення вимагають значних ресурсів. Оптимізація обсягу метаданих стала важливим завданням для організацій, які прагнуть досягти ефективного управління інформацією. Виклики, пов'язані з обсягом метаданих: надмірність, недостатність, дублювання, динамічність даних, невідповідність стандартам. М е т о д и. Розглянуто теоретичні основи, практичні методи, інструменти (Collibra, Apache Atlas, Talend Metadata Manager, AI-алгоритми) та переваги оптимізації обсягу метаданих (зменшення витрат, покращення продуктивності, підвищення якості даних, гнучкість і масштабованість, покращення аналітики). Р е з у л ь т а т и. Запропоновано комплексну стратегію оптимізації метаданих, адаптовану для ІТ-середовища. Показано, що використання систематичного підходу, включаючи аналіз, стандартизацію, автоматизацію та інтеграцію новітніх технологій, дає змогу значно зменшити витрати та покращити керування даними. Представлено алгоритм оптимізації обсягу метаданих, що може бути адаптований для різних сфер застосування, таких як бази даних, системи управління контентом чи великі дані. В и с н о в к и. Запропонований алгоритм враховує: оцінювання корисності метаданих із використанням нормалізації метрик для уніфікації шкал оцінювання та з визначенням корисності кожного елемента метаданих; відбір метаданих (фільтрація, кластеризація); стиснення метаданих; автоматичну оптимізацію з використанням моделей машинного навчання та динамічного налаштування; перевірку й адаптацію. Алгоритм може бути розширений або змінений залежно від специфіки задачі.
метадані, оптимізація, управління, інформація, динамічність, адаптивність, релевантність, продуктивність, якість, алгоритм, стиснення
Авторське право (c) 2025 Сучасні інформаційні технології https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ГІБРИДНА ХМАРНА ІТЕЛЕКТУАЛЬНА ТРАСПОРТНА IOT-СИСТЕМА МОНІТОРИНГУ ДОРОЖНЬОГО ТРАФІКА ЖИТЛОВОГО МІКРОРАЙОНУ
В с т у п . Запропоновано нову архітектуру інтелектуальної транспортної системи (ІТС), що використовує технології інтернету речей (IoT) і хмарну платформу Azure. Наукова новизна полягає у розробленні архітектури, що поєднує граничні обчислення, хмарні сервіси й алгоритми машинного навчання для адаптивного керування дорожнім рухом на основі даних у реальному часі. Розроблена архітектура дозволяє ефективно обробляти інформацію про стан транспортних потоків, здійснювати їхнє моделювання й автоматично регулювати сигнали світлофорів із метою зниження заторів. Ефективність архітектури перевірено через серію експериментів, спрямованих на розпізнавання транспортних засобів, оптимізацію керування світлофорами та моніторинг транспортної ситуації в реальному часі. М е т о д и . Використано метод імітаційного комп’ютерного моделювання для керування інтелектуальною транспортною системою, метод навчання з підкріпленням для навчання інтелектуальної транспортної системи,метод комп’ютерного зору для розпізнавання транспортних засобів. Р е з у л ь т а т и . Запропонована архітектура ІТС базується на IoT-технологіях і дозволяє збирати й аналізувати дані про дорожній трафік у режимі реального часу. Розроблену систему протестовано на різних ділянках міського мікрорайону з різними рівнями транспортного навантаження. Експерименти показали, що система здатна адаптивно змінювати сигнали світлофорів на основі аналізу транспортної ситуації, що дозволяє значно покращити пропускну спроможність доріг і зменшити затори. Вис н о в к и . Результати проведених експериментів підтвердили ефективність запропонованої архітектури інтелектуальної транспортної системи. У подальших дослідженнях можливо вдосконалити систему завдяки впровадженню складніших алгоритмів штучного інтелекту для автоматизації прийняття рішень щодо керування світлофорами.
інтелектуальна транспортна система, хмарна платформа, оптимізація транспортної системи, проєктування архітектури IoT-системи.
КОНЦЕПТУАЛЬНА МОДЕЛЬ ІНТЕЛЕКТУАЛІЗОВАНОГО КЕРУВАННЯ МЕРЕЖНИМИ РЕСУРСАМИ ЗА РЕАЛІЗАЦІЇ ПАРАДИГМИ SDN/NFV
В с т у п . З розвитком і поширенням мережних технологій, проблема ефективного керування мережами зв’язку набуває все більшої актуальності. Одним із підходів для розв’язання цієї проблеми є використання віртуалізації мережних пристроїв, а саме концепції програмно-конфігурованих мереж (SDN) і віртуалізації мережних функцій (NFV), які дозволяють використовувати неспеціалізоване обладнання, включно з обладнанням на архітектурі процесорів х86, та роблять мережі ефективнішими за рахунок оптимального використання та розподілення ресурсів. Завдяки цьому з’являється можливість використання власних моделей і методів для керування мережами зв’язку. Метою роботи є пошук та розроблення концептуальної моделі інтелектуалізованого керування мережними ресурсами у програмно- конфігурованих мережах, яка на відміну від існуючих може динамічно виділяти ресурси, залежно від потреб мережі та бути пристосованою до можливих незначних розбіжностей між отриманими даними та реальними потребами в умовах дії зовнішніх і внутрішніх дестабілізуючих факторів. М е т о д и . Використано нейромережні методи, методи нечіткої логіки й методи імітаційного моделювання. Р е з у л ь т а т и . У роботі запропоновано концептуальну модель керування мережними ресурсами, що базується на гібридній нейронній мережі з використанням нечіткої логіки та нечіткого продукційного виведення (ANFIS), що дозволяє динамічно реагувати на потреби мережі та менш чутлива до швидкого старіння одержаних даних щодо її потреб. Отримана модель була протестована на змодельованій мережі зв’язку у середовищі MATLAB у двох сценаріях, з низьким і високим навантаженням на мережу, та показала хороший результат, який дозволяв віртуальним пристроям обробляти запити без перевантажень і мати певний запас обчислювальних можливостей для ефективної роботи й можливого незначного зростання потреб мережі. В и с н о в к и . Розроблена модель керування мережними ресурсами в середовищі MATLAB показала високу ефективність, що доводить необхідність та актуальність подальших досліджень із використання нечіткої логіки у керуванні мережами.
телекомунікаційна мережа, керування мережними ресурсами, нечітка логіка, нейронні мережі, віртуалізація мережних функцій, програмно-конфігуровані мережі, ANFIS, MATLAB.
ГРУПУВАННЯ МІКРОПОСЛУГ ДЛЯ ВИКОРИСТАННЯ НЕПОВНО ЗАЛУЧЕНИХ РЕСУРСІВ
В с т у п . Завдання оптимізації використання ресурсів хмарних систем має високий пріоритет, оскільки ця технологія стала широко розповсюдженою та легкодоступною. Поширеною практикою є створення ефективних сервісів, які легко адаптуються до різних типів продуктів, наприклад, безсерверні (serverless) технології, пропрієтарні бази даних і програмне забезпечення, оптимізоване для хмари. Тестування продуктивності хмарних застосунків стало значно простішим із появою Docker і Kubernetes, що додатково збільшило попит на хмарні ресурси. Оскільки значна кількість ресурсів витрачається на розроблення й обслуговування хмарної інфраструктури, важливо розуміти, як ці ресурси можна оптимізувати. М е т о д и . Основна ідея полягає в реорганізації хмарної інфраструктури так, щоб програмне забезпечення розподілялося по серверних групах, а не серверах, за принципом комплементарності, що означає наближення навантаження на апаратне забезпечення до повного. Для формування комплементарних груп використовують методи кластеризації (K-Means), задача про множинний рюкзак, жадібний алгоритм, сортування, бінарний пошук, перемішування та поділ на основі середнього значення та стандартного відхилення. Додатково для візуалізації пропонують алгоритми FastDTW та Z-масштабування. Р е з у л ь т а т и . Розглянуто ключові характеристики комп’ютерних систем, які можна виміряти та на які можна впливати. Ці характеристики включають пропускну здатність каналів передачі, оцінку продуктивності на основі затримки, обсяг оперативної та постійної пам’яті, обчислювальну потужність і кількість ядер. Запропоновано алгоритм для визначення комплементарних екземплярів мікросервісів, які могли б ефективно використовувати серверні ресурси. Спочатку екземпляри мікросервісів класифікують за їх місткістю ключового ресурсу. В и с н о в к и . Запропоновано алгоритм, який оптимізує використання ресурсів хмарної системи за допомогою ефективного розподілу навантаження доповнених мікросервісів між різними серверними групами. Оптимізація полягає в максимізації застосування серверних ресурсів шляхом заповнення його вільного часу іншими мікросервісами й, отже, зменшенням простою серверів. Це, своєю чергою, сприятиме покращенню загальної продуктивності хмари та зменшенню витрат на обслуговування хмарних інфраструктур. Наведений підхід застосовують як до мікросервісів, так і до монолітів, з описаними мінімальними змінами. Цей алгоритм може бути корисним для постачальників хмарних послуг та організацій, які використовують хмарні середовища для розгортання своїх застосунків.
групування мікросервісів, процесорна ефективність, оптимізація використання енергії, хмарні системи, мікросервісна архітектура.
“MANAGER-DISPATCHER”:ПАТЕРН ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ АДАПТИВНОЇ ПОВЕДІНКИ ПРОГРАМНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ ПОДІЙ
В с т у п . Адаптивна поведінка сучасних програмних систем стає ключовим чинником їх успішного функціонування в умовах зовнішніх і внутрішніх дестабілізуючих факторів. Програми, які працюють із критичними даними або виконують важливі операції, повинні забезпечувати безперервність роботи, незважаючи на збої, атаки чи помилки. Для досягнення цієї мети пропонують різні підходи. Одним із них є застосування патернів проєктування, які дозволяють забезпечити надійність та адаптивність системи. У цій статті представлено патерн “Manager-Dispatcher”, який поєднує властивості патернів “Publish-Subscribe” та “Strategy” для забезпечення адаптивної поведінки програмних систем за рахунок оброблення подій. М е т о д и . Для розроблення патерну “Manager-Dispatcher” використано методи модульного проєктування та динаміч- ного оброблення подій. Патерн передбачає автоматичний вибір стратегії функціонування модуля на основі подій, що відбуваються у системі. Проведено теоретичний аналіз існуючих підходів до адаптації поведінки системи і на основі цього розроблено новий патерн, який дозволяє динамічно змінювати стратегії роботи модулів у відповідь на змінні умови середовища, які визначаються подіями у системі. Розглянуто кілька гіпотетичних сценаріїв застосування для ілюстрації роботи патерну. Розроблено й описано приклад програмної системи із застосуванням патерну. Р е з у л ь т а т и . Розроблений патерн “Manager-Dispatcher” дозволяє програмним модулям автоматично адаптувати стратегії функціонування на основі подій у системі. Основні переваги патерну включають модульність, розширюваність та адаптивність поведінки. Патерн може бути корисним у вбудованих системах, системах реального часу й інтерактивних інтерфейсах, де важливо забезпечити швидку та гнучку реакцію на події. В и с н о в к и . Патерн “Manager-Dispatcher” пропонує перспективний підхід до проєктування адаптивних програмних систем, орієнтованих на події. Завдяки можливості динамічної зміни стратегій функціонування, патерн забезпечує високий рівень гнучкості в умовах динамічних змін. У подальших дослідженнях планується вдосконалення патерну та розроблення інструментів для його полегшеного впровадження і тестування. Запропонований підхід сприяє побудові модульних та адаптивних систем, здатних забезпечувати стабільне функціонування навіть у складних умовах.
патерни проєктування, адаптивна поведінка, оброблення подій, автономні системи.
РОЗРОБЛЕННЯ НОВОГО ПОКАЗНИКА ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ СТІЙКОСТІ ТА ЙОГО ОЦІНЮВАННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ БАГАТОВИМІРНОЇ ПОЛІНОМІАЛЬНОЇ РЕГРЕСІЇ
В с т у п . Функціональна стійкість розподілених систем стає все важливішим поняттям із розвитком інформаційних технологій. Набуває актуальності певна формалізація цього поняття. Математична формалізація функціональної стійкості у вигляді її показників і критеріїв відбувається вже не перше десятиліття. Особливу роль тут відіграють саме показники функціональної стійкості, яких сформульовано вже не так і мало. Однак головним недоліком більшості з них є те, що окрім своєї високої обчислювальної складності, ці показники ще й залежать від багатьох інших параметрів, або те, що вони недостатньо повно описують функціональну стійкість розглядуваної розподіленої системи. В цій роботі введено новий показник функціональної стійкості, у якого відсутній другий із згаданих недоліків. Перший недолік усувають завдяки використанню оцінювання, основаного на багатовимірній поліноміальній регресії. М е т о д и . Використано методи комп’ютерного моделювання та наближення. Р е з у л ь т а т и . Як спосіб розроблення нового показника функціональної стійкості вибрано модифікацію існуючого показника, відомого в літературі як імовірність справності. Висунувши певні припущення та провівши деякі перетворення, отримано величину, яка має певні хороші властивості, а саме: вказана величина міститься строго в проміжку від нуля до одиниці, а також чим більшою вона є, тим більш функціонально стійкою можна вважати розглядувану розподілену систему. Проте отриманий показник функціональної стійкості вимагає дуже багато обчислень, тому здійснено спробу побудови оцінки цього показника за допомогою методів наближення. В межах указаного дослідження було вивчено можливості застосування багатовимірної поліноміальної регресії. Як показало комп’ютерне моделювання, для досягнення точності, рівної, в середньому, двом відсоткам, достатньо використовувати п’ятивимірну поліноміальну регресію четвертого степеня. Подальше підвищення степеня п’ятивимірної регресійної моделі не даватиме значущого зменшення похибки. В и с н о в к и . Введений у роботі показник функціональної стійкості є зручним засобом для дослідження функціональної стійкості розподілених систем. Однак він вимагає значної кількості обчислень. Із цією метою представлено метод оцінювання вказаного показника, який дозволяє достатньо точно обчислити введений показник функціональної стійкості.
функціональна стійкість, показник, наближення, оптимізація, регресія, функції багатьох змінних.
ГІБРИДНИЙ МЕТОД ГОРИЗОНТАЛЬНОГО І ВЕРТИКАЛЬНОГО МАСШТАБУВАННЯ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ РЕСУРСІВ
В с т у п . Підвищення ефективності використання обчислювальних ресурсів кластера при дотриманні встановлених рівнів QoS є критично важливим завданням у керуванні ІТ-інфраструктурою. Динамічне керування обчислювальними ресурсами, зокрема вертикальне та горизонтальне масштабування, є інструментом, що дозволяє автоматизувати процеси адаптації застосунків до динамічних навантажень. Метою цієї роботи є підвищення ефективності існуючих методів масштабування за допомогою їхнього комбінування. М е т о д и . Запропоновано гібридний метод масштабування з використанням модуля координації. Цей модуль узгоджує роботу компонентів вертикального та горизонтального масштабування на основі заданих обмежень, пріоритетів і поточного стану системи. Модуль координації відповідає за підвищення ефективності обох компонентів масштабування і запобігає неузгодженості у процесі конфігурації кількості екземплярів застосунку та запитів на обчислювальні ресурси. Р е з у л ь т а т и . Для досягнення поставленої мети розроблено гібридний метод вертикального та горизонтального масштабування з використанням координації компонентів на основі пріоритетів. Пріоритетна конфігурація визначає порядок роботи компонентів під час узгодження їхньої роботи. У випадку горизонтально-вертикального порядку непріоритетний вертикальний компонент не впливає на конфігурацію пріоритетного горизонтального компонента. Проведено оцінювання розробленого методу на основі моделювання роботи застосунку з навантаженням, що містить постійну сезонність. Експерименти демонструють зменшення збиткового резервування обчислювальних ресурсів кластера на 65 % порівняно зі статичними запитами. В и с н о в к и . Розроблений метод можна застосувати для підвищення ефективності використання ресурсів у кластерах під час динамічних навантажень порівняно з базовими методами масштабування. У подальших дослідженнях необхідно оцінити метод на реальній інфраструктурі. Також варто дослідити роботу гібридного методу з використанням предиктивного підходу.
інформаційні технології, інформаційні системи, керування ресурсами, масштабування, IT-інфраструктура, вертикальне масштабування, горизонтальне масштабування.
ЗАСТОСУВАННЯ ТА АНАЛІЗ ФОРМАЛЬНИХ МЕТОДІВ ОЦІНЮВАННЯ РЕЛЕВАНТНОСТІ АВТОМАТИЧНО СТВОРЕНИХ РЕФЕРАТІВ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕКСТІВ
В с т у п . Розглянуто існуючі підходи до оцінювання якості автоматично створених рефератів інформаційних текстів. Дано огляд методів автоматичного реферування, включаючи класичні підходи та сучасні моделі на основі штучного інтелекту. Огляд містить екстрактивні методи реферування, такі як TF-IDF та PageRank, а також графові методи, зокрема TextRank. Особливу увагу приділено абстрактним підходам, що включають моделі Generative Pretrained Transformer (GPT) і Bidirectional and Auto-Regressive Transformers (BART). Оцінювання якості генерованих рефератів виконують за допомогою кількісних метрик оцінювання релевантності рефератів, зокрема і ROUGE та BLEU. М е т о д и . Проаналізовано кілька підходів до автоматичного реферування текстів. Класичні екстрактивні методи, зокрема і TF-IDF, обчислюють важливість термів на основі частоти їхнього вживання в документі та в колекції документів. PageRank і TextRank використовують графові моделі для визначення значущості речень на основі зв’язків між ними. Абстрактні методи, такі як GPT і BART, генерують нові речення, що стисло передають зміст оригінального тексту. Оцінювання ефективності кожного підходу здійснюється метриками ROUGE і BLEU, які вимірюють збіг між автоматично згенерованими рефератами й еталонними текстами. Особливу увагу приділено аналізу їхньої точності, гнучкості, вимогам до ресурсів і простоті реалізації. Р е з у л ь т а т и . Результати дослідження свідчать, що метрики ROUGE показують хорошу точність у вимірюванні збігів n-грам (послідовностей з n слів), тоді як BLEU ефективна у завданнях машинного перекладу, але може не враховувати деякі синтаксичні особливості тексту. Оцінювання методів автоматичного реферування за допомогою цих метрик показала, що екстрактивні методи реферування, такі як TF-IDF, є ефективними для оброблення простих текстів, але можуть втратити важливий контекст у складних текстах. PageRank і TextRank дозволяють враховувати зв’язки між реченнями, проте можуть давати менш релевантні результати для текстів із слабко вираженими структурними зв’язками. Абстрактні моделі GPT і BART забезпечують гнучкіший підхід до реферування, створюючи нові речення, що краще передають зміст, однак потребують значних обчислювальних ресурсів і складні у впровадженні. В и с н о в к и . Поєднання класичних і сучасних методів автоматичного реферування текстів дозволяє досягти вищої якості результатів. Важливо враховувати специфіку тексту та вимоги до кінцевого результату, адаптуючи обрані підходи та метрики відповідно до завдання.
автоматичне реферування, екстрактивні методи, абстрактні методи, GPT, BART, ROUGE, BLEU, TextRank, PageRank, TF-IDF.
ВИКОРИСТАННЯ МУРАШИНОГО АЛГОРИТМУ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗАННЯ НЕЧІТКОЇ ЗАДАЧІ КОМІВОЯЖЕРА
В с т у п . Сформульовано та наведено методику пошуку оптимальної тривалості маршруту для розв’язання задачі комівояжера у випадку визначення часу переміщення між містами у вигляді нечітких трапецієподібних чисел. Метою роботи є розроблення алгоритму на основі оптимізації колонії мурах і використання цього методу для розв’язування задач комівояжера з достатньо великою кількістю міст транспортної мережі. М е т о д и . Використано метод на основі алгоритму оптимізації мурашиної колонії. Р е з у л ь т а т и . Для досягнення поставленої мети запропоновано схему реалізації оптимізаційного алгоритму, що за умови невеликої кількості ітерацій дозволяє отримувати наближені до оптимальних розв’язків результати пошуку шляхів у нечіткій задачі комівояжера. Запропонований підхід може бути використаний для пошуку раціонального шляху в ситуаціях із неточно заданою тривалістю переміщень між містами. Показано, що вибір основних параметрів алгоритму оптимізації колонії мурах суттєво не впливає на якість отриманого наближеного розв’язку. Приклади використання алгоритму підтверджують конструктивність підходу для розв’язання задачі комівояжера у випадку нечітко заданої тривалості переміщень. В и с н о в к и . Запропоновано схему реалізації алгоритму оптимізації мурашиної колонії для пошуку найкращого шляху в задачі комівояжера зі змінною тривалістю переміщень між містами, розроблено комп’ютерну програму, яка дозволяє розв’язувати різні логістичні задачі, в основу яких покладено задачу комівояжера з нечітко визначеними параметрами руху у транспортній мережі.
нечітка задача комівояжера, оптимізаційний метод мурашиної колонії, трапецієподібні нечіткі числа, дефазифікація, оцінювання ефективності.
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНЕ КЕРУВАННЯ МІКРОКЛІМАТОМ СІТІ-ФЕРМИ НА ОСНОВІ АЛГОРИТМУ Q-LEARNING
В с т у п . У контексті швидкого розвитку сіті-фермерства та зростання інтересу до сталого виробництва харчових продуктів, керування мікрокліматом стає ключовим аспектом для досягнення оптимального вирощування рослин. Оптимальне керування температурою, вологістю та освітленням може допомогти використовувати обмежений простір ефективніше, збільшуючи врожайність на одиницю площі. Системи контролю клімату, які дозволяють створювати оптимальні умови для рослин, дозволяють збільшити виробництво на обмеженій площі. Метою дослідження є прийняття обґрунтованих рішень у системі контролю клімату, заснованою на алгоритмах підсиленого навчання, зокрема Q-learning, для підвищення продуктивності й ефективності вирощування мікрозелені в сіті-фермерстві. М е т о д и . Для прийняття обґрунтованих рішень у системі контролю клімату досліджено алгоритм навчання з підкріпленням (Q-learning), який складається з таких етапів: визначення різних кліматичних станів системи, вибір дії, яку слід виконати, на основі поточного стану системи й оцінки корисності, яку розраховують на основі рівняння Беллмана. Розроблено та реалізовано модель керування мікрокліматом, яка використовує алгоритм Q-learning для оптимізації параметрів клімату. Методика дослідження включала моделювання різних умов середовища, навчання моделі на основі зібраних даних та експериментального тестування в реальних умовах сіті-фермерства. Р е з у л ь т а т и . Експериментальне моделювання з використанням мови програмування Python із бібліотеками TensorFlow, PyTorch та scikit-learn, підтвердили ефективність застосування алгоритму Q-learning у системі контролю клімату для підвищення продуктивності й ефективності вирощування мікрозелені. Щоб переконатися, що система досягла бажаного стану, використовують такі стратегії, як моніторинг реальних значень параметрів за допомогою IoT-датчиків системи контролю клімату, аналіз отриманих значень Q-таблиці та встановлення критеріїв зупинки навчання. Результати роботи програми передають актуаторам через мережу передачі даних Wi-Fi за допомогою мікроконтролера ESP8266, який використовують як модуль Wi-Fi для мікроконтролера Arduino. В и с н о в к и . Застосування системи контролю клімату з алгоритмом Q-learning у сіті-фермерстві сприяє досягненню більшої продуктивності, ефективності та стабільності вирощування рослин, що відображається на покращенні результатів вирощування рослин.
розподілені системи, технології IoT, хмарні обчислення, Q-learning, моніторинг
ТРЕНУВАННЯ ТЕКСТОВИХ ВКЛАДЕНЬ ЗАГАЛЬНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ ДЛЯ УКРАЇНСЬКОЇ МОВИ
В с т у п . Тренування високоякісних текстових вкладень зазвичай вимагає великих корпусів з анотованими даними, які може бути складно отримати для більшості мов і доменів. У цьому дослідженні запропоновано нову адаптацію крос-лінгвістичного перенесення знань, яка використовує обчислення втрат на основі косинусної подібності між перекладами текстів для кращого зіставлення отриманих векторних представлень текстів. М е т о д и . Досліджено вплив функцій втрат, а також вибору моделі вчителя на якість вивчених текстових репрезентацій. Крім того, досліджено кореляцію між розподілом косинусної подібності між векторами випадково вибраних речень моделі-вчителя та можливістю перенесення репрезентацій на іншу мову. З огляду на потребу в ефективних методологіях оцінювання й обмежену доступність ресурсів для української мови в межах існуючих бенчмарків, розроблено комплексний універсальний бенчмарк для оцінювання представлень тексту для української мови. Р е з у л ь т а т и . Обчислення втрат на основі косинусної подібності приводить до покращення абсолютного показника нормалізованої взаємної інформації (NMI) на 14,2 % порівняно з використанням середньоквадратичної функції втрат під час перенесення знань із моделі-вчителя англійської мови на українську модель-учня. Отримані результати демонструють сильну кореляцію між розподілом косинусної подібності векторів не пов’язаних між собою речень, які векторизуються моделлю-вчителем, та якістю засвоєних текстових вкладень. Кореляція Пірсона між “90-м процентилем розподілу оцінок косинусної подібності” та “середнім показником NMI” становить –0,96, що є сильним негативним зв’язком. В и с н о в к и . Це дослідження розвиває теорію інформації в галузі крос-лінгвістичної дистиляції знань, показуючи, що функції втрат на основі косинусної подібності є кращими за своїми характеристиками. Підкреслено важливість вибору моделі-вчителя із широким розподілом коефіцієнта косинусної подібності. Представлено новий широкомасштабний бенчмарк, що охоплює п’ять різних доменів для навчання представлення українського тексту. Код, попередньо навчена модель і новостворений бенчмарк для української мови опубліковано за посиланням https://github.com/maiiabocharova/UkrTEB.
