Розробка методики інтелектуальної оцінки параметрів в системах підтримки прийняття рішень
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.337528Ключові слова:
штучні нейронні мережі, удосконалений генетичний алгоритм, дестабілізуючі фактори, метаевристичний алгоритмАнотація
Об’єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є процес оцінювання параметрів систем підтримки прийняття рішень. Проблема, яка вирішується в дослідженні, є підвищення достовірності оцінювання параметрів систем підтримки прийняття рішень при забезпеченні заданої оперативності незалежно від обсягів даних, які надходять на її вхід. Оригінальність методу полягає у використанні додаткових удосконалених процедур, які дозволяють:
– провести верифікацію топології та параметрів систем підтримки прийняття рішень з врахуванням ступеню невизначеності вихідних даних про інформацію, яка відома про неї за рахунок використання удосконаленого алгоритму зграї пінгвінів;
– провести первинний відбір особин для налаштування штучної нейронної мережі, що еволюціонує, що здійснюється з використанням удосконаленого генетичного алгоритму, чим зменшується час пошуку рішення та підвищується достовірність отриманих рішень;
– налаштувати ваги штучної нейронної мережі, що еволюціонує, чим досягається підвищення точності оцінювання параметрів систем підтримки прийняття рішень;
– задіяти додаткові механізми корегування параметрів штучної нейронної мережі, що еволюціонує, за рахунок використання процедури зміни функції належності;
– підвищити достовірність оцінки параметрів системи підтримки прийняття рішень за рахунок паралельної оцінки декількома методами оцінювання ;
– використовувати гібридну оцінку параметрів системи підтримки прийняття рішень, чим досягається можливість коректної роботи при відсутності умов стаціонарності, однорідності, нормальності, незалежності.
Проведений приклад використання запропонованої методики на прикладі оцінки параметрів систем підтримки прийняття рішень. Приклад показав підвищення достовірності оцінки параметрів систем підтримки прийняття рішень на рівні 17−21% за рахунок використання додаткових процедур при збереженні заданого рівня оперативності
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
- Kashkevich, S. (Ed.) (2025). Decision support systems: mathematical support. Kharkiv: ТЕСHNOLOGY СЕNTЕR PC, 202. https://doi.org/10.15587/978-617-8360-13-9
- 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 Anastasiia Voznytsia, Nataliia Sharonova, Vitalina Babenko, Viktor Ostapchuk, Serhii Neronov, Serhii Feoktystov, Roman Chetverikov, Oleksandr Prokopenko, Ivan Starynskyi, Maksym Stoichev
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.
