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

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 10 з 12

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.
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.
Застосування метода послідовного аналіза варіантів для розподілу інвестицій в комерційному банку
(ТОВ "Планета-Прінт", 2021) Дабагян, Давид Олександрович ; Годлевський, Михайло Дмитрович
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».
Алгоритми і структури даних: практикум
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2017) Стратієнко, Наталія Костянтинівна; Годлевський, Михайло Дмитрович; Бородіна, Інна Олександрівна
Навчальний посібник містить приклади розв'язання типових задач, питання для самоконтролю, задачі для аудиторних занять, варіанти індивідуальних домашніх завдань, завдання для лабораторного практикуму і курсового проектування за такими розділами, як базові структури даних, математичні основи теорії алгоритмів, алгоритмічні стратегії, алгоритми сортування, машина Тюрінга, генератори псевдови-падкових чисел, основні алгоритми на графах і геометричні алгоритми. Призначено для студентів, викладачів, аспірантів, розробників програмного забезпечення, слуха-чів післядипломної освіти всіх форм навчання.
Математична модель вибору виконавців проектів при розподіленій розробці програмного забезпечення на основі багатокритеріальної оптимізації
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2016) Мельник, Ю. В.; Годлевський, Михайло Дмитрович
Застосування GRID-технології та генетичних алгоритмів для задачі складання розкладу в вузі
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2010) Годлевський, Михайло Дмитрович; Абабілов, О. О.
Шляхи підвищення якості процесу розробки програмного забезпечення на основі моделей зрілості
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Годлевський, Михайло Дмитрович; Гончаренко, Тетяна Євгенівна; Бурлаков, Георгій Олександрович; Малець, Дмитро Костянтинович
Стисло розглянуті основні етапи еволюції поняття якості виробу та послуги, починаючи з системи Тейлора до концепції тотального менеджменту якості TQM (Total Quality Management). Зважаючи на універсальний характер стандартів серії ISO-9000, вони були застосовані в області програмної інженерії. Шляхи підвищення якості процесу розробки програмного забезпечення (ПР ПЗ) розглядаються на основі моделей зрілості. Основними моделями зрілості є: CMMI (Capability Maturity Model Integration) та SPICE (Software Process Improvement and Capability dEtermination). CMMI реалізована у двох варіантах – дискретному і безперервному. Першому відповідає поняття «рівень зрілості», а другому – «рівень можливості». З цими поняттями пов’язана оцінка поточного стану ПР ПЗ організації та окремих фокусних областей. На відміну від моделі CMMI модель зрілості SPICE реалізована тільки в одному варіанті – безперервне подання. Ця модель визначає тільки поняття «рівень можливості» окремо взятих процесів. Аналогом фокусної області моделі CMMI є поняття процесу моделі SPICE, який складається з практик. Основним недоліком моделі CMMI є те, що вона не ураховує особливості організації розробника ПЗ. З іншого боку, при використанні моделі SPICE по відношенню до окремого процесу експерти можуть використовувати наступну інформацію: методологію управління проектом; модель життєвого циклу ПР ПЗ; особливості предметної області; цілі організації. На основі розглянутої структури та проведеного порівняльного аналізу цих моделей виявлені окремі їх властивості, які дозволили сформулювати шляхи підвищення зрілості ПР З. Основними з них є: формалізація моделей зрілості; розробка математичних моделей підвищення рівня зрілості як окремих процесів, так і всього ПР ПЗ; формування дискретної моделі зрілості на основі SPICE; використання методології колективного експертного оцінювання вихідного стану окремих фокусних областей моделі СММІ і процесів моделі SPICE.
Моделі та методи стратегічного управління розвитком підприємства
(Точка, 2018) Москаленко, Валентина Володимирівна; Годлевський, Михайло Дмитрович
В монографії викладено сучасні підходи щодо стратегічного управління. Розглянуто питання формування програми розвитку з використанням системи збалансованих показників. Для спеціалістів у сфері управління підприємством, може використовуватися студентами, аспірантами у навчальному процесі для поглибленого освоєння методів стратегічного управління розвитком сучасних підприємств.
Методичні вказівки до виконання дипломних робіт освітньо-кваліфікаційного рівня – бакалавр з напрямку підготовки 6.050101 "Комп'ютерні науки"
(НТУ "ХПІ", 2017) Годлевський, Михайло Дмитрович; Гужва, Віктор Олексійович; Лисицький, Василь Лаврентійович; Бронін, Сергій Вадимович
Методичні вказівки призначені для студентів спеціальності "Інформаційні управляючі системи і технології", а також для професорсько-викладацького складу, наукових робітників, інженерів, які є науковими керівниками дипломних робіт студентів.