Моделі надзвичайних ситуацій техногенного характеру для систем підтримки прийняття рішень

This paper addresses the issues related to controlling and preventing anthropogenic emergencies. The early detection of critical conditions, the accuracy, and reliability of monitoring system parameters is the key to the prevention of anthropogenic catastrophes of different levels.A model of the emergency as a fuzzy situation has been proposed, based on the theory of fuzzy sets and the concept of a linguistic variable; a set of indicators has been determined that fully describe the factors affecting emergency. The set of indicators is a combination of both quantitative and qualitative data. It has been shown that the proposed fuzzy model is consistent with the characteristics and conditions of emergency occurrence at the objects of critical infrastructure and, at the same time, makes it possible to process both quantitative and qualitative indicators. This approach enables using fuzzy relations to form the similarity groups and to build rule bases in the decision support systems taking into consideration the similarity of situations, which improves the effectiveness of decision support systems.Under extreme conditions, prompt and qualified managerial decision making is the most important task, which is solved, in particular, by the decision support systems. Since the construction of a rule base for an intelligent system requires the participation of experts, this paper has proposed a method for representing and processing expert data, which makes it possible to define the characteristics of their consistency and to choose the appropriate processing method. The proposed approaches to modeling emergencies could make it possible to detect situations in order to control and prevent them and to devise a set of activities in the case of an emergency, which would save human life and natural resourcesРассматриваются вопросы контроля и предупреждения возникновения чрезвычайных ситуаций техногенного характера. Заблаговременное выявление критических состояний, точность и достоверность параметров систем мониторинга является залогом предотвращения техногенных катастроф разного уровня.Предложена модель чрезвычайной ситуации как нечеткой ситуации, которая основана на теории нечетких множеств и понятии лингвистической переменной, определено множество показателей, которые полностью описывают поражающие факторы чрезвычайной ситуации. Множество показателей является объединением как количественных, так и качественных данных. Показано, что предложенная нечеткая модель согласуется с характеристиками и условиями возникновения чрезвычайной ситуации на объектах критической инфраструктуры и, в то же время, дает возможность обработки как количественных, так и качественных показателей. Такой подход позволяет использовать нечеткие отношения для формирования групп сходства и строить базы правил в системах поддержки принятия решений на основе сходства ситуаций, повышает эффективность систем поддержки принятия решений.В экстремальных условиях оперативное принятие квалифицированных управленческих решений является важнейшей задачей, которая решается, в том числе, при помощи систем поддержки принятия решений. Поскольку для формирования базы правил интеллектуальных систем необходимо привлечение экспертов, в работе предложен метод представления экспертных данных, который позволяет определить характеристики их согласованности и выбрать подходящий метод обработки. Предложенные подходы к моделированию чрезвычайных ситуаций позволят проводить идентификацию ситуаций с целью контроля, предупреждения и формирования комплекса действий в случае наступления чрезвычайной ситуации, что позволит сохранить человеческие жизни и природные ресурсыРозглядаються питання контролю та попередження виникненню надзвичайних ситуацій техногенного характеру. Завчасне виявлення критичних станів, точність та достовірність параметрів систем моніторингу є запорукою запобігання техногенним катастрофам різного рівня.Запропоновано модель надзвичайної ситуації як нечіткої ситуації, що базується на теорії нечітких множин та понятті лінгвістичної змінної, визначена множина показників, які повністю описують вражаючі фактори надзвичайної ситуації. Множина показників є об’єднанням як кількісних, так і якісних даних. Показано, що запропонована нечітка модель узгоджується з характеристикам та умовами виникнення надзвичайної ситуації на об’єктах критичної інфраструктури і, в той же час, дає можливість обробки як кількісних так і якісних показників. Такий підхід дозволяє використовувати нечіткі відношення для формування груп подібності і будувати бази правил в системах підтримки прийняття рішень з урахуванням подібності ситуацій, що підвищує ефективність систем підтримки прийняття рішень.В екстремальних умовах оперативне прийняття кваліфікованих управлінських рішень є найважливішою задачею, яка вирішується, в тому числі, за допомогою систем підтримки прийняття рішень. Оскільки для формування бази правил інтелектуальних системи необхідним є залучення експертів, в роботі запропоновано метод представлення та обробки експертних даних що дозволяє визначити характеристики їх узгодженості і обрати відповідний метод  обробки. Запропоновані підходи до моделювання надзвичайних ситуацій дозволять проводити ідентифікацію ситуацій з метою контролю, попередження та формуванні комплексу дій у випадку настання надзвичайної ситуації, що дозволить зберегти людські життя та природні ресурс

Моделі надзвичайних ситуацій техногенного характеру для систем підтримки прийняття рішень

This paper addresses the issues related to controlling and preventing anthropogenic emergencies. The early detection of critical conditions, the accuracy, and reliability of monitoring system parameters is the key to the prevention of anthropogenic catastrophes of different levels.A model of the emergency as a fuzzy situation has been proposed, based on the theory of fuzzy sets and the concept of a linguistic variable; a set of indicators has been determined that fully describe the factors affecting emergency. The set of indicators is a combination of both quantitative and qualitative data. It has been shown that the proposed fuzzy model is consistent with the characteristics and conditions of emergency occurrence at the objects of critical infrastructure and, at the same time, makes it possible to process both quantitative and qualitative indicators. This approach enables using fuzzy relations to form the similarity groups and to build rule bases in the decision support systems taking into consideration the similarity of situations, which improves the effectiveness of decision support systems.Under extreme conditions, prompt and qualified managerial decision making is the most important task, which is solved, in particular, by the decision support systems. Since the construction of a rule base for an intelligent system requires the participation of experts, this paper has proposed a method for representing and processing expert data, which makes it possible to define the characteristics of their consistency and to choose the appropriate processing method. The proposed approaches to modeling emergencies could make it possible to detect situations in order to control and prevent them and to devise a set of activities in the case of an emergency, which would save human life and natural resourcesРассматриваются вопросы контроля и предупреждения возникновения чрезвычайных ситуаций техногенного характера. Заблаговременное выявление критических состояний, точность и достоверность параметров систем мониторинга является залогом предотвращения техногенных катастроф разного уровня.Предложена модель чрезвычайной ситуации как нечеткой ситуации, которая основана на теории нечетких множеств и понятии лингвистической переменной, определено множество показателей, которые полностью описывают поражающие факторы чрезвычайной ситуации. Множество показателей является объединением как количественных, так и качественных данных. Показано, что предложенная нечеткая модель согласуется с характеристиками и условиями возникновения чрезвычайной ситуации на объектах критической инфраструктуры и, в то же время, дает возможность обработки как количественных, так и качественных показателей. Такой подход позволяет использовать нечеткие отношения для формирования групп сходства и строить базы правил в системах поддержки принятия решений на основе сходства ситуаций, повышает эффективность систем поддержки принятия решений.В экстремальных условиях оперативное принятие квалифицированных управленческих решений является важнейшей задачей, которая решается, в том числе, при помощи систем поддержки принятия решений. Поскольку для формирования базы правил интеллектуальных систем необходимо привлечение экспертов, в работе предложен метод представления экспертных данных, который позволяет определить характеристики их согласованности и выбрать подходящий метод обработки. Предложенные подходы к моделированию чрезвычайных ситуаций позволят проводить идентификацию ситуаций с целью контроля, предупреждения и формирования комплекса действий в случае наступления чрезвычайной ситуации, что позволит сохранить человеческие жизни и природные ресурсыРозглядаються питання контролю та попередження виникненню надзвичайних ситуацій техногенного характеру. Завчасне виявлення критичних станів, точність та достовірність параметрів систем моніторингу є запорукою запобігання техногенним катастрофам різного рівня.Запропоновано модель надзвичайної ситуації як нечіткої ситуації, що базується на теорії нечітких множин та понятті лінгвістичної змінної, визначена множина показників, які повністю описують вражаючі фактори надзвичайної ситуації. Множина показників є об’єднанням як кількісних, так і якісних даних. Показано, що запропонована нечітка модель узгоджується з характеристикам та умовами виникнення надзвичайної ситуації на об’єктах критичної інфраструктури і, в той же час, дає можливість обробки як кількісних так і якісних показників. Такий підхід дозволяє використовувати нечіткі відношення для формування груп подібності і будувати бази правил в системах підтримки прийняття рішень з урахуванням подібності ситуацій, що підвищує ефективність систем підтримки прийняття рішень.В екстремальних умовах оперативне прийняття кваліфікованих управлінських рішень є найважливішою задачею, яка вирішується, в тому числі, за допомогою систем підтримки прийняття рішень. Оскільки для формування бази правил інтелектуальних системи необхідним є залучення експертів, в роботі запропоновано метод представлення та обробки експертних даних що дозволяє визначити характеристики їх узгодженості і обрати відповідний метод  обробки. Запропоновані підходи до моделювання надзвичайних ситуацій дозволять проводити ідентифікацію ситуацій з метою контролю, попередження та формуванні комплексу дій у випадку настання надзвичайної ситуації, що дозволить зберегти людські життя та природні ресурс

Аналіз особливостей архітектури систем електронної комерції

The object of the research is the process of designing the architecture of high-load systems. The conducted research is based on the system approach to design the architecture of e-commerce systems, characterized by high workload due to the large number of users working simultaneously with the system, a large amount of data and a significant number of complex calculations. The main hypothesis of the research is that the efficiency of such systems depends on the efficiency of each individual step to scale up the system and the consistency of these steps. The maximum efficiency can be achieved only if the resource constraints and requirements, which are determined by the key stakeholders of the projects, consider the specifics of the business system. This paper examines the methodological support of the developing high-load systems architecture. Within this research let’s analyze such specific features of high-loaded systems as scalability, rigidity, and response time and demonstrate the importance of considering these features when designing the architecture of high-loaded systems. This paper analyzes approaches to developing high-load systems architecture, their advantages, and disadvantages. It is suggested to use hybrid scaling method, which is based on combining two approaches – microservices and monolithic. It is also suggested to use a microservices approach for high-loaded and requiring scaling parts and a monolithic approach for non-loaded parts of the system. The research indicates the parts of the system that are usually highly loaded in e-commerce systems and require a microservices approach to design their architecture. This paper analyzes approaches to database scaling and organization of data replication. The application of the proposed approach to design the architecture of high-load systems, including the e-commerce systems, allows designing a system that can be easily scaled when necessary. At the same time, the system can be improved and further developed.Об’єктом дослідження є процес розробки архітектури високонавантажених систем. Проведені дослідження ґрунтуються на застосуванні системного підходу до проєктування архітектури бізнес-застосунків, для роботи яких характерними є високі навантаження у зв’язку з великою кількістю користувачів, що одночасно працюють з системою, високі обсяги даних та значна кількість складних розрахунків. Основна гіпотеза дослідження полягає у тому, що ефективність роботи таких систем залежить від ефективності кожного окремого заходу щодо масштабування системи та сумісності цих заходів. Максимальна ефективність може бути досягнута лише за умови врахування ресурсних обмежень та вимог, які визначаються ключовими зацікавленими сторонами проєктів, та врахування особливостей бізнес-системи. Розглянуто питання методологічного забезпечення розробки архітектури високонавантажених систем. Розглянуті такі особливості високонавантажених систем, як можливість масштабування, жорсткість та час відгуку на запити та проаналізовано важливість їх врахування при проєктуванні архітектури високонавантажених систем. Проаналізовано підходи до проєктування високонавантажених систем, їх переваги та недоліки. Запропоновано використовувати гібридний метод масштабування, що полягає у поєднанні двох підходів – мікросервісного та монолітного. Запропоновано використовувати мікросервісний підхід для тих частин системи, що є високонавантаженими та потребують масштабування та монолітний підхід до тих частин, що не є високонавантаженими. Визначено частини системи, які найчастіше є високонавантаженими у системах електронної комерції та вимагають застосування мікросервісного підходу до проєктування архітектури. Проаналізовано підходи до масштабування бази даних та організації реплікації даних. Застосування запропонованого підходу до проєктування архітектури високонавантажених систем, до яких відносять, зокрема, системи електронної комерції, дозволяє спроєктувати систему, яка може бути легко масштабована за необхідності. При цьому система може бути удосконалена та доопрацьована

Розгляд можливостей застосування методів машинного навчання для аналізу даних при просуванні послуг клієнтам банку

The object of the research is modern online services and machine learning libraries for predicting the probability of the bank client's consent to the provision of the proposed services. One of the most problematic areas is the high unpredictability of the result in the field of banking marketing using the most common technique of introducing new services for clients – the so-called cold calling. Therefore, the question of assessing the probability and predicting the behavior of a potential client when promoting new banking services and services using cold calling is particularly relevant. In the course of the study, libraries of machine learning methods and data analysis of the Python programming language were used. A program was developed to build a model for predicting the behavior of bank customers using data processing methods using gradient boosting, regularization of gradient boosting, random forest algorithm and recurrent neural networks. Analogous models were built using cloud machine learning services Azure ML, BigML and the Auto-sklearn library. Data analysis and prediction models built using Python language libraries have a fairly high quality – an average of 94.5 %. Using the Azure ML cloud service, a predictive model with an accuracy of 88.6 % was built. The BigML machine learning service made it possible to build a model with an accuracy of 88.8 %. Machine learning methods from the Auto-sklearn library made it possible to obtain a model with a higher quality – 94.9 %. This is due to the fact that the proposed libraries of the Python programming language allow better customization of data processing methods and machine learning to obtain more accurate models than free cloud services that do not provide such capabilities. Thanks to this, it is possible to obtain a predictive model of the behavior of bank customers with a fairly high degree of accuracy. It is worth noting that in order to make a prediction (forecast), it is necessary to study the context of the task, process the data, build various machine learning algorithms, evaluate the quality of the models and choose the best of them.Об'єктом дослідження є сучасні онлайн-сервіси та бібліотеки машинного навчання для прогнозування ймовірності згоди клієнта банка на надання запропонованих послуг. Одним з найбільш проблемних місць є висока непередбачуваність результату в галузі банківського маркетингу за допомогою найпоширенішої техніки запровадження для клієнтів нових послуг – так званого холодного обдзвонювання. Тому особливо актуальним є питання оцінки ймовірності та прогнозування поведінки потенційного клієнта при просуванні нових банківських сервісів та послуг за допомогою холодного обдзвонювання. В ході дослідження використовувалися бібліотеки методів машинного навчання та аналізу даних мови програмування Python. Була розроблена програма побудови моделі прогнозування поведінки клієнтів банку із застосуванням методів обробки даних за допомогою градієнтного бустингу, регуляризації градієнтного бустингу, алгоритму випадкового лісу та рекурентних нейронних мереж. Аналогічні моделі побудовано за допомогою хмарних сервісів машинного навчання Azure ML, BigML та бібліотеки Auto-sklearn. Побудовані за допомогою бібліотек мови Python моделі аналізу та прогнозування даних мають досить високу якість – в середньому 94.5 %. Із застосуванням хмарного сервісу Azure ML побудовано прогнозну модель з точністю 88.6 %. Сервіс машинного навчання BigML дозволив побудувати модель з точністю 88.8 %. Методи машинного навчання з бібліотеки Auto-sklearn дозволили отримати модель з більш високою якістю – 94.9 %. Це пов'язано з тим, що запропоновані бібліотеки мови програмування Python дозволяють краще налаштувати методи обробки даних та машинного навчання для одержання більш точних моделей, ніж безкоштовні хмарні сервіси, які таких можливостей не надають. Завдяки цьому забезпечується можливість отримання прогнозної моделі поведінки клієнтів банку із досить високим ступенем точності. Варто зауважити, щоб зробити передбачення (прогноз), необхідно вивчити контекст завдання, обробити дані, побудувати різні алгоритми машинного навчання, оцінити якість моделей та вибрати найкращу з них

The Models of Anthropogenic Emergencies for Decision Support Systems

This paper addresses the issues related to controlling and preventing anthropogenic emergencies. The early detection of critical conditions, the accuracy, and reliability of monitoring system parameters is the key to the prevention of anthropogenic catastrophes of different levels.A model of the emergency as a fuzzy situation has been proposed, based on the theory of fuzzy sets and the concept of a linguistic variable; a set of indicators has been determined that fully describe the factors affecting emergency. The set of indicators is a combination of both quantitative and qualitative data. It has been shown that the proposed fuzzy model is consistent with the characteristics and conditions of emergency occurrence at the objects of critical infrastructure and, at the same time, makes it possible to process both quantitative and qualitative indicators. This approach enables using fuzzy relations to form the similarity groups and to build rule bases in the decision support systems taking into consideration the similarity of situations, which improves the effectiveness of decision support systems.Under extreme conditions, prompt and qualified managerial decision making is the most important task, which is solved, in particular, by the decision support systems. Since the construction of a rule base for an intelligent system requires the participation of experts, this paper has proposed a method for representing and processing expert data, which makes it possible to define the characteristics of their consistency and to choose the appropriate processing method. The proposed approaches to modeling emergencies could make it possible to detect situations in order to control and prevent them and to devise a set of activities in the case of an emergency, which would save human life and natural resource

Впровадження методу образних перетворень для мінімізації частково визначених булевих функцій

This paper reports a research that established the possibility of increasing the effectiveness of the method of figurative transformations to minimize partially defined Boolean functions. The method makes it possible, without loss of functionality, to reduce the complexity of the minimization procedure, compared to sorting out binary definitions of partially defined Boolean functions. The interpretation of the result is that the 2-(n, b)-design, 2-(n, x/b)-design systems are a reflection of logical operations. Therefore, the identification of such combinatorial systems in the truth table of logical functions directly and unambiguously establishes the location of logical operations for equivalent transformations of Boolean expressions. This, in turn, implicates an algorithm for simplifying Boolean functions, including partially defined Boolean functions. Thus, the method of figurative transformations simplifies and speeds up the procedure for minimizing partially defined Boolean functions, compared to analogs. This indicates that the visual-matrix form of the analytical method still has the prospect of increasing its hardware capabilities, including in terms of minimizing partially defined Boolean functions. It has been experimentally confirmed that the method of figurative transformations increases the efficiency of minimizing partially defined Boolean functions, compared with analogs, by 100–200 %. There is reason to argue about the possibility of increasing the efficiency of minimizing partially defined Boolean functions in the main and polynomial bases by the specified method. The effectiveness of the method, in particular, is ensured by carrying out all operations of generalized gluing of variables for dead-end disjunctive normal forms (DNF), followed by the use of implicant tables; optimal combination of a sequence of logical operations for gluing variablesПроведеними дослідженнями встановлена можливість збільшення ефективності методу образних перетворень для мінімізації частково визначених булевих функцій. Метод дає змогу без втрати функціональності зменшити складність процедури мінімізації, порівняно з перебором бінарних довизначень частково визначених булевих функцій. Інтерпретація результату полягає у тому, що системи 2-(n, b)-design, 2-(n, x/b)-design є відображенням логічних операцій. Тому виявлення таких комбінаторних систем у таблиці істинності логічних функцій безпосередньо і однозначно встановлює локацію логічних операцій для рівносильних перетворень булевих виразів. Це, у свою чергу, імплікує алгоритм спрощення булевих функцій, у тому числі й частково визначених булевих функцій. Таким чином метод образних перетворень спрощує та пришвидшує процедуру мінімізації частково визначених булевих функцій, порівняно з аналогами. Це вказує та те, що візуально-матрична форма аналітичного методу, все ще має перспективу нарощувати свої апаратні можливості, зокрема й стосовно мінімізації частково визначених булевих функцій. Експериментально підтверджено, що метод образних перетворень підвищує ефективність мінімізації частково визначених булевих функцій, порівняно з аналогами на 100–200 %. Є підстави стверджувати про можливість збільшення ефективності мінімізації частково визначених булевих функцій в основному та поліномному базисах зазначеним методом. Ефективність методу, зокрема, забезпечується проведенням всіх операцій узагальненого склеювання змінних для тупикових диз’юнктивних нормальних форм (ДНФ) з наступним застосуванням імплікантних таблиць; оптимальним комбінуванням послідовності логічних операцій склеювання змінни