Кафедра "Комп'ютерна математика і аналіз даних"
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7570
Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/kmmm
Кафедра "Комп'ютерна математика і аналіз даних" заснована в 2002 році.
Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут", забезпечує підготовку бакалаврів і магістрів за проектно-орієнтованою освітньою програмою за напрямом науки про дані "DataScience".
У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 3 доктора наук: 1 – технічних, 1 – фізико-математичних, 1 – педагогічних; 15 кандидатів наук: 10 – технічних, 4 – фізико-математичних, 1 – педагогічних; 3 співробітників мають звання професора, 9 – доцента.
Переглянути
4 результатів
Результати пошуку
Документ Robust model predictive control of constrained supply networks via invariant ellipsoids technique(2013) Lyubchyk, Leonid; Dorofieiev, Yuri; Nikulchenko, ArtemThe problem of robust control strategy synthesis for distributed supply network under demand uncertainty, time delays and state and control constraints is considered. An invariant ellipsoids approach is used for robust control problem solving, since the uncertain demands are regarded as an external disturbance. On the base Model Predictive Control approach, the designed control law implements in the form of linear feedback signal based on mismatch between the current state and safety stock level and provides external disturbances effect suppression with simultaneous robust stabilization of closed-loop system. Via invariant ellipsoids technique the considered problem was presented in the terms of Linear Matrix Inequalities and a solution of corresponding semi-definite optimization problem was also obtained. As an example, the three-tier supply network with ve nodes robust control problem is considered.Документ Оптимальное гарантирующее управление запасами в цепях поставок в условиях неопределенных запаздываний(Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба, 2017) Дорофеев, Юрий Иванович; Никульченко, Артем АлександровичВ статье предложен подход к решению задачи синтеза гарантирующего управления запасами в дискретных цепях поставок с неопределенными транспортными запаздываниями и квадратичной функцией стоимости в условиях действия "неизвестного, но ограниченного" спроса и наличия ограничений на значения управляющих воздействий. Задача сводится к синтезу закона управления в виде динамической обратной связи по сигналу рассогласования между наличными и страховыми уровнями запасов, который обеспечивает асимптотическую устойчивость замкнутой системы и гарантирует, что значение функции стоимости не превышает некоторую верхнюю границу для всех допустимых неопределенностей. Достаточные условия существования таких регуляторов получены на основе метода инвариантных эллипсоидов с помощью техники линейных матричных неравенств (ЛМН). Параметризованное представление гарантирующих регуляторов (если они существуют) представлено в терминах допустимых решений для некоторой совокупности ЛМН. Сформулирована задача полуопределенного программирования для синтеза оптимального гарантирующего регулятора, который минимизирует верхнюю границу функции стоимости для замкнутой системы. Рассмотрен численный пример.Документ Подавление "эффекта хлыста" в цепях поставок с помощью децентрализованного управления запасами на основе метода инвариантных эллипсоидов(Запорізький національний технічний університет, 2017) Дорофеев, Юрий Иванович; Любчик, Леонид МихайловичАктуальность. Решена актуальная задача синтеза децентрализованного управления запасами материальных ресурсов в цепях поставок в условиях неопределенности внешнего спроса и наличия эксплуатационных ограничений. Цель работы. Развитие метода оптимальной стабилизации локальных узлов цепей поставок с помощью линейной динамической обратной связи по отклонению между наличными и страховыми уровнями запасов ресурсов в узлах цепи, обеспечивающего подавление "эффекта хлыста", а также развитие метода анализа устойчивости децентрализованной системы управления запасами в цепях поставок. Метод. Предложен подход на основе метода инвариантных эллипсоидов, который обеспечивает полное и своевременное удовлетворение неизвестного, но ограниченного внешнего спроса на ресурсы, стабилизацию замкнутых локальных подсистем при выполнении заданных ограничений на значения локальных состояний и управляющих воздействий, а также подавление "эффекта хлыста" в цепях поставок. С помощью метода векторных функций Ляпунова и метода сравнения установлены условия устойчивости децентрализованной системы управления запасами в цепях поставок. Результаты. Задача синтеза управления с помощью техники линейных матричных неравенств сведена к последовательности задач полуопределенного программирования, которые решаются численно в реальном времени. Выводы. Получил дальнейшее развитие метод субоптимального структурного и параметрического синтеза децентрализованного ограниченного управления запасами в цепях поставок, что позволяет снизить затраты, связанные с транспортированием и хранением материальных ресурсов за счет подавления "эффекта хлыста"; степень подавления указанного эффекта для различных эшелонов цепи поставок определяется выбором значений весовых матриц локальных критериев качества. Разработанные модели и алгоритмы децентрализованного управления запасами в условиях неопределенности спроса и наличия эксплуатационных ограничений внедрены на промышленных предприятиях и организациях, которые занимаются производством, хранением и распределением материальных ресурсов, в частности, КП "Харьковводоканал" - одном из наибольших в Украине предприятий по предоставлению услуг водоснабжения и ООО Компании "СВ" (г. Харьков) – ведущем производителе средств бытовой химии в Украине.Документ Прогнозирование потребительского спроса на сезонные товары с использованием вектора кривой продаж(НТУ "ХПИ", 2018) Никульченко, Артем АлександровичПредложен метод прогнозирования спроса на сезонные товары с использованием вектора распределения объемов продаж в течение года или вектора кривой продаж, компонентами которого являются объемы недельных продаж рассматриваемого либо аналогичного товара, полученные на основе статистики продаж за предыдущий календарный год. Условием применимости предложенного метода является выполнение гипотезы о сходимости соответствующих недельных объемов продаж двух последовательно идущих лет и гипотезы о существовании групп товаров со схожей динамикой продаж. Применение метода позволяет построить прогноз спроса на товар в течение следующей недели на основе данных об объемах продаж за предыдущие несколько недель текущего и предыдущего годов, а также данных об объемах продаж за интересующую неделю предыдущего года. Представлены особенности программной реализации предложенного метода прогнозирования спроса с использованием микро-сервисной архитектуры на основе платформы Google Cloud Platform, с использованием таких компонентов как Google Kubernetes Engine, Google BigQuery, Redis. Для снижения вычислительной нагрузки на основную систему выполняется копирование необходимых данных для анализа в OLAP-систему и построение требуемого прогноза без использования OLTP-системы. Приведены результаты численного эксперимента по прогнозированию спроса на товар, полученные на основе реальных данных. Выполнено сравнение результатов прогнозирования спроса, полученных с использованием вектора кривой продаж и метода скользящего среднего. Показана возможность использования данного метода прогнозирования спроса в качестве компоненты системы автоматизированного управления запасами в сетях поставок.