Методичний підхід з оцінки стану ієрархічних систем з використанням метаевристичного алгоритму
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.311235Ключові слова:
складні ієрархічні системи, генетичний алгоритм, штучні нейронні мережі, ройові алгоритмиАнотація
Об’єктом дослідження є ієрархічні системи. Предметом дослідження є процес оцінки стану ієрархічних систем за допомогою удосконаленого алгоритму мурашиних левів (АМЛ), удосконаленого генетичного алгоритму та штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Проблема, яка вирішується в дослідженні, є підвищення оперативності оцінки стану ієрархічних систем, незалежно від рівня ієрархічності системи. Оригінальність дослідження полягає в тому, що:
– початкове положення АМЛ здійснюється з урахуванням типу невизначеності за рахунок використання відповідних корегувальних коефіцієнтів на ступінь інформованості про розміщення мурашників (пріоритетні напрямки пошуку);
– враховується початкова швидкість кожного АМЛ, що дозволяє визначити пріоритетність пошуку кожним АМЛ у визначеному напрямку пошуку;
– визначається придатність місць полювання АМЛ, чим зменшується час оцінювання стану ієрархічної системи;
– використання процедури глобального перезапуску алгоритму, чим досягається здатність алгоритму виходити за межі поточного оптимуму та покращити дослідницьку здатність алгоритму, чим досягається скорочення часу на оцінку стану ієрархічних систем;
– можливістю уточнення на етапі полювання вибору мурашника за рахунок ранжування мурашників по рівню феромону мурах;
– покращеною можливістю відбору кращих АМЛ у порівняння з випадковим відбором за рахунок використання удосконаленого генетичного алгоритму, що дозволяє покращити достовірність оцінки стану складних ієрархічних систем.
Запропонований методичний підхід забезпечує підвищення ефективності оперативності оцінки стану ієрархічних систем на рівні 22−25 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур. Запропонований методичний підхід доцільно використовувати для вирішення завдань оцінки стану складних ієрархічних систем в умовах невизначеності та ризиків, що характеризуються високим ступенем складності
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
- 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
- Rogovyi, A. (2018). Energy performances of the vortex chamber supercharger. Energy, 163, 52–60. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.08.075
- 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
- 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
- Raju, M., Saikia, L. C., Sinha, N. (2016). Automatic generation control of a multi-area system using ant lion optimizer algorithm based PID plus second order derivative controller. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 80, 52–63. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2016.01.037
- Meleshko, Y., Drieiev, O., Drieieva, H. (2020). Method of identification bot profiles based on neural networks in recommendation systems. Advanced Information Systems, 4 (2), 24–28. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.2.05
- Kuchuk, N., Merlak, V., Skorodelov, V. (2020). A method of reducing access time to poorly structured data. Advanced Information Systems, 4 (1), 97–102. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.14
- Shyshatskyi, A., Tiurnikov, M., Suhak, S., Bondar, O., Melnyk, A., Bokhno, T., Lyashenko, A. (2020). Method of assessment of the efficiency of the communication of operational troop grouping system. Advanced Information Systems, 4 (1), 107–112. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.16
- Raskin, L., Sira, O. (2016). Method of solving fuzzy problems of mathematical programming. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (4 (83)), 23–28. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.81292
- Lytvyn, V., Vysotska, V., Pukach, P., Brodyak, O., Ugryn, D. (2017). Development of a method for determining the keywords in the Slavic language texts based on the technology of web mining. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (2 (86)), 14–23. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.98750
- Stepanenko, A., Oliinyk, A., Deineha, L., Zaiko, T. (2018). Development of the method for decomposition of superpositions of unknown pulsed signals using the secondorder adaptive spectral analysis. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (9 (92)), 48–54. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.126578
- Koval, M., Sova, O., Orlov, O., Shyshatskyi, A., Artabaiev, Y., Shknai, O. et al. (2022). Improvement of complex resource management of special-purpose communication systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9 (119)), 34–44. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.266009
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Andrii Shyshatskyi, Svitlana Kashkevich, Igor Kyrychenko, Oleksiy Khakhlyuk, Volodymyr Kubrak, Andrii Kоval, Oleksandr Kоval, Nadiia Protas, Vitalii Stryhun, Ievgenii Kuzminov
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.
