Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
21 результатів
Результати пошуку
Публікація Економіко-математична модель оцінки доцільності проведення конкурсних торгів при здійсненні державних закупівель(Інститут економіки та прогнозування НАН України, 2012) Мельников, Олег СтаніславовичПроаналізовано переваги та недоліки застосування тендерних процедур у сфері державних закупівель. Запропоновано економіко-математичну модель оцінки доцільності проведення конкурсних торгів при здійсненні державних закупівель.Публікація Методичні вказівки до розрахункового завдання "Теорія графів"(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Марченко, Наталя Андріївна; Мельников, Олег СтаніславовичВ методичних вказівках розглядаються основні поняття теорії графів. Надається опис найбільш поширених алгоритмів на графах - визначення кістякового дерева екстремальної ваги, пошуку найкоротшого шляху між вершинами графа, мережевого планування. Наводяться детальні рекомендації щодо виконання розрахункового завдання з теорії графів в рамках дисципліни "Дискретна математика". Для студентів спеціальностей 122 «Комп’ютерні науки», 124 «Системний аналіз».Публікація Нормальні марковські процеси і поля: аналіз та алгоритми(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Мазманішвілі, Олександр Сергійович; Мельников, Олег СтаніславовичВикладено основні теоретичні положення про нормальні марковські процеси та поля, що розміщені в декартовій системі координат на осі, на площині та у просторі. Побудовані умовні та безумовні щільності розподілу ймовірностей станів аналізованих процесів і полів. Описана методика застосування теоретичних результатів для побудови алгоритмів генерації нормальних марковських процесів і полів. Представлено приклади програмної реалізації алгоритмів в обчи-слювальному середовищі Mathcad, які дозволяють візуалізувати аналізовані процеси і поля. Для студентів і аспірантів спеціальностей «Системний аналіз», «Комп’ютерні науки», «Прикладна математика», інженерів та науковців, які займаються моделюванням стохастичних процесів та систем.Публікація Інтелектуальний аналіз даних(Impress, 2023) Мельников, Олег СтаніславовичРозглянуто методичні основи та математичний апарат інтелектуального аналізу даних. Наведені основні алгоритми вирішення найбільш поширених задач інтелектуального аналізу даних - класифікації, регресії, кластеризації, пошуку асоціативних правил. Всі теми забезпечені прикладами для ілюстрації основних концепцій і алгоритмів, супроводжуються контрольними запитаннями та завданнями для самостійної роботи. Призначено для студентів магістерського рівня підготовки спеціальностей галузі знань «Інформаційні технології» та інших технічних спеціальностей.Публікація Аналіз прикладного программного інтерфейсу для розробки Аndroid-застосунку обробки графічних зображень(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2017) Мельников, Олег Станіславович; Межерицький, Сергій Геннадійович; Кучук, Георгій АнатолійовичПублікація Оптимізація розподілу рекламного бюджету підприємства(ФОП Томенко Ю. І., 2019) Мельников, Олег Станіславович; Гудименко, О. О.Публікація Імітаційне моделювання грошових потоків страхової компанії(ФОП Томенко Ю. І., 2019) Мельников, Олег Станіславович; Самойлов, В. Ю.Публікація Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи "Описові характеристики випадкових послідовностей"(2023) Мельников, Олег Станіславович; Шахновський, Юрій СергійовичВ навколишньому світі ми часто ми часто зіштовхуємось з процесами, точний перебіг яких передбачити неможливо внаслідок впливу випадкових факторів. Такі процеси називають випадковими. Неформально випадковий процес можна визначити як систему випадкових величин, пов’язаних спільним чинником, в якості якого найчастіше виступає час. Характеристики випадкового процесу у значній мірі обумовлені властивостями випадкових величин, які його створюють. Отже, для розуміння закономірностей перебігу випадкових процесів треба впевнено володіти математичним апаратом опису випадкових величин та зв’язків між ними, який вивчається в теорії ймовірностей. Метою даної лабораторної роботи є оновлення та систематизація знань щодо властивостей систем випадкових величин та їх застосування для визначення описових характеристик випадкових послідовностей. Це перша лабораторна робота з циклу робіт за програмою курсу. Робота забезпечує фахову компетенцію ФК2 - здатність до виявлення статистичних закономірностей недетермінованих явищ.Публікація Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи "Виявлення взаємозв’язків в статистичних даних"(2023) Мельников, Олег СтаніславовичМатематичним підґрунтям всіх дисциплін, пов’язаних з аналізом даних, є теорія ймовірностей. Тому для кращого розуміння подальшого матеріалу доцільно нагадати деякі основні концепції з цієї дисципліни. Хоча перші роботи з теорії ймовірностей відносяться до XVII віка, строге визначення поняття «ймовірність» було надано радянським математиком А. Н. Колмогоровим лише в 1929 р. Воно базується на теорії множин та теорії міри і є занадто формальним для прикладних досліджень. З точки зору інтелектуального аналізу даних найбільш доречною є частотна інтерпретація ймовірності, в якої вона асоціюється з відносною частотою спостереження певної події в наявних даних. Дуже важливу роль в інтелектуальному аналізі даних відіграє поняття умовної ймовірності. На ньому базуються алгоритми байєсівської класифікації, пошуку асоціативних правил тощо. Також на базі умовних ймовірностей формалізуються загальні поняття залежних та незалежних випадкових величин. Отже, для опанування подальшого матеріалу дисципліни потрібно добре знайомство з цими та іншими базовими поняттями теорії ймовірностей. Метою даної лабораторної роботи є оновлення знань щодо умовних ймовірностей, випадкових величин і зв’язків між ними та застосування цього апарату для ідентифікації залежностей в статистичних даних.Публікація Стратегії динамічного ціноутворення при управлінні збутом дискретних товарів з обмеженим терміном реалізації(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Мельников, Олег СтаніславовичПредметом дослідження є розробка стратегії динамічного управління цінами під час продажу товарів з обмеженим терміном реалізації. Розглянуто випадок збуту дискретних товарів неоднорідним споживачам, які потребують не більш ніж одиницю реалізованого товару і мають незалежні однаково розподілені оцінки його споживчої цінності. Така структура попиту дозволяє описати стратегію оптимального управління цінами за допомогою простої системи рекурентних рівнянь, для якої в окремих випадках можна знайти аналітичне рішення. Для загального випадку розроблено чисельний алгоритм пошуку оптимального рішення у формі закону зі зворотним зв'язком як функції від часу та рівня залишків нереалізованої продукції. Показано, що оптимальні ціни є спадними функціями від обох цих факторів. Ці дві властивості разом із випадковим характером збуту продукції зумовлюють досить складну динаміку спостережуваних цін, приклади якої наводяться у роботі. Зокрема, показано, що хоча в середньому очікується зниження цін наприкінці терміну реалізації, в окремих випадках ціни можуть зростати і взагалі змінюватися досить хаотично. Запропонована стратегія зіставлена з політикою фіксованих цін, оптимізація яких за умов моделі також є нетривіальним завданням. Результати зіставлення свідчать про високу економічну ефективність стратегії динамічного регулювання цін, особливо у випадках, коли залишається обмаль часу до закінчення терміну реалізації продукції. Показано, що загальний процес збуту продукції можна описати як керований марковський процес. Це дає можливість розрахувати будь-які чисельні показники очікуваних фінансових результатів залежно від параметрів моделі. На основі аналізу результатів чисельного моделювання запропоновані також прості евристики для управління збутом в умовах неповної інформації.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »