Статті (КІТП)
Permanent URI for this collection
Browse
Recent Submissions
Item Модифікація алгоритму штучного кооперативного пошуку.(СНУ ім. В. Даля, 2024) Іванов, В. Г.Стаття присвячена дослідженню та вдосконаленню алгоритму штучного кооперативного пошуку (ACSm) для вирішення задач глобальної оптимізації. У роботі розглянуто актуальність проблеми підвищення ефективності сучасних алгоритмів оптимізації, зокрема у контексті високовимірних задач із численними локальними мінімумами. Проведено аналіз наукових джерел, що підтверджують перспективність ACS як метаевристичного методу. Запропонована модифікація алгоритму включає адаптивні параметри, які дозволяють коригувати швидкість і траєкторію пошуку залежно від умов середовища, а також нові стратегії кооперації між агентами. Особлива увага приділена гібридизації ACS із іншими алгоритмами оптимізації, такими як генетичні алгоритми та алгоритми рою частинок, для покращення результатів. Розроблена математична модель враховує динаміку взаємодії агентів і дозволяє вирішувати задачі з обмеженнями за допомогою множників Лагранжа. Експериментальні результати на стандартних тестових функціях (Розенброка, сферична, Растрігіна) показали значне покращення швидкості конвергенції (на 30-40%) та стабільності отриманих рішень. Запропоновані методи мають практичне застосування у логістиці, управлінні ресурсами, машинному навчанні та інших сферах, де необхідно знаходити оптимальні рішення в умовах складного середовища. У майбутньому передбачається адаптація ACSm до специфічних класів задач і розробка нових механізмів кооперації для подальшого підвищення ефективності алгоритму.Item Інформаційна технологія синтезу адаптивних структур цифрових фільтрів для високошвидкісної обробки відеозображень.(СНУ ім. В. Даля, 2024) Захожай, О. І.Стаття присвячена вирішенню актуальної задачі зниження часової складності обробки відеозображень на яких фіксуються швидкоплинні процеси і явища. Основною метою дослідження є покращення експлуатаційних показників засобів технічного зору для високошвидкісної обробки відеозображень шляхом застосування методів і моделей адаптивної фільтрації та селекції інформативних даних. В роботі проведено обґрунтування підходу до зниження часової складності процесу ідентифікації об’єктів на зображенні, а також доцільність застосування цифрових фільтрів з кінцевою імпульсно-фазовою характеристикою для виконання такого роду завдань. Розглянуті етапи інформаційної технології їх синтезу, а також запропоновані критерії вибору раціональних параметрів цифрових фільтрів. Запропонована інформаційна технологія основана на принципі адаптивної фільтрації, яка дозволяє керувати деталізацією зображення та здійснювати селекцію інформативних ознак для подальшої обробки. Інші, неінформативні ознаки на зображенні усуваються. Таким чином, в будь який момент часу забезпечується прийняття рішень на основі меншої сукупності але більш інформативних ознак. Ефективність запропонованих технічних рішень перевірена засобами математичного моделювання, де додатковим критерієм ефективності системи фільтрації зазначалась її стійкість. В результаті моделювання вдалося визначити області раціональних параметрів цифрових фільтрів для забезпечення раціональних комбінацій конкуруючих параметрів: рівня деталізації зображення, часової складності обробки та стійкості цифрової системи фільтрації.Item Інформаційна технологія формування карти просторового розташування малорозмірних об’єктів для геоінформаційних систем.(СНУ ім. В. Даля, 2024) Захожай, О. І.; Коррель, В. В.У статті розглядається сучасне технологічне рішення для реалізації завдань навігації, ідентифікації та аналізу даних для геоінформаційних систем. Особлива увага приділяється розробці системи виявлення малорозмірних об’єктів та позначення на карті у реальному часі, які можуть бути критично важливими для задач, пов’язаних із сільським господарством, пошуком і порятунком або моніторингом територій. Наведено аналіз запропонованого стека програмного та апаратного забезпечення, який забезпечує ефективну роботу такої системи на базі автономного дрона. Зокрема, у статті показано, як обрана апаратна платформа на основі одноплатної портативної комп’ютерної системи зі стеком сенсорів (GNSS, GSM, металодетектором, ультразвуковими датчиками) дозволяє забезпечити точне визначення