Browsing by Author "Горячкін, Вадим Миколайович"

Now showing 1 - 23 of 23

Аналіз ефективності системи теплопостачання студмістечка Дніпропетровського національного університету залізничного транспорту
(Дніпропетровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна, Дніпропетровськ, 2014) Пшінько, Олександр Миколайович; Габрінець, Володимир Олексійович; Горячкін, Вадим Миколайович
UKR: Мета. Витрати теплоти на опалення та гаряче водопостачання житлових і промислових об’єктів складають суттєву частину споживання теплової енергії. Необхідною передумовою розробки заходів з енергозбереження у вже існуючих системах теплопостачання є їх попереднє обстеження. У статті наведено результати обстеження системи теплопостачання студмістечка Дніпропетровського національного університету залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна. На основі виконаного аналізу необхідно запропонувати заходи з енергозбереження та провести оцінку їх ефективності. Методика. У процесі дослідження виконано розрахунковий аналіз структури споживання теплової енергії на опалення, гаряче водопостачання та проведено порівняння фактичних витрат теплоти протягом календарного року з нормативними. Результати. Проаналізовано дані обліку витрат теплової енергії на опалення житловими будинками та гуртожитками протягом 2012 р. і проведено порівняння фактичних питомих показників із нормативними. На основі цього порівняння виявлено проблеми, вирішення котрих допоможе ефективно використовувати теплову енергію. Наукова новизна. Вперше проаналізовано та оцінено вплив кліматичних умов, особливостей схем і конструкцій систем теплопостачання на ефективне використання теплової енергії. Виявлено вклад кожної складової. Практична значимість. На основі проведеного аналізу споживання теплової енергії було розроблено перелік можливих заходів з енергозбереження, що можуть бути реалізовані в системі теплопостачання та на об’єктах енергоспоживання, а також проведено оцінку економії паливно-енергетичних ресурсів. Представлено перелік заходів з очікуваною економією паливно-енергетичних ресурсів.
«Блок когенерації» - генератор електричної і теплової енергії з біомаси
(Дніпровський національний університет залізничного транспорту ім. акад. В. Лазаряна, 2019) Капіца, Михайло Іванович; Куклін, Лев Юрійович; Горячкін, Вадим Миколайович
UKR: Забезпечення енергетичної безпеки держави вимагає підвищення ефективності використання паливно-енергетичних ресурсів (ПЕР) , розробки і впровадження технологій відновлюваної енергетики. Виходячи з цього розробка енергоефективного обладнання , призначеного для виробництва електричної і теплової енергії, що дозволяє використовувати в якості первинного палива ВДЕ, є важливою і актуальною задачею для паливно-енергетичного комплексу України.
Визначення здатності штучного інтелекту до встановлення авторства художнього україномовного тексту за значними фрагментами
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Іванов, Олександр Петрович; Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Шинкаренко, Віктор Іванович
UKR: Штучний інтелект стає невід’ємною частиною побутового життя та професійної діяльності людини. Представлена робота має на меті дослідити ефективність визначення авторства художніх текстів за допомогою сучасних інструментів штучного інтелекту, а саме інтелектуальна пошукова система Bing. Для експерименту було вибрано десять українських авторів з багатим доробком художніх творів, які відображають різні аспекти української культури та історії. Випадкові фрагменти довжиною до 500 слів були вибрані з різних творів цих авторів. Було проведено експеримент з визначення авторства 360 фрагментів. Використовуючи мову програмування Python та пакет skpy, було створено програмне забезпечення, яке надсилає запити та отримує відповіді від Bing бота, вбудованого в Microsoft Skype. В текстах відповідей перевірялася наявність імені автора фрази та відповідної назви твору. Встановлено, що довгі фрагменти дозволяють з високою точністю, але не завжди визначити автора художнього україномовного тексту.
Дослідження алгоритмів оптимального формування транспортно-логістичних процесів реального часу гетерогенними операторами
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2022) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Скалозуб, Марина Владиславівна; Терлецький, Ігор Андрійович
UKR: В статті представлено результати досліджень моделей і алгоритмів формування широкого кола транспортно-логістичних процесів реального часу, при виконанні яких утворюються упорядковані структури масових замовлень. При цьому використовуються оператори, які мають різну складність, «вагу». Вирішуються питання щодо створення формальних моделей наборів вхідних даних, на основі яких ведеться ефективна реалізація технологічних і логістичних процесів. Призначення моделей – удосконалення процедур процесів оптимального упорядкування та класифікації послідовностей елементів аналізу, замовлень. Нами запропоновані нові спеціалізовані моделі (графові моделей, бінарні дерева) для вхідних (первинних) множин елементів, а також алгоритми їх оброблення, які забезпечують підвищення ефективності складових процесу упорядкування. Крім того графові моделі і алгоритми дозволяють вирішувати завдання класифікації для даних різних типів, а також являються придатними для упорядкування мульти-послідовностей замовлень. Шляхом порівняльного аналізу встановлена висока обчислювальна ефективність запропонованих нових алгоритмів упоряд-кування та класифікації даних. В статті приведено змістовні приклади та відзначено особливості завдань упорядкування та класифікації мульти-послідовностей замовлень к масштабі реального часу. А саме, це завдання розформування-формування залізничних составів і завдання «масової доставки замовлень товарів за адресою». Для демонстрації моделей та алгоритмів надані приклади реалізації завдань формування та перетворення бінарних графових моделей потоків даних реального часу. Утворені моделі також були застосовані для завдань ефективного сортування, класифікації при інтервальній невизначеності даних. В роботі нами досліджено можливості утворення структур нечіткого упорядкування та класифікації числових даних що надходять у режимі реального часу.
Дослідження процедур мережі хеммінга для управління сервісними системами при неточно визначених і природомовних даних
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2022) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Клименко, Іван Вікторович; Терлецький, Ігор Андрійович; Терленко, Андрій Павлович
UKR: Моделі та методи, а також програмні засоби щодо завдань планування потоків замовлень систем обслуговування, або сервісних систем (С&С), мають досить велике поширення. Завдання з розвитку процедур класифікації та управління С&С на основі моделі асоціативної пам’яті нейронної мережі Хеммінга (МХ) за неточно визначених характеристик даних сьогодні є актуальним, має теоретичне та практичне значення. Основна мета роботи – розвиток та дослідження математичних моделей процедур мережі Хеммінга для С&С за неточно визначених та природномовних характеристик даних, порівняльний аналіз моделей нечітких множин і коефіцієнтів упевненості CF. Методика. У роботі використано модифікацію процедур нейронної мережі Хеммінга та числові експериментальні дослідження порівняльних можливостей застосування як моделей первинних даних нечітких множин μХ (X → [0; 1]), а також експертних показників достовірності, коефіцієнтів впевненості CF(A) з множини [– 1; + 1]. Результати. Виконано формування та дослідження вдосконалених моделей нейронних мереж Хеммінга, призначених для процедур класифікації в С&С за неточно визначених та природномовних характеристик даних. Наукова новизна. Уперше для зав-дань класифікації та управління С&С досліджено порівняльні можливості використання нечітких величин (НВ), а також коефіцієнтів упевненості CF як моделей для представлення властивостей неповних і неточно визначених даних, а також даних у природномовній формі. При цьому встановлено переваги моделі коефіцієнтів впевненості CF та сформовано відповідні процедури класифікації та управління С&С. Практична значимість. Розроблені у статті моделі та процедури класифікації властивостей багатопараметричних об’єктів С&С на основі модифікованих нейронних мереж Хеммінга дозволяють ефективно вирішувати широке коло завдань сфери управління С&С за невизначености та неповноті первинних даних.
Дослідження інтелектуальних моделей класифікації невизначених даних з вимогами достовірності результатів
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Терлецький, Ігор Андрійович
UKR: У доповіді приведені результати досліджень та розвитку інтелектуальних моделей управління складними системами за умов невизначеності даних на основі процедур класифікації, які забезпечують достовірне вирішення завдань з урахуванням оцінки граничної розмірності моделей. Досліджені можливості удосконалення нейронних мереж Хеммінга для класифікації даних у форматах нечітких величин і certainty factor CF(A). Визначені особливості математичної моделі завдань класифікації на основі набору шаблонів ознак. Приведено програмний комплекс інформаційної технології управління призначенням/відбором виконавців, а також визначення авторства україномовних творів на основі класифікації наборів шаблонів із певних нечітких ознак. Програмний комплекс використовує запропоновані у доповіді процедури редукції і статистики каппа Коена.
Дослідження інтелектуальних моделей управління на основі процедур класифікації невизначених даних зі встановленими вимогами достовірності результатів
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Клименко, Іван Вікторович; Терлецький, Ігор Андрійович
UKR: Стаття присвячена дослідженням властивостей і розвитку інтелектуальних моделей управління складними системами за умов невизначеності даних на основі процедур класифікації на основі методів редукції та статистики каппа Коена. Застосування цих методів забезпечує достовірне вирішення завдань з урахуванням оцінки граничної розмірності моделей класифікації. В роботі були досліджені можливості удосконалення нейронних мереж Хеммінга для класифікації даних у форматах нечітких величин і certainty factor CF(A). Також були визначені особливості удосконаленої математичної моделі завдань нечіткої класифікації на основі набору шаблонів ознак. Представлено структуру програмного комплексу інформаційної технології управління призначенням/відбором виконавців на основі класифікації наборів шаблонів із певних нечітких ознак, який використовує процедури редукції і каппа статистики.
Застосування смарт-контрактів при формалізації ролей у системах вантажних перевезень
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2025) Велегура, Євгеній Анатолійович; Горячкін, Вадим Миколайович
UKR: Мета. Метою дослідження є розробка детальної рольової моделі для впровадження смарт-контрактів у логістичні процеси вантажних перевезень, що дозволить автоматизувати взаємодію між учасниками та підвищити прозорість операцій. Методика. Для досягнення поставленої мети застосовано системний підхід із використанням контекстно-рольового аналізу. Дослідження передбачає детальну декомпозицію етапів логістичного ланцюга при застосуванні смарт-контрактів, ідентифікацію ключових учасників, а також визначення їх функцій, прав та обов’язків. Цей підхід дозволяє чітко розмежувати зони відповідальності, зменшити ризики конфліктів та забезпечити прозорість дій кожного учасника. Розроблена UML-діаграма демонструє послідовність взаємодій між суб’єктами, а інтеграція смарт-контрактів забезпечує автоматизацію та незмінність операцій. Результати. Проведено комплексний аналіз логістичних процесів із застосуванням смарт-контрактів, що дозволило визначити права та обов’язки для семи базових ролей учасників логістичних операцій. Такий підхід забезпечує цілісне бачення системи та дозволяє описати логіку взаємодій між суб’єктами. Розроблена модель демонструє автоматизацію укладання та виконання контрактів, що сприяє зниженню часу обробки документів, оптимізації операцій та забезпеченню високого рівня безпеки даних у розподіленому реєстрі. Наукова новизна. Запропоновано підхід, що дозволяє інтегрувати формалізовані ролі учасників вантажних перевезень з технологією смарт-контрактів. Детальна структуризація функціональних обов’язків кожної ролі дозволяє реалізувати програмну логіку децентралізованої системи, що значно розширює можливості автоматизованого управління логістичними процесами. Підхід є універсальним і може адаптуватися до різних типів логістичних сценаріїв. Практична значимість. Розроблена рольова модель створює сприятливі умови для впровадження блокчейн-рішень у сфері вантажних перевезень, що дозволяє цифровізувати логістичні процеси, підвищити довіру між учасниками ланцюга постачання та знизити операційні витрати. Отримані результати мають практичне застосування для логістичних операторів, розробників програмного забезпечення та консалтингових компаній, які прагнуть модернізувати існуючі системи управління перевезеннями. Модель також може бути корисною для освітніх цілей у сфері логістики, інформатики та управління.
Комплексні багатовимірні нечіткі моделі процесів моніторингу та реабілітації хворих із нерівномірним інтервалом спостережень
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2023) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Клименко, Іван Вікторович; Мурашов, Олег В'ячеславович
UKR: Мета. Робота присвячена розвитку математичних моделей і методів нечіткого моделювання багатовимірних часових рядів (МЧР) для процесів моніторингу та реабілітації хворих із нерівномірними інтервалами між спостереженнями. У МЧР враховано системні властивості та єдності компонентів досліджуваних процесів шляхом формування комбінованих/комплексних багатовимірних нечітких моделей (CFTS). Методика. Реалізація моделей CFTS враховує власні ознаки зазначених процесів. Особливість СFTS поля-гає в тому, що нерівномірні інтервали спостережень, як і інші параметри, відображають системну єдність саме контрольованого процесу, а не встановлену зовні форму спостережень, регламент. СFTS узагальнюють моделі багатовимірних нечітких часових рядів порядку n із m вхідними і одним результуючим параметром, тобто різні компоненти можуть мати неоднаковий порядок передісторії n, окремі параметри можуть вимірюватися різними типами даних та формами невизначеності. Результати. У статті представлена комплексна вдосконалена структура моделей CFTS порядку n з m вхідними і одним результуючим параметром, яка пристосована до властивостей процесів моніторингу та реабілітації з нерівномірними інтервалами спостережень. Для формування СFTS запропонована поетапна процедура, яка дозволяє формувати склад параметрів. Подано приклад моделювання процесу реабілітації хворих на діабет на основі СFTS, який демонструє її відмінності та ефективність. Наведено порівняльні властивості моделей СFTS та моделей FTS. Наукова новизна. Отримано розвиток моделей і методів МЧР процесів моніторингу та реабілітації за нерівномірних інтервалів, сформовано комплексні моделі СFTS. Відмінність СFTS полягає в тому, що компонента нерівномірних інтервалів представлена як інші мультипараметри m, що можуть мати різний порядок передісторії n, а також різні типи даних та форми невизначеності. Запропоновано процедуру поетапного формування складу параметрів моделей СFTS. Практична значимість. Моделі СFTS забезпечують реалізацію мультипараметричних процесів моніторингу та реабілітації за нерівномірних інтервалів спостережень, спрощують структуру та зменшують кількість реляційних відношень, дозволяють усувати конфлікт продукційних правил у разі забезпечення необхідної точності результатів. Приклад моделювання процесу реабілітації хворих на діабет із такими параметрами, як рівень цукру, інтервал між спостереженнями, показник тиску крові, підтвердив достовірність і практичну значимість моделей CFTS.
Комплексні моделі впорядкування мультипослідовностей із нечіткими параметрами
(Дніпровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна, Дніпро, 2021) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Мурашов, Олег Вячеславович
UKR: Мета. Основною метою статті є формування математичних комплексних конструктивних моделей процесів упорядкування мультипослідовностей елементів із нечіткими параметрами. При цьому встановлено такі вимоги до процедур нечіткого упорядкування мультипослідовностей з урахуванням складності операцій (НУМПСО): урахування нечітких оцінок складності операцій формування, необхідність визначення нечітких класів для впорядкування вихідних елементів, а також побудови індивідуальних нечітких моделей для процесів надходження замовлень із різних джерел. Методика. Для розв’язання задач оптимального планування недетермінованих процесів клінічного моніторингу лікування хворих виконано формування комплексних конструктивних математичних моделей процесів упорядкування мультипослідовностей елементів із нечіткими параметрами – FMLCPM. Під час формування моделей задач НУМПСО застосовано методику зі створення моделей із багатошаровими структурами. Для реалізації нечітких задач застосовано методи та процедури дискретизації системи нечітких величин із використанням множин α–рівнів. Результати. У статті запропоновано підхід до розв’язання задач аналізу та оптимального планування процесів клінічного моніторингу лікування хворих, представлених як управління потоками в сервісних системах у разі невизначеності. Для його формалізації та виконання розроблено комплексні багатошарові конструктивно-продукційні моделі впорядкування мультипослідовностей із нечіткими параметрами. Наукова новизна. У роботі отримали розвиток контруктивно-продукційні методи моделювання складних систем, представлені у формі багатошарової моделі FMLCPM, що призначена для процесів упорядкування мультипослідовностей елементів із нечіткими параметрами. В FMLCPM запропоновано моделі шарів, які забезпечують урахування нечітких оцінок складності операцій упорядкування, класифікацію нечітких параметрів вихідних елементів, формування та аналіз індивідуальних нечітких моделей процесів надходження замовлень до сервісних систем. Практична значимість. Отримані результати мають значення для розвитку спектру застосування задач оптимального планування процесів у сервісних системах, представлених як упорядкування мультипослідовностей із нечіткими параметрами. Розроблені комплексні моделі процесів НУМПСО є придатними та ефективними для формалізації задач аналізу та оптимального планування процесів клінічного моніторингу, а також широкого спектру інших задач моніторингу недетермінованих процесів транспорту, логістичних та сервісних систем.
Метод розрахунку нагрівання рідини в циліндричному каналі теплообмінного апарату
(Днепропетровск: Новая идеология, 2011) Горячкін, Вадим Миколайович
UKR: В роботі представлена математична модель нагрівання рідини в циліндричному каналі теплообмінного апарату. Особливістю моделі є врахування ефективних в’язкості та теплопровідності в турбулентному потоці. Для цього використовується параболічний профіль швидкості, запропонований для турбулентного потоку Бай Ши-и, який краще відповідає відомим експериментальним даним в пристінній зоні. На основі проведених чисельних розрахунків показано, що визначені за представленою математичною моделлю коефіцієнти тепловіддачі від стінок каналу відповідають значенням з критеріальних співвідношень, отриманих з емпіричних даних.
Методи покращення великих мовних моделей для покращення якості рефакторингу коду
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Сирота, Олександр Анатолійович; Горячкін, Вадим Миколайович
UKR: У даному досліджені розглядаються методи покращення великих мовних моделей (LLM) для рефакторингу програмного забезпечення. Використовуючи методи точного налаштування та індексації файлів вихідного коду, розкривається питання покращення результатів використання LLM для задачі рефакторингу кодових баз та покращеного використання контексту мовних моделей. Запропоновані підходи націлені на підвищення якості вихідного коду після рефакторингу, а також покращення різних великих мовних моделей шляхом змін в самій моделі чи інтеграції її з додатковим програмним забезпеченням. Оцінка результатів реалізації методів буде здійснюватися за допомогою показників Code Health та F1-метрики. Це дає змогу визначити ефективність запропонованих рішень. Результати досліджень відкривають нові перспективи для академічних досліджень та ефективного впровадження у проекти різного масштабу.
Моделювання очищення води у горизонтальному відстійнику
(Дніпровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна, Дніпро, 2019) Козачина, Віталій Анатолійович; Шинкаренко, Віктор Іванович; Бондаренко, Ірина Олександрівна; Габрінець, Володимир Олексійович; Горячкін, Вадим Миколайович
UKR: Мета. Підвищення ефективності роботи очисних споруд у системах водопостачання та водовідведення є важливою технічною задачею. Для аналізу ефективності очищення води конкретної споруди, на етапі проектування, потрібно мати спеціальні математичні моделі. Метою цієї роботи є розробка чисельної моделі процесу масопереносу у горизонтальному відстійнику для оцінки ефективності його роботи. Методика. Процес розповсюдження забруднювача в очисній споруді (відстійнику) розраховують на базі рівняння розповсюдження домішки, що виражає закон збереження маси. Моделювальне рівняння враховує конвективний перенос домішки та перенос домішки за рахунок турбулентної дифузії. Математична модель враховує нерівномірне поле швидкості потоку в споруді. Для визначення цього нерівномірного поля швидкості потоку використано математичну модель течії ідеальної рідини. При цьому враховано вихрову природу потоку. Результати. Розв’язання моделювальних рівнянь знайдено чисельним шляхом. Для чисельного інтегрування моделювального рівняння переносу в споруді використано різницеві схеми розщеплення. Базове рівняння масопереносу попередньо розщеплено на рівняння, що враховує рух домішки у відстійнику за рахунок конвекції, та на рівняння, що враховує перенос домішки за рахунок дифузії. Для чисельного інтегрування моделювальних рівнянь течії нев’язкої рідини використано неявні різницеві схеми розщеплення. Чисельний розрахунок здійснено на прямокутній різницевій сітці. Наукова новизна. Особливістю розробленої математичної моделі є можливість визначення поля швидкості та процесу переносу домішки з урахуванням геометричної форми відстійників та можливістю використання в них пластин, що впливають на гідродинаміку потоку в споруді, а значить – на ефективність очищення води. Практична значимість. Час розрахунку одного варіанта завдання на базі побудованих математичних моделей складає кілька секунд. Моделі можна використати для отримання експертної оцінки роботи очисних споруд, які проектують. Зазначено результати проведеного обчислювального експерименту з визначення ефективності роботи відстійника з двома пластинами.
Моделі та процедури класифікації і прогнозування недетермінованих процесів за показниками хаотичної динаміки
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», 2022) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Клименко, Іван Вікторович; Шаповал, Данило Олегович
UKR: У статті досліджуються процеси класифікації, моделювання та короткострокового прогнозування недетермінованих часових послідовностей, які представлені антиперситентними часовими рядами (АЧР). Предмет аналізу – процедури класифікації та прогнозування параметрів таких моделей. Метою роботи є підвищення ефективності та точності методів і алгоритмів класифікації, моделювання та прогнозування АЧР. За допомогою агрегування рівнів AЧР розроблено коректні математичні моделі класифікації недетермінованих часових послідовностей, а також сформовано алгоритмічні та програмні засоби їх реалізації. Проведено порівняльний аналіз чисельної ефективності алгоритмів класифікації АЧР, реалізовано завдання короткострокового прогнозування АЧР. У статті також представлено інструментальне програмне середовище, що забезпечує коректне вивчення алгоритмів моделювання та класифікації антиперсистентних часових рядів (АЧР).
Оптимізація розмірів трубопроводів систем теплопостачання
(Національна металургійна академія України, Дніпро, 2018) Горячкін, Вадим Миколайович; Жевжик, Олександр Владиславович; Степура, Оксана Юріївна
UKR: В статті розглянуто методику оптимізації трубопроводів систем теплопостачання по мінімуму витрат на спорудження та експлуатацію системи. Отримана залежність оптимального діаметру трубопроводів теплової мережі від витрати теплоносія з урахуванням сучасних економічних факторів.
Проблеми рефакторингу програмного коду із застосуванням штучного інтелекту
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2025) Сирота, Олександр Анатолійович; Горячкін, Вадим Миколайович
UKR: Мета. Сучасний технологічний ландшафт характеризується стрімким розвитком програмного забезпечення, орієнтованого на різноманітні предметні галузі та платформи. Це зумовлює неперервне створення нових програмних продуктів, що складаються з величезної кількості рядків коду. Процес розробки якісного програмного забезпечення є багатоетапним і містить низку факторів, які впливають на кінцевий результат. Серед ключових аспектів виділяють компетентність розробників, ефективність проєктного менеджменту, доступність необхідних ресурсів та здатність адаптуватися до змінних вимог. Кожна платформа має свої специфічні особливості, які необхідно враховувати під час розробки, що додатково ускладнює процес створення універсальних та ефективних програмних рішень. Наше дослідження має на меті здійснити комплексний аналіз потенціалу та перспективних напрямів застосування великих мовних моделей у контексті рефакторингу програмного коду. Робота спрямована на розробку та вдосконалення методів, які сприятимуть підвищенню ефективності процесу рефакторингу за допомогою цих моделей. Методика. Для вирішення вищезазначених проблем запропоновано реалізувати комплекс методів, які можуть бути застосовані як окремо, так і в синергії, з метою оптимізації кінцевого результату. Ці методи, ретельно розроблені в контексті сучасних парадигм програмної інженерії, спрямовані на підвищення ефективності процесу рефакторингу, забезпечуючи при цьому збереження функціональності програмного забезпечення. Їх імплементація передбачає систематичний підхід до аналізу та модифікації кодової бази, враховуючи як технічні аспекти, так і потенційний вплив на загальну архітектуру системи. Результати. Проведено комплексний аналіз наявних мовних моделей та розроблено методи підвищення ефективності великих мовних моделей у контексті рефакторингу коду. Виявлено ключові фактори, що впливають на успішність застосування запропонованих методів, зокрема обсяг навчальних даних та обмеження контексту моделі. Наукова новизна. Розроблено підхід до підвищення ефективності великих мовних моделей у рефакторингу коду, що враховує специфіку різних проєктів та етапів розробки. Запропоновано інноваційні методи донавчання мовних моделей та оптимізації використання контексту, що розширюють можливості автоматизованого рефакторингу. Практична значимість. Результати дослідження дозволяють поліпшити ефективність рефакторингу коду із застосуванням великих мовних моделей.
Протоколи консенсусу та їх застосування у системах управління вантажопотоками
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Велегура, Євгеній Анатолійович; Горячкін, Вадим Миколайович
UKR: У тезах розглянуто сучасні протоколи консенсусу та їх використання в управлінні вантажопотоками на основі блокчейну. Проаналізовано технічні аспекти впровадження смарт-контрактів у логістичних процесах з акцентом на безпеку даних і транзакцій. Показано, що децентралізована мережа, в якій всі учасники повинні досягти згоди щодо змін у реєстрі, забезпечує високу цілісність інформації та захист від несанкціонованих втручань. Наведено приклади використання блокчейну в логістиці (відстеження вантажів, автоматизація документів) та обговорено переваги консенсусних алгоритмів у підвищенні прозорості, довіри між сторонами й стійкості систем вантажоперевезень. Зроблено висновок про перспективність застосування протоколів консенсусу для побудови захищених та ефективних систем управління ланцюгами постачання.
Реляційно-сепарабельні моделі процесів моніторингу при перемінних і нечітких інтервалах спостережень
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Мурашов, Олег Вячеславович
UKR: Стаття присвячена розвитку комбінованих моделей, методів і засобів, призначених для вирішення актуальних завдань моделювання та аналізу даних процесів моніторингу, які представлені часовими рядами і відрізняються перемінним або нечітким інтервалом спостережень (ЧРПНІ). В наших попередніх дослідженнях для реалізації завдань аналізу і прогнозування характеристик ЧРПНІ була запропонована сепарабельна модель (СПМ), а також удосконалений квантильний алгоритм. При реалізації процесів моніторингу з нечітким кроком інтервалів спостережень застосувався підхід на основі декомпозиції за допомогою α-рівнів. Засобами моделі СПМ і квантильного алгоритму були досліджені дані клінічного моніторингу процесів реабілітації хворих на діабет. В цій роботі для підвищення точності та ефективності моделювання і аналізу процесів ЧРПНІ запропоновані нові реляційно-сепарабельна модель (РСМ) і комбінований квантильний алгоритм. Реляційна модель визначається системою нечітких реляційних відношень першого та другого порядку, отриманих на основі вихідної послідовності даних. У комбінованому алгоритмі результати розрахунків, отримані за СПМ і моделями нечітких реляційних відношень, узагальнювалися при оптимальному виборі вагових коефіцієнтів для окремих складових. В результаті виконаних досліджень шляхом числового моделювання було встановлено, що запровадження комбінованих моделей процесів при ЧРПНІ являється раціональним та результативним. Приклади аналізу даних моніторингу процесів реабілітації хворих на діабет показали певні можливості забезпечення вимоги до точності результатів аналізу показників та їх короткострокового прогнозування.
Рефакторинг крос-платформних застосунків з використанням штучного інтелекту
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Сирота, Олександр Анатолійович; Горячкін, Вадим Миколайович
UKR: У сфері розробки програмного забезпечення продуктивність рефакторингу коду збільшується завдяки використанню штучного інтелект (ШІ). У процесі рефакторингу можна використовувати такі методи ШІ, як машинне навчання (ML), обробка природної мови (NLP) та генетичні алгоритми (GA). Кожен з методів має певний вплив на процес, як позитивний так і негативний. Зважаючи на це робота, що виконується ШІ, вимагає ретельного управління, щоб уникнути ряду проблем, наприклад "галюцинацій". Дослідження продовжують вивчати нові методи, оцінювати порівняльну ефективність та оптимізувати моделі ШІ для конкретних фреймворків і мов.
Тези ХIХ Міжнародної науково-практичної конференції «Сучасні інформаційні та комунікаційні технології на транспорті, в промисловості і освіті». Присвячено пам’яті Ігоря Жуковицького. (18-19 грудня 2025 р., Дніпро)
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2025) Шинкаренко, Віктор Іванович; Горячкін, Вадим Миколайович; Гришечкіна, Тетяна Сергіївна
UKR: У збірнику представлені тези доповідей ХIХ Міжнародної науково-практичної конференції «Сучасні інформаційні та комунікаційні технології на транспорті, в промисловості і освіті», яка відбулася 18-19 грудня 2025 року в Українському державному університеті науки та технологій в онлайн форматі. Конференцію присвячено пам’яті Ігоря ЖУКОВИЦЬКОГО, доктора технічних наук, професора кафедри електронних обчислювальних машин (УДУНТ, м. Дніпро). Розглянуто результати теоретичних і експериментальних досліджень, а також проблемні питання функціонування та перспективи розвитку інформаційних технологій транспорту, промисловості й освіти. Збірник призначений для науково-технічних працівників залізниць, підприємств транспорту, викладачів вищих навчальних закладів, докторантів, аспірантів і студентів.
Формування моделей класифікації невизначених даних процедурами редукції і каппа статистики
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Терлецький, Ігор Андрійович; Дудник, Ілля Петрович
UKR: Стаття присвячена розвитку математичних моделей класифікації невизначених даних, представлених нечіткими величинами та коефіцієнтами упевненості CF(A). Процедури формування шаблонів діагностування використовують модифіковані мережі Хеммінга (МХН), а також методи редукції та статистики каппа Коена. При цьому визначаються граничні розмірності та склад параметрів моделі класифікації, які забезпечують встановлені ймовірнісні вимоги достовірності результатів розрахунків. Представлена процедура редукції простору моделі діагностування невизначених даних. У статті наведено постановки, математичні моделі та реалізації завдань класифікації за недетермінованими даними. Прикладом моделі класифікації за нечіткими даними являється завдання із встановлення авторів україномовних текстів. Завдання класифікації при даних у форматі CF(A) відповідає відбору кандидата. Результати числового моделювання дозволили встановити результативність, достовірність та ефективність запропонованих процедур формування достовірних моделей класифікації при невизначених даних.
Інтелектуальна технологія оптимізації керування потоками замовлень сервісних систем із неточно визначеними і природномовними даними
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2023) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Терлецький, Ігор Андрійович
UKR: Мета. Завдання щодо класифікації даних та оптимізації керувань потоками замовлень у системах обслуговування мають значне поширення. Розробка інтелектуальної інформаційної технології (ІІТ) оптимального керування потоками замовлень у сервісних системах (ОПЗС&С), з урахуванням неточно визначених та природномовних характеристик даних (НВД), що реалізована на основі модифікованої мережі Хеммінга (МХН), зараз є актуальною, має наукове і практичне значення. Основною мета роботи – розвиток і вдосконалення математичних моделей і процедур ОПЗС&С та формування ІІТ на основі МХН за НВД. Методика. Запропоновано нові постановки завдань ОПЗС&С, які відзначаються НВД. Удосконалено математичні моделі та інтелектуальні процедури оптимізації потоків ОПЗС&С на основі МХН. Розроблено програмні засоби для ІІТ на основі МХН та процедур процесів ОПЗС&С. Проведено числові дослідження коректності та ефективності рішень. Результати. Сформовано нові постановки завдань ОПЗС&С за НВД, які відрізняються можливостями врахування результатів вибору керувань на попередніх кроках. Виконано формування вдосконалених математичних моделей та продукційних інтелектуальних процедур ОПЗС&С на основі МХН, проведено аналіз сфери їх застосування. Розроблено та досліджено програмні засоби ІІТ для процесів ОПЗС&С з НВД, проведено числовий експеримент для підтвердження достовірності та ефективності запропонованих моделей і методів процесів ОПЗС&С. Наукова новизна. У роботі вдосконалено математичні моделі, а також продукційні інтелектуальні процедури оптимізації потоків на основі результатів класифікації за МХН. Розроблено варіанти моделей функціонування процедур ОПЗС&С, де елементи потоків розглянуто або ізольовано від інших, або оптимальний для поточного елемента вибір керування впливає на обслуговування наступних елементів. Практична значимість. Розроблена на основі модифікованих мереж Хеммінга інтелектуальна інформаційна технологія дозволяє виконувати оптимізацію керувань потоками замовлень у сер-вісних системах з неточно визначеними та природномовними характеристиками даних.
Інтелектуальні процедури упорядкування послідовностей замовлень неоднорідними операторами формування
(Дніпровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна, Дніпро, 2021) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Терлецький, Ігор Андрійович
UKR: Представлено результати досліджень завдань дискретного оптимального планування широкого кола виробничо-технологічних, логістичних та інших сервісних процесів. В основу методів планування покладено нові інтелектуальні процедури упорядкування (ІПУ) послідовностей елементів (замовлень), що реалізуються засо- бами конструктивного моделювання. Призначення процедур - підвищення ефективності отримання упорядкування замовлень з урахуванням складності операцій формування, а також обмежень на ресурси. В статті розглянуті моделі та методи застосування ІПУ, що орієнтовані на процеси розформування-формування (РФ) багатогрупових залізничних составів (БГС) на сортувальних станціях. Формально такі процеси представлені новими моделями упорядкування мульти-послідовностей замовлень з урахуванням складності операцій (УМПСО). При пошуку оптимальних рішень використані моделі асоціативної пам’яті Хеммінга , які дозволяють класифікувати поточні ситуації процесів УМПСО. В них кожному класу визначених станів (з урахуванням неповноти та збурення даних) відповідає один або кілька раціональних опера-торів із числа можливих. Процедури ІПУ зменшують кількість варіантів аналізу та підвищують чисельну ефективність методу опти- мізації мульти-послідовностей замовлень. В статті приведені формалізація багатошарових конструктивних моделей процесів УМПСО, інтелектуальні процедури для методів їх реалізації, виконано формування процедури класифікації операцій на основі моделей нейронних мереж Хеммінга. При цьому також розроблено удосконалену структуру інформаційної технології РФ з використанням інтелектуальних процедур, наведені приклади їх застосування.