АСУ та прилади автоматики

Удосконалення методу UCP для оцінки трудовитрат при реалізації ІТ-проєктів

Костянтин Петров — 2024-09-16

Важливим етапом планування при виконанні ІТ-проєктів є оцінка трудомісткості розробки програмного забезпечення. Точна оцінка трудовитрат на ранньому етапі життєвого циклу проєкту суттєво впливає на розподіл ресурсів, планування часу та бюджетних витрат. Тому не зважаючи на велику кількість методів, що використовуються для оцінки трудовитрат при реалізації ІТ-проєкту, актуальним є завдання підвищення точності цієї прогнозної оцінки.

В роботі докладно досліджуються можливості застосування відомого метода для оцінювання трудовитрат Use Case Points (UCP), який базується на використанні варіантів використання (use cases). Він відноситься до алгоритмічних методів, що робить його достатньо надійним та передбачуваним у використанні. Також він дозволяє врахувати функціональні вимоги до системи, що є особливо корисним на ранніх стадіях реалізації проєкту. Крім того, UCP не прив'язаний до конкретних технологій або мов програмування, що свідчить про його універсальність і гнучкість.

Метою дослідження є вдосконалення методу UCP оцінки трудовитрат необхідних для успішного виконання ІТ проєкту, що дозволить враховувати інтервальні оцінки факторів технічної складності та зовнішніх чинників, які впливають на оцінку обсягу програмного забезпечення і, відповідно, на оцінку трудомісткості проєкту.

Для експериментальної перевірки працездатності та ефективності запропонованого модифікованого методу UCP був використаний набір даних, який містить інформацію про 71 реальний проєкт. Наведені результати комп’ютерного моделювання та порівняльного аналізу точності оцінок трудовитрат на виконання проєкту, що отримані за допомогою запропонованого та оригінального методів UCP.

Результати експериментів показали, що запропонована модифікація методу UCP дозволяє отримувати більш точні прогнозні оцінки трудовитрат при реалізації ІТ-проєктів, що може суттєво вплинути на підвищення ефективності процесів планування та управління проєктами.

Ключові слова: варіант використання; обсяг програмного забезпечення; нескоригована вага; актор; фактор технічної складності.

Розробка методу уточнення рекомендацій з використанням темпоральних знань в задачах індивідуального страхування

Оксана Вікторівна Чала — 2024-09-16

Предметом дослідження є процес побудови рекомендацій в задачах індивідуального страхування. Метою є розробка підходу до побудови рекомендацій в проектах персоналізованого страхування з використанням темпоральних знань з тим, щоб адаптувати запропоновані плани страхування згідно поведінки клієнта на сторінках сайту страхової компанії. Завдання: виконати структуризацію темпоральних правил з урахуванням особливостей процесу побудови рекомендацій щодо страхування у режимі онлайн; розробити метод побудови рекомендацій щодо вибору страхового продукту з використанням темпоральних знань. Висновки. Виконано структуризацію темпоральних правил для задачі побудови рекомендацій в проєктах персоналізованого страхування. Темпоральні правила узагальнюють поведінку у відносному часі для декількох користувачів, що дає можливість узагальнити послідовність дій цих користувачів. Розроблено метод побудови рекомендацій у режимі онлайн з використанням темпоральних знань. Метод складається з двох фаз: формування темпоральних знань та побудови рекомендацій. Перша фаза виконується в офлайн-режимі і призначена для формування бази темпоральних правил, що узагальнюють знання щодо поведінки користувачів. Друга фаза виконується в режимі онлайн і полягає у уточненні та подальшому використанні темпоральних правил для адаптації рекомендацій згідно поточної поведінки користувача. Метод дає можливість оперативно адаптувати рекомендації з урахуванням поточний дій користувача, що створює умови для підвищення довіри користувачів до пропозицій рекомендаційної системи.

Визначення критеріїв для вибору інформаційної системи управління проєктами

Віктор Макарович Левикін — 2024-09-16

Об’єктом дослідження є процес вибору ІС УП. Під час вибору ІС УП для організації-замовника існує необхідність в певній методології для формалізації етапів вибору. Основні існуючі методи вибору та наявні в них критерії не дають достатньої та об’єктивної інформації при виборі ІС УП. Дослідження спрямоване на розробку моделі та методу на її основі для систематизації цього процесу та забезпечення об'єктивного і раціонального вибору ІС УП, що, в свою чергу, сприяє підвищенню продуктивності та якості управління проєктами.

