Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
2 results
Search Results
Item Ігровий метод кластеризації онтологій(Видавництво Львівської політехніки, 2019-02-26) Кравець, П. О.; Буров, Є. В.; Литвин, В. В.; Kravets, Petro; Burov, Evgeniy; Lytvyn, Vasyl; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityРозглянуто актуальну проблему кластеризації онтологій для оптимізації операцій інтелектуального опрацювання даних в умовах невизначеності, зумовленої неточністю або неповнотою даних про предметну область. Кластеризація онтологій – це процес автоматичного розділення множини онтологій на групи (кластери) на основі ступеня їхньої подібності. Для розв’язування задачі кластеризації необхідно задати міри близькості онтологій, вибрати або розробити алгоритм кластеризації та виконати змістовну інтерпретацію результатів кластеризації. Для кластеризації онтологій в умовах невизначеності запропоновано застосувати стохастичний ігровий метод. Повторювальна стохастична гра полягає у реалізації керованого випадкового процесу вибору кластерів онтологій. Для цього закріплені за онтологіями інтелектуальні агенти випадково, одночасно і незалежно вибирають один із кластерів у дискретні моменти часу. Для агентів, що обрали один кластер, обчислюють поточну міру подібності онтологій, яка може враховувати близькість концептів, атрибутів та відношень між концептами. Цю міру використовують для адаптивного перерахунку змішаних стратегій гравців. Збільшуються імовірності вибору тих кластерів, поточний склад яких призвів до зростання міри подібності онтологій. У ході повторювальної гри агенти сформують вектори змішаних стратегій, які забезпечать максимізацію усереднених мір подібності розділених на кластери онтологій. Для розв'язування задачі ігрової кластеризації онтологій розроблено адаптивний марківський рекурентний метод на основі стохастичної апроксимації модифікованої умови доповняльної нежорсткості, справедливої у точках рівноваги за Нешем. Запропонований ігровий метод має фільтрувальні властивості щодо викидів у вхідних даних і практично не залежить від закону розподілу випадкових завад. Комп'ютерне моделювання підтвердило можливість застосування моделі стохастичної гри для кластеризації онтологій із врахуванням факторів невизначеності. Збіжність ігрового методу забезпечується дотриманням фундаментальних умов та обмежень стохастичної оптимізації. Достовірність експериментальних досліджень підтверджується повторюваністю отриманих результатів для різних послідовностей випадкових величин. Результати роботи доцільно використати для розв'язування задач інтелектуального аналізу даних, усунення дублювання інформації в базах знань, зменшення невизначеності у межах кластера онтологій, виявлення новизни інформації, організації високорівневої семантичної взаємодії між агентами під час розв’язування ними спільної задачі.Item Моделювання і оптимізація інвестиційних ризиків на машинобудівних підприємствах в умовах невизначеності(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Глібчук, В. М.Розроблено комплексний підхід до оцінювання ризику машинобудівних підприємств в умовах невизначеності за допомогою статичного теоретико-ігрового моделювання, який дає змогу інвестору оптимізувати інвестиційні проекти за визначеними ним самим принципами оптимальності. Розроблено чітку систему методичних положень, придатних та зручних для використання на практиці. In the article the complex going is developed near the estimation of risk of machinebuilding enterprises in the conditions of vagueness by a static game-theoretical design, which allows an investor to optimize investment projects after certain them by principles of optimum. The clear system of methodical positions of suitable is developed and user-friendly in practice.