Вісники НТУ "ХПІ"
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2494
З 1961 р. у ХПІ видається збірник наукових праць "Вісник Харківського політехнічного інституту".
Згідно до наказу ректора № 158-1 від 07.05.2001 року "Про упорядкування видання вісника НТУ "ХПІ", збірник був перейменований у Вісник Національного Технічного Університету "ХПІ".
Вісник Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" включено до переліку спеціалізованих видань ВАК України і виходить по серіях, що відображають наукові напрямки діяльності вчених університету та потенційних здобувачів вчених ступенів та звань.
Зараз налічується 30 діючих тематичних редколегій. Вісник друкує статті як співробітників НТУ "ХПІ", так і статті авторів інших наукових закладів України та зарубіжжя, які представлені у даному розділі.
Переглянути
6 результатів
Результати пошуку
Документ Застосування багатоіндикаторної оцінки якості Парето-апроксимації при прийнятті мультикритеріальних рішень(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Некрасова, Марія ВолодимирівнаПідтримка прийняття багатокритеріальних рішень на основі багатоіндикаторної оцінки якості Парето-апроксимації є важливою задачею у галузі багатокритеріальної оптимізації. Така оцінка дозволяє приймати більш обґрунтовані та точні рішення, використовуючи інформацію про декілька показників, що визначають якість рішень. Парето-апроксимація - це наближений набір рішень, який прагне якнайточніше описати реальний Парето-фронт. При цьому слід оцінювати, наскільки добре знайдені рішення покривають або апроксимують реальний Парето-фронт. З великої кількості відомих алгоритмів розв'язання цієї задачі можна назвати алгоритми, засновані на попередній побудові апроксимації її фронту (множини) Парето і звані П-алгоритмами. П-алгоритми можуть бути побудовані на основі еволюційних і насамперед на основі генетичних алгоритмів, а також на основі роєвих алгоритмів глобальної оптимізації, таких як алгоритми рою частинок, колонії мурах, медоносних бджіл і т.д. Зважаючи на наявність великої кількості П-алгоритмів виникає проблема вибору «найкращого» алгоритму для даної багатокритеріальної задачі оптимізації (БКО-задачі) - проблема метаоптимізації. У зв'язку з цим розроблено значну кількість індикаторів ефективності П-алгоритмів (П- індикаторів), які засновані насамперед на оцінці якості отриманої апроксимації фронту (множини) Парето (П-апроксимації). Таким чином, задача оцінки якості П-алгоритму сама стає багатокритеріальною, точніше кажучи, багатоіндикаторною.Документ Метод Монте-Карло та штучний інтелект: використання методу Монте-Карло в навчанні з підкріпленням(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Некрасова, Марія ВолодимирівнаНавчання з підкріпленням - технологія, що найбільш швидко розвивається, застосовується при створенні штучних інтелектуальних систем. На даний момент ця галузь досить швидко розвивається і є надзвичайно затребуваною.. Багато дослідників по всьому світу активно працюють з навчанням з підкріпленням у різноманітних сферах: нейробіології, теорії управління, психології та багатьох інших. Метою даної роботи є обґрунтування можливості застосування методу Монте-Карло в навчанні з підкріпленням. Відомо, що основним у такому навчанні є фіксація аспектів реальної проблеми при взаємодії того, хто навчається з навколишнім світом для досягнення своєї мети. Тобто агент навчання повинен мати мету, пов’язану зі станом навколишнього середовища. Також необхідно мати можливість відчувати середовище та вчиняти дії, що впливають на нього. Формулювання завдання навчання з підкріпленням має враховувати все три аспекти – відчуття, дію та мету – у їх найпростіших формах. В статті показано, що методи Монте-Карло здатні вирішити проблеми навчання із підкріпленням, ґрунтуючись на усередненні результатів вибірки. Не можна використовувати лише перевірені дії або лише шукати нові - в цьому і полягає проблема, бо у стохастичній задачі кожна дія має бути випробувана багато разів, щоб отримати надійну оцінку очікуваної винагороди. Щоб забезпечити доступність чітко визначених результатів, у статті розглядаються методи Монте-Карло лише епізодичних завдань. При цьому показане застосування нестандартного підходу до навчання із заздалегідь невідомими навчальними прикладами, які підбиралися автоматично, у процесі оптимізації. Таким чином, методи Монте-Карло можуть бути успішно інкрементними лише на рівні епізодів.Документ Використання методів теорії ймовірностей та математичної статистики при управлінні проектами(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Некрасова, Марія ВолодимирівнаПоказане місце методів теорії ймовірності та математичної статистики в системі загальнонаукових методів управління проектами. Скорочено описано склад основних методів теорії ймовірності та математичної статистики, найбільш затребуваних при управлінні проектами. Також відмічена роль методу Монте-Карло, бо від призначений для врахування ризику в процесі кількісного аналізу характеристик проекту та прийняття управлінських рішень. Показано можливості управління проектами, які забезпечують методи теорії ймовірності та математичної статистики при управлінні проектами з методології Project Management Body of Knowledge (PMBoK). Показано, що методи теорії ймовірностей та математичної статистики при управлінні проектами з методології PMBoK найбільш потрібні при реалізації наступних груп процесів управління проектом: група процесів планування проекту, група процесів моніторингу та управління проектом.Документ Використання візуалізації в рішенні задач багатокритеріального вибору при аналізі складних систем(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Некрасова, Марія ВолодимирівнаРозглядаються особливості процесу рішення задач багатокритеріального вибору, що пов’язані з необхідністю моделювання переваг особи, що приймає рішення. Ця задача є актуальною, бо більшість складних завдань управління, які вимагають прийняття рішень, є багатокритеріальними. В роботі наведено загальну класифікацію відомих методів та способів вирішення таких завдань. В описі методів акцент робиться на використовувані в них засобів візуалізації. Бо візуальні засоби значно полегшують процес вибору особливо при багатьох критеріях, великій множині альтернатив та неповній інформації. Розглядаються сучасні підходи до візуального аналізу чутливості рішення в методах згортання критеріїв в один, до візуалізації часткового відношення переваги на багатьох альтернативах, до візуального дослідження множини допустимих рішень у просторі критеріїв. Візуальний аналіз у багатокритеріальних завданнях відіграє істотну роль і є невід'ємною складовою інтерактивних методів їх вирішення. Такий інтерактивний підхід до організації процесу прийняття рішення дозволяє більш точно виявити реальні переваги особи, що приймає рішення, та здійснити найкращий вибір.Документ Звуження множини Парето на основі нечіткої інформації про відношення переваги ОПР(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Некрасова, Марія ВолодимирівнаРозглядається модель багатокритеріального вибору, що включає множину можливих варіантів, числовий векторний критерій та нечітке бінарне відношення переваги особи, яка приймає рішення (ОПР). Завдання багатокритеріального вибору – обрати один чи декілька «найкращих» варіантів з множини Парето, тобто звузити цю множину з урахуванням інформації про відношення переваги ОПР. Звуження здійснюється відповідно до аксіоматичного підходу. У роботі розглядається алгоритм звуження множини Парето на основі довільного кінцевого набору «квантів» нечіткої інформації про відношення переваги ОПР. Відповідно запропоновано алгоритм, що дозволяє на основі довільного набору чіткої інформації побудувати оцінку зверху для невідомої множини варіантів, що обираються, тобто, звузити множину Парето. Метою цієї статті є поширення цього алгоритму на випадок нечіткого відношення переваги, коли ОПР надає своїм міркуванням різний ступінь упевненості. У розглянутому нечіткому випадку множина варіантів, що вибираються, а також побудована для нього оцінка зверху також є нечіткими. У першому розділі статті наводиться постановка задачі багатокритеріального вибору та формулюються базові аксіоми. Другий розділ присвячений опису зведення цього завдання до геометричної проблеми побудови нечіткого двоїстого конуса. У третьому розділі наводиться узагальнення алгоритму, який дає змогу побудувати утворюючі нечіткого двоїстого конусу. На основі цих утворюючих конструюється новий векторний критерій, множина Парето щодо якої є шуканим звуження вихідної множини Парето. У четвертому розділі розглядається ілюстративний приклад.Документ Раціональний вибір конфігурації гіроскопічних вимірювачів для бесплатформних інерціальних навігаційних систем високодинамічних об'єктів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Успенський, Валерій Борисович; Некрасова, Марія ВолодимирівнаРозглядається проблема поширення області ефективного використання безплатформних інерціальних навігаційних систем на клас високодинамічних об'єктів. Для забезпечення ефективного керування рухом висуваються високі вимоги до точності визначення кутів орієнтації та координат об'єкту, задовольнити яким можливо тільки за умов використання в БІНС високотехнологічних прецизійних гіроскопів та акселерометрів. Також використання БІНС обмежується можливою динамікою об'єкту. Розв'язання цієї проблеми ґрунтується на можливості врахування умов майбутньої експлуатації БІНС за рахунок раціонального вибору розміщення або конфігурації осей чутливості гіроскопів. Такий вибір здатен знизити вимоги до вимірювального діапазону блоку вимірювачів при збереженні функціональності у складі безплатформної інерціальної навігаційної системи в цілому. Саме з цією метою в роботі пропонується спеціальним чином розмістити гіроскопи відносно приладової системи координат. Таке розміщення дозволяє використовувати гіроскопи із відносно невеликим робочим діапазоном для вимірювання значної кутової швидкості обертання об’єкту. Вибір такої конфігурації реалізується через розв'язання певної оптимізаційної задачі з обмеженнями. У загальному випадку така задача розв'язується чисельно, а в окремих випадках можливе аналітичне розв'язання. Додатковою перевагою описаної в роботі оптимальної конфігурації є підвищення точності БІНС за рахунок зменшення впливу похибки масштабного коефіцієнту гіроскопів. Отримане рішення використовується на практиці у ході проектування та створення спеціалізованої БІНС.