Розробка методу підвищення оперативності обробки різнотипних даних в організаційно-технічних системах

Автор(и)

  • Qasim Abbood Mahdi Al Taff University College, Ірак https://orcid.org/0000-0001-6612-3511
  • Андрій Володимирович Шишацький Державний університет “Київський авіаційний інститут”, Україна https://orcid.org/0000-0001-6731-6390
  • Анастасія Сергіївна Возниця Державний університет “Київський авіаційний інститут”, Україна https://orcid.org/0009-0004-3767-7354
  • Ганна Анатоліївна Плєхова Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-6912-6520
  • Сергій Володимирович Шостак Національний університет біоресурсів і природокористування України, Україна https://orcid.org/0000-0003-1234-1024
  • Ігор Михайлович Туленко Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, Україна https://orcid.org/0009-0007-2847-483X
  • Руслан Миколайович Семко Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, Україна https://orcid.org/0009-0001-0966-8387
  • Денис Ігорович Желєзняк Командування Військ звʼязку та кібербезпеки Збройних Сил України, Україна https://orcid.org/0009-0006-7495-8395
  • Олександр Сергійович Моміт Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України, Україна https://orcid.org/0000-0002-8901-7006
  • Михайло Володимирович Сова Національний університет оборони України, Україна https://orcid.org/0000-0003-4487-9099

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.325102

Ключові слова:

метаевристичні алгоритми, унімодальні функції, мультимодальні функції, дестабілізуючі фактори, різнорідне угруповання

Анотація

Об’єктом дослідження є різнотипні дані, що циркулюють в організаційно-технічних системах. Предметом дослідження є процес обробки різнотипних даних. Проблемою, яка вирішується в дослідженні, є підвищення оперативності обробки різнотипних даних в організаційно-технічних системах при забезпеченні заданої достовірності незалежно від обсягів даних, які надходять на її вхід. Сутність отриманих результатів полягає у використанні удосконалених метаевристичних алгоритмів для обробки різнотипних даних з комбінуванням з іншими підходами. Оригінальність методу полягає у використанні додаткових удосконалених процедур, які дозволяють:

– врахуванням ступеню впливу дестабілізуючих факторів, які впливають на обробку різнотипних даних в організаційно-технічній системі, чим дозволяється врахувати елементи організаційно-технічної системи, які мають найбільшу достовірність обробки різнотипних даних;

– 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);

– можливістю оптимізувати топологію обробки різнотипних даних, що циркулюють в організаційно-технічній системі;

– врахуванням виведених з ладу елементів організаційно-технічної системи, які не придатні для обробки різнотипних даних;

– врахуванням впливу дестабілізуючих факторів як при початковому розставленні агентів зграї комбінованого алгоритму так і в процесі обробки різнотипних даних, які циркулюють в організаційно-технічній системі;

– 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 13–15 % за рахунок використання додаткових процедур та забезпечення достовірності прийнятих рішень на рівні 0.9

Біографії авторів

Qasim Abbood Mahdi, Al Taff University College

PhD, Head of Department

Department of Computer Technologies Engineering

Андрій Володимирович Шишацький, Державний університет “Київський авіаційний інститут”

Доктор технічних наук, старший дослідник, професор

Кафедра інтелектуальних кібернетичних систем

Анастасія Сергіївна Возниця, Державний університет “Київський авіаційний інститут”

Аспірант

Ганна Анатоліївна Плєхова, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Кандидат технічних наук, доцент, завідуюча кафедри

Кафедра комп’ютерних наук і інформаційних систем

Сергій Володимирович Шостак, Національний університет біоресурсів і природокористування України

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра вищої та прикладної математики

Ігор Михайлович Туленко, Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба

Науковий співробітник

Науково-дослідна лабораторія

Руслан Миколайович Семко, Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба

Науковий співробітник

Науково-дослідна лабораторія

Денис Ігорович Желєзняк, Командування Військ звʼязку та кібербезпеки Збройних Сил України

Начальник відділу

Начальник відділ впровадження та розвитку інформаційних (автоматизованих) систем

Олександр Сергійович Моміт, Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України

Заступник начальника науково-дослідного відділу

Науково-дослідний відділ розвитку зенітних ракетних систем та комплексів

Михайло Володимирович Сова, Національний університет оборони України

Інститут інформаційно-комунікаційних технологій та кібероборони

Посилання

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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
  14. 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
  15. 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
  16. 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
  17. 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
  18. 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
  19. 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
  20. 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
Розробка методу підвищення оперативності обробки різнотипних даних в організаційно-технічних системах

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-04-30

Як цитувати

Mahdi, Q. A., Шишацький, А. В., Возниця, А. С., Плєхова, Г. А., Шостак, С. В., Туленко, І. М., Семко, Р. М., Желєзняк, Д. І., Моміт, О. С., & Сова, М. В. (2025). Розробка методу підвищення оперативності обробки різнотипних даних в організаційно-технічних системах. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(4 (134), 23–31. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.325102

Номер

Том 2 № 4 (134) (2025): Математика та кібернетика - прикладні аспекти Mathematics and Cybernetics - applied aspects

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2025 Qasim Abbood Mahdi, Andrii Shyshatskyi, Anastasiia Voznytsia, Ganna Plekhova, Serhii Shostak, Ihor Tulenko, Ruslan Semko, Denys Zheliezniak, Alexander Momit, Mykhailo Sova

Creative Commons License

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.