положення дрона в просторі, а також наявність малорозмірного об’єкту в даному просторі. Платформа дозволяє виконувати локальний аналіз даних, наприклад, обробку локацій або ідентифікацію об’єкта, що зменшує потребу у високошвидкісному зв’язку із зовнішніми серверами. Також це забезпечує підвищену надійність та швидкість реагування у складних умовах, наприклад, під час роботи в зонах з обмеженим доступом до Інтернету. Основні критерії, які виставлялися під час розробки запропонованого технічного рішення є комбінація доступності, потужності й функціональності. Також основною метою було створення універсального рішення, яка може використовуватися для побудови ефективних наземних дронових систем різноманітного прикладного застосування, де є потреба у визначенні положення самого наземного дрону, траєкторії його переміщення, а також реєстрації малорозмірних об’єктів, які виявляються по шляху його пересування.Item Сучасні інноваційні технології – основний ресурс ефективної діяльності економічних об’єктів(2012) Рамазанов, С. К.; Віткова, Т. О.Item Проблема сталого розвитку й інтегральна модель еколого-економічного управління в умовах глобальних криз(2016) Рамазанов, С. К.Проблема сталого розвитку має такі аспекти: системний, синергетичний, екологічний, економічний, математичний, інформаційний, філософський, юридичний, освітній та ін. Парадигма сталого розвитку потребує переходу від дослідження окремих ізольованих систем, що функціонують, до дослідження інтегральних систем, які еволюціонують, актуалізації й посилення системно-синергетичних зв'язків відкритої системи та його оточення. Розглянуто проблему сталого розвитку та інноваційний підхід до інтегрального моделювання в управлінні техногенними об'єктами та процесами (ТОП) як системи соціально-еколого-економічного та гуманітарного типу (СЕЕГС). На основі використання інформаційних та інноваційних технологій із метою прогнозування нелінійної динаміки еколого-економічних і соціально-гуманітарних систем розроблено й досліджено інтегровані стохастичні моделі об'єктів і процесів, придатні для умов системних криз. Досліджено аспект інтеграції чотирьох сфер діяльності та функціонування сучасних складних систем. Запропоновано загальну концептуальну інтегровану модель, узагальнено синергетичну модель динаміки, ураховуючи різну невизначеність (стохастичну й хаотичну складові частини). Слід зауважити, що у процесі моделювання динаміки праці, ресурсів та інших чинників використано узагальнене логістичне рівняння Ферхюльста та ін. Більшість створених раніше моделей динаміки еколого-економічних і соціо-гуманітарних систем та процесів, які функціонують і розвиваються у складних умовах нелінійності, нестабільності та криз, мають теоретичний і детермінований характер та досить проблемні, із точки зору наявності інформації й адекватності для їхньої реалізації. У зв'язку із цим, завдання управління ТОП обумовлює об'єктивну необхідність у вдосконаленні методів, моделей та інформаційних технологій на основі стохастичних рівнянь для управління СЕЕГС.Item Фінансування та інвестування розвитку технологій створення систем штучного інтелекту в Україні.(2022) Рамазанов, С. К.Постановка проблеми. Сьогодні в світі тривають перегони між топ державами в галузі штучного інтелекту. Лідери, звісно, США та Китай. Всі інші доганяють. Серед тих, хто доганяє, у тому числі Європейський Союз. ЄС нещодавно презентував стратегію у галузі розвитку штучного інтелекту (ШІ). «Біла книга» ЄС з питань штучного інтелекту — європейський підхід до досконалості й довіри. Метою статті є визначення основних моментів стратегії: штучний інтелект є одним з основних факторів у досягненні цілей зі сталого розвитку; створення європейського простору, єдиного ринку даних, щоб розблокувати невикористані дані, та дозволити їх вільний рух у межах ЄС та різних секторів; створення європейських пулів даних, що дозволяють створювати довіру в рамках ЄС. -Предмет дослідження – сучасні тенденції розробки штучного інтелекту, зміни в фінансово-економічних системах. Гіпотеза дослідження –вплив штучного інтелекту на тенденції соціально-економічного розвитку різних рівнів. Методи, використані в дослідженні: порівняння, співставлення, системного та аналітичного підходів, узагальнення та класифікації, діалектичної і формальної логіки. Виклад основного матеріалу. ЄС повинен значно збільшити свої інвестиції в ШI — орієнтація на державно-приватні партнерства дозволить мобілізувати приватні та державні інвестиції; запустити Європейський інвестиційний фонд у розмірі 100 млн євро у 2020 році для фінансування стартапів; об'єднання різних центрів розвитку компетенцій та навичок для підвищення конкурентоспроможності; прийняти програму розвитку штучного інтелекту, щоб здійснювати державні закупівлі систем ШI. Оригінальність та практичне значення одержаних результатів – заклик до створення міцної європейської регуляторної бази для розвитку продуктів та послуг на базі ШI з високим ступенем довіри; спеціальний режим для ШI з високим рівнем ризику, якщо його технології застосовуються в сфері охорони здоров’я, транспорту, енергетики, державного сектору та для використання ШI, що створює юридичні чи значні наслідки для прав фізичних чи юридичних осіб, а також технологій, які можуть мати ризик отримання травм, смерті чи значних матеріальних/нематеріальних збитків. Висновки дослідження. Суспільство повинно активно і адекватно реагувати на сучасні світові виклики як «Індустрія 4.0», «Суспільство 5.0», стійкий і безпечний розвиток («Цілі СР» 17 рішень, запропонованих ООН), оперативно реагувати на військові і терористичні загрози, кібербезпека, системні кризи і тому подібне.Item Екстенсіональний підхід до розпізнавання растрових зображень на основі їх символьних перетворень.(СНУ ім. В. Даля, 2023) Захожай, О. І.; Крохмаль, А. В.Стаття присвячена вирішенню актуального питання вдосконалення методів та інформаційних технологій розпізнавання растрових зображень для різноманітного прикладного застосування. На сьогодень, існує значне різноманіття методів обробки і розпізнавання растрових зображень. Аналіз цих методів і підходів, наведений в статті, показав доцільність їхнього застосування для певних прикладних застосувань. При цьому універсальні рішення відсутні. Крім того, обробка растрових зображень пов’язана з додатковою проблемою використання значних обсягів пам’яті для зберігання еталонів, а також надмірні витрати машинного часу для обробки великих масивів даних. В статті представлений новий підхід до підвищення швидкості розпізнавання растрових зображень з одночасним зменшенням розмірності масиву даних, що підлягають співставленню. Цей підхід базується на перетворенні растрових зображень в символьний вигляд з подальшим зберіганням і співставленням під час розпізнавання. Згідно методу, піксельний масив зображення поділяється на прямокутні сегменти, після чого кожен з них заміняється символом ASCII, максимально подібним за виглядом. Подальше співставлення здійснюється не за окремими пікселями, а за кодуваннями символів фрагменту зображення, що є подальшим розвитком підходу екстенсіонального аналізу. Новий метод дозволяє забезпечити компактність збереження еталонних зображень алфавіту класів, зменшити витрати пам'яті для їх зберігання, а також пришвидшити обробку під час класифікації.Item Метод і програмне забезпечення символьного перетворення растрових зображень.(СНУ ім. В. Даля, 2024) Захожай, О. І.; Крохмаль, А. В.В статті розглянуто новий метод і програмне забезпечення для перетворення растрових зображень в символьний вигляд для систем обробки і аналізу візуальної інформації. Відомо, що обробка растрових зображень, особливо високої роздільної здатності, вимагає значних об’ємів пам’яті для зберігання, а також обчислювальної потужності комп’ютерних систем. Представлений підхід дозволяє візуально представити інформативні об’єкти на растровому зображенні символами, які за виглядом максимально співпадають з відповідними фрагментами початкового зображення. З урахуванням малого обсягу для збереження символьних даних, таке технічне рішення дозволяє забезпечити компактне зберігання інформативних ознак растрових зображень, а також спростити процедуру їхнього співставлення під час розпізнавання. Компактне представлення алфавіту класів також дозволяє значно знизити часову складність інформаційного процесу класифікації об’єктів на зображенні. Представлене програмне забезпечення, в якому реалізовано новий метод перетворення растрових зображень, може бути легко інтегроване до будь яких прикладних систем розпізнавання візуальних образів, а також системи підтримки прийняття рішень на основі візуальної інформації.