Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Книжкові видання та компакт-диски (5) | Реферативна база даних (2) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Ilyina I$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 2 Представлено документи з 1 до 2 |
|||
| 1. | 
Ilyina I. V. Risk management in software development [Електронний ресурс] / I. V. Ilyina, N. Yu. Sheviakova // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2016. - Вип. 1. - С. 73-75. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/suntz_2016_1_20 Проаналізовано теоретичні і методологічні положення та виділено головні ризики, пов'язані з розробкою програмного забезпечення. Розглянуто методи управління ризиками, які спрямовані на виявлення, мінімізацію або повне запобігання виникнення ризику. | ||
| 2. | 
Koshovyi M. D. Growing tree method for optimisation of multifactorial experiments [Електронний ресурс] / M. D. Koshovyi, O. T. Pylypenko, I. V. Ilyina, V. V. Tokarev // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2023. - № 3. - С. 55-63. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2023_3_8 Задача планування багатофакторних експериментів займає важливе місце в науці та промисловому виробництві. При цьому в умовах конкуренції, зростання витрат, підвищення ефективності необхідна оптимізація планів багатофакторних експериментів за вартісними та часовими витратами. Для вирішення цієї задачі існує ряд підходів та методів, вибір яких для конкретного технічного завдання є важливою та складною задачею. У зв'язку з цим виникає необхідність в розробці нових методів оптимізації за вартісними (часовими) витратами планів багатофакторних експериментів, порівнянні їх з уже існуючими методами та видачі рекомендацій по практичному застосуванні при дослідженні реальних об'єктів. Мета роботи - розробка та апробація методу зростаючих дерев, оцінки його ефективності у порівнянні з іншими методами. При цьому для дослідження мети вирішені наступні завдання: запропонований метод зростаючих дерев реалізований у вигляді програмного забезпечення; метод застосований для оптимізації планів багатофакторних експериментів при дослідженні реальних об'єктів; проведена оцінка його ефективності у порівнянні з іншими методами; видані рекомендації по його використанню. Запропонований метод зростаючих дерев заснований на застосуванні теорії графів. Перевагою методу є скорочення часу вирішення оптимізаційних задач, пов'язаних з побудовою оптимальних за вартісними (часовими) витратами планів багатофакторних експериментів. Характерною рисою є також висока точність вирішення оптимізаційних задач. Результати експериментів та порівняння з іншими методами оптимізації підтверджують працездатність та ефективність запропонованого методу та дозволяють рекомендувати його для дослідження об'єктів із числом суттєвих факторів k << 7. Перспективним є подальше розширення кола об'єктів наукового та промислового призначення для їх дослідження цим методом. Висновки: розроблено метод зростаючих дерев для оптимізації за вартісними та часовими витратами планів багатофакторних експериментів та програмне забезпечення, що його реалізує за допомогою framework Angular на мові розробки TypeScript. Показана ефективність методу зростаючих дерев у порівнянні з наступними методами: повний та обмежений перебір, мавпячий пошук, застосування модифікованого коду Грея, бактеріальна оптимізація. Метод зростаючих дерев має більшу швидкодію, ніж повний перебір, та може застосовуватися для оптимізації планів багатофакторних експериментів за вартісними (часовими) витратами для об'єктів з кількістю факторів k << 7. При рішенні оптимізаційних задач метод зростаючих дерев дає кращі результати у порівнянні з мавпячим пошуком, обмеженим перебором та бактеріальною оптимізацією. | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |