Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Реферативна база даних (4) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Skakalina E$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 5 Представлено документи з 1 до 5 |
|||
| 1. | 
Skakalina E. V. Improving the efficiency of it-projects by minimizing risk using methods of fuzzy logic [Електронний ресурс] / E. V. Skakalina // Системи обробки інформації. - 2015. - Вип. 5. - С. 157-160. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2015_5_35 Розглянуто проблеми керування ризиками в розробці та реалізації ІТ-проектів на основі нечіткої логіки. Розглянуто приклади внутрішніх проектних ризиків і можливі шляхи їх зменшення. Як критерій вибору найбільш ефективного проекту запропоновано дев'ятибальну шкалу Сааті та "метод найгіршого випадку", основу якого складає принцип перетинання нечітких критеріїв Белмана - Заде. | ||
| 2. | 
Skakalina E. Application of ant optimization algorithms in the solution of the routing problem [Електронний ресурс] / E. Skakalina // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2019. - Вип. 6. - С. 75-83. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/suntz_2019_6_16 Дослідження показують, що 85 - 95 % загальної тривалості логістичного ланцюга виробничого циклу товарного руху становить очікування на обробку, транспортування та інші операції, включаючи зберігання. Мета логістики - побудувати процес доставки "від дверей до дверей" з мінімальними втратами на місцях з'єднання, з мінімальними накопичувальними витратами та часом для сприяння інтегрованому логістичному потоку. Розглянуто актуальні питання використання еволюційних алгоритмів для вирішення задачі маршрутизації. Мурашині алгоритми, як і більшість видів еволюційних алгоритмів, засновані на використанні популяції потенційних рішень і розроблені для вирішення завдань комбінаторної оптимізації, перш за все, пошуку різних шляхів на графах. Кооперація між особинами (штучними мурашками) тут реалізується на основі моделювання стігметрії. При цьому кожен агент, званий штучною мурахою, шукає рішення поставленого завдання. Штучні мурашки послідовно будують рішення завдання, пересуваючись по графу, відкладають феромон і при виборі подальшої ділянки шляху враховують концентрацію цього ферменту. Чим більше концентрація феромону в подальшій ділянці, тим більша ймовірність його вибору. Оскільки в основі мурашиного алгоритма лежить пересування мурах за деякими шляхами, то мурашині алгоритми ефективні, перш за все, при вирішенні завдань, які допускають інтерпретацію у вигляді графа. Проведені комп'ютерні експерименти показали, що ефективність мурашиного алгоритма зростає при збільшенні розмірності задачі і для задач на графах високої розмірності вони працюють швидше, ніж інші еволюційні алгоритми. Відзначено також хороші результати при вирішенні нестаціонарних задач на графах зі змінним середовищем. У зв'язку з цим пропонується реалізація мети - евристичного методу, як модифікації мурашиних алгоритмів оптимізації. Представлено схему роботи системи. Представлено специфікацію програмного продукту. Результатом дослідження стала розробка системи оптимізації перевезень, яка відповідає сучасним вимогам до програмного забезпечення. Програмне забезпечення адаптується до платформи Android. | ||
| 3. |
Skakalina E. Intellectual control of logistic processes using genetic algorithms [Електронний ресурс] / E. Skakalina // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2021. - Вип. 1. - С. 111-114. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/suntz_2021_1_24 Цифровизация глобального бізнесу передбачає автоматизацію великої кількості бізнес-процесів, як ключових, так і допоміжних. Ця тенденція стає визначальним фактором на світовому ринку BPM-рішень. Інтелектуальні системи автоматизації бізнес-процесів охоплюють не тільки корпоративний сегмент великого корпоративного бізнесу, а й швидко проникають в середній бізнес і знаходять застосування в державних структурах. Стратегічним орієнтиром у цифровізації управління потоками є інноваційний підхід, який повинен бути систематичним. Запропонована концепціа цифровізації логістичних процесів реалізується на евристичної основі, що відповідає сталості переходу від традиційного управління складними системами до управління логістикою і визначається ступенем проникнення управління логістикою на всі рівні. Використання точних методів для оптимізації транспортування не може бути реалізовано через складність обліку зовнішніх параметрів і часових обмежень, що накладаються розміром проблеми. Розглянуто евристичний підхід, до якого належить генетичний алгоритм. | ||
| 4. |
Skakalina E. Synthesis trends of forecasting using inductive modeling methods [Електронний ресурс] / E. Skakalina // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2021. - Вип. 3. - С. 108-112. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/suntz_2021_3_25 Сучасний розвиток обчислювальної техніки і можливість реалізації обчислень в паралельному режимі дозволяють вирішувати все більш масштабні завдання чисельного моделювання. Розвиток багатопроцесорний обчислювальної техніки та паралельних обчислень робить актуальним вирішення задач оптимізаційного аналізу. Оптимізаційний аналіз заснований на масовому рішенні зворотних задач при змінюються в певних діапазонах визначальних параметрах розглянутого класу задач. Так, все більш затребуваними стають розрахунки не тільки прямих завдань, де потрібна моделювати явище при відомих вихідних даних, але і розрахунки зворотних задач, де необхідно визначити за яких визначальних параметрах виникає те чи інше явище. Така постановка вимагає багаторазового розв'язання прямих задач і рішення задачі оптимізаційного аналізу та побудови прогнозуючих трендів. Розглянуто проблеми Data Mining багатовимірних обсягів числової інформації, заданих у вигляді багатовимірних масивів. Множини багатовимірних параметричних даних в роботі розглядаються, як чисельні рішення задачі оптимізації. Побудова прогнозуючих трендів реалізується на базі методу групового урахування аргументів як напрямку індукційного моделювання. Реалізована методологія візуалізації результатів обчислення параметричних функцій. Описана схема Data Mining із застосуванням методів візуалізації засобами програмного середовищя Matlab. | ||
| 5. |
Skakalina E. Identification and management of risks in the project management of the development of software products [Електронний ресурс] / E. Skakalina, A. Kapiton // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2023. - Вип. 1. - С. 145-149. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/suntz_2023_1_30 Розробка програмного забезпечення є однією з найскладніших сфер інтелектуальної діяльності для прогнозування та планування. За своєю природою цифрові продукти є нематеріальними, а проекти розробки програмного забезпечення часто включають багато зацікавлених сторін. Процеси розробки програмного забезпечення зазвичай включають кілька етапів, включаючи проектування, документацію, програмування та тестування, усі з яких вимагають високого рівня професійних, технологічних та управлінських знань. Через складну природу цифрових проектів, з самого початку впровадження будь-якого програмного проекту необхідно враховувати та управляти широким спектром ризиків, які є одними з найважливіших факторів, що впливають на успіх цифрового демонструвати. Проаналізовано та класифіковано ризики проекту, проведено якісну та кількісну ідентифікацію основних ризиків для обраної предметної області, для роботи з ризиками проекту використано метод карт Кроуфорда, ранжовано ризики, створено матрицю відповідальності за проект, проаналізовано завантаженість ресурсів проекту та оптимізовано проект. | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |