Статті в журналах з теми "Стохастичне управління"
Щоб переглянути інші типи публікацій з цієї теми, перейдіть за посиланням: Стохастичне управління.
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-19 статей у журналах для дослідження на тему "Стохастичне управління".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте статті в журналах для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
1
Касаткін, М. В. "Стохастичне моделювання сумісного прийняття рішень “екіпаж – керівник польотів” в особливому випадку в польоті". Системи озброєння і військова техніка, № 4(64), (17 грудня 2020): 67–74. http://dx.doi.org/10.30748/soivt.2020.64.09.
Повний текст джерелаАнотація:
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).
2
Sumets, Alexander, Sviatoslav Kniaz, Nelli Heorhiadi, Ruslan Skrynkovskyy та Vasylyna Matsuk. "Методичний інструментарій оцінювання рівня стабільності аграрних підприємств". Agricultural and Resource Economics: International Scientific E-Journal 8, № 1 (20 березня 2022): 235–55. http://dx.doi.org/10.51599/are.2022.08.01.12.
Повний текст джерелаАнотація:
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.
3
Оберемок, Н. В. "Стохастичні процеси в управлінні геологічними проектами". Управління проектами та розвиток виробництва, № 4 (64) (2017): 39–48.
Знайти повний текст джерела
4
Bushuyev, S. D., V. B. Bushuyeva та I. P. Zasukha. "Застосування стохастичних мереж у проєктах цифровізації державного сектору". Herald of the Odessa National Maritime University, № 65 (16 листопада 2021): 159–72. http://dx.doi.org/10.47049/2226-1893-2021-2-159-172.
Повний текст джерелаАнотація:
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.
5
Ліпінська, Алла Володимирівна. "Місце стохастики серед інших дисциплін". New computer technology 5 (6 листопада 2013): 62–63. http://dx.doi.org/10.55056/nocote.v5i1.81.
Повний текст джерелаАнотація:
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].
6
Тараненко, С. В., С. В. Пріступа, В. В. Колесник, О. В. Пастух та О. В. Гойжевський. "УПРАВЛІННЯ ГРЕБНИМИ ЕЛЕКТРОРУШІЯМИ ПРИ ПЛАВАННІ В УМОВАХ ХИТАВИЦІ". Vodnij transport, № 1(29) (27 лютого 2020): 53–57. http://dx.doi.org/10.33298/2226-8553/2020.1.29.06.
Повний текст джерелаАнотація:
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
7
Горбенко, В. М., О. А. Коршець та О. В. Кувшинов. "Оцінювання варіантів розподілу завдань в спільній авіаційній групі пілотованої та безпілотної авіації". Системи озброєння і військова техніка, № 4 (68) (24 грудня 2021): 14–20. http://dx.doi.org/10.30748/soivt.2021.68.02.
Повний текст джерелаАнотація:
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.
8
Statsenko, V., та N. Fedoryatskaya. "ОСОБЛИВОСТІ КЕРУВАННЯ РИЗИКАМИ НА РАННІХ ЕТАПАХ РОЗВИТКУ ІННОВАЦІЙНИХ ПРОЕКТІВ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕНЕРГЕТИЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ ТЕХНІЧНИХ ПРИСТРОЇВ ПЕРЕТВОРЕННЯ ЕНЕРГІЇ ВІДНОВЛЮВАНИХ ДЖЕРЕЛ". Vidnovluvana energetika, № 3(58) (25 вересня 2019): 6–13. http://dx.doi.org/10.36296/1819-8058.2019.3(58).6-13.
Повний текст джерелаАнотація:
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.
9
Padalka, I., О. Dmytriiev, D. Parkhomenko та O. Meleshko. "МЕТОД ПЕРЕДБАЧЕННЯ ОСОБЛИВИХ ВИПАДКІВ В ПОЛЬОТІ НА ОСНОВІ ЗАВЧАСНОГО ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛЬНИХ ПОСЛІДОВНОСТЕЙ В ДІАГНОСТИЧНИХ ДАНИХ ТЕХНОЛОГІЧНОГО ОБЛАДНАННЯ ПОВІТРЯНОГО СУДНА". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, № 61 (11 вересня 2020): 28–31. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2020.3.028.
Повний текст джерелаАнотація:
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
10
Burlakova, Galina, and Dmitry Ganzheev. "INFLUENCE OF STOCHASTIC FACTORS ON THE OPERATIONAL MANAGEMENT OF TRANSPORT FLOWS. PART 2." Avtoshliakhovyk Ukrayiny 264, no. 4 (December 21, 2020): 22–27. http://dx.doi.org/10.33868/0365-8392-2020-4-264-22-27.
Повний текст джерелаАнотація:
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.
11
Стілл, Артем Васильович. "КОНЦЕПТУАЛЬНІ АСПЕКТИ ПУБЛІЧНОГО УПРАВЛІННЯ СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНОЇ БЕЗПЕКОЮ РЕГІОНУ". Public management 29, № 1 (24 травня 2022): 134–40. http://dx.doi.org/10.32689/2617-2224-2022-1(29)-19.
Повний текст джерелаАнотація:
Сформульовано та науково обґрунтовано методичні підходи щодо концепції публічного управління соціально-економічної безпекою регіону шляхом побудови моделі публічного управління соціально-економічної безпекою регіону, що відрізняється від наявних тим, що вона сформована з урахуванням виявлених факторів соціально-економічної безпеки та специфіки інституційних умов регіону, а також встановлених механізмів публічного управління соціально-економічною безпекою регіону. Визначено, що одним із важливих елементів системи державного управління соціально-економічною безпекою є інституційно-правовий фактор, що включає законодавче та нормативне забезпечення формування та підтримки належного рівня соціально-економічної безпеки в країні та регіонах. Систематизовано проблеми забезпечення соціально-економічної безпеки економіки, визначені фактори та інституційні аспекти забезпечення соціально-економічної безпеки. Це дозволило розробити концептуальну модель державного управління соціально-економічною безпекою регіону. При цьому джерелом виникнення більш стійкого стану і поштовхом до самоорганізації в складній системі є руйнування колишнього стійкого стану. Тому розвиток економіки, в тому числі регіональної, представляє собою стохастичний процес, який характеризується виникненням періодичних дисипацій (розсіювання) накопичених нею ресурсів зростання, внаслідок чого темпи її зростання можуть сповільнюватися – і, на певних етапах, розвиваються в процеси у вигляді криз, нестійких станів, «струсів», екстремальних станів. Тому для ефективного управління розвитком економіки, підвищення соціально-економічної безпеки регіону необхідно формування нової парадигми публічного управління соціально-економічною безпекою, що спирається на ідеї формування структур-атракторів, які здатні «притягувати» позитивні траєкторії розвитку регіону. У процесі самоорганізації регіональної системи, як було зазначено вище, відбувається придбання нею нової якості стійкості в області тяжіння атрактора. Запропонована модель характеризується тим, що відображає важливі складові частини регіональної системи державного управління соціально-економічною безпекою: процес, що забезпечує регулювання, контроль, концентрацію ресурсів на найважливіших сферах соціально-економічної безпеки; структуру, що включає сукупність підрозділів і служб державних органів, що реалізують функції нормативного, інформаційного, організаційного, кадрового та технічного забезпечення системи соціально-економічної безпеки регіону. Мета роботи. Метою статті є дослідження концептуальних аспектів публічного управління соціально-економічної безпекою регіону. Методологія. Значний внесок у дослідженні аспектів публічного управління соціально-економічною безпекою на рівні регіону внесли відомі вітчизняні вчені, такі як Александрова О.Ю., Дикань В.В., Жовнірчик Я.Ф., Івашина С.Ю., Івашина О.Ф. та інших науковців. Аналіз попередніх досліджень та публікацій з даної проблематики свідчить про те, що авторами, як правило, досліджувалися тільки окремі аспекти соціально-економічної безпеки ми розглянемо концептуальні аспекти публічного управління соціально-економічної безпекою регіону. Наукова новизна. Удосконалено механізми публічного управління соціально-економічною безпекою, що реалізуються державою на рівні центру, де виділено спеціальні механізми публічного управління соціально-економічною безпекою, що реалізуються на рівні регіонів. До таких механізмів віднесені: нормативно-правові, фінансові, організаційно-розпорядчі, механізми соціального партнерства, інфраструктурні, інформаційні та механізми конвергенції. Висновки. Запропоновано концептуальну модель публічного управління соціально-економіч- ної безпекою регіону, що відрізняється від наявних тим, що вона сформована з урахуванням виявлених факторів соціально-економічної безпеки та специфіки інституційних умов регіону, а також встановлених механізмів публічного управління соціально-економічною безпекою регіону.
12
Анищенко, О. "Щодо питання передачі та збереження масивів графічних даних у глобальних і локальних мережах." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 44 (29 жовтня 2021): 87–93. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-44-14.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розкрито питання передачі та збереження масивів графічних даних у глобальних і локальних мережах. Описано структуру сучасних комп’ютерних мереж, визначено основні проблеми, які виникають при передачі даних всередині мережі. Окреслено складність моделювання глобальних і локальних мереж. Зазначається, що побудова логічної системи управління передачею графічних даних у мережах дозволить підвищити швидкість передачі та знизити можливості втрати інформації. Описано вплив моделі Гілберта на лінію передачі даних та відокремлено механізм впливу прихованого харківського процесу на передачу даних. Деталізовано метод ідентифікації характеристик лінії передачі та вибору оптимального методу кодування сигналу, узгодженого з поточною частотною характеристикою лінії передачі. Розкрито стохастичну теорію управління в системах із прихованими марківськими процесами та обґрунтовано її вплив на задачі управління системами передачі даних. Підкреслено, що основною проблемою в організації локальних та глобальних мереж є розподіл потоків даних за найкоротшими шляхами. До такої проблеми належать способи передачі даних, які вимагають мінімального часу, або шляхи з мінімальними перешкодами. Таким чином, на основі цього визначення, наголошено, що оптимізація шляху має здійснюватися за будь-якими технічними та економічними критеріями, а обрані шляхи мають гарантувати ефективне використання ліній та вершин зв'язку. Детально описано алгоритм Дейкстри та визначено напрямки його реалізації та впливу на процес передачі графічних даних у глобальних та локальних мережах. Сформовано підгрунття реалізації алгоритму Джексона та доведено, що дискретний марківський процес, що описує роботу мережі Джексона зі змінною структурою, ергодичний. Здійснено порівняльний аналіз описаних підходів з детальним порівнянням алгоритмів та визначення найбільш дієвого. Відокремлено фактори, які впливають на оптимізацію передачі пакетів графічних даних у локальних та глобальних мережах. Наголошено, що оптимізація мереж передачі даних призводить до кешування та стиснення переданих даних, оптимізації трафіку, зміни транспортного протоколу TSP, які збільшують інтерактивність продуктивності мережевого додатку та зменшують обсяг переданих даних.
13
Pitukh, I. R. "Перспективи вдосконалення алгоритмів обчислення та процесів побудови інформаційних логіко-статистичних моделей у базисі Хаара-Крестенсона". Scientific Bulletin of UNFU 29, № 5 (30 травня 2019): 151–55. http://dx.doi.org/10.15421/40290530.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто синтез структури образно-кластерної моделі інтерактивного моніторингу станів багатопараметричних об'єктів управління на основі системи автоматизованого проектування алгоритму розпаралеленого опрацювання статистичних даних та кореляційних характеристик технологічних об'єктів. Викладено теоретичні засади методології побудови образно-кластерної моделі багатопараметричних об'єктів. Розроблено теоретичні засади, методології та спосіб контролю параметрів технологічного процесу на основі образно-кластерної моделі, який дає змогу розширити функціональні можливості та підтримати інформативність процедур аналізу технологічних процесів контролем не тільки відхилень їх параметрів за амплітудою, але й відхилень статистичних значень: ковзного математичного сподівання, середньостатистичної динаміки ковзної структурної кореляції, матриці нормованих коефіцієнтів взаємокореляції між парами технологічних параметрів, логіко-статистичних інформаційних, спектральних, кластерних та ентропійних моделей. Представлено структуру образно-кластерної моделі, яка враховує значну кількість контролюючих параметрів та їх кластерні представлення. Проведено аналіз статистичних і стохастичних методів оцінки значень параметрів, при цьому обґрунтовано використання логіко-статистичних інформаційних моделей для систематизації технологічних параметрів.
14
Дудко, М. В., Н. О. Королюк та П. В. Опенько. "Узагальнений алгоритм планування маршруту розвідувального польоту безпілотного літального апарату із використанням нечітких логічних систем". Системи озброєння і військова техніка, № 2(66) (21 травня 2021): 44–50. http://dx.doi.org/10.30748/soivt.2021.66.06.
Повний текст джерелаАнотація:
Для задачі планування маршруту розвідувального польоту безпілотного літального апарату (БПЛА) у статті запропоновано використання евристичних методів, які враховують практику, досвід, інтуїцію, знання особи, що приймає рішення. Обґрунтована доцільність представлення значень окремих прогнозованих факторів з використанням математичного апарату нечітких множин. Вибір доцільної стратегії польоту БПЛА запропоновано здійснювати за допомогою моделі прийняття рішень з врахуванням стратегії рефлексивного управління, яка адаптується до реальних умов, конфліктних ситуацій, що можуть складатися в ході ведення повітряної розвідки і характеризуватись факторами стохастичної та нестохастичної невизначеності. Визначений склад формалізованих знань в ході виконання процедури концептуалізації неформального опису сукупності знань щодо планування маршруту розвідувального польоту БПЛА в умовах невизначеності. Розроблений узагальнений алгоритм планування маршруту БПЛА, який представляється сукупністю взаємопов'язаних операцій і процедур та враховує склад знань про процес планування маршруту польоту БПЛА, визначення доцільної стратегії польоту БПЛА. Сукупність знань запропоновано формалізувати із використанням математичного апарату нечітких логічних множин інтервального типу 2. Узагальнений алгоритм планування маршруту БПЛА з урахуванням невизначеності забезпечує комплексну обробку знань щодо планування розвідувального польоту БПЛА, які формалізовані із використанням математичного апарату нечітких логічних систем інтервального типу 2, та знань щодо визначення доцільної стратегії польоту БПЛА в ході ведення повітряної розвідки, формалізованих за допомогою нечіткого виведення для нечітких логічних систем інтервального типу 2.
15
Репіло, Юрій, та Олег Головченко. "МОДЕЛЬ ВЕДЕННЯ БОЙОВИХ ДІЙ АРТИЛЕРІЙСЬКИМИ ПІДРОЗДІЛАМИ ПІД ЧАС ВОГНЕВОЇ ПІДТРИМКИ У ХОДІ ВЕДЕННЯ НАСТУПАЛЬНИХ ДІЙ". Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони 40, № 1 (9 червня 2021): 153–62. http://dx.doi.org/10.33099/2311-7249/2021-40-1-153-162.
Повний текст джерелаАнотація:
Результати аналізу здобутих уроків ведення бойових дій артилерійськими підрозділами в збройному конфлікті на Сході України свідчать, що на цей час актуальними є питання підвищення ефективності ведення ними бойових дій та забезпечення їх живучості. На підставі аналізу способів забезпечення живучості артилерійських підрозділів визначено, що головними у ході ведення бойових дій артилерії були постійне маневрування при призначенні районів очікування (заряджання). Також відомо, що зміст ведення бойових дій артилерійськими підрозділами в наступі становить безперервна вогнева підтримка загальновійськових формувань.
Таким чином, в теорії та практиці ведення бойових дій артилерійськими підрозділами в наступі виникла суперечність між потребою збільшення часу перебування їх на вогневих позиціях залежно від певного обсягу вогневих завдань для безперервної вогневої підтримки військових формувань з одного боку та вимогою зменшення такого часу для здійснення необхідного маневру з метою забезпечення живучості артилерійських підрозділів з іншого.
Метою статті є розробка моделі ведення бойових дій артилерійськими підрозділам під час вогневої підтримки у ході ведення наступальних дій з урахуванням їх постійного маневрування для забезпечення живучості та перебування в районі очікування (заряджання).
В статті викладено опис моделі ведення бойових дій артилерійськими підрозділами під час вогневої підтримки в наступальних діях. модель є аналітико-стохастичною та описує імовірнісні характеристики ведення бойових дій артилерійськими підрозділами під час вогневої підтримки у ході ведення наступальних дій з використанням теорії випадкових процесів зі скінченою множиною послідовних перманентних змін їх функціональних станів під впливом чинників зовнішнього середовища та чинників управління в умовах можливого вогневого впливу противника при наявності таких елементів бойового порядку, як райони очікування (заряджання). запропонована модель ведення бойових дій може бути використана для пошуку причинно-наслідкових зв’язків між складовими подібних процесів та обґрунтування рекомендацій щодо забезпечення живучості артилерійських підрозділів під час вогневої підтримки в наступальних діях
16
Korniyenko, Svitlana, Ihor Korniyenko, Volodymyr Dmytriiev, Anatolii Pavlenko та Oleh Skyba. "ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ КОРЕЛЯЦІЙНОГО АНАЛІЗУ ДО ПРОБЛЕМИ ПРОГНОЗУВАННЯ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ ВИПРОБУВАНЬ ОЗБРОЄННЯ ТА ВІЙСЬКОВОЇ ТЕХНІКИ". TECHNICAL SCIENCES AND TECHNOLOGIES, № 3(21) (2020): 185–97. http://dx.doi.org/10.25140/2411-5363-2020-3(21)-185-197.
Повний текст джерелаАнотація:
Актуальність теми дослідження. Проведення випробувань озброєння та військової техніки є важливим та відповідальним державним завданням. Процес випробувань має регламентні обмеження в часі, чим забезпечується своєчасне виконання державних програм із прийняття на озброєння новітніх зразків. Нерідко під час випробувань відбуваються часові відхилення і затримки від запланованих термінів, що ставить під загрозу успішність виконання державного завдання. Тому прогнозування реального часу проведення випробувань є актуальним завданням. Постановка проблеми. Ефективність функціонування військової випробувальної установи визначається чітким та налагодженим процесом проведення масових випробувань новітніх зразків озброєння та військової техніки. Зриви випробувань та часові відхилення від плану, які мають певну стохастичну природу, здатні знизити ефективність всього процесу масових випробувань. Звідси виникає проблема прогнозування реального часу проведення випробувань окремого зразка озброєння та військової техніки. Аналіз останніх досліджень і публікацій. На сьогодні існують багато фундаментальних і прикладних праць із питань формування прогнозів як природних явищ, так і у різних сферах діяльності людини. Останнім часом публікується чимало наукових робіт, присвячених проблемам підвищення ефективності випробувань, зокрема за допомогою автоматизації.Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Проблемою є визначення величини та характеру впливузовнішніх і внутрішніх чинників на реальний час проведення випробувань окремих зразків. Постановка завдання.Для нормалізації планової діяльності випробувальної установи необхідно визначити спосіб, за допомогою якого на основі наявного статистичного матеріалу про перебіг випробувань дозволить чисельно визначати величину та характер впливу зовнішніх і внутрішніх чинників на час проведення випробувань та отримувати апріорну оцінку можливого відхилення часу випробувань конкретного зразку озброєння та військової техніки. Виклад основного матеріалу. Розглянуто підхід до одержання кількісних значень впливу чинників зсуву часу на процес випробувань. Обґрунтовано та додано до загального виразу розрахунку реального часу випробувань поправочний коефіцієнт виду випробувань. Розглянуто та підготовлено до алгоритмування математичний апарат кореляційного аналізу для дослідження ступеню та характеру впливу внутрішніх та зовнішніх чинників на реальний час випробувань конкретного зразка озброєння та військової техніки. Зроблені зауваження та ремарки із застосування кореляційного аналізу до прогнозування реального часу випробувань. Висновки відповідно до статті. Застосування кореляційного аналізу для прогнозування реального часу випробувань дозволить встановити об’єктивні показники відхилення часу випробування під дією зовнішніх та внутрішніх чинників, що супроводжують процес випробувань. Використання прогнозів у складі автоматизованої підсистеми планування та управління якістю випробувань дозволить нормалізувати перебіг процесу випробувань та мінімізувати негативний прояв зовнішніх та внутрішніх чинників.
17
Цеслів, О. В., та М. П. Гришко. "СТОХАСТИЧНI МОДЕЛІ УПРАВЛІННЯ ЗАПАСАМИ ПОСТАВОК ТОВАРУ". Економічний вісник Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут», № 16 (11 листопада 2019). http://dx.doi.org/10.20535/2307-5651.16.2019.182758.
Повний текст джерела
18
Debela, Iryna. "STOCHASTIC MODEL OF RISK MANAGEMENT OPTIMIZATION." Market Infrastructure, no. 54 (2021). http://dx.doi.org/10.32843/infrastruct54-42.
Повний текст джерелаАнотація:
Economic activity of economic entities is associated with the constant search for effective management solutions: the optimal option for the allocation of resources, promising areas of development, the feasibility of introducing new technologies and developing new markets. Complications of internal and external relationships, the presence of a large number of unpredictable indicators limit the activities of an individual enterprise, do not allow to form an optimal strategy for the development of economic objects without the use of specific management methods and models. The basis for modeling management systems, including modeling of priority areas of agricultural sector, is to build a mathematical model. An adequate mathematical model must take into account the dynamics, stochastic uncertainty and unstructured management processes of economic objects, which is quite difficult to implement. In addition, the task of management and decision-making always contains a group of non-material, qualitative factors that are difficult to formalize, describe in quantitative terms, but which certainly have a decisive influence on the quality of the decision. Such "factors of influence" include the human factor. The result of human behavior can nullify any optimal solution, based on any adequate mathematical model. Accordingly, the mathematical model should also take into account the risk impact of the human factor, in the context of the entire management decision-making process. For management system models, there are a number of unresolved formalization and risk considerations. Mathematical formulation of the problem of optimizing economic risk management, as a rule, begins with the formalization of input parameters, qualitative and quantitative estimates of model variables, selection of mathematical tools. The information base of optimization models is the preliminary analytical and statistical indicators of the dynamics of the studied economic object. The article investigates the stochastic model of economic risk management. The set of implementations of random processes is considered as a limited set of random variables with a Markov property, which formalizes the problem of risk management, as a random process of obtaining the predicted benefit.
19
Левицький, Віктор. "ФОРМУВАННЯ АДАПТИВНО-ОРГАНІЗАЦІЙНОГО МЕХАНІЗМУ УПРАВЛІННЯ НА ЗАСАДАХ ЙМОВІРНІСНИХ ХАРАКТЕРИСТИК РУХУ ФІНАНСОВИХ ПОТОКІВ ПІДПРИЄМСТВА". Економіка та суспільство, № 37 (29 березня 2022). http://dx.doi.org/10.32782/2524-0072/2022-37-49.
Повний текст джерелаАнотація:
Стаття присвячена актуальним питанням дослідження сутності, формування та практичної реалізації адаптивно-організаційного механізму управління на засадах ймовірнісного імовірнісного руху фінансових потоків підприємства. У дослідженні запропоновано науковий підхід на основі принципів для більш ефективного формулювання адаптивно-організаційного механізму управління підприємством. Визначено головні напрями розробки фінансової політики та засади інформаційної бази підприємства для комплексного впровадження у діяльність підприємства адаптивно-організаційного механізму управління. Проведено аналіз основних методів та головних виробничо-фінансових показників з яких виділено метод статистичного аналізу, що найбільш підходить для формування оптимальної взаємодії ймовірнісного руху фінансових ресурсів та адаптивно-організаційного механізму управління підприємства через запропоновані нами принципи та етапи їх реалізації. На підставі отриманих стохастичних характеристик процесу оцінки ймовірнісних характеристик фінансового потоку виявляється можливим формування й реалізація на практиці запропонованої нами моделі адаптивно-організаційного механізму управління.