Кафедра "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. Дабагяна"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1665

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/asu

Від січня 2022 року кафедра має назву "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. ДАБАГЯНА" (тоді ж, у січні 2022 року в окремий підрозділ виділилася кафедра "Інформаційні системи та технології"), попередні назви – "Програмна інженерія та інформаційні технології управління" (від 2015), "Автоматизовані системи управління" (від 1977); первісна назва – кафедра автоматичного управління рухом.

Кафедра автоматичного управління рухом заснована в 1964 році задля підготовки інженерів-дослідників у галузі автоматичного управління рухом з ініціативи професора Харківського політехнічного інституту Арега Вагаршаковича Дабагяна та генерального конструктора КБ "Електроприладобудування" Володимира Григоровича Сергєєва.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 4 доктора технічних наук; 24 кандидата наук: 22 – технічних, 1 – фізико-математичних, 1 – економічних, 1 – доктор філософії; 3 співробітників мають звання професора, 19 – доцента, 1 – старшого наукового співробітника.

Переглянути

Фільтри

2020 - 20244

Налаштування

Автор: search.filters.author.Годлевський, Михайло ДмитровичПочаткова дата: 2020

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 4 з 4
  • Ескіз
    Документ
    Методичні вказівки до лабораторних занять з курсу "Теорія прийняття рішень"
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Годлевський, Михайло Дмитрович; Воловщиков, Валерій Юрійович; Козуля, Марія Михайлівна
    Метою лабораторного практикуму є закріплення студентами теоретичних знань і набуття практичних навичок до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації. У загальному випадку формально задача багатокритеріальної оптимізації, ключовою особливістю якої є суперечливість множини функцій мети (критеріїв). До пошуку ефективних альтернатив застосовуються методи, які належать до особливого класу методів, що забезпечують розв’язання саме задач багатокритеріальної оптимізації. У лабораторному практикумі наводяться теоретичні основи підходів до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації, приклади їхнього використання, контрольні завдання та посилання на літературу, що рекомендується.
  • Ескіз
    Документ
    Методичні вказівки до лабораторних занять з курсу "Теорія прийняття рішень"
    (2023) Годлевський, Михайло Дмитрович; Воловщиков, Валерій Юрійович; Козуля, Марія Михайлівна
    Метою лабораторного практикуму є закріплення студентами теоретичних знань і набуття практичних навичок до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації. У загальному випадку формально задача багатокритеріальної оптимізації, ключовою особливістю якої є суперечливість множини функцій мети (критеріїв). До пошуку ефективних альтернатив застосовуються методи, які належать до особливого класу методів, що забезпечують розв’язання саме задач багатокритеріальної оптимізації. У лабораторному практикумі наводяться теоретичні основи підходів до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації, приклади їхнього використання, контрольні завдання та посилання на літературу, що рекомендується.
  • Ескіз
    Документ
    Застосування метода послідовного аналіза варіантів для розподілу інвестицій в комерційному банку
    (ТОВ "Планета-Прінт", 2021) Дабагян, Давид Олександрович ; Годлевський, Михайло Дмитрович
  • Ескіз
    Документ
    Динамічна модель планування розвитку підмножини процесів еталонної моделі зрілості SPICE
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Годлевський, Михайло Дмитрович; Голоскокова, Анна Олександрівна; Бурлаков, Георгій Олександрович
    Стисло розглянуто об'єкт дослідження – процес розробки програмного забезпечення (ПР ПЗ). Відзначено, що першими кроками удосконалення процесу життєвого циклу (ЖЦ) програмних систем є оцінка потужності (зрілості) процесів і на цій основі розробка плану програми їх вдосконалення. До основних підходів поліпшення ПР відносяться моделі зрілості CMMI і SPICE. Проведено аналіз наукових робіт, присвячених їх формалізації. Зазначено, що значні результати в цьому напрямку досягнуто по відношенню до моделі СММІ. При цьому вона не враховує особливості IT-компанії, такі як: розмір компанії; моделі ЖЦ ПР ПЗ, які використовуються; особливості предметної області проєктів; цілі керівників IT-компанії. Тому було запропоновано на базі моделі SPICE створити аналог моделі CMMI, але з урахуванням цих особливостей, який названо SPICE INT. Побудова такої моделі є задачею структурно-параметричного синтезу. Поставлена задача параметричного синтезу, один з елементів якої – планування розвитку підмножини процесів еталонної моделі SPICE. Проведена формалізація її основних понять і введено множини: груп процесів, категорій, процесів (підпроцесів), практик. На цій основі проведена формалізація оцінки рівня можливості окремої практики і на цій основі розроблено модель оцінки досягнутого рівня можливості процесу і ступеня досягнення більш високих рівнів. Синтезована функція витрат при переході підмножини процесів з (𝑡 − 1)-го на 𝑡-й підперіод планування. Розроблена адитивна цільова функція, яка визначає інтегральну корисність покращення якості підмножини процесів моделі SPICE на плановому періоді [1, 𝑇] в результаті розвитку ПР ПЗ. На основі цільової функції і обмежень на ресурси сформована динамічна модель планування розвитку підмножини процесів. Відзначено, що один з підходів до її вирішення є алгоритм «Київський віник».