Як основу для розробки методу вибору ІС УП обрано метод аналізу ієрархій та розроблену модель. Розроблений метод складається з п’яти етапів: визначення за допомогою експертів базових оцінок критеріїв ІС та їх ваг; визначення оцінки підкритеріїв ІС; визначення глобальної ваги критеріїв; оцінка альтернатив за кожним з підкритеріїв; визначення найкращої з альтернатив та її вибір.

Експериментальну перевірку розробленої моделі та методу проведено шляхом створення веб-додатку для збору та обробки даних в рамках розглянутих етапів. Для розробки інформаційної технології використано мову Python та окремі бібліотеки, які дозволяють інтегрувати розроблену модель та метод до вебсайту компанії-замовника. Отримані результати демонструють доцільність вибраних критеріїв при оцінці альтернативних ІС УП замовником за допомогою сформованої на їх основі моделі та методу.

Покращена багатовимірна нео-нечітка система класифікації та її навчання для завдання класифікації відео

Євген Володимирович Бодянський — 2024-09-16

Дослідження представляє інноваційну гібридну нео-фаззі систему для класифікації відео, що інтегрує багатовимірні нео-фаззі компоненти з регульованими синаптичними вагами та спеціалізованими функціями належності. Поєднуючи розширені нео-фаззі нейрони (ENFN) і нео-фаззі блоки (NFU) з нелінійними активаційними функціями та включаючи розширені нелінійні синапси (ENS), система використовує нео-фаззі систему виведення Такагі-Сугено-Канга для покращення апроксимаційних можливостей традиційних моделей.

Класифікація відео є складною через великий обсяг даних та їхню змінність, особливо з рухомими об'єктами та варіацією якості відео. Традиційні моделі стикаються з труднощами в обробці в реальному часі та підтримці точності, що вимагає вдосконалених методів для забезпечення надійної роботи.

Метою є розробка та оптимізація гібридної нео-фаззі системи для класифікації відеопотоків в реальному часі, зберігаючи високу точність. Комп'ютерні експерименти продемонстрували її надійність, досягнувши високої точності та відгуку. Запропонований алгоритм оптимізації, використовуючи критерій перехресної ентропії з one-hot кодуванням та адаптивними налаштуваннями δ-правила, покращив швидкість навчання та точність.

Новизна полягає в розробці гібридної нео-фаззі системи з удосконаленими компонентами та унікальним алгоритмом оптимізації, що забезпечує надійність та ефективність у складних завданнях класифікації відео.

Метод автоматизованої побудови бази знань інформаційної системи процесного управління

Ірина Анатоліївна Малькова — 2024-09-16

Об’єктом дослідження є процес автоматизованої побудови та поповнення бази знань.

Визначено підхід до вирішення проблеми автоматизованої побудови баз знань в проєктах розробки інформаційних систем. Виконано дослідження моделей та методів автоматичної побудови бази знань інформаційної системи процесного управління. У ході дослідження визначено, що як математичний апарат доцільно використати кінцеві предикати, а також предикатні моделі, що описують артефакти ІТ-проєкту.

Вдосконалено метод автоматизованої побудови та поповнення бази знань інформаційної системи процесного управління на основі модифікованих предикатних моделей. Модифікація методу відбувається шляхом додавання нових предикатів та узгодження логів подій з класами артефактів та їхніх властивостей.

Виконано перевірку можливості застосування запропонованого методу під час вирішення задач підтримки прийняття рішень за умови виявлення вторгнень для процесів у комп'ютерних системах.

Наведено архітектуру та опис основних характеристик системи автоматизованої побудови бази знань при вирішенні задач прийняття рішень на ІТ-підприємстві.

Проведено апробацію запропонованих рішень у ході автоматизованої побудови бази знань у ІТ-проєкті. У ході автоматизованої побудови продукційної бази знань виявлено переваги та недоліки методу.

Подальшим розвитком модернізованого методу може бути аналіз успішності виконання прогнозів за допомогою бази знань і корегування на основі результатів цього аналізу вихідного набору предикатів.

Розробка моделі вирішення функціональної задачі «Формування розкладу хірургічних операцій» у медичному закладі

Олександр Анатолійович Цвіркун — 2024-09-16

Об’єктом дослідження є процес формування розкладу хірургічних операцій Державної установи «Інститут патології хребта та суглобів імені професора М. І. Ситенка НАМН України». Сучасні дослідження в галузі моделювання робіт з формування розкладу роботи медичних закладів та хірургічних відділень зосереджені на розробці моделей формування розкладів згідно з вимогами конкретних закладів. Використання цих моделей для автоматизації формування розкладу у інших медичних закладах неможливо без теоретичної та прикладної модифікації існуючих рішень з врахуванням вимог та особливостей конкретного закладу. Тому проведення досліджень з вирішення цієї проблеми є актуальним з теоретичної і прикладної точок зору.

Як основу моделі формування розкладу було запропоновано використати комплекс математичних моделей цільового програмування, який дозволяв формувати розклад в умовах обмеження ресурсів. Проведено визначення основних особливостей Державної установи «Інститут патології хребта та суглобів імені професора М. І. Ситенка НАМН України». як об’єкту автоматизації. Виходячи з цих особливостей була розроблена модифікація запропонованих моделей, яка дозволяє автоматизувати процес формування розкладу, який мав би мінімальні відхилення від поданих заявок на операції. Виходячи з результатів модифікації моделі формування розкладу було обґрунтовано вибір методу вирішення задачі та запропоновано адаптувати модифікацію методу гілок та границь для вирішення задачі формування розкладу хірургічних операцій, пропонується адаптувати цю модифікацію до особливостей вказаної задачі.

Розглянуто особливості реалізації алгоритмічного, інформаційного та програмного забезпечень функціональної задачі, яка була розроблена. Проведено експериментальну перевірку отриманих наукових результатів. Для такої перевірки було обрано реальні дані заявок на проведення операцій у Державній установі установи «Інститут патології хребта та суглобів імені професора М. І. Ситенка НАМН України». Отримані результати експериментальної перевірки дозволяють прийняти рішення про можливість застосування результатів вирішення функціональної задачі у промисловій експлуатації медичного закладу.

Принципи побудови ментальних моделей рішення для зовнішнього користувача в задачі формування пояснень в інтелектуальній системі

Сергій Федорович Чалий — 2024-09-16

Предметом дослідження є процес побудови ментальних моделей користувача в інтелектуальних інформаційних системах. Метою є удосконалення принципів побудови ментальних моделей зовнішніх користувачів щодо рішень інтелектуальної інформаційної системи з тим, щоб формувати пояснення у відповідності як до потреб цих користувачів, так і до обмежень щодо використання рішень у визначеній предметній області. Вирішуються такі задачі: удосконалення існуючих принципів побудови ментальних моделей на основі структуризації опису рішення інтелектуальної системи; розробка принципу побудови ментальних моделей користувача інтелектуальної системи, що враховує обмеження при використанні отриманого рішення. Наукова новизна отриманих результатів полягає в такому. Адаптовано існуючі принципи побудови ментальних моделей людиною з урахуванням відмінностей побудови пояснень щодо рішення в інтелектуальній системі, представленій у вигляді «чорної скриньки». Адаптовані принципи враховують відповідність структури ментальної моделі та рішення, множинність ментальних моделей щодо рішення, неповноту вхідних даних для прийняття рішення. Запропоновано принцип доповнення вхідних даних, який полягає у використанні нерелевантних з точки зору користувача значень властивостей рішення для обмеження множини релевантних рішень. Використання даного принципу при побудові пояснення дає можливість врахувати негативні аспекти використання отриманого результату і тим самим спростити користувачеві вибір та застосування цього рішення.

Темпорально-каузальні методи побудови пояснень в системах штучного інтелекту

Сергій Федорович Чалий — 2024-09-16

Предметом дослідження є процес побудови пояснень в системах штучного інтелекту. Метою є розробка темпорально-каузального підходу до побудови пояснень в системах штучного інтелекту з тим, щоб представити пояснення як щодо процесу прийняття рішення, так і щодо отриманого рішення та зробити їх прозорими та зрозумілими для вирішення практичних завдань користувачів. Задачі: структуризація рівнів представлення пояснень з урахуванням темпорального й каузального аспектів; розробка узагальненого методу побудови пояснень з використанням темпоральних та каузальних залежностей; розробка методу уточнення пояснень з використанням темпоральних залежностей. Виконано структуризацію представлення пояснення у темпоральному на каузальному аспектах на локальному, проміжному та глобальному рівнях. Наукова новизна отриманих результатів полягає в такому. Запропоновано темпорально-каузальний метод побудови пояснень, що містить етапи побудови темпоральних та каузальних залежностей на локальному, проміжному та глобальному рівнях представлення пояснень. Метод дає можливість на основі темпоральних залежностей сформувати пояснення у формі каузальних залежностей, які визначають дії процесу та значення вхідних змінних як причини отриманого рішення, що створює умови для підвищення рівня довіри користувачів. Розроблено метод побудови пояснень на глобальному рівні представлення на основі упорядкованості вхідних даних. Метод містить етапи побудови темпоральних правил, визначення ваг правил на основі ваг антецедента та консеквента, побудови каузальних правил, побудови пояснення як сукупності зважених каузальних правил, що дає можливість врахувати структуру вхідних даних при побудові пояснення.