Розробка методу обробки гетерогенних даних в організаційно-технічних системах
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.322629Ключові слова:
різнотипні дані, унімодальні функції, мультимодальні функції, дестабілізуючі фактори, різнорідне угрупованняАнотація
Об’єктом дослідження є гетерогенні дані в організаційно-технічних системах. Предметом дослідження є процес обробки гетерогенних даних Проблема даного дослідження – підвищення оперативності обробки гетерогенних даних в організаційно-технічних системах при забезпеченні заданої достовірності незалежно від обсягів даних, які надходять на її вхід. Проведено розробку методу обробки гетерогенних даних в організаційно-технічних системах. Оригінальність методу полягає у використанні додаткових удосконалених процедур, які дозволяють:
– досягти виставлення початкової популяції агентів зграї комбінованого алгоритму та їх вихідне положення на площині пошуку з врахуванням ступеню невизначеності вихідних даних про інформацію, яка циркулює в організаційно-технічній системі. Це досягається за рахунок використання відповідних корегувальних коефіцієнтів;
– враховувати початкову швидкість кожного з агентів зграї комбінованого алгоритму, чим досягається можливість визначати пріоритетність пошуку у відповідній площині пошуку (по елементам і складовим частинам організаційно-технічної системи);
– визначається придатність прийнятих рішень при обробці гетерогенних даних з урахуванням сукупності зовнішніх факторів, чим зменшується час пошуку рішення ;
– можливістю розрахунку необхідної кількості обчислювальних ресурсів, яких необхідно залучити у разі неможливості проведення розрахунків наявними обчислювальними ресурсами.
Проведений приклад використання запропонованого методу на прикладі обробки гетерогенних даних в оперативному угрупованні військ (сил), який показав підвищення оперативності прийняття рішень на рівні 14−20 % за рахунок використання додаткових процедур та забезпечення достовірності прийнятих рішень на рівні 0.9
Посилання
- Bashkyrov, O. M., Kostyna, O. M., Shyshatskyi, A. V. (2015). Rozvytok intehrovanykh system zviazku ta peredachi danykh dlia potreb Zbroinykh Syl. Ozbroiennia ta viyskova tekhnika, 1, 35–39. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ovt_2015_1_7
- Dudnyk, V., Sinenko, Y., Matsyk, M., Demchenko, Y., Zhyvotovskyi, R., Repilo, I. et al. (2020). Development of a method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (2 (105)), 37–47. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.203301
- Sova, O., Shyshatskyi, A., Salnikova, O., Zhuk, O., Trotsko, O., Hrokholskyi, Y. (2021). Development of a method for assessment and forecasting of the radio electronic environment. EUREKA: Physics and Engineering, 4, 30–40. https://doi.org/10.21303/2461-4262.2021.001940
- Pievtsov, H., Turinskyi, O., Zhyvotovskyi, R., Sova, O., Zvieriev, O., Lanetskii, B., Shyshatskyi, A. (2020). Development of an advanced method of finding solutions for neuro-fuzzy expert systems of analysis of the radioelectronic situation. EUREKA: Physics and Engineering, 4, 78–89. https://doi.org/10.21303/2461-4262.2020.001353
- Zuiev, P., Zhyvotovskyi, R., Zvieriev, O., Hatsenko, S., Kuprii, V., Nakonechnyi, O. et al. (2020). Development of complex methodology of processing heterogeneous data in intelligent decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (106)), 14–23. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.208554
- Shyshatskyi, A. (2020). Complex Methods of Processing Different Data in Intellectual Systems for Decision Support System. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 9 (4), 5583–5590. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/206942020
- Yeromina, N., Kurban, V., Mykus, S., Peredrii, O., Voloshchenko, O., Kosenko, V. et al. (2021). The Creation of the Database for Mobile Robots Navigation under the Conditions of Flexible Change of Flight Assignment. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, 11 (5), 37–44. https://doi.org/10.46338/ijetae0521_05
- Shyshatskyi, A., Stasiuk, T., Odarushchenko, E., Berezanska, K., Demianenko, H. (2023). Method of assessing the state of hierarchical objects based on bio-inspired algorithms. Advanced Information Systems, 7 (3), 44–48. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.3.06
- Ko, Y.-C., Fujita, H. (2019). An evidential analytics for buried information in big data samples: Case study of semiconductor manufacturing. Information Sciences, 486, 190–203. https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.01.079
- Ramaji, I. J., Memari, A. M. (2018). Interpretation of structural analytical models from the coordination view in building information models. Automation in Construction, 90, 117–133. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.02.025
- Pérez-González, C. J., Colebrook, M., Roda-García, J. L., Rosa-Remedios, C. B. (2019). Developing a data analytics platform to support decision making in emergency and security management. Expert Systems with Applications, 120, 167–184. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.11.023
- Chen, H. (2018). Evaluation of Personalized Service Level for Library Information Management Based on Fuzzy Analytic Hierarchy Process. Procedia Computer Science, 131, 952–958. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.04.233
- Chan, H. K., Sun, X., Chung, S.-H. (2019). When should fuzzy analytic hierarchy process be used instead of analytic hierarchy process? Decision Support Systems, 125, 113114. https://doi.org/10.1016/j.dss.2019.113114
- Osman, A. M. S. (2019). A novel big data analytics framework for smart cities. Future Generation Computer Systems, 91, 620–633. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.06.046
- Gödri, I., Kardos, C., Pfeiffer, A., Váncza, J. (2019). Data analytics-based decision support workflow for high-mix low-volume production systems. CIRP Annals, 68 (1), 471–474. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2019.04.001
- Harding, J. L. (2013). Data quality in the integration and analysis of data from multiple sources: some research challenges. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-2/W1, 59–63. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-2-w1-59-2013
- Kosko, B. (1986). Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies, 24 (1), 65–75. https://doi.org/10.1016/s0020-7373(86)80040-2
- Koval, M., Sova, O., Shyshatskyi, A., Artabaiev, Y., Garashchuk, N., Yivzhenko, Y. et al. (2022). Improving the method for increasing the efficiency of decision-making based on bio-inspired algorithms. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (4 (120)), 6–13. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.268621
- Maccarone, A. D., Brzorad, J. N., Stonel, H. M. (2008). Characteristics and Energetics of Great Egret and Snowy Egret Foraging Flights. Waterbirds, 541. https://doi.org/10.1675/1524-4695-31.4.541
- Litvinenko, O., Kashkevich, S., Shyshatskyi, A., Dmytriieva, O., Neronov, S., Plekhova, G. et al.; Shyshatskyi, A. (Ed.) (2024). Information and control systems: modelling and optimizations. Kharkiv: TECHNOLOGY CENTER PC, 180. https://doi.org/10.15587/978-617-8360-04-7
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Salman Rasheed Owaid, Svitlana Kashkevich, Andrii Shyshatskyi, Hryhorii Radzivilov, Oleg Sova, Artur Zarubenko, Andrii Veretnov, Roman Lazuta, Oleksii Noskov, Anastasiia Voznytsia

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.