оброблення природної мови, текстові вкладення, глибоке навчання, видобування даних, багатомовні мовні моделі, перенесення знань, адаптація до домену.
ФОРМУВАННЯ КОМАНДИ ІТ-ПРОЄКТУ НА ОСНОВІ КОМПЕТЕНТНІСНИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПЕРСОНАЛУ
Вступ. Розглянуто формування команди ІТ-проєкту на основі оцінювання компетентнісних характеристик персоналу. Методи. Використано мультиагентний метод формування команд з огляду на аналіз матриці компетентностей. Результати. Описано задачу формування команди проєкту з розроблення та впровадження ІТ-систем в умовах обмеження кількості трудових ресурсів. Узявши за основу визначення показників компетентності працівників компанії чи підрядних організацій, що можуть бути залучені до виконання проєктних робіт, побудовано метод формування проєктної команди на основі аналізу матриць компетентностей. Із залученням працівників на проєктні роботи, що вимагають не лише наявних компетентностей, а й відповідного рівня цих компетентностей, запропоновано використовувати показники характеристик персоналу за обраним функціоналом. На прикладі компанії з упровадження ІТ-систем запропоновано алгоритм формування проєктної команди з урахуванням значень функціональних компетентностей. Наведено форми для формування складу проєктних команд відповідно до функціональних задач проєкту та мінімально допустимих рівнів показників характеристик кваліфікації для виконання цих задач. Побудовано матриці характеристик і показників трудових ресурсів для визначення можливостей залучення їх до складу проєктних команд як виконавців. Визначено алгоритм генерації учасників проєктних команд на основі вимог до задач проєкту та показників компетентності трудових ресурсів. Виконано прогноз показників імовірності залучення кожного окремого трудового ресурсу до складу проєктної команди для розроблення та впровадження інформаційних систем. Висновки. З огляду на практичну реалізацію методу, зроблено висновок, що запропонований метод дозволяє не лише формувати проєктні команди, а і ставити перед керівництвом компанії задачі щодо підвищення кваліфікації працівників, чи пошуку нових трудових ресурсів із відповідною кваліфікацією.
Цифрові технології управління ІТ проектами
проєкт, трудовий ресурс, команда проєкту, компетентність, матриця компетентності.
МОДЕЛЮВАННЯ УКРАЇНСЬКОГО НАУКОВОГО ПРОСТОРУ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ДАНИХ ПРО ЗАХИСТ ДИСЕРТАЦІЙ
Вступ. Розглянуто поняття наукового простору й особливості його формування в Україні. Методи. Застосовано методи евристичного аналізу слабкоструктурованої інформації. Результати. Досліджено структуру інформації про захищені дисертації. Введено евристики, які, по-перше, сприяють структуруванню наявної слабкоструктурованої інформації, по-друге, доповнюють інформацію, якої не вистачає для формалізації задачі до відомих математичних моделей, по-третє, апріорно декларують позицію авторів, намічають канву подальшого викладення матеріалу й застороги на проведення дослідження, якими автори обмежують себе. Наведено підходи до аналізу дисертацій, захищених в Україні протягом 1993–2020 рр. Перелічено параметри захищених дисертацій, значення яких наявні у базах даних відкритого доступу, та присвоєно їм ідентифікатори. Здійснено аналіз українських міст, у яких виконано та захищено велику кількість дисертацій. Такі міста визначено як наукові центри. Побудовано матрицю статистики взаємозв’язків між науковими організаціями українських міст. Проілюстровано взаємозв’язки між містами України та відображено схему цих зв’язків на карті України. Таким чином здійснено попереднє структурування наукового простору в розрізі підготовки та захисту дисертацій. Розроблено моделі й визначено напрями подальшого дослідження наукового простору України. Запропоновано на основі аналізу тексту виділити ключові слова в анотаціях дисертацій і визначити напрями досліджень, проаналізувавши міри схожості між наборами ключових слів, пов’язаних із дисертаціями. Висновки. Впровадження результатів дослідження сприятиме всебічному розвитку наукового простору в Україні та посиленню її наукового потенціалу.
Інформаційна аналітика та аналітика даних
науковий простір, слабкоструктурована система, евристика, дисертація, матриця суміжності, наукові центри, тематика досліджень, формалізація.
РЕКУРЕНТНИЙ АЛГОРИТМ ПРОЄКТУВАННЯ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМ І МЕРЕЖ
Вступ. Для проєктування й розрахунку телекомунікаційних систем і мереж широко використовують першу формулу Ерланга, яка встановлює зв’язок вірогідності відмови в обслуговуванні з інтенсивністю навантаження в певному напрямку зв’язку і наявною кількістю каналів у цьому напрямку. У багатьох застосуваннях виникає задача винайдення потрібної кількості каналів в певному напрямку зв’язку для певної інтенсивності навантаження для задоволення заданої вірогідності відмови. Методи. Використано методи імітаційного комп’ютерного моделювання й аналізу складних систем. Результати. Зважаючи на те, що кількість каналів входить у першу формулу Ерланга, по-перше, як верхній індекс додавання, по-друге, показник експоненти, по-третє, під знаком факторіала, розв’язання поставленої задачі є можливим графічним методом. Цей метод полягає в отриманні значень вірогідності відмови для певного діапазону кількості каналів для винайдення найменшої кількості каналів, за якої вірогідність відмови знижується нижче певного рівня. В роботі показано, що для великих значень кількості каналів й інтенсивності навантажень пряме використання першої формули Ерланга на ЕОМ приводить до швидкого переповнення розрядної сітки і до неможливості виконувати потрібні обчислення. Для подолання проблеми запропоновано рекурентний алгоритм розв’язання поставленої задачі, який отримується з першої формули Ерланга і завдяки своїй структурі не має вказаних обмежень у разі використання на ЕОМ. Висновки. Результати досліджень запропонованого алгоритму демонструють його високу ефективність у програмуванні в середовищі Matlab. Вважають, що алгоритм може знайти широке застосування для проєктування телекомунікаційних мереж і систем.
телекомунікаційна мережа, перша формула Ерланга, рекурентний алгоритм, Matlab.
ІМІТАЦІЙНА КОМП’ЮТЕРНА МОДЕЛЬ ПРОЦЕСІВ РОЗПОВСЮДЖЕННЯ СИГНАЛІВ У КОАКСІАЛЬНОМУ КАБЕЛІ
Вступ. Досліджено процеси розповсюдження сигналів у коаксіальному кабелі як різновид довгих ліній. Вивчення таких процесів за допомогою аналітичних методів або з використанням натурного експерименту є доволі складним і недостатньо наочним. Метою роботи є розроблення імітаційної комп’ютерної моделі коаксіального кабелю у вигляді штучної довгої лінії та використання цієї моделі для дослідження процесів у лінії. Головну увагу приділено вивченню впливів неоднорідності в лінії та узгодженій передачі сигналу від джерела до навантаження з мінімальними втратами. Методи. Використано методи імітаційного комп’ютерного моделювання й аналізу складних систем. Результати. Для досягнення поставленої мети розв’язано завдання розроблення еквівалентної схеми коаксіального кабелю у вигляді штучної довгої лінії, яка містить джерело сигналу з певним внутрішнім опором, безпосередньо саму лінію з можливістю зміни її параметрів і навантаження; опису процесів у розробленій лінії за допомогою законів Ома та Кірхгофа у термінах диференціальних рівнянь безперервного часу; переходу від системи диференціальних рівнянь до рівнянь різниці з метою застосування їх в імітаційному комп’ютерному моделюванні; створення імітаційної комп’ютерної моделі на основі отриманої системи рівнянь різниці й випробування імітаційної комп’ютерної моделі у сценарії розповсюдження сигналів у довгій лінії з неоднорідністю. Отримані в роботі результати імітаційного комп’ютерного моделювання повністю узгоджуються з теоретичними уявленнями про процеси в довгих лініях у різних режимах їхнього функціонування. Ці результати дозволили кількісно та якісно, а головне наочно, оцінити вплив неоднорідності в лінії на оптимальну передачу в ній сигналів. Висновки. Розроблену імітаційну комп’ютерну модель коаксіального кабелю у вигляді штучної довгої лінії можна використовувати в навчальному процесі у
імітаційна комп'ютерна модель, коаксіальний кабель, штучна довга лінія, неоднорідності в лінії, узгоджена передача сигналу.
МЕТОД ВИМІРЮВАННЯ ВІДСТАНІ У БЕЗДРОТОВИХ СЕНСОРНИХ МЕРЕЖАХ МІКРОПРОЦЕСОРНИМ ЧАСТОТОМІРОМ
Вступ. Нині існує проблема обмежених ресурсів окремих вузлів сенсорних мереж, водночас для розв’язання багатьох задач (зокрема і позиціонування) виникає необхідність розроблення затратних методів для спільної роботи всіх вузлів мережі. Однією з таких задач є задача локалізації вузлів сенсорної мережі із самоорганізацією. Вона полягає у визначенні координат індивідуальних сенсорів без використання зовнішньої інфраструктури. З огляду на важливість інформації про розміщення об’єктів і людей, задача локалізації багато досліджувалась у минулому, і тому для її розв’язання розроблено велику кількість систем. Найвідомішою з них є система Global Positioning System (GPS). Однак підхід GPS не може бути застосований у бездротових сенсорних мережах у зв’язку з вимогами до наявності великої кількості додаткової інфраструктури (напр., супутників). Методи. Використано методи аналізу та синтезу складних систем і комп’ютерного моделювання. Результати. Запропоновано застосовувати метод вимірювання відстані між об’єктами на основі часу прибуття сигналу. Дано оцінку похибки вимірювання частоти під час вимірювання високих і низьких частот. Визначено, що при дослідженнях періодичних процесів у широкому діапазоні частот для досягнення заданої точності доцільно в діапазоні високих частот застосовувати цифровий частотомір, а в діапазоні низьких частот переходити до вимірювання періоду. Досліджено та побудовано графіки похибок квантування у процесі вимірювання частоти та періоду. Побудовано алгоритм роботи мікропроцесорного частотоміра, що дозволяє досліджувати періодичні процеси у широкому діапазоні. Запропоновано структурну схему мікропроцесорного частотоміра, яка дозволяє реалізувати наведений алгоритм. Висновки. Впровадження розробленого мікропроцесорного частотоміра дозволить суттєво підвищити ефективність бездротових сенсорних мереж завдяки точнішому визначенню розташувань елементів мережі.
бездротова сенсорна мережа, локалізація, відстань, мікропроцесорний частотомір, похибка вимірювання відстані
СТРУКТУРА ТА ФУНКЦІЇ ІНТЕГРОВАНОЇ СППР У ПРОЦЕСАХ КЕРУВАННЯ БАГАТОЕТАПНИМ ПРОКАТНИМ ВИРОБНИЦТВОМ
Вступ. Розглянуто проблему розроблення дворівневої інформаційної технології підтримки прийняття рішень у прокатному металургійному виробництві, яка б охоплювала як рівень окремих технологічних операцій, так і рівень всього виробничого процесу, спираючись на його економічні показники. Основну увагу приділено обґрунтуванню структури системи підтримки прийняття рішень (СППР) та її функціям. Методи. Використано методи аналізу та синтезу складних систем і побудови комплексних систем керування. Результати. Запропоновано модульну структуру автоматизованої СППР для керування металургійним виробництвом із конвертерним способом виготовлення сталі, яка містить сім окремих програмних модулів і шість баз даних. Усі обчислювальні, оптимізаційні та рекомендаційні процеси відбуваються в окремих модулях СППР. Розроблено алгоритм і схему взаємодії модулів і баз даних підприємства, сформульовано вхідну та вихідну інформацію для кожного з модулів. Передбачено, що кожен із виділених модулів, крім організації інтерфейсу вводу-виводу, розв’язує певну оптимізаційну задачу, спрямовану на покращення глобального економічного критерію ефективності виробництва. Усі результати роботи окремих модулів розробленої системи виводяться через відповідні інтерфейси і носять рекомендаційний характер. Оператор може брати їх до виконання або ж виконати дії на власний розсуд. Обидва рішення – пропоноване і прийняте – зберігаються у відповідних базах даних. Висновки. Загалом застосування запропонованої СППР до умов прокатного виробництва за широкого асортименту продукції дозволяє зменшити собівартість виплавленої сталі на 2,5–3,8 %, а готової продукції на 4,25–4,8 % за рахунок додаткового зменшення немірної продукції та кількості обрізків.
інформаційна технологія, СППР, прокатне виробництво, прийняття рішень, інтеграція, бази даних, інформаційна взаємодія, структура системи.
Гібридна квантово-вдосконалена модель штучного інтелекту в задачі автоматичного розпізнавання та швидкого перетворення неструктурованої текстової інформації на просторову
Вступ. Ефективне перетворення великого об’єму неструктурованих текстових даних на просторову інформацію є критично важливим для управління системами розподілу води. Це дозволяє здійснювати конверсію великих наборів текстової інформації, таких як звіти, замовлення, листи й інші документи, на точкові класи просторових об’єктів у географічних інформаційних системах. Для опрацювання цієї проблеми, у новому перспективному підході йдеться про поєднання гібридних квантово-класичних нейронних мереж із геоінформаційними технологіями. Методи. Використано гібридні квантово-вдосконалені нейронні мережі разом із методами ГІС для розпізнавання іменованих сутностей, таких як особисті рахунки з їхніми адресами й геокодуванням, та елементи бухгалтерської документації Київводоканалу. Вказана інформація потім оприлюднюється на геопорталі з використанням платформи ArcGIS Enterprise у реальному часі, що є дуже перспективним для ефективного керування розподіленням води. Характеристики розробленої моделі оцінено за показниками точності, параметрами відкликання та зваженим гармонічним середнім значенням точності та відкликання. Результати. Отримані результати вказують , що розроблена гібридна квантово-класична модель штучного інтелекту може бути успішно застосована до трансформації великих об’ємів неструктурованої текстової інформації на просторову. Модель була інтегрована в ГІС із використанням ArcGIS Enterprise платформи. Суміщаючи отримані точкові класи просторових об’єктів з уже існуючими даними та методами просторових поєднань, автори розробили інтерактивну карту з інтервалом оновлення кожні п’ять хвилин. Висновки. Використовуючи переваги квантових обчислень і поєднуючи їх із класичним апаратним забезпеченням та класичними моделями штучного інтелекту, стало можливим досягти подібних і навіть кращих характеристик порівняно з існуючими сучасними методами для опрацювання різних завдань. Квантове оброблення природної мови є новим перспективним напрямом, який має потенціал докорінно змінити підхід, за яким аналізується та розуміється мова людини.
QNLP, гібридні квантово-класичні нейронні мережі, геокодування, геоаналіз, геоінформаційні системи, ArcGIS, розпізнавання сутностей, неструктурована текстова інформація, варіаційний квантовий запальник, QLSTM, просторові об'єкти.
ОПТИМІЗАЦІЯ ОДНОПРОЦЕСОРНОГО ОБРОБЛЕННЯ МУЛЬТИЗАПИТІВ
Вступ. Розглянуто ефективність виконання мультизапиту в базах даних однопроцесорної обчислювальної системи. Одним із методів збільшення продуктивності баз даних обчислювальних систем є одночасне виконання кількох запитів, що утворюють мультизапит. Методи. Використано методи аналізу і критеріальної оптимізації. Результати. Проаналізовано оброблення кон’юктивного мультизапиту (запити сформовано кон’юнкцією елементарних запитів, з яких ряд елементарних запитів повторно входять у запити). Оскільки зростає важливість оперативного аналітичного оброблення даних, то техніка складніших оптимізацій запитів стала вирішальною. Щоб бути ефективними, оптимізатори мають адаптуватися до нових операторів, змін у методах оцінювання вартості тощо. Як критерій оптимізації мультизапитів зазвичай використовують час виконання запиту, причому розділяють час, що витрачається на роботу з даними, що містяться в оперативній, буферній і зовнішній пам’яті. Запропоновано план оптимізації за часом виконання кон’юнктивного мультизапиту у разі звернення до бази даних на основі упорядкування елементарних запитів. Розглянуто два способи виконання кон’юнктивного мультизапиту: незалежно один від одного і спільно для неупорядкованих і упорядкованих даних. Показано, що час виконання кон’юнктивного мультизапиту за спільного оброблення не завжди менший ніж час за незалежного оброблення. Доведено умови, за яких спільне оброблення кон’юнктивного мультизапиту забезпечує не більший час виконання порівняно з незалежним обробленням. Висновки. Впровадження запропонованої процедури оптимізації дозволить підвищити ефективність однопроцесорних обчислювальних систем, що обслуговують бази даних. Ключові слова: оптимізація; запит; мультизапит; незалежне, спільне оброблення; критерій; час; неупорядковані, упорядковані дані; база даних; продуктивність
оптимізація; запит; мультизапит; незалежне, спільне оброблення; критерій; час; неупорядковані, упорядковані дані; база даних; продуктивність.
АРХІТЕКТУРА ІоТ-ЕКОСИСТЕМИ РЕАБІЛІТАЦІЙНОГО ЦЕНТРУ ВІДНОВЛЕННЯ ОПОРНО-РУХОВОГО АПАРАТУ
Вступ. Досліджено використання ІоТ-технологій у сучасній медицині, насамперед в Україні. На основі розглянутих аналогів існуючих систем та з огляду на всю складність нинішньої ситуації, кількість людей, що потребують реабілітації, невпинно зростає, і таких центрів допомоги просто не вистачає. Навантаження на лікарів-реабілітологів збільшується. Як результат далеко не всі можуть отримати необхідну допомогу через нестачу спеціалістів – лікарів-реабілітологів. Унаслідок цього виникає потреба у створенні власної ІоТ-системи для автоматизації та оптимізації процесів лікування. Методи. Використано методи аналізу, синтезу та проєктування складних систем. Результати. Розроблено архітектуру ІоТ-екосистеми реабілітаційного центру відновлення після поранень, травм, нападів та операцій. Архітектура проєкту складається з тренажерів із датчиками та модулем Wi-Fi для передавання даних у хмару з базою даних і хмарними обчисленнями, після чого кінцевий користувач, тобто лікар, може отримувати доступ до цих даних за допомогою додатка, обробляти їх, відслідковувати показники та створювати тренувань для кожного пацієнта. Зазначимо, що кожному пацієнту буде видана картка з RFI-міткою або ІоТ-маячком, за якою проходитиме ідентифікація пацієнта на кожному тренажері й налаштовуватиметься відповідна програма, складена лікарем. І тоді відповідно показники стану конкретної людини передаватимуться в базу даних для відстеження їх лікарем. Висновки. Упровадження запропонованих рішень дасть змогу значно підвищити якість надання медичної допомоги населенню України.
архітектура ІоТ, екосистема реабілітаційного центру, тренажер, датчик, реабілітація.
ЗАСТОСУВАННЯ ДРОНІВ У ТРАНСПОРТНІЙ ІНФРАСТРУКТУРІ
Вступ. Висвітлено реальні можливості й перспективи створення та застосування безпілотних літальних апаратів в автодорожній і залізничній інфраструктурах. В межах проведеного експерименту поставлено завдання створення дрону з використанням найпростіших засобів розроблення у лабораторних умовах. Методи. Використано метод натурного експерименту для перевірки працездатності запропонованих рішень. Результати. Створений в результаті експерименту дрон здатний в автоматичному режимі стабілізувати своє положення, на нього можна встановити плату приймача, що дасть змогу організувати дистанційне керування. У перспективі на квадрокоптер можуть бути встановлені додаткові модулі, із застосуванням механізму глибинного навчання. А застосування інтелектуальної системи виявлення та розпізнавання образів на базі ефективних алгоритмів цифрового оброблення даних дозволить суттєво скоротити час на оброблення даних, отримання високоточних результатів і забезпечити доступ до інформації в максимально стислий термін, що буде ще одним фактором, що сприяє активному впровадженню безпілотних технологій. Висновки. Завдяки можливості отримання різноманітних даних безпілотні літальні апарати зможуть у найближчому майбутньому значно скоротити витрати на розв’язання різноманітних завдань і стати незамінними помічниками в секторі транспортної інфраструктури.
машинне навчання, транспортна інфраструктура, безпілотний літальний апарат, дрон, обробка та аналіз даних.
Елементи нейромережної технології аналізу ставлення користувачів Twitter до брендів
Вступ. Висвітлено проблему ефективної організації збору й аналізу інформації про ставлення користувачів Twitter до брендів у формі програмного застосунку. Розглянуто проблеми дослідження сучасних засобів збору й аналізу інформації; визначення функціоналу, який має реалізовувати застосунок; аналізу архітектурних рішень і вибору програмних засобів, необхідних для його реалізації. Методи. У процесі досліджень застосовано теорію маркетингу у сфері збору інформації про висновки споживачів, досліджено методи аналізу інформації з метою класифікації настрою споживачів, емпіричний аналіз і синтез архітектур, що застосовувався у створенні й порівнянні моделей нейронних мереж для класифікації тексту, розроблення та побудови власної моделі для класифікації. Результати. У межах задачі програмної реалізації аналізу тексту твітів досліджено архітектуру згорткових і рекурентних нейронних мереж, здійснено порівняння різних значень гіперпараметрів нейронних мереж, зокрема і функцій активації, функцій втрат, кількості епох навчання, кількості шарів мережі, виконано порівняння різних Python-бібліотек для оброблення природної мови в контексті оцінювання твітів. Висновки. Практичне значення дослідження полягає у створенні програмного засобу для ефективного аналізу ставлення користувачів Twitter до брендів, який може слугувати для підвищення ефективності маркетингової діяльності брендів.
Twitter, аналіз інформації, класифікація тексту, сентиментальний аналіз, нейронні мережі, програмний застосунок, бібліотеки Python.
КОНЦЕПТУАЛЬНА МОДЕЛЬ ФУНКЦІОНУВАННЯ ПРОЄКТУ ЕЛЕКТРОННОЇ КОМЕРЦІЇ
Вступ. Управління проєктами електронної комерції, які націлені на індивідуальні замовлення, набуває все більшої цінності. Це пов’язано з трансформацією ведення бізнесу й вимогами споживачів. Результати аналізу літературних джерел дозволили встановити невирішеність питання поєднання проєктного підходу та засобів електронної комерції. Зазначено, що для раціонального поєднання доречно сформувати інструменти управління проєктами та засоби електронної комерції (платформи, дизайн, аналітика тощо), які задовольняють умови проєкту, та моделі ведення бізнесу у мережі. Методи. Запропоновано два етапи відбору інструментів для онлайн-проєктів персоналізованих замовлень. В основі першого етапу відбору інструментів – експертні методи. Експертами виступають спеціалісти ІТ та виробництва. Наступним етапом аналізу інструментів, які будуть своєчасними та забезпечать конкурентоздатність проєкту в умовах електронної комерції є опрацювання статистичної інформації проєкту, яку пропонується відбирати з бази даних і бази знань проєкту. Результати. Представлено тріаду знань у розробленні онлайн-проєкту персоналізованих замовлень; концептуальну модель управління проєктами електронної комерції, націлених на індивідуальні замовлення. В основі такої моделі є інформаційна аналітика інформаційного простору проєкту. Наведено приклад застосування представленої концепції в онлайн-проєктах персоналізованих замовлень кондитерської сфери. Висновки. Впровадження концептуальної моделі дозволить підвищити ефективність реалізації проєктів створення малого бізнесу або розвитку вже існуючого.
проєкти електронної комерції, методологія управління проєктами, інструменти, інформаційний простір, експертний метод.
Моделі управління проектом створення ІТ компанії у галузі Data Science
Розглянуто підґрунтя виникнення проектів створення ІТ компаній у галузі Data Science, обґрунтована актуальність таких проектів. Доведена доцільність їх дослідження з використанням моделей і методів управління проектами. Проаналізовано літературні джерела у трьох напрямках – класичний проектний менеджмент, гнучкі підходи до управління проектами, ціннісно-орієнтоване управління. Доведена недостатня дослідженість описуваної тематики. Виділено групи моделей і методів, які описують відповідні галузі знань з управління проектами, що будуть необхідними і мінімально достатніми для розробки наукового базису проекту створення ІТ компанії у галузі Data Science. А саме: управління командою проекту, управління цінностями проекту, розробка концепції проекту, управління змістом проекту, управління комунікаціями проекту, гнучкі інструменти управління проектом. При аналізі кожної галузі виділено відповідні моделі і методи та проаналізована їх застосовність до досліджуваного проекту. Запропонована модель вибору множини моделей і методів в межах визначених ключових галузей знань для досліджуваного проекту у вигляді згортки критеріїв. Проведено SWOT-аналіз запропонованого підходу, виділено його сильні та слабкі сторони, можливості і загрози, що пов’язані з ним. Сформульовано висновки до проведеного дослідження. Окреслено перспективи подальших досліджень у обраному напрямку.
інформаційні технології, управління проектами, Data Science, ІТ компанія.