Розробка полімодельного комплексу управління ресурсами інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

Автор(и)

  • Андрій Володимирович Шишацький Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0001-6731-6390
  • Юрій Володимирович Журавський Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова, Україна https://orcid.org/0000-0002-4234-9732
  • Ганна Анатоліївна Плєхова Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-6912-6520
  • Ігор Володимирович Шостак Національний аерокосмічний університет «Харківський авіаційний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-3051-0488
  • Олена Ігорівна Феоктистова Національний аерокосмічний університет «Харківський авіаційний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0001-8490-3108
  • Оксана Іллівна Дмитрієва Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0001-9314-350X
  • Іван Михайлович Старинський Національний університет оборони України, Україна https://orcid.org/0000-0003-2001-7718
  • Андрій Вікторович Стрепетов Військова частина А2022, Україна https://orcid.org/0009-0006-1146-6561
  • Сергій Анатолійович Рудой Національний університет оборони України, Україна https://orcid.org/0009-0007-6538-2299
  • Антон Анатолійович Захаров Військова академія, Україна https://orcid.org/0009-0009-2843-6440

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.340387

Ключові слова:

оперативність, достовірність, прийняття рішень, координація, взаємодія, розрахункові завдання, штучний інтелект

Анотація

Об’єктом дослідження є інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень. Проблема, яка вирішується в дослідженні, є підвищення точності моделювання процесу функціонування інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Проведено розробку полімодельного комплексу управління ресурсами інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Оригінальність дослідження полягає:

– у комплексному описі процесів функціонування інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень;

– здатності провести моделювання як окремо взятого процесу, що відбувається в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень, так і комплексно проводити моделювання тих процесів, що в них відбуваються;

– у встановленні концептуальних залежностей процесу функціонування інтелектуальних системи підтримки прийняття рішень. Це дозволяє описати взаємодію окремих моделей на всіх етапах вирішення розрахункових завдань;

– описі процесів координації у гібридних інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень, чим досягається підвищення достовірності прийняття управлінських рішень;

– моделюванні процесів вирішення складних розрахункових завдань в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень, за рахунок концептуального опису зазначеного процесу;

– узгодженні процесів проведення розрахунків в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень, чим досягається зменшення кількості обчислювальних ресурсів систем;

– комплексному вирішенні спорів, за рахунок комплексу відповідних математичних моделей.

Запропонований полімодельний комплекс доцільно використовувати для вирішення завдання управління інтелектуальними системами підтримки прийняття рішень, що характеризуються високим ступенем складності

Біографії авторів

Андрій Володимирович Шишацький, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Доктор технічних наук, старший дослідник, професор

Кафедра комп’ютерних наук і інформаційних систем

Юрій Володимирович Журавський, Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова

Доктор технічних наук, старший науковий співробітник, провідний науковий співробітник

Науковий центр

Ганна Анатоліївна Плєхова, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Кандидат технічних наук, доцент, завідуюча кафедри

Кафедра комп’ютерних наук і інформаційних систем

Ігор Володимирович Шостак, Національний аерокосмічний університет «Харківський авіаційний інститут»

Доктор технічних наук, професор

Кафедра інженерії програмного забезпечення

Олена Ігорівна Феоктистова, Національний аерокосмічний університет «Харківський авіаційний інститут»

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інженерії програмного забезпечення

Оксана Іллівна Дмитрієва, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Доктор економічних наук, професор, завідуюча кафедри

Кафедра економіки і підприємництва

Іван Михайлович Старинський, Національний університет оборони України

Старший науковий співробітник

Науково-дослідний відділ

Інститут інформаційно-комунікаційних технологій та кібероборони

Андрій Вікторович Стрепетов, Військова частина А2022

Заступник командира з психологічної підтримки персоналу, начальник відділу психологічної підтримки персоналу

Сергій Анатолійович Рудой, Національний університет оборони України

Начальник відділу, заступник начальника управління персоналу

Відділ наказового та статистичного обліку

Антон Анатолійович Захаров, Військова академія

Начальник кафедри

Кафедра кадрової, мобілізаційної та організаційно-штатної роботи

Посилання

  1. Sova, O., Radzivilov, H., Shyshatskyi, A., Shvets, P., Tkachenko, V., Nevhad, S. et al. (2022). Development of a method to improve the reliability of assessing the condition of the monitoring object in special-purpose information systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (3 (116)), 6–14. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.254122
  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. Wang, J., Neil, M., Fenton, N. (2020). A Bayesian network approach for cybersecurity risk assessment implementing and extending the FAIR model. Computers & Security, 89, 101659. https://doi.org/10.1016/j.cose.2019.101659
  7. Matheu-García, S. N., Hernández-Ramos, J. L., Skarmeta, A. F., Baldini, G. (2019). Risk-based automated assessment and testing for the cybersecurity certification and labelling of IoT devices. Computer Standards & Interfaces, 62, 64–83. https://doi.org/10.1016/j.csi.2018.08.003
  8. Henriques de Gusmão, A. P., Mendonça Silva, M., Poleto, T., Camara e Silva, L., Cabral Seixas Costa, A. P. (2018). Cybersecurity risk analysis model using fault tree analysis and fuzzy decision theory. International Journal of Information Management, 43, 248–260. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.08.008
  9. Folorunso, O., Mustapha, O. A. (2015). A fuzzy expert system to Trust-Based Access Control in crowdsourcing environments. Applied Computing and Informatics, 11 (2), 116–129. https://doi.org/10.1016/j.aci.2014.07.001
  10. Mohammad, A. (2020). Development of the concept of electronic government construction in the conditions of synergetic threats. Technology Audit and Production Reserves, 3 (2 (53)), 42–46. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2020.207066
  11. Bodin, L. D., Gordon, L. A., Loeb, M. P., Wang, A. (2018). Cybersecurity insurance and risk-sharing. Journal of Accounting and Public Policy, 37 (6), 527–544. https://doi.org/10.1016/j.jaccpubpol.2018.10.004
  12. Cormier, A., Ng, C. (2020). Integrating cybersecurity in hazard and risk analyses. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 64, 104044. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2020.104044
  13. Hoffmann, R., Napiórkowski, J., Protasowicki, T., Stanik, J. (2020). Risk based approach in scope of cybersecurity threats and requirements. Procedia Manufacturing, 44, 655–662. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02.243
  14. Perrine, K. A., Levin, M. W., Yahia, C. N., Duell, M., Boyles, S. D. (2019). Implications of traffic signal cybersecurity on potential deliberate traffic disruptions. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 120, 58–70. https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.12.009
  15. Promyslov, V. G., Semenkov, K. V., Shumov, A. S. (2019). A Clustering Method of Asset Cybersecurity Classification. IFAC-PapersOnLine, 52 (13), 928–933. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.313
  16. Zarreh, A., Saygin, C., Wan, H., Lee, Y., Bracho, A. (2018). A game theory based cybersecurity assessment model for advanced manufacturing systems. Procedia Manufacturing, 26, 1255–1264. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.07.162
  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. 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
  20. Voznytsia, A., Sharonova, N., Babenko, V., Ostapchuk, V., Neronov, S., Feoktystov, S. et al. (2025). Development of methods for intelligent assessment of parameters in decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (4 (136)), 73–82. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.337528
Розробка полімодельного комплексу управління ресурсами інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-10-30

Як цитувати

Шишацький, А. В., Журавський, Ю. В., Плєхова, Г. А., Шостак, І. В., Феоктистова, О. І., Дмитрієва, О. І., Старинський, І. М., Стрепетов, А. В., Рудой, С. А., & Захаров, А. А. (2025). Розробка полімодельного комплексу управління ресурсами інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(4 (137), 41–63. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.340387

Номер

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти