Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
6 results
Search Results
Item Аналіз стану територіальних громад для моделювання їхнього соціально-економічного розвитку(Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Бігун, Роман; Литвин, Василь; Олексів, Назар; Bihun, Roman; Lytvyn, Vasyl; Oleksiv, Nazar; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityРозглянуто проблеми розвитку об’єднаних територіальних громад, зокрема безробіття та економічні проблеми. Громадам, здебільшого, не вистачає коштів для вирішення економічних та інших проблем. Тому потрібно створювати самодостатні громади, в яких достатньо фінансових інструментів для власного розвитку. У роботі розглянуто математичну модель системи підтримки прийняття рішень щодо розвитку територіальних громад (агропромислового сектору). Важливим кроком у побудові математичної моделі агропромислового комплексу є врахування специфіки діяльності сільського господарства. У статті розглянуто математичну модель лінійної багатофакторної регресії, яка описує залежність між величиною витрачених ресурсів та обсягом продукції, що випускається. Оскільки процеси економіки та виробничі процеси сільського господарства складні, то й описати їх складно, використовуючи тільки лінійні детерміновані моделі. Поширений випадок, коли змінні задач набувають деяких дискретних значень або значень із певного проміжку. Така ситуація ускладнює пошук.Item Інтелектуальна система “мобільний інформаційний асистент туриста”: функціональні та технологічні особливості(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Пасічник, В. В.; Савчук, В. В.Подано загальний опис та формулювання мети, змісту, функціональних та технологічних особливостей програмно-алгоритмічного комплексу, який реалізує концепт інтелектуальної системи “Мобільний інформаційний асистент туриста”, який розробляють науковці Національного університету “Львівська політехніка”. В роботі наведено та проаналізовано основні проблемні ситуації, які виникають у процесі створення інтелектуальної інформаційної системи такого класу та методи і способи їх подолання. Формальний опис проекту інтелектуальної системи МІАТ подано в нотації UML, наведено відомості щодо стану та перспектив розроблень сучасних мобільних інформаційних застосунків, зорієнтованих на потреби туриста. Автори визначили суттєві функціональні особливості системи МІАТ та сформували базові вимоги до методів та засобів, які використовуватимуться при її проектуванні та програмно-алгоритмічній реалізації. The main objective of the article is to present general description and statement of purpose, content, functional and technological features of software and algorithmic complex that implements the concept of intelligent system “Mobile tourist information assistant”, developed by scientists from the National University “Lviv Polytechnic”. In the work the basic problem situations that arise in the process of creating intellectual information system of this class and methods and ways to overcome them are presented and analyzed. The formal description of the intellectual system MIAT is presented in notation UML, information on the status and prospects of developed modern mobile information applications oriented to the needs of tourists are also presented. The authors have identified a number of essential functional features of the system MIAT, and have formed the basic requirements for the methods and means to be used in its design and algorithmic implementation.Item Ймовірнісно-статистичні невизначеності в системах підтримки прийняття рішень(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Трофимчук, О.; Бідюк, П.; Кожухівська, О.; Кожухівський, А.Ринок систем підтримки прийняття рішень (СППР) пропонує численні системи різного функціонального призначення і їх кількість постійно збільшується. Для подальшого поліпшення якості рішень, що приймаються за допомогою СППР, необхідно впроваджувати нові методи побудови математичних моделей, прогнозування та генерування альтернатив з використанням сучасних інформаційних технологій. Розроблено узагальнену процедуру побудови математичних моделей та оцінювання прогнозів на їх основі, сформовано послідовність дій стосовно обробки можливих невизначеностей під час моделювання і запропоновано методи врахування невизначеностей ймовірнісно-статистичного характеру у процесі побудови моделей, а також розглянуто ілюстративний приклад зменшення рівня невизначеності. Available on the market decision support systems (DSS) provide a possibility for solving of a wide range of problems in various directions of human activities. To further enhance quality of decision making it is necessary to develop new methods and approaches to model constructing and decision making in the frames of modern concepts of DSS development using available information technologies. The main objective of this study is in solving of the following problems: development of the general procedure for model constructing and decision alternatives generation using statistical or experimental data and expert judgments in the frames of DSS; development of procedure for processing possible probabilistic and statistical uncertainties in the model constructing process and forecasts estimating; to review some approaches to taking into consideration possible probabilistic and statistical uncertainties and to give an illustrative example for uncertainty reducing. To develop DSS for modeling dynamic processes in various areas of human activities and forecasts estimation on the basis of these models we propose to use the following system analysis principles: hierarchical architecture, identification and taking into consideration of possible uncertainties, tracking of all the stages of model constructing and forecasts estimating with separate sets of statistical quality criteria etc. An analysis is provided for selecting possible methods and techniques for taking into consideration statistical and probabilistic types of uncertainties identified in the process of data processing. The set of methods proposed for decreasing the negative influence of uncertainties are as follows: Kalman filters of various modifications, nonparametric regression, static and dynamic Bayesian networks, Bayesian regression, and hierarchical Bayesian modeling. The set of modern Kalman filtering techniques provides a possibility for taking into consideration an influence of external stochastic disturbances, measurement errors (noise), and estimation of non-measurable variables in the frames of linear and non-linear models. Estimation of non-measurable variables is possible when appropriate elements of covariance matrix for estimation errors have nonzero values. Nonparametric and Bayesian regressions have the features of modeling various probability distributions besides normal that are characteristic for specific cases. Such approach provides a possibility for reducing uncertainties that appear due to the use of incorrect probability distributions for model variables and its parameters. Static and dynamic Bayesian networks are a powerful probabilistic and statistical tool for modeling high dimensional processes and systems that are characterized by quantitative and qualitative variables, parametric uncertainty, expert judgments, hidden variables and unknown (unidentified) cause-and-effect relations. Their field of applications is very wide and continues to grow. The hierarchical Bayesian modeling reflects availability of parametric dependences at different levels of a complex system model. Such models provide more correct insight into hierarchical links and dependences in the frames of a system under investigation and consequently such models are more adequate to real world. Generally the set of Bayesian models provides many mentioned above possibilities for handling the uncertainties related to model constructing, forecasts estimating, and generating decision alternatives that could be rather easily implemented in the frames of intellectual DSS. The main result of the study is in development of system analysis based theory for building modern DSS helping to construct mathematical models, estimate forecasts and compute decision alternatives using statistical data and expert judgments. High quality of the final result is achieved thanks to identification and taking into consideration of possible probabilistic and statistical uncertainties, and tracking of all computational stages within DSS using several sets of statistical quality criteria. The main attention is paid to application of Bayesian approaches to uncertainties handling. An example is given for reducing parametric model uncertainty with the use of Markov chain Monte Carlo computational procedure for parameter estimation. Thus, we developed a systemic approach to constructing DSS aiming to forecasting model development and decision alternatives generation in conditions of influence of probabilistic, statistical and parametric uncertainties. The future studies will be directed towards further extension of the number of uncertainty processing techniques and their application to investigation of real life systems and processes.Item Інформаційні технології в галузі туризму. Аналіз застосувань та результатів досліджень(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Артеменко, О. І.; Пасічник, В. В.; Єгорова, В. В.Стаття подана у формі аналітичного огляду новітніх інформаційних технологій в сфері туризму. Автори подають характеристику найвагоміших досліджень, які проводять у провідних лабораторіях з проблематики електронного туризму провідні спеціалісти галузі. Проведено аналіз результативності досліджень та виявлено низку актуальних завдань у сфері інформаційних технологій, зорієнтованих на галузь туризму, які потребують виконання. The article has the form of an analytical review of new information technologies in tourism. The author presents the most important characteristics of the research made by leading specialists in e-tourism industry. The analysis of the impact of research works is made and a number of urgent problems in IT-oriented tourism sector are found.Item Застосування сховищ та простори даних у системах прийняття рішень(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Шаховська, Н.; Виклюк, Я.Описано методи побудови інтелектуальних систем прийняття рішень. Для опрацювання різнотипних даних обрано простір даних. This article is described construction methods of intellectual systems of decision-making.To process data different is selected dataspace.Item Метод автоматичного розпізнавання та розділення конгломератів на складові об’єкти(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Грицик, В. В.; Влах, В. А.Запропоновано метод розпізнавання та розділення візуальних об’єктів, що частково накладені один на інший. Метод досліджено на прикладі розділення конгломератів клітин.The article presents a method of identification and separation of visual objects that partially overlay each other. We also had investigated this method for example cell conglomerates division.