MODELOWANIE I OCENA RYZYKA PROJEKTÓW W ŚRODOWISKU WIELOPROJEKTOWYM

The article describes risk model of the project that operates in the multi-project environment. A formal assessment of project risks was presented. Approaches to risk assessment on various criteria are given.W artykule opisano model ryzyka projektu, który funkcjonuje w środowisku wieloprojektowym. Przedstawiono formalną ocenę ryzyka projektów. Rozpatrzono podejścia do oceny ryzyka wg. różnych kryteriów

Оптимізація вивозу сміття у територіальній громаді

This paper proposes an algorithm for optimizing the garbage collection route in a local community (or a separate settlement). The study was conducted for one garbage truck. To achieve the maximum efficiency of the algorithm, it has been assumed that the points of discharge of collected waste by a garbage truck could be arranged along the way between the proposed clusters of garbage collection points. The optimization of the built routes has been proven, taking into consideration the above assumptions. The study's results could be used to reduce the budget expenditures by territorial community authorities for the collection and disposal of waste. The reported solutions could significantly shorten the garbage collection time, which would improve the environmental and aesthetic situation within the study area. The use of a new algorithm makes it possible to display the results both in quantitative and qualitative forms. An improved k-means algorithm with a maximum cluster size was selected for clustering. Each cluster was built on the basis of the maximal value of garbage truck tonnage. That means that the size of the cluster would be determined by the value of the maximum amount of waste that can be removed by a garbage truck in one run. A task of the traveling salesman was applied to find the shortest path between representatives of one cluster (garbage collection points) calling at all its points and to establish the optimal path between all the clusters formed for a territorial community. The issue related to efficient waste disposal in local communities tends to aggravate rapidly while the task to optimize garbage collection and removal is becoming increasingly acute. This is because at present, along with the increase in the global population, all types of production are increasing their volumes, which, in turn, leads to an increase in the amount of waste, in particular, household.Предлагается алгоритм оптимизации маршрута мусора в объединенной территориальной общине (или отдельного населенного пункта). Исследование проводилось для одного мусоровоза. Для максимальной эффективности алгоритма, предположено, что пункты выгружения собранных отходов мусоровозом могут быть размещены на пути между предложенными кластерами пунктов сбора мусора. Доказана оптимизация построенных маршрутов с учетом вышеупомянутых предположений. Полученные результаты могут использоваться для уменьшения расходов бюджета власти территориальных общин для сбора и утилизации отходов. Найденные решения могут значительно сократить время на сбор мусора, что улучшит экологически эстетическую ситуацию исследуемой территории. Использование нового алгоритма позволяет отображать результаты как в количественной, так и в качественной форме. Для кластеризации был выбран улучшенный алгоритм k-средних с максимальным размером кластера. Каждый кластер построен на основе значения максимального тоннажности мусоровоза. Это означает, что размер кластера определяется значением максимального количества отходов, которые могут быть вывезены за один раз мусоровозом. Для поиска кратчайшего пути между представителями одного кластера (пункты сбора мусора) с обходом всех его точек и поиска оптимального пути между всеми кластерами, сформированными для территориальной общины, использована задача коммивояжера. Проблема эффективной утилизации отходов в территориальных общинах имеет тенденцию быстрого роста и все более остро стоит вопрос об оптимизации сбора и вывоза мусора. Это связано с тем, что в настоящее время вместе с увеличением глобального населения все виды производства наращивают свои объемы, что приводит к увеличению количества отходов, в частности бытовыхПропонується алгоритм оптимізації маршруту збору сміття в об’єднаній територіальній громаді (або окремого населеного пункту). Дослідження проведено для одного сміттєвозу. Для максимальної ефективності алгоритму, зроблено припущення, що пункти вигруження зібраних відходів сміттєвозом можуть бути розміщені на шляху між запропонованими кластерами пунктів збору сміття. Доведено оптимізацію побудованих маршрутів з урахуванням вищезгаданих припущень. Отримані результати можуть бути використані для зменшення витрат бюджету влади територіальних громад для збору та утилізації відходів. Знайдені рішення можуть значно скоротити час на збір сміття, що покращить екологічно-естетичну ситуацію досліджуваної території. Використання нового алгоритму дозволяє відображати результати, як в кількісній, так і в якісній формі. Для кластеризації було вибрано покращений алгоритм k-середніх з максимальним розміром кластера. Кожний кластер побудований на основі значення максимальної тоннажності сміттєвоза. Це означає, що розмір кластера визначиться значенням максимальної кількості відходів, які можуть бути вивезені за один раз сміттєвозом. Для пошуку найкоротшого шляху між представниками одного кластеру (пункти збору сміття) з обходом всіх його точок та для пошуку оптимального шляху між всіма кластерами, сформованими для територіальної громади, використано задачу комівояжера. Проблема ефективної утилізації відходів у територіальних громадах має тенденцію швидкого зростання та все більш гостро постає питання про оптимізацію збору та вивозу сміття. Це пов’язано з тим, що в даний час разом зі збільшенням глобального населення всі види виробництва нарощують свої обсяги, що в свою чергу призводить до збільшення кількості відходів, зокрема побутови

Онтологія аналізу Big Data

The object of this research is the Big Data (BD) analysis processes. One of the most problematic places is the lack of a clear classification of BD analysis methods, the presence of which will greatly facilitate the selection of an optimal and efficient algorithm for analyzing these data depending on their structure.In the course of the study, Data Mining methods, Technologies Tech Mining, MapReduce technology, data visualization, other technologies and analysis techniques were used. This allows to determine their main characteristics and features for constructing a formal analysis model for Big Data. The rules for analyzing Big Data in the form of an ontological knowledge base are developed with the aim of using it to process and analyze any data.A classifier for forming a set of Big Data analysis rules has been obtained. Each BD has a set of parameters and criteria that determine the methods and technologies of analysis. The very purpose of BD, its structure and content determine the techniques and technologies for further analysis. Thanks to the developed ontology of the knowledge base of BD analysis with Protégé 3.4.7 and the set of RABD rules built in them, the process of selecting the methodologies and technologies for further analysis is shortened and the analysis of the selected BD is automated. This is due to the fact that the proposed approach to the analysis of Big Data has a number of features, in particular ontological knowledge base based on modern methods of artificial intelligence.Thanks to this, it is possible to obtain a complete set of Big Data analysis rules. This is possible only if the parameters and criteria of a specific Big Data are analyzed clearly.Исследованы процессы анализа Big Data. Используя разработанную формальную модель и проведенный критический анализ методов и технологий анализа Big Data, построена онтология анализа Big Data. Исследованы методы, модели и инструменты для усовершенствования онтологии аналитики Big Data и эффективной поддержки разработки структурных элементов модели системы поддержки принятия решений по управлению Big Data.Досліджені процеси аналізу Big Data. Використовуючи розроблену формальну модель та проведений критичний аналіз методів і технологій аналізу Big Data, побудовано онтологію аналізу Big Data. Досліджено методи, моделі та інструменти для удосконалення онтології аналітики Big Data та ефективнішої підтримки розроблення структурних елементів моделі системи підтримки прийняття рішень з керування Big Data

METHOD OF AUTOMATED DEVELOPMENT AND EVALUATION OF ONTOLOGIES’ QUALITIES OF KNOWLEDGE BASES

The process of automated development of base ontology is considered. It has been offered to consider the concepts and elements of ontologies for increasing the effectiveness of knowledge bases, the core of which is the ontology. Methods of specifying the weights of the relevant elements and optimization the structure of knowledge base of ontologies has been elaborated. It has been offered to evaluate the quality of the ontologies based on ISO 9126

Моделювання процесу формування спроможних територіальних громад алгоритмами колективного інтелекту

The process of TC formation is considered, using algorithms of swarm intelligence. The main aim of TC formation is reducing the budget and saving the public funds. The approved methodology and the process of formation of capable communities are studied when in the human settlements that form the society is the administrative building, the health care institution, the general education school of the third degree, the kindergarten, the institutions of social protection, housing and communal services, taking into account the financial security and daily migration of residents in the zone of accessibility of the administrative center. The minimum distance from the center of the community to other settlements is taken for the purpose of forming territorial communities. A mathematical model of such problem is developed, using specific limitations that arise from the formulation of the problem itself. To build effective algorithms for formation of territorial communities, the concept of independence of communities, as well as the contiguity of individual councils is introduced. Stochastic algorithms of ant colony and migrating birds have been adapted to solve the established multicriteria optimization problem. The proposed approach is investigated.Предложен подход к формированию территориальных общин, используя алгоритмы коллективного интеллекта. Исследована утвержденная методика формирования общин, разработана математическая модель. Адаптировані стохастические алгоритмы колонии муравьев и стаи птиц для решения многокритериальной оптимизационной задачи. Проведено исследование предложенного подхода.Запропоновано підхід до формування територіальних громад, використовуючи алгоритми колективного інтелекту. Досліджено затверджену методику формування громад, розроблено математичну модель. Адаптовано стохастичні алгоритми колонії мурах та зграї птахів для вирішення багатокритеріальної оптимізаційної задачі. Проведено дослідження запропонованого підходу

Розроблення інформаційних технологій розв’язування задач дискретної оптимізації на основі ройового інтелекту

The object of this research is the procedure of building information technologies, the functioning of which is based on the methods of swarm intelligence, for solving problems of discrete optimization.To solve any optimization problem in the plurality of swarm algorithms, there will surely be at least one algorithm that will give at least satisfactory results. However, there is not and can’t be an algorithm that could provide high efficiency in solving all optimization problems. Therefore, for each of the swarm algorithms, classes of problems that it solves can be distinguished: algorithms are better than others; something like other algorithms; worse than other algorithms.In the course of the research, information technologies were used to solve discrete optimization problems based on swarm algorithms. Methods for applying various classes of swarm intelligence algorithms for solving discrete optimization problems are obtained. Methods of swarm intelligence to solve a specific class of problems re combined. The optimal values of the parameters of certain methods of swarm intelligence are determined.An information technology is developed to use swarm algorithms depending on the class of the discrete optimization problem, based on the characteristics of swarm algorithms (type of input parameters, neighborhood of populations, type of population formation, type of iteration processes). This makes it possible to choose the relevant swarm algorithm for solving applied problems and to classify these tasks depending on the characteristics of the swarm algorithms that are used to solve it.An information technology is developed using a combination of different methods of swarm algorithms for solving a certain class of problems, which, unlike other approaches, is based on a hybrid approach using swarm algorithms depending on their characteristics. This allows to take advantage of a specific swarm algorithm and thereby increase the efficiency of solving certain classes of applied discrete optimization problems.Объектом данного исследования является процедура построения информационных технологий, функционирование которых базируется на методах роевого интеллекта, для решения задач дискретной оптимизации.Для решения любой задачи оптимизации во множественном числе роевых алгоритмов, наверняка найдется хотя бы один алгоритм, который даст как минимум удовлетворительные результаты. Однако, нет и не может быть алгоритма, который мог бы обеспечить высокую эффективность при решении всех задач оптимизации. Поэтому для каждого из роевых алгоритмов могут быть выделены классы задач, которые он решает: лучше других алгоритмов; примерно как другие алгоритмы; хуже других алгоритмов.В ходе исследования использовались информационные технологии решения задач дискретной оптимизации на основе роевых алгоритмов. Получены методы применения различного класса алгоритмов роевого интеллекта для решения задач дискретной оптимизации. Объединены методы роевого интеллекта для решения определенного класса задач. Определены оптимальные значения параметров определенных методов роевого интеллекта.Разработана информационная технология использования роевых алгоритмов в зависимости от класса задачи дискретной оптимизации, основанный на характеристиках роевых алгоритмов (вид входных параметров, окрестность популяций, тип формирования популяций, тип итерационных процессов). Это дало возможность выбирать релевантный роевой алгоритм для решения прикладных задач и классифицировать эти задачи в зависимости от характеристик роевых алгоритмов, который используется для ее решения.Разработана информационная технология использования совокупности различных методов роевых алгоритмов для решения определенного класса задач, что, в отличие от других подходов, базируется на гибридном подходе использования роевых алгоритмов в зависимости от их характеристик. Это позволяет использовать преимущество определенного роевого алгоритма и тем самым повысить эффективность решения определенных классов прикладных задач дискретной оптимизации.Об'єктом даного дослідження є процедура побудови інформаційних технологій, функціонування яких базується на методах ройового інтелекту, для розв’язування задач дискретної оптимізації.Для розв’язування будь-якої задачі оптимізації в множині ройових алгоритмів, напевно знайдеться хоча б один алгоритм, який дасть, як мінімум, задовільні результати. Однак, немає і не може бути алгоритму, який міг би забезпечити високу ефективність при вирішенні всіх задач оптимізації. Тому для кожного з ройових алгоритмів можуть бути виділені класи завдань, які він вирішує: краще за інші алгоритми; приблизно як інші алгоритми; гірше інших алгоритмів.В ході дослідження використовувалися інформаційні технології розв’язування задач дискретної оптимізації на основі ройових алгоритмів. Отримано методи застосування різного класу алгоритмів ройового інтелекту для розв’язування задач дискретної оптимізації. Поєднано методи ройового інтелекту для розв’язування певного класу задач. Визначено оптимальні значення параметрів певних методів ройового інтелекту.Розроблено інформаційну технологію використання ройових алгоритмів у залежності від класу задачі дискретної оптимізації, який ґрунтується на характеристиках ройових алгоритмів (вид вхідних параметрів, окіл популяцій, тип формування популяцій, тип ітераційних процесів). Це дало змогу обирати релевантний ройовий алгоритм для розв’язування прикладних задач та класифікувати ці задачі в залежності від характеристик ройових алгоритмів, який використовується для її розв’язання.Розроблено інформаційну технологію використання сукупності різних методів ройових алгоритмів для розв’язування певного класу задач, що, на відміну від інших підходів, базується на гібридному підході використання ройових алгоритмів в залежності від їх характеристик. Це дає змогу використати перевагу певного ройового алгоритму й тим самим підвищити ефективність розв’язування певних класів прикладних задач дискретної оптимізації

Моделювання процесу формування спроможних територіальних громад алгоритмами колективного інтелекту

The process of TC formation is considered, using algorithms of swarm intelligence. The main aim of TC formation is reducing the budget and saving the public funds. The approved methodology and the process of formation of capable communities are studied when in the human settlements that form the society is the administrative building, the health care institution, the general education school of the third degree, the kindergarten, the institutions of social protection, housing and communal services, taking into account the financial security and daily migration of residents in the zone of accessibility of the administrative center. The minimum distance from the center of the community to other settlements is taken for the purpose of forming territorial communities. A mathematical model of such problem is developed, using specific limitations that arise from the formulation of the problem itself. To build effective algorithms for formation of territorial communities, the concept of independence of communities, as well as the contiguity of individual councils is introduced. Stochastic algorithms of ant colony and migrating birds have been adapted to solve the established multicriteria optimization problem. The proposed approach is investigated.Предложен подход к формированию территориальных общин, используя алгоритмы коллективного интеллекта. Исследована утвержденная методика формирования общин, разработана математическая модель. Адаптировані стохастические алгоритмы колонии муравьев и стаи птиц для решения многокритериальной оптимизационной задачи. Проведено исследование предложенного подхода.Запропоновано підхід до формування територіальних громад, використовуючи алгоритми колективного інтелекту. Досліджено затверджену методику формування громад, розроблено математичну модель. Адаптовано стохастичні алгоритми колонії мурах та зграї птахів для вирішення багатокритеріальної оптимізаційної задачі. Проведено дослідження запропонованого підходу

Розробка методу розрахунку безпечної позиції військових одиниць шляхом використання штучних нейронних мереж на основі ройових алгоритмів

The object of research is development of a method for finding a safe position for military units in combat conditions, using swarm algorithms and neural networks. One of the most problematic places is the complexity of testing the developed method. The difficulty lies in the fact that to check the method in real time, financial costs and military weapons are necessary.The data are obtained due to a multicriteria problem, which allowed to calculate the errors of subjects and objects of research.The obtained results show that the hybrid method allowed to calculate the safe position with greater accuracy, namely by 25–50 % more accurately than using the classical approach. This is due to the fact that the proposed method calculates all possible errors.This makes it possible to obtain the flexibility of the method for finding a safe position. In comparison with the analogous methods known in the formulation of the classical problem of calculating the trajectory and the damage region, only one mathematical value (region, trajectory) is taken into account, and using a hybrid approach one can take into account a number of errors simultaneously. This approach ensures the flexibility of the system and the possibility of expanding a number of mathematical calculations and improving the accuracy of the result.Предложен метод поиска безопасного маршрута во время ведения боевых действий путем использования нейронных сетей и алгоритма лягушек. Разработана математическая модель метода поиска безопасной позиции военных единиц путем использования искусственных нейронных сетей. Построен гибридный алгоритм поиска безопасной позиции на основе алгоритма роевого интеллекта. Определены области потенциального использования метода.Запропоновано метод пошуку безпечної позиції військових одиниць під час ведення бойових дій шляхом використання нейронних мереж та алгоритму жаб. Розроблено математичну модель методу пошуку безпечної позиції військових одиниць шляхом використання штучних нейронних мереж. Побудовано гібридний  алгоритм пошуку безпечної позиції на основі алгоритму ройового інтелекту. Визначені області потенційного застосування методу.

Features of designing and implementing an information system for studying and determining the level of foreign language proficiency

Abstract This article analyzes the existing methods, international certifications and known systems that provide tools for learning foreign languages and describes the mechanisms for assessing these skills, which revealed the main shortcomings of existing approaches and showed the relevance of the study. The main requirements for the systems of this class are identified and presented in the form of work scenarios on the example of the module Learning Materials, which is presented to users with the roles of "Teacher" and "Student". A mathematical description of the subject area using the algebra of algorithms, which provided the means to minimize the created models by the number of uniterms. The presented models give a complete picture of the features of the system. The software system was designed using an object-oriented approach and the created diagrams were displayed in accordance with the UML notation. The study presents diagrams of options for use and activities, which simplified the understanding of the features of the information system of learning and determining the level of knowledge of foreign languages. The result of the study was the design and implementation of a system using the Golang programming language. Natural language processing is implemented in a separate module that provides tokenization and parsing, lemmatization / stemming, tagging of a part of speech and identification of semantic connections. The created software product works in the prototype mode and implements the described functionality. Keywords: foreign language, learning, skills assessment, algebra of algorithms, information syste