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 (3) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Sukhomlyn L$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 13 Представлено документи з 1 до 13 |
|||
| 1. | 
Sukhomlyn L. Strategy for food industry enterprises development in modern conditions [Електронний ресурс] / L. Sukhomlyn. // Ефективна економіка. - 2015. - № 11. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/efek_2015_11_126 | ||
| 2. | 
Raskin L. Universal method for solving optimization problems under the conditions of uncertainty in the initial data [Електронний ресурс] / L. Raskin, O. Sira, L. Sukhomlyn, Yu. Parfeniuk // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2021. - № 1(4). - С. 46-53. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2021_1(4)__5 This paper proposes a method to solve a mathematical programming problem under the conditions of uncertainty in the original data. The structural basis of the proposed method for solving optimization problems under the conditions of uncertainty is the function of criterion value distribution, which depends on the type of uncertainty and the values of the problem's uncertain variables. In the case where independent variables are random values, this function then is the conventional theoretical-probabilistic density of the distribution of the random criterion value; if the variables are fuzzy numbers, it is then a membership function of the fuzzy criterion value. The proposed method, for the case where uncertainty is described in the terms of a fuzzy set theory, is implemented using the following two-step procedure. In the first stage, using the membership functions of the fuzzy values of criterion parameters, the values for these parameters are set to be equal to the modal, which are fitted in the analytical expression for the objective function. The resulting deterministic problem is solved. The second stage implies solving the problem by minimizing the comprehensive criterion, which is built as follows. By using an analytical expression for the objective function, as well as the membership function of the problem's fuzzy parameters, applying the rules for operations over fuzzy numbers, one finds a membership function of the criterion's fuzzy value. Next, one calculates a measure of the compactness of the resulting membership function of the fuzzy value of the problem's objective function whose numerical value defines the first component of the integrated criterion. The second component is the rate of deviation of the desired solution to the problem from the previously received modal one. Absolutely similarly designed is the computational procedure for the case where uncertainty is described in the terms of a probability theory. Thus, the proposed method for solving optimization problems is universal in relation to the nature of the uncertainty in the original data. An important advantage of the proposed method is the ability to use it when solving any problem of mathematical programming under the conditions of fuzzily assigned original data, regardless of its nature, structure, and type. | ||
| 3. |
Raskin L. Devising a method for finding a family of membership functions to bifuzzy quantities [Електронний ресурс] / L. Raskin, O. Sira, L. Sukhomlyn, R. Korsun // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2021. - № 2(4). - С. 6-14. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2021_2(4)__2 This paper has considered a task to expand the scope of application of fuzzy mathematics methods, which is important from a theoretical and practical point of view. A case was examined where the parameters of fuzzy numbers' membership functions are also fuzzy numbers with their membership functions. The resulting bifuzziness does not make it possible to implement the standard procedure of building a membership function. At the same time, there are difficulties in performing arithmetic and other operations on fuzzy numbers of the second order, which practically excludes the possibility of solving many practical problems. A computational procedure for calculating the membership functions of such bifuzzy numbers has been proposed, based on the universal principle of generalization and rules for operating on fuzzy numbers. A particular case was tackled where the original fuzzy number's membership function contains a single fuzzy parameter. It is this particular case that more often occurs in practice. It has been shown that the correct description of the original fuzzy number, in this case, involves a family of membership functions, rather than one. The simplicity of the proposed and reported analytical method for calculating a family of membership functions of a bifuzzy quantity significantly expands the range of adequate analytical description of the behavior of systems under the conditions of multi-level uncertainty. A procedure of constructing the membership functions of bifuzzy numbers with the finite and infinite carrier has been considered. The method is illustrated by solving the examples of using the developed method for fuzzy numbers with the finite and infinite carrier. It is clear from these examples that the complexity of analytic description of membership functions with hierarchical uncertainty is growing rapidly with the increasing number of parameters for the original fuzzy number's membership function, which are also set in a fuzzy fashion. Possible approaches to overcoming emerging difficulties have been described. | ||
| 4. | 
Raskin L. Structural optimization in a multi-channel distributed mass service system [Електронний ресурс] / L. Raskin, O. Sira, Yu. Parfenyuk, L. Sukhomlyn // Сучасні інформаційні системи. - 2021. - Т. 5, № 2. - С. 83-90. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2021_5_2_13 | ||
| 5. | 
Raskin L. A method for solving the canonical problem of transport logistics in conditions of uncertainty [Електронний ресурс] / L. Raskin, Yu. Parfeniuk, L. Sukhomlyn, M. Kravtsov, L. Surkov // Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. - 2021. - № 2. - С. 80-88. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/dtssi_2021_2_12 | ||
| 6. | 
Sukhomlyn L. The concept of quality management modeling in the context of structuring organizational problems [Електронний ресурс] / L. Sukhomlyn, L. Sakun, L. Riznichenko, I. Bachkir // Вісник Хмельницького національного університету. Економічні науки. - 2020. - № 3. - С. 152-159. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vchnu_ekon_2020_3_31 | ||
| 7. |
Raskin L. Development of a model for the dynamics of probabilities of states of Semi-Markov systems [Електронний ресурс] / L. Raskin, O. Sira, L. Sukhomlyn, R. Korsun // Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. - 2021. - № 3. - С. 62-68. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/dtssi_2021_3_8 Запропоновано математичну модель системи масового обслуговування потоку пасажирів міського громадського транспорту. Отримана модель відрізняється від канонічних моделей теорії масового обслуговування врахуванням принципових особливостей реальних систем. По-перше, процес обслуговування розбитий на наступні один за одним різні сеанси обслуговування. По-друге, заявки на вході та виході системи є груповими. По-третє, інтенсивності вхідного потоку в різних сеансах обслуговування є різними. По-четверте, закони розподілу числа вимог у групових заявках для різних сеансів є різними. По-п'яте, закони розподілу числа заявок у групах на вході системи та виході з неї також є різними. Розроблено критерій ефективності системи обслуговування. Критерій заснований на розрахунку розподілу ймовірностей станів системи обслуговування на вході системи та аналогічного розподілу на виході системи. Ці розподіли визначаються незалежно для кожного сеансу обслуговування, на які розбивається весь цикл обслуговування. Числове значення критерію задається відношенням середнього числа відмов в обслуговуванні до середнього числа вимог у сумарному входить потоці за весь цикл обслуговування. Його можна використовувати для оцінки ефективності системи обслуговування на будь-якому обраному часовому інтервалі протягом доби, т. я. значення запропонованого критерію залежить від довжини інтервалу між сеансами, яка визначається числом транспортних засобів на маршруті. Отримані моделі адекватно відображають процес функціонування системи, що надає можливість прогнозувати безліч різних ситуацій та оцінювати наслідки запропонованих рішень. У цьому випадку виникає можливість прогнозування транспортної забезпеченості населення та визначення кількісних значень ефективності функціонування системи міського громадського пасажирського транспорту.Запропоновано математичну модель системи масового обслуговування потоку пасажирів міського громадського транспорту. Отримана модель відрізняється від канонічних моделей теорії масового обслуговування врахуванням принципових особливостей реальних систем. По-перше, процес обслуговування розбитий на наступні один за одним різні сеанси обслуговування. По-друге, заявки на вході та виході системи є груповими. По-третє, інтенсивності вхідного потоку в різних сеансах обслуговування є різними. По-четверте, закони розподілу числа вимог у групових заявках для різних сеансів є різними. По-п'яте, закони розподілу числа заявок у групах на вході системи та виході з неї також є різними. Розроблено критерій ефективності системи обслуговування. Критерій заснований на розрахунку розподілу ймовірностей станів системи обслуговування на вході системи та аналогічного розподілу на виході системи. Ці розподіли визначаються незалежно для кожного сеансу обслуговування, на які розбивається весь цикл обслуговування. Числове значення критерію задається відношенням середнього числа відмов в обслуговуванні до середнього числа вимог у сумарному входить потоці за весь цикл обслуговування. Його можна використовувати для оцінки ефективності системи обслуговування на будь-якому обраному часовому інтервалі протягом доби, т. я. значення запропонованого критерію залежить від довжини інтервалу між сеансами, яка визначається числом транспортних засобів на маршруті. Отримані моделі адекватно відображають процес функціонування системи, що надає можливість прогнозувати безліч різних ситуацій та оцінювати наслідки запропонованих рішень. У цьому випадку виникає можливість прогнозування транспортної забезпеченості населення та визначення кількісних значень ефективності функціонування системи міського громадського пасажирського транспорту. | ||
| 8. |
Raskin L. Analysis of multi-threaded Markov systems [Електронний ресурс] / L. Raskin, L. Sukhomlyn, D. Sagaidachny, R. Korsun // Сучасні інформаційні системи. - 2021. - Т. 5, № 4. - С. 70-78. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2021_5_4_13 | ||
| 9. |
Raskin L. Method of identification of object states according to the results of fuzzy measurements of controlled parameters [Електронний ресурс] / L. Raskin, L. Sukhomlyn, Y. Ivanchikhin, R. Korsun // Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. - 2021. - № 4. - С. 75-86. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/dtssi_2021_4_11 | ||
| 10. |
Raskin L. Evaluation model of the recovery processes of non-markovian systems, considering the elements unreliability under arbitrary distribution laws [Електронний ресурс] / L. Raskin, Yu. Ivanchikhin, L. Sukhomlyn, Ia. Svyatkin, R. Korsun // Сучасні інформаційні системи. - 2022. - Т. 6, № 3. - С. 28-35. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2022_6_3_6 | ||
| 11. |
Raskin L. Analysis of Marconian systems with a given set of selected states [Електронний ресурс] / L. Raskin, L. Sukhomlyn, R. Korsun // Сучасні інформаційні системи. - 2022. - Т. 6, № 4. - С. 58-62. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2022_6_4_10 | ||
| 12. |
Raskin L. Evaluation of system controlled parameters informational importance, taking into account the source data inaccuracy [Електронний ресурс] / L. Raskin, L. Sukhomlyn, D. Sokolov, V. Vlasenko // Сучасні інформаційні системи. - 2023. - Т. 7, № 1. - С. 29-35. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2023_7_1_7 | ||
| 13. |
Raskin L. Statistical processing of a small sample of raw data using artificial orthogonalisation technology [Електронний ресурс] / L. Raskin, L. Sukhomlyn, V. Karpenko, D. Sokolov // Eastern-European journal of enterprise technologies. - 2023. - № 3(4). - С. 14–21. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2023_3(4)__4 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |