Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
5 результатів
Результати пошуку
Документ Метод розподілу ресурсів між композитними застосунками(ФОП Петров В. В., 2018) Бульба, Сергій Сергійович; Давидов, Вячеслав Вадимович; Кучук, Георгій АнатолійовичПредмет розгляду – методи оптимального розподілу ресурсів. Метою статті є розробка методу розподілу ресурсів між композитними за стосунками, орієнтованому на динамічний вибір алгоритму оптимізації. методи, що використовуються, – жадібні та мурашині алгоритми, кластерізаційний підхід. Результати роботи. Розглянуто узагальнення існуючих евристик динамічного планування, які відносяться до класу жадібних алгоритмів та знаходять на кожному кроці локально оптимальне рішення. Проведено укрупнену класифікацію методів розподілу пакету композитних застосунків. Проаналізовано два типи кластеризації - вертикальну та горизонтальну. Розглянута можливість планування наборів композитних застосунків на базі кластерізаціонного підходу. Наведено спосіб розподілу наборів композитних за стосунків як з використанням мурашиного алгоритму, так і на базі кластерізаційного підходу з використанням мурашиного алгоритму. Проаналізовано переваги та недоліки кожного із розглянутих підходів, що дало змогу визначити межі застосування кожного із підходів. Висновки. Запропоновано чотири різних підходи до розподілу ресурсів між композитними за стосунками з використанням таких методів: жадібні алгоритми, мурашині алгоритми, вертикальна та горизонтальна кластерізація, сумісне використання мурашиного алгоритму та кластерізації. Розроблений метод дозволяє динамічно провести найкращий вибір. Подальші дослідження будуть направлені на розробку відповідного алгоритму.Документ Методика комплексного оцінювання якості тестів. Частина 2(Державна служба статистики України, 2018) Кухаренко, Володимир Миколайович; Перхун, Л. П.; Товмаченко, Н. М.Продовжено виклад методики комплексного оцінювання якості тестів, що ґрунтується на методах класичної теорії, методах Data Mining та Item Response Theory (IRT). Для аналізу використано коефіцієнт внутрішньої узгодженості Кьюдера – Річардсона, коефіцієнт генералізації, виконана ієрархічна кластеризація, здійснено розрахунки за однопараметричною моделлю Раша. Обґрунтовано засади подальшого вдосконалення тесту.Документ Studying items similarity for dependable buying on electronic marketplaces(2018) Cherednichenko, Olga; Vovk, Maryna Anatoliivna; Kanishcheva, Olga; Godlevskyi, MikhailThe processing of product buying is a very difficult task when we have thousands of items in each market category. In order to study items similarity for dependable buying we try to analyze item descriptions on AliExpress, eBay marketplaces and test k-means algorithm for item grouping/product segmentation. The usage of the classical clusterization algorithms for grouping similar products according to their descriptions is studied. A corpus of different products (bikes and smartphones) from e-shop AliExpress, eBay is developed. Each entity in this corpus contains photos and a product description. Each entity in this corpus contains product description with different fields. These short texts are used for experiments. As a result, it is found out that the k-means algorithm works well only for uniformly distributed data by categories, but this is not suitable for the segmentation of heterogeneous descriptions. The task of item descriptions systematization is set in the research below.Документ Composite application distribution methods modeling(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018) Bulba, S. S.The subject of consideration are algorithms for optimal distribution of existing pool of computing resources between composite applications and algorithm of utilization of resources on computing blocks. The purposeof the article is to analyze the results of simulation and mathematical modeling of the resource allocation process between composite applications, depending on the distribution option. The efficiency of existing dynamic planning algorithms that are related to the greedy algorithm class is considered. They find a locally optimal solution at each step. The boundary of effective planning of algorithms based on clustering approach is revealed. The efficiency of using ant colony optimization algorithm and algorithms of cluster approach using ant colony optimization algorithm is shown. The simulation of the distribution of the composite application is carried out, depending on the complexity of the graph construction. The dependence of the execution time of the composite application on utilization of resources on the calculated blocks is obtained. Using the resource utilization function, the quality of the distribution of composite application resources is analyzed, depending on the amount of data transferred to the calculations. Data on the quality of resource allocation is obtained, depending on such parameters as the time of implementation of the composite application, the volume of transmitted data, the complexity of the graph construction. A method for choosing the optimal resource allocation algorithm between composite applications depending on the listed parameters is proposed. This will allow you to quickly dispose of distributed computing blocks that are occupied by calculating a distributed task, which will speed up the computation of distributed tasks on an existing pool of computing blocks.Документ Оцінка туристичної привабливості регіонів України(Харківський національний автомобільно-дорожній університет, 2016) Антонець, Ольга Олександрівна; Харченко, Алла ОлександрівнаПредметом наукового дослідження є туристична привабливість регіонів України. Мета - розробка методичного підходу до оцінки рівня туристичної привабливості регіонів та його застосування враховуючи сучасний стан показників розвитку туризму. В роботі використано методи багатомірного статистичного аналізу, а саме, ієрархічний кластерний аналіз та кластерний аналіз за методом к-середніх, експертні методи оцінки – для розрахунку вагових коефіцієнтів показників та метод середньозваженого показника для остаточного визначення туристичної привабливості. В результаті роботи отримано розбиття регіонів на чотири туристичні кластери та кількісно визначено їх привабливість в диференціації за різними компонентами, що відображають наявні ресурси регіону, можливості щодо надання послуг із проживання та оздоровлення, харчування. Найбільш туристично привабливим регіоном України є Львівська область, яка складає окремий кластер. Наступною групою регіонів за туристичною привабливістю виявилися Харківська та Дніпропетровську області. Сильна сторона цієї групи областей – великий природно-ресурсний потенціал. Група Миколаївської, Одеської та Херсонської областей мають трохи нижче значення середньозваженого критерію, ніж попередній кластер. Решта областей опинилися в найменш привабливому кластері. Надано рекомендації щодо покращення кожної компоненти в окремому кластері. Результати можуть бути застосовані при розробці інвестиційних програм в сфері туризму України як з боку держави, так і з боку приватних вітчизняних та зарубіжних інвесторів.