Розглянуто питання розробки багаторівневої інтелектуальної скрізної моделі створення програмного забезпечення, що являє собою зворотний ітеративний процес, який дозволяє колективу розробників приймати оптимальні рішення в процесі роботи. Наведені моделі та алгоритми забезпечують цілісність і оптимальність процесу розробки програмного забезпечення. Запропоновано розв'язки задач формального опису даного процесу та вибору найкращого варіанта проекту. Розроблено модель уніфікованого життєвого циклу програмного забезпечення, що залежить від параметра часу та критеріїв оптимальності проекту. Вперше введено методологію MIXER, орієнтовану на інтелектуальну підтримку CASE-засобу.

  Скачати повний текст

Розроблено моделі, методи й інформаційні технології підтримки виробничих рішень у разі вибору технологічних процесів засобами інженерії квантів знань за умов багатокритеріальності та невизначеності. З метою підвищення ефективності прийняття технологічних рішень запропоновано знанняорієнтовану модель багатофакторного оцінювання альтернативних призначень і метод виводу багатокритеріальних рішень у разі вибору технологічних процесів за наголошених умов, неповноти та неточності даних на підставі комплексного використання бази достовірних t-квантів знань, засобів машинного маніпулювання t-квантами знань та агрегативного критерію Ларічева. З'ясовано, що агрегативний критерій відповідає максимальному числу взаємно задоволених учасників "замовлення - виконавець", що забезпечує урахування взаємовпливу частинних критеріїв, а також посилення обгрунтування та корисності прийнятих рішень. Запропоновано моделі, методи, алгоритми, реалізовані засобами інженерії квантів знань у вигляді прототипу інтелектуальної системи підтримки прийняття рішення "Розцеховка" як інтелектуальної інформаційної технології.

  Скачати повний текст

Розвинуто теорію компараторної ідентифікації моделей багатофакторного оцінювання на базі розробки нових методів і математичних моделей регуляризації некоретної за Адамаром задачі компараторної ідентифікації переваг особи, що приймає рішення, шляхом усунення інтервальної невизначеності параметрів. Наведено методи визначення та подання вихідної інформації про переваги часткових критеріїв як інтервалів можливих значень. Розроблено метод ідентифікації інтервальних групових переваг та метод, який базується на основі множини індивідуальних точкових та інтервальних оцінок, а також визначення переваг усередині виділеного інтервалу. Запропоновано математичні моделі прийняття рішень за умов інтервальної невизначеності для випадків, коли переваги усередині інтервалу невідомі, задані ймовірнісними характеристиками або за допомогою розмитих множин. Розроблено математичну модель ранжування альтернатив безпосередньо за інтервальною інформацією про переваги часткових критеріїв. Запропоновано метод оцінки достовірності та точності розглянутих моделей.

  Скачати повний текст

Вперше запропоновано інформаційну технологію підтримки прийняття рішень за умов багатокритеріальності на основі прогнозування часових рядів з довгою та подвійною пам'яттю (ЧР ДПП), яка на відміну від існуючих дозволяє класифікувати ряди з ДПП. Вперше розроблено метод ідентифікації ЧР ДПП, який на відміну від існуючих використовує класифікатор на основі нечіткої бази знань, що дозволяє скоротити час та підвищити ефективність в класифікації ЧР ДПП. Удосконалено математичні моделі ЧР ДПП шляхом модифікації їх структури, що дозволило спростити процес моделювання та прогнозування рядів з ДПП.

  Скачати повний текст

Досліджено та розроблено загальну методологію розв'язання задачі формальної структурно-параметричної ідентифікації моделей багатофакторного оцінювання у межах теорії прийняття рішень, що грунтується на ідеях теорії компараторної ідентифікації. Синтезовано модель багатофакторного оцінювання, інваріантну до розмірності факторів, що характеризують альтернативи в класі поліномів Колмогорова - Габора. Розроблено методи компараторної параметричної та структурно-параметричної ідентифікації моделей оцінювання на підставі якісної експертної інформації про відносну перевагу альтернатив. Розроблено методи визначення узагальнених багатофакторних оцінок альтернатив за умов інтервальної невизначеності параметрів моделей оцінювання та факторів, що характеризують альтернативи, а також методи ранжирування та визначення екстремальної альтернативи. Розв'язано певні прикладні задачі, зокрема, ідентифікації маркетингових переваг споживачів, ординальної класифікації, управління поведінкою соціальних груп, оцінювання якості.

  Скачати повний текст

Вперше розроблено моделі розв'язання задач прийняття ефективних рішень за умов багатокритеріальності й інтервальної нечіткої невизначеності, які передбачають задання вагових коефіцієнтів і часткових критеріїв у формі нечітких множин і детермінованих значень, що дозволяє ефективно формалізувати якісну вихідну інформацію та тим самим підвищити точність рішень, які приймаються. Вперше розроблені обчислювальні методи прийняття багатокритеріальних рішень за умов нечіткої інформації, що передбачають обчислення інтервальних скалярних багатофакторних оцінок корисності альтернативних рішень, а також формування вибору точкового рішення як компромісу між очікуваною ефективністю і можливими втратами (VaL - технологія), що збільшує ефективність розв'язання багатокритеріальних задач за умов інтервальної невизначеності.

  Скачати повний текст

Модифіковано РАКЗ-моделі дедуктивного виводу диспетчерських рішень за рахунок введення алгоритмічних операторів фазифікації та дефазифікації та запропоновано оригінальні алгоритми, що дозволяють моделювати причинно-наслідкові міркування диспетчерів для комп'ютеризації прийняття рішень. Ророблено метод оцінки якості розкладів занять за ступенем виконання оптимізуючих вимог, що дозволяє найточніше оцінити якість розкладу занять. Нові моделі, методи та алгоритми реалізовано у вигляді прототипу ЕС "ШТУРМАН-Розклад".

  Скачати повний текст

Досліджено проблему прийняття багатокритеріальних рішень у середовищі зі скінченною кількістю станів, зміна яких є марковським процесом. Узагальнено класичну задачу марковського процесу прийняття рішення за одним критерієм для багатокритеріального випадку. Розроблено класифікацію багатокритеріальних моделей оптимізації з різним рівнем складності обмежень та умов розв'язання. Побудовано узагальнений алгоритм Ховарда для багатокритеріального випадку для моделі марковського процесу прийняття рішень з одним ергодичним класом станів. На підставі результатів проведеного аналізу за моделями, згідно з побудованою класифікацією, знайдено моделі, для яких узагальнений алгоритм Ховарда є неефективним. Побудовано новий алгоритм пошуку оптимальних стратегій для загальних типів моделей багатокритеріальних задач марковських процесів прийняття рішень з одним ергодичним класом, що базується на одержаних властивостях. Показано переваги розробленого алгоритму у порівнянні з узагальненим алгоритмом Ховарда. Побудовано нові статистики та непараметричні критерії оцінювання вхідних даних на незалежність, які можна застосовувати для аналізу вхідних даних моделей марковських процесів прийняття рішень.

  Скачати повний текст