Гаркуша, Антон Леонідович2023-11-012023-11-012023Гаркуша А. Л. Багатопараметричні екстраполяційні моделі та алгоритми вибору та проектування : дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 121 – Інженерія програмного забезпечення / наук. керівник В. В. Скалозуб ; Укр. держ. ун-т науки і технологій. Дніпро, 2023. 99 с.https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/17677UKR: Бакалаврська робота виконана на 99 сторінках, містить 22 рисунків, 2 таблиць та 24 використані джерела. В бакалаврській роботі було розглянуто багатопараметричні екстраполяційні моделі, алгоритми та програмні засоби, виконано огляд предметної області, сформовано , спроектована структура програми, розроблені алгоритми та код, виконано тестування програми та її окремих частин. Виділені сильні та слабі сторони наших методів, Мета дослідження полягала у розвитку постановок завдань і розробці удосконаленого методу багатопараметричної лінійної екстраполяції (БЛЕ) для завдань з суттєво нерівними величинами областей варіювання параметрів моделей проектування та вибору, а також формуванні нової процедури застосування методу БЛЕ, призначеної для реалізації зворотних завдань вибору та проектування, створення програмного забезпечення щодо їх автоматизації. Об’єкт дослідження – багатопараметричні екстраполяційні моделі, алгоритми та програмні засоби.ENG: The bachelor thesis is completed on 99 pages, contains 22 figures, 2 tables and 24 used sources. In the bachelor's thesis, multi-parameter extrapolation models, algorithms and software tools were considered, a review of the subject area was performed, the structure of the program was formed and designed, algorithms and code were developed, and testing of the program and its individual parts was performed. The strengths and weaknesses of our methods are highlighted, The purpose of the study was to develop problem statements and develop an improved method of multiparameter linear extrapolation (MLE) for tasks with significantly unequal values of the areas of variation of the parameters of design and selection models, as well as the formation of a new procedure for applying the MLE method, intended for the implementation of inverse selection and design tasks, creating software for their automation. The object of research is multi-parameter extrapolation models, algorithms and software tools.ukвибір і проектуванняаналоги і прототипилінійна екстраполяціязворотні завданнявипадковий пошукпрограмне забезпеченняselection and designanalogues and prototypeslinear extrapolationinverse tasksrandom searchsoftwareВКРКІТTECHNOLOGYTECHNOLOGY::Information technology::Computer scienceBachelor Thesis