Academic literature on the topic 'Стохастичне управління'

У статті представлено моделі сумісного прийняття рішень (СDM) екіпажем повітряного судна та керівником польотів в умовах стохастичної невизначеності у вигляді дерева рішень та мережі GERT. Наведено приклад СDM в особливому випадку “Відмова лівого двигуна (відмова системи граничного обмеження температури) двомоторного літака”. Для комплексного обліку факторів, які впливають на процес СDM в особливих випадках в польоті, побудовано інтелектуальну систему підтримки СDM, що дозволяє враховувати динамічну, статичну та експертну інформацію щодо стану об’єкту управління (повітряного судна), зовнішнього середовища (характеристики зони управління повітряним рухом та аеродромів) та операторів аеронавігаційної системи (характеристики пілота, авіадиспетчера).

Мета. Метою виконаного дослідження є розвиток методичного інструментарію оцінювання рівня стабільності аграрних підприємств на основі дослідження стохастичних рядів значень результуючих параметрів. Методологія / методика / підхід. Під час виконаного дослідження застосовано метод моделювання стохастичних величин, зокрема, рівняння Ферхюльста для дослідження динаміки значень результуючого параметра відносно монотонно зростаючого ряду значень і різних значень коефіцієнта «скупчення щільності». Для прогнозування значень дисперсії результуючого параметра застосовано GARCH модель, а для визначення залежності стану підприємств від факторів внутрішнього та зовнішнього середовищ – застосовано регресійний аналіз. Результати. Прийнято на основі досліджень попередників, що значення логістичної функції Ферхюльста імітують поведінку стохастичної величини, тому цю функцію можна використовувати для вимірювання точки переходу системи із стабільного стану в стан нестабільності. Доведено, що, враховуючи стохастичну та рефлексивну природу розвитку аграрних підприємств, прогнозування їхнього стану доцільно здійснювати на основі порівняння дисперсій значень результативного параметра. Аргументовано, що застосування функції зміни степеневих коефіцієнтів дозволяє отримати найбільш повну інформацію про вплив суб’єктивних факторів внутрішнього середовища аграрних підприємств на їхній стан. Оригінальність / наукова новизна. Розвинуто методичний інструментарій оцінювання рівня стабільності аграрних підприємств, який базується на застосуванні рівняння Ферхюльста для дослідження динаміки значень результуючого параметра відносно монотонно зростаючого ряду значень і різних значень коефіцієнта «скупчення щільності», і, на відміну від наявних, дозволяє ідентифікувати точку біфуркації та встановити залежність результуючого параметра від факторів внутрішнього та зовнішнього середовищ аграрного підприємства. Практична цінність / значущість. Практична цінність розвинутого методичного інструментарію полягає в можливості його застосування керівниками аграрних підприємств для прогнозування їхнього стану із урахуванням впливу факторів внутрішнього та зовнішнього середовищ. Ураховуючи те, що прогнозування зводиться до одного результуючого параметра, то запропонований інструментарій є простим до застосування. Його доцільно використовувати для обґрунтування прийняття регулювальних рішень, зокрема, під час адаптивного управління та раціоналізації процесів управління персоналом й інтелектуальним потенціалом працівників.

Мережевий аналіз широко застосовується для планування і управління проектами. PERT і CPM, найбільш відомі методи мережевого моделювання, застосовувалися в різних проєктах для цілей планування і управління. Однак можливості PERT і CPM обмежені, що забороняє моделювання багатьох складних мережевих форм проєкту. Більш гнучким універсальним мережевим інструментом, якому останнім часом приділяється підвищена увага, є GERT (Graphical Evaluation and Review Technique), GERT включає такі функції, як імовірнісне розгалуження (стохастичні моделі), сітьова петля (петлі зворотного зв'язку), кілька вузлів − приймачі (множинні результати) і реалізація декількох вузлів (повторювані події), які недоступні в PERT / CPM. Ці функції GERT надають користувачеві можливість моделювати і аналізувати проекти і системи самого загального виду. Оскільки багато системних проблем реального світу дійсно пов'язані з імовірними подіями, помилковими запусками, повторенням дій і множинними результатами, GERT є ідеальним інструментом для моделювання і аналізу. Мета даної статті − описати методику моделювання мережі GERT і пакет імітаційного моделювання, а також продемонструвати його можливості на прикладі планування проєкту формалізованої моделі «КОНСТРУКТИВНИЙ РОЗВИТОК ПРОДУКТУ Х», як результат науково-дослідної роботи. В цей огляд GERT буде включено обговорення використання вихідних даних GERT для управлінського планування і контролю, включаючи аналіз чутливості і реалізацію.

На сучасному етапі зростає увага до стохастичних методів управління якістю продукції, що обумовлено необхідністю навчання елементів стохастики. Якщо спочатку в стохастиці розглядалися розв’язування задач, пов’язаних з азартними іграми і лотереями, то зараз, в міру розвитку природничої і технічної галузі, її предмет стає все ширшим та серйознішим.На думку В.Г. Кременя, “введення стохастичної лінії сприятиме розвитку саме тих якостей мислення, що є необхідними для нормальної соціалізації молоді, у ринкових умовах і відповідає світовим освітнім стандартам” [1].При першому ознайомленні з основними поняттями стохастики необхідно передбачити розумне поєднання життєвого досвіду учнів, строгості і доступності подання навчального матеріалу. При навчанні елементів стохастики доцільно починати з вивчення випадкових подій та їх статистичних ймовірностей, ознайомитися з розподілами статистичних ймовірностей та з їхніми числовими характеристиками. Учитель математики має бути впевненим, що починати ненав’язливе подання стохастичних ідей можна вже у середніх класах загальноосвітньої школи.Сучасне природознавство широко використовує елементи стохастики, як теоретичної основи під час опрацювання результатів спостереження у фізиці, механіці, астрономії, геодезії, медицині, біології, обчислювальній математиці, економіці, статистиці, військовій справі, при виявленні оптимальних каналів зв’язку, на транспорті, у виробництві. У зв’язку з широким розвитком підприємств, що випускають масову продукцію, стохастика використовується не лише для бракування продукції, а й для організації процесу виробництва (статистичний контроль). Сучасний науково-технічний прогрес і суспільство ставлять перед громадськістю країни досить високі вимоги до вміння аналізувати випадкові чинники, оцінювати шанси, висувати гіпотези, прогнозувати розвиток ситуацій і, нарешті, приймати рішення в умовах, які мають стохастичний характер.Відсутність стохастики в шкільному курсі математики перешкоджала формуванню природничого наукового погляду на світ, який абсолютно необхідний будь-якій людині в сучасному суспільстві, незалежно від того, ким вона стане і чим буде займатися в житті.Включення в шкільний курс математики елементів стохастики є одним з найважливіших аспектів модернізації змісту математичної освіти на сучасному етапі, коли в життя стрімко ввійшли референдуми і соціологічні опитування, кредити і страхові поліси, різноманітні банківські нарахування.На вивчення елементів стохастики в школі відводиться занадто мало часу, щоб ґрунтовно оволодіти знаннями й особливо вміннями з цієї теми, тому важливо правильно оцінити, які знання і способи діяльності потрібні сучасній людині у повсякденному житті та діяльності, що з них буде потрібне для вивчення інших предметів, для продовження освіти, для формування різних сторін інтелекту учня.Передбачений програмою обсяг матеріалу з “Елементів стохастики” є недостатнім і, якщо зміст програми не доповнити, то “Елементи стохастики” так і будуть існувати як стороння частина, яка буде тлумачитися як своєрідне продовження комбінаторики.Однією з причин нерозуміння місця елементів стохастики в шкільному курсі математики є недосконалість методичної системи навчання, і в першу чергу однієї з головних складових такої системи – змісту навчання. В основу змісту більшості навчальних посібників і методичних матеріалів покладалося так зване класичне означення ймовірності, що приводить до протиріч і численних некоректностей.У [2] вчителю математики запропоновано, як ввести означення ймовірності події на уроці в процесі вирішення проблем.Остаточно ж стохастика набула статусу математичної дисципліни завдяки аксіоматиці А.М. Колмогорова, з наукових досліджень якого і почала своє існування московська школа теорії ймовірностей. В означеній школі, починаючи з 20-х років ХХ століття, характер досліджень з теорії ймовірностей в багатьох випадках визначається ідеями теорії множин та теорії функції. В результаті цих досліджень виявилося, що між основними поняттями теорії ймовірностей та між основними поняттями теорії множин та теорії функцій можливе встановлення певних аналогій.Аксіоматизація теорії ймовірностей може бути проведена різними способами як у відношенні добору аксіом, так і добору основних понять і основних співвідношень. Якщо переслідувати мету можливої простоти як самої системи аксіом, так і побудови з неї подальшої теорії, то являється найбільш доцільною аксіоматизація понять випадкової події та її ймовірності. Існують також інші системи аксіоматичної побудови теорії ймовірностей, а саме такі, в яких поняття ймовірності не відноситься до числа основних понять, а саме виражається через інші поняття [3].

У статті розглянуто питання управління судно з електрорушіє в у овах хитавиці. При ході судна в у овах хвилювання з іна о енту генератора така, що дизель працює в режи ах перевантаження з різкою з іною еханічних о ентів, а навантаження на електрорушій, викликане квазівипадковою хитавицею, значно скорочує експлуатаційні характеристики пропульсивного ко плексу. В статті визначено основні фактори, впливаючи на різку з іну навантаження на електрорушій та проаналізовано ожливості управління стохастични и процеса и за допо огою технології нечіткої логіки. Аналіз хитавиці судна, вказує на випадковий характер постійно діючого обурення різної величини і тривалості. При роботі ГЕУ в таких у овах ають ісце коливання о енту опору на гребно у валу (якщо відсутнє відповідне регулювання збудження ГЕД), о ентів опору на валах дизелів, що визначаються електро агнітни и о ента и генераторів. Квазістаціонарний характер з іни Мг пояснюється таки же характеро з іни о енту опору обертанню гребного гвинта. Характер кореляційних функцій свідчить про ергодичності процесу. Стабілізація кутової швидкості з іною упору лопатей азіподу (ГРК) дає ожливість уникнути перевантаження, а, отже опти ізувати закон управління ГРК. Ключові слова:управління гребни и електродвигуна и, нечітка логіка, закони управління

Одним із перспективних напрямів підвищення ефективності застосування пілотованої та безпілотної авіації в сучасних умовах, є удосконалення методики розподілу БПЛА по завданнях (цілях) під час спільного виконання завдань. Аналіз досвіду застосування авіації свідчить про постійне зростання важливості задачі оптимізації розподілу сил та засобів пілотованої та безпілотної авіації, як при вирішенні основних, розвідувальних та спеціальних завдань, так і при виконанні завдань забезпечення інших відомств (видів сил та родів військ). У зв’язку з цим, вирішення задачі раціонального розподілу сил і засобів пілотованої та безпілотної авіації по завданнях (цілях) є актуальним. Авторами досліджено вплив варіантів розподілу завдань (цілей) між БПЛА на ефективність застосування спільної авіаційної групи пілотованої та безпілотної авіації в цілому. У статті визначено, що стохастичний рівномірний розподіл БПЛА за завданнями (цілями) забезпечує мінімальне, а детермінований рівномірний розподіл – максимальне значення середнього збитку групової цілі (середньої частки виконаних завдань). При цьому, стохастичний рівномірний розподіл цілей між БПЛА спільної авіаційної групи пілотованої та безпілотної авіації, знаходить практичне застосування в умовах відсутності централізованого управління БПЛА. Оптимальним визначено детермінований рівномірний розподіл завдань (цілей), який забезпечується за умови централізованого управління і децентралізованого виконання завдань спільною авіаційною групою. Застосування зазначеного підходу, дозволяє підвищити ефективність застосування авіації під час вирішення задачі розподілу сил (засобів) спільної авіаційної групи пілотованої і безпілотної авіації по завданнях (цілях) та визначити доцільність призначення завдань (цілей) для кожного БПЛА. Особливо велику роль і значення рішення задачі розподілу завдань (цілей) має в умовах обмеженого складу сил і засобів авіації та сильної зовнішньої протидії. Показано, що дана задача може бути розв’язана за допомогою дослідження ефективності управління в спільній авіаційній групі пілотованої і безпілотної авіації.

Розглянуто особливості керування ризиками інноваційних та стартап проектів для підвищення енергетичної ефективності технічних пристроїв перетворення енергії відновлюваних джерел, які можуть виникнути при створенні новітніх енергетичних систем. Інноваційна діяльність супроводжується природно притаманними їй ризиками та загрозами, реалізація яких має стохастичну природу. При цьому результативність інноваційної діяльності залежить від того, наскільки точно проведена оцінка та експертиза ризику, та наскільки адекватно визначені методи управління ризиками. Майже вся діяльність організації пов’язана з ризиками, якими треба постійно керувати. Процес управління ризиками допомагає приймати рішення з урахуванням невизначеності та вірогідності реалізації загроз та їхнього впливу на досягнення узгоджених цілей. Під час аналізування, використовуються методи, які можуть бути якісними, напівкількісними чи кількісними. Аналізування наслідків дає змогу визначати характер і тип впливу, який може виникати, за припущення, що відбуваються конкретні події чи обставини. Подія може чинити низку впливів різної величини та позначатися на низці різних цілей і різних зацікавлених сторін. Для підвищення якості управління ризиком інноваційних проектів слід застосовувати комплексну систему управління ризиком (КСУР). Ця система орієнтована на відхід від очікування негативного явища, з подальшою реакцією на нього, особливість КСУР – виявлення ризиків та загроз в будь-якій сфері, які досі не проявились, але можуть бути причиною негативних наслідків в майбутньому. Використання КСУР на кожному етапі розвитку дає можливість підвищити вірогідність вдалої реалізації проектів, знизити ризик провалу, підвищити захищеність інвестицій. А також дає можливість досягати стратегічних цілей компаній в умовах невизначеності. Бібл. 10, рис. 7.

Сучасні бортові цифрові системи автоматичного управління, контролю і діагностики дозволяють вимірювати велику кількість параметрів технологічного обладнання повітряного судна і отримувати масиви такої інформації в цифровому вигляді. Прогнозування особливих випадків в польоті є основним завданням параметричного діагностування технологічного обладнання повітряного судна. Однак існуючі діагностичні моделі, що базуються на відповідних математичних моделях, не повною мірою використовують масиви діагностичних даних та не завжди дозволяють прогнозувати виникнення відмов технологічного обладнання, що робить задачу прогнозування особливих випадків в польоті актуальною. Мета статті полягає в розробці методу прогнозування особливих випадків в польоті на основі виявлення аномальних послідовностей в діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна; з метою підвищення безпеки польотів. Результати дослідження. У роботі запропоновано метод прогнозування особливих випадків в польоті на основі завчасного виявлення аномальних послідовностей в діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна. Для завчасного виявлення аномальних послідовностей пропонується використовувати гібридну стохастичну модель та метод виявлення аномальних послідовностей в діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна. Вхідна тренувальна інформація надається у вигляді векторів спостережень за розвитком процесу в яких особливо виділене кінцеве значення, в якості результату, що характеризують факти приналежності вектору до класу нормальних або аномальних темпоральних патернів. Висновок. Застосування запропонованого методу дозволить впровадити прогностичний принцип управління безпекою польотів, а також отримати економічний ефект від запобігання простою повітряного судна через раптової відмови обладнання

The article describes the existing problems of uncertainty in the system of operational redistribution of traffic flows, considers stochastic factors that are different in nature and features of the effect on the transport system, which require consideration in the operational management of traffic flows, as well as the features of their influence on the short-term state of the transport system. A simplified classification of stochastic factors is given, algorithms for the connection of these factors with each other and with indicators that are already taken into account by the management system are given, the nature of the influence is indicated. Statistical data samples are analyzed and the basics of methods for working with them are indicated. For the most common stochastic factors, such as the number of traffic accidents on city road networks and weather and climatic features of the region, methods for generating graphic materials and mathematical approximations are proposed, and formulas for calculating some random variables are recommended, including using limits in the framework of the phase theory of traffic flows. Cartograms with the help of which it is possible to establish stochastic dependences of climatic changes and changes in the ecological state by the example of Mariupol are given. It is proposed for practical use a detailed block diagram of identifying stochastic factors, the formation of information arrays, their analysis and the supply of control signals to the operational management system. The diagram shows a clear differentiation of the primary and secondary stochastic data arrays, and their recommended links to the operational process control system of the transport process are indicated. Using the stated theoretical foundations, it becomes possible to increase the efficiency of the city’s transport system by optimizing the processes of the operational redistribution of traffic flows on the road network and making changes to short-term planning processes. Keywords: stochastic factors, road transport, traffic flow, transport system, transport planning, management, regulation.

Розроблена математична модель і методика захисту комп'ютерної мережі від атак і вторгнень. Зроблено припущення про апріорну невизначеність стану мережі і ризик виникнення конфлікту з активним (розумним) супротивником. Розроблено стохастичну модель конфлікту з ескалацією супротивника у псевдосервіси з використанням псевдосервісної мережі Honeyne

Дана робота присвячена розробці інструментальних засобів і методик їх використання для розв’язання комплексу задач оптимального управління розвитком і функціонуванням систем водопостачання та водовідведення.

Захист відбудеться «22» лютого 2017 р. о 11.00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К58.052.06 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя за адресою: 46001, м. Тернопіль, вул. Руська, 56, ауд. 58. З дисертацією можна ознайомитися у науково-технічній бібліотеці Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя за адресою: 46001, м. Тернопіль, вул. Руська, 56.
Дисертація присвячена розробленню інформаційних технологій аналізу стохастично періодичних потоків та використанню отриманих результатів в задачах підвищення ефективності систем масового обслуговування, що функціонують в умовах стохастичної періодичності. Для вирішення поставлених завдань використано підхід, що охоплюється схемою «модель – алгоритм – програма – прикладне застосування – комп’ютерний експеримент». В рамках цього підходу введено нові класи моделей – періодичні пуассонівські та рекурентні кусково стаціонарні потоки, розроблено методи оцінки їх інтенсивності та гістограмного аналізу. Для перевірки адекватності моделей та правильності алгоритмів і програмного забезпечення розроблено комп’ютерний експеримент. Створене програмне забезпечення застосовано для дослідження потоку викликів у диспетчерську службу швидкої допомоги і графіків споживання електроенергії Тернополя та вироблення рекомендацій щодо оптимізації їх функціонування.
Диссертация посвящена разработке информационных технологий анализа стохастически периодических потоков и использованию полученных результатов в задачах повышения эффективности систем массового обслуживания, функционирующих в условиях стохастической периодичности. Для решения поставленных задач использован подход, охватываемый схемой «модель – алгоритм – программа – использование в приложениях – компьютерный эксперимент». В рамках этой схемы введены новые классы моделей – периодические пуассоновские и рекуррентные кусково стационарные потоки, разработаны методы оценки их интенсивности и гистограммного анализа. Для проверки адекватности моделей, правильности алгоритмов и программного обеспечения разработан компьютерный эксперимент. Созданное программное обеспечение использовано для анализа потоков вызовов в диспетчерскую службу скорой помощи, графиков потребления электроэнергии Тернополя и выработки рекомендаций для оптимизации их функционирования.
The thesis is devoted to development of information technologies for investigation of stochastically periodic flows and application of obtained results to the problem of efficiency improvement for queuing systems that operate under conditions of stochastic periodicity. To solve the problem we apply an approach defined by "model – algorithm – program – application – simulation" sequence. The new class of flows is introduced within framework of this approach on the basis for a model of stochastic periodical flows. This is a class of periodic Poisson flows, and a class of periodic Poisson piecewise stationary flows as a derivative of the former one. The method for evaluation of their periodic piecewise-constant intensity as well as appropriate software are developed and applied for assessment of calls to Ternopil emergency station flow periodic intensity. The estimated intensities of call flows are used by dispatch service for control optimization of ambulance emergency station with taking into account the calls intensity, depending on time and season. The model of stochastic periodic flows of recurrent type is developed as an analogue to stochastic periodic flows of Poisson type. The new source class of flows is introduced. This is the class of interval flows. and on its base the class of periodical recurrent piecewise stationary flows is introduced too. For its intensity estimation the method developed in this work for periodic Poisson piecewise stationary flows can be applied. For assessment of the introduced flows a method of histogram analysis with appropriate software are developed. Its application gives a possibility to classifyt the flows depending on function of their intervals distribution. To validate adequacy of statistically periodic flows and prove the correctness of their investigation algorithms the computational experiment is developed that includes simulation of periodical Poisson and recurrent piecewise stationary flows, their histogram analysis, evaluation of their periodic piecewise constant intensity, calculation of the measure of deviation (distance) of obtained value of intensity from the given one. The results of validation authorizes application of developed information technology to solving practical problems or, vice versa, point out the necessity of their improvement. The results of thesis are implemented and used in central dispatch service at municipal institution "Center of emergency medical assistance and medicine of disasters" of Ternopil region council, in dispatch service of power networks in Ternopil district, in the branch of the regional center of clinical immunology and allergology at the municipal institution "Ternopil university hospital" of Ternopil region council, as well as in educational process in the Computer Science Department of Ternopil Ivan Puluj National Technical University. The principles on which information technologies of stochastic periodical flows is based have general character and can be successfully applied for investigation and control of such flows in other fields of science and national economy branches (global and local computer networks, transportation, tourism, input flows of major queuing systems).